Revista: | Estudos economicos - Instituto de Pesquisas Economicas |
Base de datos: | CLASE |
Número de sistema: | 000499589 |
ISSN: | 0101-4161 |
Autores: | Silva, Anderson Moriya1 Marcal, Emerson Fernandes2 |
Instituciones: | 1Microsoft, Sao Paulo. Brasil 2Fundacao Getulio Vargas, Escola de Economia, Sao Paulo. Brasil |
Año: | 2018 |
Periodo: | Jul-Sep |
Volumen: | 48 |
Número: | 3 |
País: | Brasil |
Idioma: | Portugués |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico, descriptivo |
Resumen en inglés | This work evaluates the prediction capabilities of econometric time series models based on macroeconomics indicators for Brazilian consumer price index (IPCA). We run a pseudo real time prediction exercise with twelve steps ahead horizon. Predictions are compared with univariate models such as the first order autoregressive model among others. The sample period goes from January 2000 to August 2015. We evaluated over 1170 different economic variable for each forecast period, searching for the best predictor set in each point in time using Autometrics algorithm as model selector. Models' performance is compared using Model Confidence Set, developed by Hansen, Lunde and Nason (2010). Our results suggest possible gains in predictions that use a high number of indicators particularly at longer horizons |
Resumen en portugués | 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). O desempenho preditivo dos modelos foi comparado utilizando o Model Confidence Set, desenvolvido por Hansen, Lunde and Nason (2010). Os resultados sugerem que há ganhos expressivos de previsão principalmente para os horizontes mais longos |
Disciplinas: | Economía |
Palabras clave: | Econometría, Condiciones económicas, Brasil, Inflación, Predicción económica, Modelos econométricos |
Keyword: | Econometrics, Economic conditions, Brazil, Inflation, Forecasting, Econometric models |
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