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Regime de metas no Brasil e previsão de inflação: acurácia e encompassing

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dc.contributor.advisor1 Côrrea, Wilson Luiz Rotatori
dc.contributor.advisor1Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4700938H6 pt_BR
dc.contributor.advisor-co1 Simão Filho, José
dc.contributor.advisor-co1Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790913D4 pt_BR
dc.contributor.referee1 Perobelli, Fernando Salgueiro
dc.contributor.referee1Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4703617J2 pt_BR
dc.contributor.referee2 Nazaré, Ronaldo
dc.contributor.referee2Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4227674P9 pt_BR
dc.creator Abreu, Vanessa Castro
dc.creator.Lattes http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4850380D6 pt_BR
dc.date.accessioned 2016-04-24T03:27:22Z
dc.date.available 2016-04-13
dc.date.available 2016-04-24T03:27:22Z
dc.date.issued 2015-04-08
dc.identifier.uri https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/1138
dc.description.abstract This study seeks to determine if the adoption of inflation targeting regime in Brazil in 1999, has been able to reduce inflation forecasts errors generated by Naïve models, ARIMA, GARCH, UC-SV, VAR and Phillips Curve, and how the accuracy of the forecasts generated by these models has behaved throughout the post-adoption period of the regime. In addition, we seek to verify the occurrence of predictions encompassing generated by the models mentioned. The reporting period comprises January 1996 to December 2013 and the horizon of the forecast is twelve months. Using statistical Root Mean Square Error (RMSE) and Diebold-Mariano modified test (mDM), the results show that the prediction errors have been reduced over time, so that inflation appears to be easier to be predicted. On the other hand, the Naive model is more accurate than other models examined, so that inflation is more difficult to predict. The HLN modified test (mHLN) shows that inflation forecasts generated by the Naive model contains in most of the time, all the necessary information to make accurate predictions, not requiring to incorporate information available on predictions generated by other models. However, this situation appears to be changing over time. pt_BR
dc.description.resumo O presente estudo busca avaliar se a adoção do regime de metas de inflação no Brasil, em 1999, tem sido capaz de reduzir os erros de previsões de inflação geradas pelos modelos Naïve, ARIMA, GARCH, UC-SV, VAR e Curva de Phillips, e como a acurácia das previsões geradas por esses modelos tem se comportadoao longo do período pós-adoção do regime. Adicionalmente, busca-se verificar a ocorrência de encompassing das previsões geradas pelos modelos citados. O período analisado compreende janeiro de 1996 à dezembro de 2013 e o horizonte de previsão é igual a doze meses. Utilizando a estatística Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) e o teste Diebold-Mariano modificado (mDM), os resultados mostram que os erros de previsão têm se reduzido ao longo do tempo, de modo que o processo inflacionário parece ser mais fácil de ser previsto. Por outro lado, o modelo Naïve apresenta-se mais acurado do que os outros modelos analisados, de modo que a inflação está mais difícil de ser prevista. O teste HLN modificado (mHLN) mostra que as previsões de inflação geradas pelo modelo Naïve contêm, na maior parte do tempo, todas as informações necessárias para realizar previsões acuradas, não necessitando incorporar informações disponíveis nas previsões geradas por outros modelos. Entretanto, essa situação parece estar se modificando com o decorrer do tempo. pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.publisher Universidade Federal de Juiz de Fora pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Faculdade de Economia pt_BR
dc.publisher.program Programa de Pós-graduação em Economia pt_BR
dc.publisher.initials UFJF pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.subject Inflação pt_BR
dc.subject previsão pt_BR
dc.subject modelos econométricos pt_BR
dc.subject acurácia pt_BR
dc.subject encompassing pt_BR
dc.subject Inflation pt_BR
dc.subject Forecast pt_BR
dc.subject Econometric models pt_BR
dc.subject Accuracy pt_BR
dc.subject Encompassing pt_BR
dc.subject.cnpq CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA pt_BR
dc.title Regime de metas no Brasil e previsão de inflação: acurácia e encompassing pt_BR
dc.type Dissertação pt_BR


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