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dc.contributor.advisorPereira, Pedro L. Valls
dc.contributor.authorFerreira, Julia Ladeira
dc.date.accessioned2021-01-05T15:01:47Z
dc.date.available2021-01-05T15:01:47Z
dc.date.issued2020-12-16
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10438/29972
dc.description.abstractUnequally spaced data poses a dilemma on how to aggregate high-frequency variables to model a low-frequency variable. To tackle this quandary, this work proposes to apply MI(xed) DA(ta) S(ampling) (MIDAS), which allows the independent and dependent variables to be sampled at various and different frequencies, to forecast the real GDP growth in Brazil using macroeconomic data. The results show that the restricted polynomial MIDAS specification can outperform the AR(1) for out of the sample recursively estimated nowcasts. Moreover, IBC-BR restricted lag polynomial based MIDAS showcase the best performance under all the computed metrics for evaluation. Not only did the restricted IBC-Br MIDAS outperform the benchmark, but it also beat the U-MIDAS. Fortuitously, the cumulative MSE ratio revealed that between 2014Q3 until the end of 2015, the quotient for the monetary base MIDAS model continuously declined. While this behavior might not be related to the "fiscal pedaling", its trend contributes to the economic policy narrative during those years.eng
dc.description.abstractDados espaçados desigualmente impõem um dilema sobre como agregar variáveis de alta frequência. Este trabalho propõe a aplicação de MI(xed) DA(ta) S(ampling) (MIDAS), que permite modelar variáveis independentes e dependentes com diferentes frequências. Esse trabalho utiliza essa abordagem para prever o crescimento real do PIB no Brasil com séries macroeconômicos. Os resultados mostram que é possível superar a acurácia das previsões fora da amostra do AR(1) com a especificação polinomial recursivamente estimada. Dentre todos os regressores, o IBC-Br apresentou a melhor performance. O modelo com IBC-Br não apenas ultrapassou o desempenho do benchmark, mas também apresentou uma performance melhor do que o U-MIDAS. Por fim, o índice MSE acumulado revelou que, entre 2014Q3 e o final de 2015, o quociente para o modelo MIDAS da base monetária declinou continuamente. Embora esse comportamento possa não estar relacionado à "pedalada fiscal", sua tendência contribui para a narrativa da política econômica durante esses anos.por
dc.language.isoeng
dc.subjectProduto interno bruto - Brasilpor
dc.subjectPrevisão econômicapor
dc.subjectModelos econométricospor
dc.subjectMacroeconomiapor
dc.subjectMIDASpor
dc.subjectEconomic forecastingeng
dc.subjectEconometric modelseng
dc.subjectGDPeng
dc.subjectMacroeconomicseng
dc.titleTransmuting unequally spaced data: a MIDAS regression touch to forecast real GDP growth in Brazileng
dc.typeDissertationeng
dc.subject.areaEconomiapor
dc.contributor.unidadefgvEscolas::EESPpor
dc.subject.bibliodataProduto interno bruto - Brasilpor
dc.subject.bibliodataPrevisão econômicapor
dc.subject.bibliodataModelos econométricospor
dc.subject.bibliodataMacroeconomiapor
dc.rights.accessRightsopenAccesseng
dc.contributor.memberMarçal, Emerson Fernandes
dc.contributor.memberPrince, Diogo de


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