[pt] NOWCASTING DE PIB COM MODELOS DE MACHINE LEARNING: EVIDÊNCIA DOS EUA - LUCAS SEABRA MAYNARD DA SILVA (2020)
[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.