Inflação futura : uma análise comparativa entre as expectativas do focus e as inflações implícitas nos títulos públicos

As expectativas de inflação medidas pelos agentes passaram a ser fundamentais após a implantação do regime de metas inflacionárias pelo Banco Central. Este trabalho procura verificar o poder preditivo da inflação estimada pelos agentes que contribuem para as expectativas do Relatório Focus e as inflações medidas pelo diferencial entre títulos pré-fixados e cupons de títulos indexados ao IPCA, as chamadas inflações implícitas ou compensatórias. Procura-se verificar qual das variáveis apresenta melhor capacidade de previsão da inflação realizada através da constituição de modelos de regressão linear. Também se busca mostrar a acuidade dessas variáveis em intervalos de tempos futuros de 3 (três) a 30 (trinta) meses. O trabalho revela que as inflações implícitas são melhores estimadores que as inflações medidas pelo Focus para períodos mais longos acima de 9 (nove) meses, porém o último tem maior poder preditivo para horizontes curtos de até 6 (seis) meses.

Previsão da inflação no Boletim Focus: uma avaliação

Este trabalho investiga e analisa as diferenças das taxas anuais de inflação realizadas com relação às previsões dos agentes econômicos do mercado para um ano à frente. Os índices analisados foram o IPCA, IPA-M, IGP-M e o IGP-DI. Referente à previsão dos agentes para cada índice, foi feito uma análise estatística e uma análise de séries temporais através do modelo ARIMA. Este último explicou o erro de previsão dos agentes econômicos através de valores passados, ou defasados, do próprio erro de previsão, além dos termos estocásticos.

Automatic model selection for forecasting brazilian stock returns

This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We nd that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.

Automatic model selection for forecasting Brazilian stock returns

This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We find that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.