[pt] NOWCASTING DE PIB COM MODELOS DE MACHINE LEARNING: EVIDÊNCIA DOS EUA
Ano de defesa: | 2020 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | eng |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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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: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48271&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48271&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48271 |
Resumo: | [pt] O presente trabalho investiga o uso de métodos de Machine Learning (ML) para efetuar estimativas para o trimestre corrente (nowcasts) da taxa de crescimento do PIB Real dos EUA. Esses métodos conseguem lidar com um grande volume de dados e séries com calendários de publicação dessincronizados, e os nowcasts são atualizados cada vez que novos dados são publicados ao longo do trimestre. Um exercício pseudo-out-of-sample é proposto para avaliar a performance de previsão e analisar o padrão de seleção de variável desses modelos. O método de ML que merece o maior destaque é o Target Factor, que supera o usualmente adotado DFM para alguns vintages dentro do trimestre. Ademais, as variáveis selecionadas apresentam consistência entre os modelos e com a intuição. |