Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira: uma análise a partir de uma gama ampla de indicadores
Este trabalho visa avaliar o poder preditivo que séries macroeconômicas tem sobre o índice de preços ao consumidor amplo do brasileiro (IPCA) utilizando técnicas de séries de tempo. As previsões são realizadas para um horizonte de até 12 períodos a frente e comparadas com um processo autoregressivo...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | EN PT |
| Publicado: |
Universidade de São Paulo
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/8d6f02a9321945d28b237b70e455ff49 |
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| Sumario: | Este trabalho visa avaliar o poder preditivo que séries macroeconômicas tem sobre o índice de preços ao consumidor amplo do brasileiro (IPCA) utilizando técnicas de séries de tempo. As previsões são realizadas para um horizonte de até 12 períodos a frente e comparadas com um processo autoregressivo como referência. O período vai de janeiro de 2000 até Agosto de 2015. Utilizou-se um conjunto amplo de informação de 1170 séries diferentes. Para cada momento e horizonte utilizou-se o processo de seleção através do algoritmo Autometrics desenvolvido por Hendry e Doornik (2014). O desempenho preditivo dos modelos foi comparado utilizando o Model Confident Set, developed by Hansen, Lunde and Nason (2010). Os resultados sugerem que há ganhos expressivos de previsão principalmente para os horizontes mais longos.
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