Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
Albarella, Natacha Perez |
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://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2284
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Resumo: |
Este trabalho visa a analisar se o uso de dados de busca na internet como variável em modelos consagrados para projeção de variáveis macroeconômicas é capaz de melhorar seu poder preditivo. Partindo da lei de Okun, Curva de Phillips e Curva IS, a taxa de desemprego, de inflação e o crescimento do PIB no Brasil serão estimados e projetados. As séries de busca na internet obtidas no Google Trends são sumarizadas através da análise de componentes principais e a primeira componente principal de cada tema é incluída nos modelos originais. A amostra está em frequência trimestral compreende o período de 2004 a 2017. No caso da taxa de desemprego, o modelo aumentado apresentou aderência maior aos dados do que o modelo original, porém seu poder preditivo quase não se alterou. Com relação aos modelos de inflação o desemprenho preditivo melhorou. Já os modelos de crescimento do produto pioraram em aderência e poder de projeção. |