Ciências Econômicas

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Previsão da produção industrial com VAR Bayesiano com Shrinkage Prior
(Universidade Federal de São Paulo, 2019) Almeida, Caio Leonardo Pilão de [UNIFESP]; Mendonça, Diogo de Prince [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/3160691112817642
O entendimento do comportamento de agregados econômicos é necessário para tomada de decisões na economia. Um dos principais indicadores que revelam a situação econômica de um país é o Produto Interno Bruto (PIB). Por ser um indicador com periodicidade de divulgação trimestral, com defasagem na divulgação de cerca de dois meses e sem informação dentro do trimestre, não foi utilizado neste trabalho. Em alternativa, foi utilizada neste trabalho uma proxy, sendo ela o índice de produção industrial, o qual tem menor defasagem entre realização e a divulgação dos dados. O objetivo do trabalho é analisar se o uso das informações setoriais aumenta a acurácia da previsão da produção industrial brasileira de um a doze meses à frente no período através de um Vetor Autorregressivo (VAR). Dado o grande número de variáveis a serem trabalhadas será utilizada a metodologia Bayesiana BVAR com shrinkage prior de Banbura et al (2010) para permitir estimar um modelo com alta dimensionalidade. Os dados utilizados são o índice agregado e desagregado por setores de forma a concluir se a desagregação traz melhorias na acurácia do modelo. O período analisado é de fevereiro/2002 a maio/2019.