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Descobrindo Modelos de Previsão para a Inflação Brasileira: Uma Análise a partir de uma Gama Ampla de Indicadores Os autores agradecem a Marcelo Kfoury e Pedro Luiz Valls Pereira pelos comentários e sugestões feitas a uma versão preliminar deste trabalho. Os erros remanescentes são de nossa responsabilidade.

Resumo

Este trabalho visa avaliar o poder preditivo que séries macroeconômicas têm sobre o índice de preços ao consumidor amplo brasileiro (IPCA) utilizando técnicas de séries de tempo. As previsões são realizadas para um horizonte de até 12 períodos à frente e comparadas com um processo autoregressivo como referência. O período vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015. Utilizou-se um conjunto amplo de informação de 1170 séries. Para cada momento e horizonte de tempo selecionou-se um novo modelo utilizando o algoritmo Autometrics desenvolvido por Hendry e Doornik (2014)Doornik & Hendry. 2014. "Empirical Model Discovery and Theory Evaluation, Arne Ryde Memorial Lectures", MIT Press.. O desempenho preditivo dos modelos foi comparado utilizando o Model Confidence Set, desenvolvido por Hansen, Lunde and Nason (2010)Hansen, P. R., Lunde, A., & Nason, J. M. 2010. "The model confidence set". Available at SSRN 522382. . Os resultados sugerem que há ganhos expressivos de previsão principalmente para os horizontes mais longos.

Palavras-Chave
Inflação; Previsão; Seleção de modelos; Autometrics; Model Confidence Set

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