O papel dos choques heterogêneos de informação nos testes de viés nas previsões de consenso

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Morcerf, George Augusto Noronha
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/87559/0013000017xb8
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Avaliação de previsões
Não viesado
Previsão de inflação
Previsão crescimento do PIB
Produto interno bruto
Previsão econômica
Inflação
América Latina
Forecast evaluation
Unbiasedness
Inflation forecasts
Output growth forecasts
Link de acesso: https://app.uff.br/riuff/handle/1/37382
Resumo: Esta tese contribui para o avanço da literatura de análise de viés em modelos de previsão, ao levar em conta diferentes tipos dos choques de informações, choques heterogêneos, em diferentes horizontes de tempo. Especificamente, é proposta uma nova estrutura de erro nos modelos de regressões utilizados para detecções de viés, em previsões de variáveis macroeconômicas. A nova estrutura de erros proposta, foi aplicada em duas análises de previsões de consenso, sendo a primeira utilizando dados de expectativas mensais do Brasil, Chile e México e a segunda utilizando dados de expectativas trimestrais do Brasil, Chile, México, Inglaterra, Canadá e Estados Unidos, ambas as análises utilizam dados de inflação e Variação do PIB. Essa nova abordagem oferece uma compreensão diferenciada sobre as incertezas nas estimativas dos vieses, levando a rejeições mais robustas da hipótese nula de ausência de vieses, e enfatizando os efeitos distintos dos choques de informação heterogêneos nas previsões ao longo do tempo. Este novo método não contribui apenas como ferramentas para melhorias nos métodos de previsão, mas também têm implicações diretas para os gestores de políticas públicas e analistas econômicos que buscam por previsões mais precisas e confiáveis em ambientes econômicos dinâmicos.
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