Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Goes, Arthur Pereira |
| Orientador(a): |
Marçal, Emerson Fernandes |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/28262
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Resumo: |
Esse estudo tem como objetivo avaliar diferentes modelos para a previsão do índice de inflação nacional (IPCA) empregando modelos de seleção automática de variáveis e diferentes grupos de variáveis com as informações agregadas e desagregadas das séries de inflação, tanto nacional quanto regional. Os resultados mostraram que informações com maior granularidade são capazes de adicionar maior poder preditivo porém requerem modelos com mais filtros na seleção de variáveis. |
