Modelagem econométrica dos principais indicadores econômicos do Brasil: pré e pós a crise financeira mundial de 2008 - Peron, Roger Arthur Novaes (2023)
A crise financeira mundial de 2008 foi a maior crise desde 1929, vários países do mundo sentiram seu impacto e entre eles está o Brasil. Uma forma de medir esse impacto na economia é através de alguns indicadores econômicos, e esse trabalho tem como objetivo utilizar técnicas estatísticas para modelar alguns desses indicadores como o IPCA (Índice de Preço ao Consumidor Amplo), Preços das Exportações e Importações e as Taxas de Juros e de Câmbio. Para as análises foram coletados valores mensais dos anos de 2006 a 2009, foram aplicados os modelos de regressão de decomposição temporal e de regressão harmônico (senos e cossenos) junto com variáveis “dummy” Para verificar se houve diferença entre os períodos pré e pós crise foram definidas as variáveis “dummy” , sendo -1 para o período pré-crise (2006-2008) e 1 para o pós-crise (2008-2009), e para verificar se houve diferença na inclinação da reta entre esses períodos, ou seja, se houve mudança na tendência dos indicadores e no deslocamento da reta (intercepto). Para a análise residual foi utilizado os testes de Shapiro-Wilk e Durbin-Watson e análises gráficas, já para verificar a adequabilidade dos modelos foram utilizados a raiz do erro quadrático médio (RMSE), o erro médio absoluto (MAE) e o coeficiente de determinação (2). Os modelos obtiveram bons resultados de maneira geral, todos apontaram diferença significativa entre o período pré e pós crise, entretanto os resíduos do modelo utilizando harmônicos para o IPCA não passaram no teste de Durbin-Watson e para o Índice de Preços das Importações e Exportações o teste foi inconclusivo. Os modelos utilizando a matriz de delineamento não tiveram problemas com autocorrelação dos resíduos e não tiveram um ajuste muito inferior se comparado aos harmônicos, entretanto apenas a Taxa Juros obteve um parâmetro significativo para a componente sazonal, logo os modelos se reduziram a uma regressão linear múltipla com variáveis ‘dummy’, pois apenas a componente de tendência foi significativa.