892 resultados para Oferta e procura – Previsão - Modelos econométricos


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A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010).

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"[…].As decisões económicas envolvem, muitas vezes, uma perspetiva do futuro, o que motiva a inclusão, nos modelos, de expectativas referentes ao valor futuro de alguma(s) variável(veis). Os modelos neste contexto são designados por «REFV models», sendo de referir que a sigla REFV deriva do inglês «RE Models with Expectation of Future Variables». […] Dado que podem ocorrer acontecimentos inesperados, os resultados respeitantes a previsões futuras nem sempre são fiáveis, isto é, a previsão macroeconómica não é perfeita. No que se refere a eventuais acontecimentos inesperados, salienta-se que, por exemplo, a política económica pode ser diferente daquela que os previsores esperavam quando fizeram as suas previsões, o preço do petróleo pode baixar ou aumentar inesperadamente. Assim, nesta era da informação e da imagem, a inclusão das expectativas racionais em modelos e políticas macroeconómicas (modelos com expectativas racionais de variáveis futuras) é, sem dúvida, uma mais-valia."

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Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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El aseguramiento de portafolio trae consigo unos costos de transacción asociados que son reconocidos por la teoría financiera pero que no han sido objeto de estudio de muchas aproximaciones empíricas. Mediante modelos econométricos de series de tiempo se puede pronosticar el número de rebalanceos necesarios para mantener un portafolio asegurado, así como el tiempo que debe transcurrir entre cada uno de estos. Para tal fin se usan modelos de Datos de Cuenta de Poisson Autorregresivos (ACP) modificados para captar las características de la serie y modelos de Duración Autorregresivos (ACD). Los modelos capturan la autocorrelación de las series y pronostican adecuadamente el costo de transacción asociado a los rebalanceos.

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O texto trata da questão da previsão do tráfego aéreo de passageiros. Caracteriza a importância do tema para o negócio das companhias aéreas. Aborda os aspectos mais importantes envolvidos, características específicas e revisa as metodologias utilizadas no âmbito da indústria de transporte aéreo. Ilustra a questão com a aplicação de um dos métodos para a solução de um problema real

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Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

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O presente documento procura analisar e desenvolver um modelo de previsão de demanda de crédito imobiliário residencial para o mercado brasileiro. Serão examinados: a relação do crédito e os fatores macroeconômicos, a evolução do crédito no Brasil, o crédito imobiliário no contexto do crédito brasileiro e o déficit habitacional no mercado. Em seguida identificaremos os indicadores macroeconômicos que melhor explicam a demanda de crédito imobiliário através de modelos estatísticos de regressão. Finalmente testaremos modelos e definiremos o que melhor se aplica à estimativa de previsão de demanda de crédito imobiliário para o mercado brasileiro.

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Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.