Estimando o PIB mensal do Rio Grande do Sul : uma abordagem de espaço de estados - Baggio, Giovani (2017)
Considerando a importância de uma medida de alta frequência para o PIB do Rio Grande do Sul, o principal indicador de atividade econômica do estado, este trabalho foi dividido em três objetivos. O primeiro foi a estimação de uma série com frequência mensal para o PIB real do Rio Grande do Sul entre janeiro de 2002 e março de 2017, dado que o mesmo só é contabilizado em frequência trimestral. Para tanto, foi utilizado um modelo em espaço de estados que permite a estimação e nowcast do PIB mensal, utilizando séries coincidentes como fonte de informação para a interpolação dos dados trimestrais do PIB, em linha com Bernanke, Gertler e Watson (1997), Mönch e Uhlig (2005) e Issler e Notini (2016). O segundo objetivo foi comparar a série estimada com um indicador de atividade calculado pelo Banco Central do Brasil para o estado, o Índice de Atividade Econômica Regional (IBCR-RS), tanto em termos metodológicos como na capacidade em antecipar as variações do PIB trimestral antes de sua divulgação (nowcasting). O terceiro objetivo foi estabelecer a cronologia dos ciclos de expansão e recessão da economia gaúcha com o uso do algoritmo de Bry e Boschan (1971). Após a etapa de seleção das séries coincidentes e da estimação de diversos modelos de interpolação, foi escolhido para gerar a série mensal do PIB o modelo que utiliza somente a produção industrial como variável auxiliar, tendo este apresentado o melhor ajuste. A comparação do PIB mensal interpolado com o IBCR-RS mostrou que, além da vantagem computacional a favor do método proposto neste trabalho, a imposição da disciplina de que as variações do PIB mensal estimado devem ser exatamente iguais às do PIB trimestral faz com que a dinâmica de curto e longo prazo das variáveis sejam idênticas, o que não ocorre com o IBCR-RS. A cronologia dos pontos de inflexão da atividade econômica apontou três períodos recessivos na economia gaúcha desde janeiro de 2002: jun/2003 a abr/2005 (23 meses e queda acumulada de 8,79%); abr/2011 a abr/2012 (13 meses e queda acumulada de 9,47%); e jun/2013 a nov/2016 (42 meses e queda acumulada de 10,41%), sendo o encerramento deste último apontado somente com a inclusão dos resultados estimados pelo modelo para o segundo trimestre de 2017. Finalmente, os resultados do exercício de nowcasting do PIB mostraram desempenho superior do método proposto frente ao IBCR-RS em termos de antecipação do resultado do PIB de um trimestre a frente, tomando como base as medidas de MAE (erro absoluto médio, em inglês) e MSE (erro quadrático médio, em inglês), comumente usadas nesse intuito.