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
|
| 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: |
|
| Link de acesso: |
https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2284
|
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. |
