Projeção de inflação no Brasil utilizando dados agregados e desagregados : um teste de poder preditivo por horizonte de tempo


Autoria(s): Carlos, Thiago Carlomagno
Contribuinte(s)

Marçal, Emerson Fernandes

Picchetti, Paulo

Nishijima, Marislei

Data(s)

06/09/2012

06/09/2012

14/08/2012

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

http://hdl.handle.net/10438/9990

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