[pt] ENSAIOS SOBRE NOWCASTING COM DADOS EM ALTA DIMENSÃO

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: HENRIQUE FERNANDES PIRES
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
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.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59313&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59313&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59313
Resumo: [pt] Em economia, Nowcasting é a previsão do presente, do passado recente ou mesmo a previsão do futuro muito próximo de um determinado indicador. Geralmente, um modelo nowcast é útil quando o valor de uma variável de interesse é disponibilizado com um atraso significativo em relação ao seu período de referência e/ou sua realização inicial é notavelmente revisada ao longo do tempo, se estabilizando somente após um tempo. Nesta tese, desenvolvemos e analisamos vários métodos de Nowcasting usando dados de alta dimensão (big data) em diferentes contextos: desde a previsão de séries econômicas até o nowcast de óbitos pela COVID-19. Em um de nossos estudos, comparamos o desempenho de diferentes algoritmos de Machine Learning com modelos mais naive na previsão de muitas variáveis econômicas em tempo real e mostramos que, na maioria das vezes, o Machine Learning supera os modelos de benchmark. Já no restante dos nossos exercícios, combinamos várias técnicas de nowcasting com um grande conjunto de dados (incluindo variáveis de alta frequência, como o Google Trends) para rastrear a pandemia no Brasil, mostrando que fomos capazes de antecipar os números reais de mortes e casos muito antes de estarem disponíveis oficialmente para todos.