Previsão de inflação no Brasil utilizando desagregação por componentes de localidade
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Data
2018-08-17
Autores
Orientador(res)
Marçal, Emerson Fernandes
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Resumo
Este trabalho propõe a desagregação por componentes de localidade do índice de inflação no Brasil como forma de melhorar o desempenho preditivo de modelos econométricos. Foram desenvolvidos modelos autorregressivos com ou sem variáveis macroeconômicas explicativas para se avaliar como a desagregação impacta em cada um deles. Além disso, foram utilizados dois testes estatísticos para se comparar o desempenho dos modelos, o Model Confidence Set e o Superior Predictive Ability. Observou-se que para curto prazo, como horizontes de até 3 meses, modelos autorregressivos de 1ª ordem possuem desempenho imbatível, ao passo que para horizontes mais distantes, modelo macroeconômicos e desagregados geram previsões estatisticamente superiores.