Os modelos VAR e VEC espaciais : uma abordagem bayesiana

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Hauer, Mariana
• Orientador(a): Ziegelmann, Flávio Augusto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Econometria espacial; Modelo de previsão; Modelo bayesiano; Matemática aplicada; Produção industrial; Brasil
• Palavras-chave em Inglês: Spatial econometric; VAR and VEC models; Industrial production
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/12585

O objetivo deste trabalho é apresentar o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) e uma das suas variações, o Modelo Vetorial de Correções de Erros (VEC), segundo uma abordagem Bayesiana, considerando componentes regionais, que serão inseridos nos modelos apresentados através de informações a priori que levam em consideração a localização dos dados. Para formar tais informações a priori são utilizados conceitos referentes à econometria espacial, como por exemplo, as relações de contigüidade e as implicações que estas trazem. Como exemplo ilustrativo, o modelo em questão será aplicado a um conjunto de dados regionais, coletados por estados brasileiros. Este conjunto de dados consiste em observações da variável produção industrial para oito estados, no período de janeiro de 1991 a setembro de 2006. Em função da escolha do modelo adequado, a questão central foi descobrir em que medida a incorporação destas informações a priori no modelo VEC Bayesiano é coerente quando estimamos modelos que consideram informações localizacionais.