Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Dobrianskyj, Guilherme Martinho |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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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| Link de acesso: |
https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/6029
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Resumo: |
O trabalho utiliza uma técnica de nowcasting de atividade para diversos países, que possuem diferentes características e qualidades de dados econômicos. São utilizados dados mensais para o nowcast do Produto Interno Bruto dos países, que são dados trimestrais. Ao considerar tempo de execução, robustez a ruídos e flexibilidade de implementação, são utilizadas técnicas baseadas em Análise de Componentes Principais e regressões lineares robustas a ruídos (Huber regression). A fim de modelar a jagged edge (quando, em determinado dia, é sabido apenas alguns dos dados utilizados no modelo), é utilizado um Vetor Autorregressivo com uma defasagem. Os nowcasters construídos mostram boa capacidade preditiva, porém possuem alta dependência na qualidade e histórico dos dados utilizados |
