Previsão de Variáveis Macroeconômicas Brasileiras usando Modelos de Séries Temporais de Alta Dimensão

Abstract

Resumo Este artigo analisa o desempenho de modelos fatoriais de alta dimensão para prever quatro variáveis macroeconômicas brasileiras: duas variáveis reais, taxa de desemprego e o índice de produção industrial, e duas variáveis nominais, IPCA e IPC. Os fatores são estimados a partir de um conjunto composto por 117 variáveis macroeconômicas. Visando aumentar a performance dos modelos fatoriais são empregadas diferentes formas de extração e de utilização dos fatores. Três tipos de técnicas de aprendizado estatístico foram aplicados: métodos de shrinkage, combinações de previsões e seleção de previsores. Os fatores são extraídos de forma supervisionada e não supervisionada. Os resultados indicam que métodos de aprendizado estatístico melhoram o desempenho preditivo das variáveis econômicas brasileiras. Além disso, a combinação de técnicas de aprendizagem estatística e supervisão fatorial produzem melhores previsões que modelos que não utilizam fatores, modelos fatoriais com ou sem supervisão e modelos que utilizam apenas o aprendizado estatístico sem supervisão dos fatores. Única exceção a estas conclusões foram a variável índice de produção industrial que foi melhor prevista pelo modelo não supervisionado de fatores.

Analisando a Capacidade de Previsão entre Diferentes / Classes de Modelos: um Estudo Comparativo para os índices de Produção Industrial no Brasil

“…Esse trabalho investiga a capacidade de previsão destes métodos para uma série de variáveis econômicas, incluindo a taxa de crescimento da produção industrial. As conclusões apontam para resultados de previsão satisfatórios quando são utilizados preditores direcionados, sendo uma estratégia útil na redução da raiz do erro quadrático médio em algumas das variáveis macroeconômicas consideradas; [2] utiliza modelos fatoriais de alta dimensão na previsão de variáveis macroeconômicas, entre elas o índice de produção industrial do Brasil. Os resultados indicam que o índice de produção industrial obteve melhores resultados de previsão a partir de métodos fatoriais sem a introdução de aprendizado estatístico; [4] tem como objetivo prever o crescimento da produção industrial e da inflação na Turquia.…”