Uma investigação sobre modelos de previsão da inflação brasileira

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Bortoluzzo, Maurício Mesquita
• Orientador(a): Basso, Leonardo Fernando Cruz
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: inflação; revisão; autometrics; MCS; teste SPA; VAR irrestrito; dados desagregados; combinação de previsão; função de perda assimétrica
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/23297

A presente tese realiza um estudo pseudo tempo real sobre a previsibilidade da inflação brasileira, medida pelo IPCA, utilizando dados de janeiro de 1995 a dezembro de 2015. O principal objetivo do estudo é comparar a acurácia preditiva de modelos multivariados, contendo informações macroeconômicas, contra modelos ingênuos e contra modelos de dados desagregados da inflação, que na literatura recente apresentaram sucesso em superar os modelos benchmarks. Foram encontradas evidências que a maioria dos modelos com variáveis macroeconômicas possuem acurácia preditiva superior ao benchmark tradicional da literatura, o modelo Autorregressivo de ordem 1 (AR(1)). Também há evidências quanto à superioridade de previsões geradas pelo modelo com maior desagregação de dados. Além disso, verifica-se que o ranqueamento das previsões dos modelos se altera quando se alteram: a função de perda, os horizontes de previsão e as janelas de tempo utilizadas para as avaliações.