Projeção de inflação no Brasil utilizando dados agregados e desagregados : um teste de poder preditivo por horizonte de tempo
Contribuinte(s) |
Marçal, Emerson Fernandes Picchetti, Paulo Nishijima, Marislei |
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Data(s) |
06/09/2012
06/09/2012
14/08/2012
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Resumo |
O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012. A análise fora da amostra foi feita para o período entre janeiro de 2008 e março de 2012. Os modelos desagregados serão estimados por SARIMA, pelo software X-12 ARIMA disponibilizado pelo US Census Bureau, e terão as aberturas do IPCA de grupos (9) e itens (52), assim como aberturas com sentido mais econômico utilizadas pelo Banco Central do Brasil como: serviços, administrados, alimentos e industrializados; duráveis, não duráveis, semiduráveis, serviços e administrados. Os modelos agregados serão estimados por técnicas como SARIMA, modelos estruturais em espaço-estado (Filtro de Kalman) e Markov-switching. Os modelos serão comparados pela técnica de seleção de modelo Model Confidence Set, introduzida por Hansen, Lunde e Nason (2010), e Dielbod e Mariano (1995), no qual encontramos evidências de ganhos de desempenho nas projeções dos modelos mais desagregados em relação aos modelos agregados. |
Identificador | |
Idioma(s) |
pt_BR |
Palavras-Chave | #Inflação #Projeção #Modelos lineares #Modelos não lineares #ARIMA #Filtro de Kalman #Markov-switching #Model Confidence Set #Inflação - Brasil #Modelos lineares (Estatística) #Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo #Kalman, Filtragem de |
Tipo |
Dissertation |