Uma investigação sobre modelos de previsão da inflação brasileira

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Bortoluzzo, Maurício Mesquita lattes
Orientador(a): Basso, Leonardo Fernando Cruz lattes
Banca de defesa: Vartanian, Pedro Raffy, Nishijima, Marislei, Jucá, Michele Nascimento, Mendonça, Diogo de Prince
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Programa de Pós-Graduação: Administração de Empresas
Departamento: Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
inflação
revisão
autometrics
MCS
teste SPA
VAR irrestrito
dados desagregados
combinação de previsão
função de perda assimétrica
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS
Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/23297
Resumo: The present thesis performs a pseudo real time study on the predictability of Brazilian inflation, measured by the IPCA, using data from January 1995 to December 2015. The main objective of the study is to compare the predictive accuracy of multivariate models, containing macroeconomic information, against Naive models and against disaggregated data models of inflation, which in the recent literature have been successful in overcoming benchmark models for Brazilian inflation. We found evidence that most models with macroeconomic variables have predictive accuracy higher than the traditional benchmark of the literature, the autoregressive model of order 1. There is also evidence regarding the superiority of forecasts generated by the model with greater data disaggregation. In addition, the ranking of model forecasts changes when we change: the loss function, the forecasts horizons, and the time windows used for evaluations.
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spelling 2017-08-07T13:25:58Z2020-05-28T18:03:01Z2020-05-28T18:03:01Z2017-04-11BORTOLUZZO, Maurício Mesquita. Uma investigação sobre modelos de previsão da inflação brasileira. 2017. 83 f. Tese (Administração de Empresas) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/23297The present thesis performs a pseudo real time study on the predictability of Brazilian inflation, measured by the IPCA, using data from January 1995 to December 2015. The main objective of the study is to compare the predictive accuracy of multivariate models, containing macroeconomic information, against Naive models and against disaggregated data models of inflation, which in the recent literature have been successful in overcoming benchmark models for Brazilian inflation. We found evidence that most models with macroeconomic variables have predictive accuracy higher than the traditional benchmark of the literature, the autoregressive model of order 1. There is also evidence regarding the superiority of forecasts generated by the model with greater data disaggregation. In addition, the ranking of model forecasts changes when we change: the loss function, the forecasts horizons, and the time windows used for evaluations.A presente tese realiza um estudo pseudo tempo real sobre a previsibilidade da inflação brasileira, medida pelo IPCA, utilizando dados de janeiro de 1995 a dezembro de 2015. O principal objetivo do estudo é comparar a acurácia preditiva de modelos multivariados, contendo informações macroeconômicas, contra modelos ingênuos e contra modelos de dados desagregados da inflação, que na literatura recente apresentaram sucesso em superar os modelos benchmarks. Foram encontradas evidências que a maioria dos modelos com variáveis macroeconômicas possuem acurácia preditiva superior ao benchmark tradicional da literatura, o modelo Autorregressivo de ordem 1 (AR(1)). Também há evidências quanto à superioridade de previsões geradas pelo modelo com maior desagregação de dados. Além disso, verifica-se que o ranqueamento das previsões dos modelos se altera quando se alteram: a função de perda, os horizontes de previsão e as janelas de tempo utilizadas para as avaliações.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundo Mackenzie de Pesquisaapplication/pdfporUniversidade Presbiteriana MackenzieAdministração de EmpresasUPMBrasilCentro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessinflaçãorevisãoautometricsMCSteste SPAVAR irrestritodados desagregadoscombinação de previsãofunção de perda assimétricaCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESASUma investigação sobre modelos de previsão da inflação brasileirainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisMarçal, Emerson FernandesBasso, Leonardo Fernando Cruzhttp://lattes.cnpq.br/1866154361601651Vartanian, Pedro RaffyNishijima, MarisleiJucá, Michele NascimentoMendonça, Diogo de Princehttp://lattes.cnpq.br/1524884335505001Bortoluzzo, Maurício Mesquitahttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/14553/MAUR%c3%8dCIO%20MESQUITA%20BORTOLUZZO.pdf.jpghttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/3297/5/MAUR%C3%8DCIO%20MESQUITA%20BORTOLUZZO.pdfinflationpredictionautometricsMCSSPA testunrestricted VARdisaggregated dataforecast combinationasymmetric loss functionreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIE10899/232972020-05-28 15:03:01.164Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRI
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