DIOGO ABRY GUILLEN
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Artigo Científico Dispersão na Fixação de Preços no Brasil(2011) DIOGO ABRY GUILLEN; Garcia, MarcioEstudamos os impactos de uma mudança na taxa de juros e na taxa de câmbio sobre a inflação no Brasil. Com a desagregação do IPCA em 512 subitens, é possível mostrar que, após um aumento da taxa de juros ou uma depreciação cambial, a dispersão dos preços se altera. Os resultados indicam, ainda, que leva entre seis e doze meses até que a estrutura de preços volte a ser aquela que prevalecia antes da mudança. Este resultado é interessante por mostrar que não só o nível de preços agregado é afetado, mas a distribuição também, e leva até um ano para que esta se restabeleça.Capítulo de Livro The history of Brazil(2021) DIOGO ABRY GUILLEN; Garcia, Marcio; Ayres, João; Kehoe, PatrickArtigo Científico Working under pressure: Evidence from the impacts of soccer fans on players’ performance(2012) DIOGO ABRY GUILLEN; Braga, BrenoCapítulo de Livro Futuro da politica monetária no Brasil(2020) DIOGO ABRY GUILLENArtigo Científico Deep learning models for inflation forecasting(2023) Theoharidis, Alexandre Fernandes; DIOGO ABRY GUILLEN; HEDIBERT FREITAS LOPES; Hosszejni, DarjusWe propose a hybrid deep learning model that merges Variational Autoencoders and Convolutional LSTM Networks (VAE-ConvLSTM) to forecast inflation. Using a public macroeconomic database that comprises 134 monthly US time series from January 1978 to December 2019, the proposed model is compared against several popular econometric and machine learning benchmarks, including Ridge regression, LASSO regression, Random Forests, Bayesian methods, VECM, and multilayer perceptron. We find that VAE-ConvLSTM outperforms the competing models in terms of consistency and out-of-sample performance. The robustness of such conclusion is ensured via cross-validation and Monte-Carlo simulations using different training, validation, and test samples. Our results suggest that macroeconomic forecasting could take advantage of deep learning models when tackling nonlinearities and nonstationarity, potentially delivering superior performance in comparison to traditional econometric approaches based on linear, stationary models.Artigo Científico Expectativas desagregadas, credibilidade do Banco Central e Cadeias de Markov(2014) DIOGO ABRY GUILLEN; Garcia, MarcioPropomos e implementamos uma medida da credibilidade do Banco Central do Brasil, fazendo uso de uma base de dados com expectativas desagregadas. A hipótese é de que a heterogeneidade das expectativas de longo prazo advenha de crenças distintas com relação à aversão do Banco Central à inflação. Desse modo, a existência de agentes persistentemente otimistas ou pessimistas indicaria falta de credibilidade. Com base neste argumento, construímos um índice utilizando Cadeias de Markov. Nosso índice inova em relação aos disponíveis na literatura por considerar a dispersão das expectativas. Nossos resultados são comparados com os de outros artigos, corroborando o aprimoramento advindo da nova medida da credibilidade.