Previsão do consumo: análises para o Brasil e os EUA

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Felini, Patrícia Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Consumer sentiment; Consumo; Consumption; Credit; Crédito; Forecast; Model confidence set; Previsão; Sentimento do consumidor
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-19082020-145716/

Este trabalho analisa a capacidade de previsão de diversos indicadores com respeito ao consumo agregado no Brasil e nos Estados Unidos, sendo composto, assim, por dois estudos. O primeiro estudo investiga se a variável crédito é capaz de aprimorar a previsão de diferentes categorias de consumo (agregado) dos EUA, após levar-se em conta indicadores macroeconômicos típicos da literatura de previsão - defasagens do consumo, renda, taxa de juros e índices financeiros -, que captariam os fundamentos econômicos. Além desses indicadores, incluem-se também medidas de sentimento (confiança) do consumidor e de incerteza macroeconômica. Para avaliar a contribuição marginal do crédito e, também, do sentimento do consumidor e da incerteza macroeconômica, estimam-se diversos modelos com base em todas as variáveis mencionadas e são feitos exercícios de previsão fora da amostra. Para isso, são consideradas previsões h passos (meses) a frente, com h = 1; 3; 12. Como temos diversos modelos, a metodologia utilizada para selecionar aqueles que tem maior capacidade de previsão (fora da amostra) é a abordagem Model Confidence Set que nos permite avaliar o poder preditivo de diversos modelos de forma conjunta. Os resultados encontrados indicam que adicionar o crédito ao modelo base, com indicadores macroeconômicos típicos, não melhora a previsão das diferentes categorias de consumo analisadas. Além disso, para determinadas categorias do consumo, como consumo de não duráveis, em alguns horizontes temporais as variáveis de sentimento do consumidor e as variáveis de incerteza macroeconômica são relevantes. O segundo estudo investiga se índices de confiança do consumidor aprimoram a previsão do consumo agregado no Brasil, após levarmos em conta variáveis macroeconômicas usuais que captariam os fundamentos econômicos. Para tanto estimamos diversos modelos e medimos o poder preditivo (incremental) de índices de confiança do consumidor em exercícios de previsão dentro e fora da amostra. No primeiro caso, há evidência que as defasagens do próprio consumo, do crédito e da taxa Selic são preditores relevantes do consumo agregado. No segundo caso, os resultados são mistos, pois dependem da função perda utilizada na abordagem Model Confidence Set. Em particular, no caso do Erro Quadrado Médio o conjunto de modelos superiores é composto por uma única especificação na qual consta um índice de confiança do consumidor.