Testando a superioridade preditiva do passeio aleatório em modelos de taxa de câmbio real efetiva

Abstract

O estudo busca identificar quais variáveis são as mais relevantes para previsão da taxa de câmbio real efetiva e analisar a robustez dessas previsões. Foram realizados testes de cointegração de Johansen em 13 variáveis macroeconômicas. O banco de dados utilizado são séries trimestrais e os testes foram realizados sobre as séries combinadas dois a dois, três a três e quatro a quatro. Utilizando esse método, encontramos modelos que cointegravam entre si, para os países analisados. A partir desses modelos, foram feitas previsões fora da amostra a partir das últimas 60 observações. A qualidade das previsões foi avaliada por meio dos testes de Erro Quadrático Médio (EQM) e Modelo do Conjunto de Confiança de Hansen (MCS) utilizando um modelo de passeio aleatório do câmbio real como benchmark. Todos os testes mostram que, à medida que se aumenta o horizonte de projeção, o passeio aleatório perde poder preditivo e a maioria dos modelos são mais informativos sobre o futuro da taxa de câmbio real efetivo.

This paper seeks to identify which variables are the most relevant for predicting the real effective exchange rate and analyze the robustness of these forecasts. Johansen Cointegration tests were performed on 13 macroeconomic variables. The database quarterly series are used and tests were carried out on the combined sets two by two, three by three and four by four. Using this method, we find models that cointegrated each other, for the countries analyzed. From these models, predictions were made out of the sample from the last 60 observations. The quality of the forecasts was assessed by the mean square error tests (RMSE) and Model Hansen Confidence Set (MCS) used a random walk model the real exchange rate as a benchmark. All tests show that, as we expand the forecast horizon, the random walk lose predictive power and most models are more informative about the future of the real effective exchange rate in the long term.