Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Castelli, Alexandre da Costa |
| Orientador(a): |
Mori, Rogério |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Palavras-chave em Inglês: |
|
| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/31841
|
Resumo: |
A projeção de indicadores econômicos é um fator importante para a tomada de decisão, seja no setor público, seja no setor privado. Por exemplo, bancos centrais utilizam suas estimativas para monitorar em tempo real o estado da economia e fundamentar suas decisões, enquanto os analistas do mercado financeiro utilizam as projeções para avaliar uma empresa e suas ações. Pensando no aprimoramento dessas projeções, novos modelos e métodos econométricos têm sido desenvolvidos e este trabalho pretende oferecer uma visão geral sobre a teoria e um modelo de amostragem de dados mistos (MIDAS, na sigla em inglês). Os modelos MIDAS permitem que dados amostrados em frequências diferentes sejam usados na mesma regressão, incorporando as informações dos dados de frequência mais alta na regressão de frequência mais baixa. O modelo proposto utiliza as informações da Pesquisa Industrial Mensal para projetar o próximo resultado do PIB brasileiro. Ao final do trabalho são realizadas avaliações estatísticas entre os resultados das diferentes abordagens MIDAS, definindo a que mais se aproxima dos resultados oficiais. |
