Prevendo o Consumo Agregado das Famílias a Partir de Modelos VEC, VAR e Regressões MIDAS
Resumo
Esse trabalho tem por objetivo avaliar a previsibilidade da série brasileira de
consumo agregado das famílias em diferentes horizontes de tempo. Para o curto e
médio prazo, são estimados modelos VEC e VAR que capturam a dinâmica entre o
consumo agregado das famílias e seus principais determinantes. Para o curtíssimo
prazo (nowcasting), são estimadas regressões Mixed Data Sampling (MIDAS)
empregando as vendas no varejo ampliado, a confiança do consumidor e o IBC-Br, e
variando o número de meses conhecidos dos regressores dentro do trimestre
previsto em cada especificação. Os resultados apontam que os modelos de correção
de erro trazem leve melhora do desempenho preditivo em relação ao passeio
aleatório, especialmente quando incorporam a variação do crédito às famílias ou o
serviço da dívida. Além disso, as regressões MIDAS mostram boa capacidade de
prever o consumo com regressores conhecidos dentro do trimestre, superando
novamente o passeio aleatório, e é possível afirmar que o MIDAS restrito possui
desempenho superior ao irrestrito (U-MIDAS). This paper aims to evaluate the predictability of the Brazilian household aggregate consumption data in different time horizons. For the short and medium term, VEC and VAR models are estimated to capture the dynamics between aggregate household consumption and its main determinants. For the very short term (nowcasting), Mixed Data Sampling (MIDAS) regressions are estimated using amplified retail sales, consumer confidence and the IBC-Br, and varying the number of months known to the regressors within the forecasted quarter in each specification. Results indicate that the error correction models bring a slight improvement in the predictive performance in relation to the random walk, especially when including household credit growth or debt service. In addition, the MIDAS regressions show a good capability to predict consumption with regressors known within the quarter, again outperforming the random walk, and it is possible to state that the restricted MIDAS performs better than the unrestricted version (U-MIDAS).
