Previsão de risco caudal de indicadores macroeconômicos utilizando regressão quantílica baseada em D-vine cópula

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Silva, João Marcos Soares da lattes
Orientador(a): Tófoli, Paula Virgínia lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Católica de Brasília
Programa de Pós-Graduação: Programa Stricto Sensu em Economia de Empresas
Departamento: Escola de Humanidades, Negócios e Direito
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Regressão quantílica
Cópulas D-vine
Risco de cauda
Riscos macroeconômicos
Palavras-chave em Inglês:
Quantile regression
D-vine copula
Tail risk
Macroeconomic risks
Shrinkage
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Link de acesso: https://bdtd.ucb.br:8443/jspui/handle/tede/3722
Resumo: This study compares D-vine copula-based quantile regression with traditional quantile regression models that incorporate some form of shrinkage, in forecasting conditional quantiles and, in particular, tail risks of macroeconomic variables. The D-vine copula-based quantile regression approach stands out for being parsimonious, with automatic covariate selection, and flexible, by capturing deviations from linearity in the quantiles. Using U.S. macroeconomic data (GDP, inflation, and unemployment), the results indicate that, for GDP growth rate, quantile regressions with Lasso and Ridge penalties perform better at short horizons, while the D-vine regression shows superior performance at longer horizons. For the unemployment rate, the D-vine regression outperforms all considered methods across all horizons. As for inflation, the D-vine method did not show significant gains.
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Using U.S. macroeconomic data (GDP, inflation, and unemployment), the results indicate that, for GDP growth rate, quantile regressions with Lasso and Ridge penalties perform better at short horizons, while the D-vine regression shows superior performance at longer horizons. For the unemployment rate, the D-vine regression outperforms all considered methods across all horizons. As for inflation, the D-vine method did not show significant gains.Este estudo compara a regressão quantílica baseada na cópula D-vine com modelos de regressão quantílica tradicionais que incorporam algum método de shrinkage, na previsão de quantis condicionais e, em particular, de riscos caudais de variáveis macroeconômicas. A abordagem de regressão quantílica baseada na cópula D-vine se destaca por ser parcimoniosa, com seleção automática de covariáveis, e flexível, ao capturar desvios da linearidade nos quantis. Utilizando dados macroeconômicos dos EUA (PIB, inflação e desemprego), os resultados indicam que, para a taxa de crescimento do PIB, as regressões quantílicas com penalizações Lasso e Ridge são superiores em horizontes curtos, enquanto a regressão D-vine apresenta melhor desempenho em horizontes mais longos. Para a taxa de desemprego, a regressão D-vine supera todos os métodos considerados em todos os horizontes. Já para a inflação, a D-vine não apresentou ganhos significativos.Submitted by Ihorranna Oliveira (ihorranna.oliveira@ucb.br) on 2025-09-15T22:36:47Z No. of bitstreams: 1 JoãoSilvaDissertacao2025.pdf: 2222614 bytes, checksum: 819974223f6e51feb09cdef62f68e8f5 (MD5)Approved for entry into archive by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2025-10-04T00:40:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JoãoSilvaDissertacao2025.pdf: 2222614 bytes, checksum: 819974223f6e51feb09cdef62f68e8f5 (MD5)Made available in DSpace on 2025-10-04T00:40:44Z (GMT). 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