Metodologia para modelos de nowcasting de dados de atividade

N/D

Autores

Dobrianskyj, Guilherme Martinho

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Tipo de documento

Dissertação

Data

2021

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Resumo

O trabalho utiliza uma técnica de nowcasting de atividade para diversos países, que possuem diferentes características e qualidades de dados econômicos. São utilizados dados mensais para o nowcast do Produto Interno Bruto dos países, que são dados trimestrais. Ao considerar tempo de execução, robustez a ruídos e flexibilidade de implementação, são utilizadas técnicas baseadas em Análise de Componentes Principais e regressões lineares robustas a ruídos (Huber regression). A fim de modelar a jagged edge (quando, em determinado dia, é sabido apenas alguns dos dados utilizados no modelo), é utilizado um Vetor Autorregressivo com uma defasagem. Os nowcasters construídos mostram boa capacidade preditiva, porém possuem alta dependência na qualidade e histórico dos dados utilizados

Palavras-chave

Nowcast; Huber regression; Análise quantitativa; Análise de componentes principais

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Idioma

Português

Notas

Membros da banca

Araújo, Júlia Passabom

Área do Conhecimento CNPQ

Ciências Exatas e da Terra

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