RINALDO ARTESAlbarella, Natacha Perez2021-09-132019-07-152021-09-1320172019-07-1520172017https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2284Este trabalho visa a analisar se o uso de dados de busca na internet como variável em modelos consagrados para projeção de variáveis macroeconômicas é capaz de melhorar seu poder preditivo. Partindo da lei de Okun, Curva de Phillips e Curva IS, a taxa de desemprego, de inflação e o crescimento do PIB no Brasil serão estimados e projetados. As séries de busca na internet obtidas no Google Trends são sumarizadas através da análise de componentes principais e a primeira componente principal de cada tema é incluída nos modelos originais. A amostra está em frequência trimestral compreende o período de 2004 a 2017. No caso da taxa de desemprego, o modelo aumentado apresentou aderência maior aos dados do que o modelo original, porém seu poder preditivo quase não se alterou. Com relação aos modelos de inflação o desemprenho preditivo melhorou. Já os modelos de crescimento do produto pioraram em aderência e poder de projeção.48 p.PortuguêsTODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.big data, Inflação, Desemprego, PIB, Google, internetmaster thesis