Previsão da produção industrial com VAR Bayesiano com Shrinkage Prior

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dc.contributor.advisorMendonça, Diogo de Prince [UNIFESP]
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3160691112817642pt_BR
dc.contributor.authorAlmeida, Caio Leonardo Pilão de [UNIFESP]
dc.coverage.spatialOsascopt_BR
dc.date.accessioned2020-01-16T18:58:37Z
dc.date.available2020-01-16T18:58:37Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.abstractThe understanding of macroeconomics aggregates behavior is necessary for decisions-making in economy. One of the main indicators that reveals the economic situation of a country is the Gross Domestic Product (GDP). It is not used here due the fact of being a quarterly indicator with lag on the disclosure around two months and with no information in the quarter. As an alternative I use a proxy of the GDP: the Industrial Production indicator. It has less lags on your disclosure in a comparison with the GDP. My objective is to analyses if the use of sectorial information increases the accuracy of the Brazilian Industrial Production forecast. It is used a window of twelve months ahead through an Autoregressive Vector (VAR). Due the high number of variables to work I use a Bayesian methodology called shrinkage prior in Banbura et al (2010). The use of shrinkage prior method allows estimating a high dimensional model. The data I use are the aggregated indicator e disaggregated by sectors. In this way I try to conclude if disaggregation brings accuracy to the model. I analyze the period between February/2002 to May/2019.pt_BR
dc.format.extent26 f.pt_BR
dc.identifier.citationALMEIDA, Caio Leonardo Pilão de. Previsão da Produção Industrial com VAR Bayesiano com Shrinkage Prior. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Escola Paulista de Política, Economia e Negócios, Universidade Federal de São Paulo, Osasco, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifesp.br/handle/11600/51795
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de São Paulopt_BR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesspt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectVAR Bayesianopt_BR
dc.subjectDesagregaçãopt_BR
dc.titlePrevisão da produção industrial com VAR Bayesiano com Shrinkage Priorpt_BR
dc.title.alternativeIndustrial Production Forecast with Bayesian VAR with Shrinkage Priorpt_BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesispt_BR
unifesp.campusEscola Paulista de Política, Economia e Negócios (EPPEN)pt_BR
unifesp.departamentoCiências Econômicaspt_BR
unifesp.graduacaoCiências Econômicapt_BR
unifesp.knowledgeAreaOutrapt_BR
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