In this paper, we briefly describe the automatic model selection which is provided by Autometrics in the PcGive program. The modeler only needs to specify the initial model and the significance level at which to reduce the model. Then, the algorithm does the rest. The properties of Autometrics are discussed. We also explain its background concepts and try to see whether the model selected by the Autometrics can perform well. For a given data set, we use Autometrics to find a “new” model, and then compare the “new” model with a previously selected one by another modeler. It is an interesting issue to see whether Autometrics can also find models which fit better to the given data. As an illustration, we choose three examples. It is true that Autometrics is labor saving and always gives us a parsimonious model. It is really an invaluable instrument for social science. But, we still need more examples to strongly support the idea that Autometrics can find a model which fits the data better, just a few examples in this paper is far from enough.

O crescimento econômico brasileiro se manteve a baixos níveis nas duas últimas décadas quando comparado ao seu desempenho histórico e ao crescimento internacional. Um dos principais fatores responsáveis por esta situação é o pouco significativo nível de Q de Tobin da economia. Nesse sentido, este trabalho tem por objetivo verificar se os fundamentos macroeconômicos explicam o comportamento do Q de Tobin, que estimula as decisões de Q de Tobin das empresas. Empiricamente, será utilizado um modelo de seleção automática: Autometrics. / Brazilian economic growth has been low for the last two decades, when compared to its historical performance and international growth. One of the main factors responsible for this situation is the small level of investment in the economy. This work aims to verify whether macroeconomic fundamentals can explain the behavior of Tobin\'s Q, which is supposed to be an indicator of investment decisions of the firms. Empirically, it will be employed an automatic selection model: Autometrics.

Este trabalho tem por objetivo verificar se a política fiscal brasileira influencia a política monetária por meio do impacto nas variações do hiato do produto. Dentro desse contexto, será avaliado qual foi o comportamento cíclico da política fiscal no ciclo de negócios. Para isto, será usado a metodologia da OCDE de decomposição do saldo orçamentário no saldo ciclicamente ajustado (política discricionária) e no saldo cíclico (estabilizadores fiscais). A metodologia requer a estimação de elasticidades para identificar a parte cíclica do saldo orçamentário do governo. Essa tarefa será realizada por um importante programa de seleção automática de modelos chamado Autometrics. Os resultados encontrados indicam que a política fiscal não tem atuado de maneira contra-cíclica após o estabelecimento do regime de metas de inflação. O que para o lado monetário é desfavorável, uma vez que aumenta o peso relativo do instrumento monetário (taxa de juros) quando o Banco Central objetiva reduzir as variações do hiato do produto. / The objective of this work is to verify if the Brazilian fiscal policy influences the monetary policy through output gap variation impacts. In this context, an evaluation of the behavior of the fiscal policy in the business cycle is done. In order to it, the OCDE methodology will be used to decompose the budget balance in the cyclically-adjusted budget balance (discretionary policy) and cyclically budget balance (automatic stabilizers). The methodology requires the estimation of elasticities to identify the cyclical part of the government budget balance. This task will be done by using an important program of automatic model selection named Autometrics. The founded results indicated that the fiscal policy has not been working in a countercyclical form after the establishment of inflation target. This result is unfavorable for the monetary side because it increases the relative weight of the monetary tool (interest rate) when the Central Bank objective is to reduce the variation of output gap.

Este trabalho tem por objetivo verificar se a política fiscal brasileira influencia a política monetária por meio do impacto nas variações do hiato do produto. Dentro desse contexto, será avaliado qual foi o comportamento cíclico da política fiscal no ciclo de negócios. Para isto, será usado a metodologia da OCDE de decomposição do saldo orçamentário no saldo ciclicamente ajustado (política discricionária) e no saldo cíclico (estabilizadores fiscais). A metodologia requer a estimação de elasticidades para identificar a parte cíclica do saldo orçamentário do governo. Essa tarefa será realizada por um importante programa de seleção automática de modelos chamado Autometrics. Os resultados encontrados indicam que a política fiscal não tem atuado de maneira contra-cíclica após o estabelecimento do regime de metas de inflação. O que para o lado monetário é desfavorável, uma vez que aumenta o peso relativo do instrumento monetário (taxa de juros) quando o Banco Central objetiva reduzir as variações do hiato do produto. / The objective of this work is to verify if the Brazilian fiscal policy influences the monetary policy through output gap variation impacts. In this context, an evaluation of the behavior of the fiscal policy in the business cycle is done. In order to it, the OCDE methodology will be used to decompose the budget balance in the cyclically-adjusted budget balance (discretionary policy) and cyclically budget balance (automatic stabilizers). The methodology requires the estimation of elasticities to identify the cyclical part of the government budget balance. This task will be done by using an important program of automatic model selection named Autometrics. The founded results indicated that the fiscal policy has not been working in a countercyclical form after the establishment of inflation target. This result is unfavorable for the monetary side because it increases the relative weight of the monetary tool (interest rate) when the Central Bank objective is to reduce the variation of output gap.

O crescimento econômico brasileiro se manteve a baixos níveis nas duas últimas décadas quando comparado ao seu desempenho histórico e ao crescimento internacional. Um dos principais fatores responsáveis por esta situação é o pouco significativo nível de Q de Tobin da economia. Nesse sentido, este trabalho tem por objetivo verificar se os fundamentos macroeconômicos explicam o comportamento do Q de Tobin, que estimula as decisões de Q de Tobin das empresas. Empiricamente, será utilizado um modelo de seleção automática: Autometrics. / Brazilian economic growth has been low for the last two decades, when compared to its historical performance and international growth. One of the main factors responsible for this situation is the small level of investment in the economy. This work aims to verify whether macroeconomic fundamentals can explain the behavior of Tobin\'s Q, which is supposed to be an indicator of investment decisions of the firms. Empirically, it will be employed an automatic selection model: Autometrics.

Submitted by Bárbara Conte (conte.babi@gmail.com) on 2013-09-12T19:53:02Z No. of bitstreams: 1 Bárbara.Conte_DissertaçãoMPFE.pdf: 523048 bytes, checksum: 827713ba2324041acb3fa60f11a232f7 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-09-13T12:28:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Bárbara.Conte_DissertaçãoMPFE.pdf: 523048 bytes, checksum: 827713ba2324041acb3fa60f11a232f7 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-13T13:09:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bárbara.Conte_DissertaçãoMPFE.pdf: 523048 bytes, checksum: 827713ba2324041acb3fa60f11a232f7 (MD5) Previous issue date: 2013-08-19 / This paper aims to apply a nonlinear model to the Brazilian GDP. To achieve this goal we tested the existence of non-linearity of the data generating process with the methodology suggested by Castle and Henry (2010). The test verifies the persistence of the nonlinear regressors in an unconstrained linear model. Next, the series is modeled as an Autoregressive Model Threshold using the general-to-specifs approach to select the model. Autometrics is the automatic selection algorithm used to choose the nonlinear model. The results indicate that the Gross Domestic Product of Brazil is best explained by a non-linear model with three regime changes that occur in the early '90s, which, in fact, was a period quite volatile. Through modeling nonlinear exists the potential for cycle dating, however the results were not sufficient for such analysis. / O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.

Submitted by Jordano Vieira Rocha (jordanorocha@hotmail.com) on 2015-04-30T08:48:24Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2015-04-30T13:02:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-30T17:23:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5) Previous issue date: 2015-04-07 / This work assesses the forecasts of three nonlinear methods — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model, and Autometrics with Dummy Saturation — for the Brazilian monthly industrial production and tests if they are more accurate than those of naive predictors such as the autoregressive model of order p and the double differencing device. The results show that the step dummy saturation and the logistic smooth transition autoregressive can be superior to the double differencing device, but the linear autoregressive model is more accurate than all the other methods analyzed. / Este trabalho avalia as previsões de três métodos não lineares — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model e Autometrics com Dummy Saturation — para a produção industrial mensal brasileira e testa se elas são mais precisas que aquelas de preditores naive, como o modelo autorregressivo de ordem p e o mecanismo de double differencing. Os resultados mostram que a saturação com dummies de degrau e o Logistic Smooth Transition Autoregressive Model podem ser superiores ao mecanismo de double differencing, mas o modelo linear autoregressivo é mais preciso que todos os outros métodos analisados.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:32:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marisa Gomes da Costa.pdf: 2649705 bytes, checksum: 9dfdf2c39e3c4389540dc1f3a8f8d26f (MD5) Previous issue date: 2016-02-01 / This study aims to identify the determinants of Brazil country risk level, during the period from February 1995 to August 2015, based on the deviations from the covered interest rate parity condition. These deviations represent a measure of the risk assumed by an investor who choose to invest in a Brazilian security in Brazil, rather than do it abroad. Using Autometrics, an algorithm for automatic model selection, developed by Doornik (2009), thirty-nine explanatories variables were selected from previous studies. The Brazil country risk level is susceptible to changes in the balance of payments, import by GDP, the deviation covered interest rate parity of the previous period, the inflation rate, the change in exports, total debt per GDP, and external debt by exports. / Este estudo propõe-se a identificar os fatores determinantes do nível do risco Brasil, durante o período de fevereiro de 1995 a agosto de 2015, calculado pelos desvios da condição da paridade coberta de juros. Estes desvios representam a medida do risco assumido por um investidor ao optar investir em um título brasileiro no Brasil, ao invés de fazê-lo no exterior. Utilizando a técnica de seleção automática de modelos com a aplicação do algoritmo Autometrics, desenvolvido por Doornik (2009), trinta e nove variáveis explicativas foram selecionadas a partir de estudos anteriores. O nível do risco Brasil é altamente suscetível às variações do balanço de pagamento, da importação por PIB, do desvio da condição da paridade coberta do período anterior, à taxa de inflação, à variação das exportações (em $ e em volume), à dívida total por PIB e à dívida externa pela exportação.

Submitted by Rafael Keiti Oiski Grunho de Souza (rkeiti@gmail.com) on 2015-02-11T23:13:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 1994936 bytes, checksum: db18f08cc7ccda7d020496e050849f0a (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Prezado Rafael, boa tarde Seu trabalho foi rejeitado por não estar de acordo com as normas da ABNT. Segue abaixo o que deve ser alterado: - Retirar o acento agudo da palavra Getúlio (GETULIO) - O texto de Agradecimentos, Resumo e Abstract devem estar justificado, alinhado sem conter o parágrafo da primeira linha. Encaminharei por e-mail. Att Renata on 2015-02-12T16:13:14Z (GMT) / Submitted by Rafael Keiti Oiski Grunho de Souza (rkeiti@gmail.com) on 2015-02-12T17:23:08Z No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 1998351 bytes, checksum: a5c4eaffe9147c21e954c6125e9c1495 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-02-12T18:32:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 1998351 bytes, checksum: a5c4eaffe9147c21e954c6125e9c1495 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-12T18:45:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 1998351 bytes, checksum: a5c4eaffe9147c21e954c6125e9c1495 (MD5) Previous issue date: 2015-02-03 / The present study aims to compare and combine different forecast techniques for the Brazilian quarterly GDP from 1991 to the second quarter 2014, using aggregated data, and disaggregated data with fixed and stochastic weights. The disaggregated univariate and multivariate models, as well as the stochastic weights, were estimated by Autometrics algorithm created by Doornik (2009), through the disaggregation levels provided by IBGE in the System of National Accounts. The aggregate models were estimated by Autometrics, Markov-Switching and state-space structural models. The forecast comparison methodology was the Model Confidence Set, developed by Hanse, Lunde and Nason (2011). Two simulations were conducted, the first with the analysis out-of-sample from 2008, and the second from 2000, with forecast horizon of up to six steps ahead. The results suggest that the disaggregated models with fixed weights perform better in the first two steps, while in the remaining periods the aggregate models provides superior forecasts. / O presente estudo tem como objetivo comparar e combinar diferentes técnicas de projeção para o PIB trimestral brasileiro de 1991 ao segundo trimestre de 2014, utilizando dados agregados, e dados desagregados com pesos fixos e estocásticos. Os modelos desagregados univariados e multivariados, assim como os pesos estocásticos, foram estimados pelo algoritmo Autometrics criado por Doornik (2009), através dos níveis de desagregação disponibilizados pelo IBGE no Sistema de Contas Nacionais. Os modelos agregados foram estimados pelo Autometrics, por Markov-Switching e por modelos estruturais de espaço-estado. A metodologia de comparação de projeções utilizada foi o Model Confidence Set, desenvolvida por Hanse, Lunde e Nason (2011). Foram realizadas duas simulações, sendo a primeira com a análise fora da amostra a partir de 2008, e a segunda a partir de 2000, com horizonte de projeção de até 6 passos à frente. Os resultados sugerem que os modelos desagregados com pesos fixos desempenham melhor nos dois primeiros passos, enquanto nos períodos restantes os modelos da série agregada geram melhores previsões.

Submitted by Ronan Cunha (cunha.ronan@gmail.com) on 2015-04-14T13:26:14Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Ronan Cunha.pdf: 661334 bytes, checksum: dbb8ee6517fa128ea12981554ad549ad (MD5) / Rejected by Vera Lúcia Mourão (vera.mourao@fgv.br), reason: Prezado Ronan, preciso que você faça algumas correções em seu arquivo: Na list of tables, list of figures, contentes e no número de referência (no texto) aparece uma borda vermelha, é necessário retirar. existe também uma página em branco, logo após essas lista, também tem que excluir. att. Vera on 2015-04-14T18:00:45Z (GMT) / Submitted by Ronan Cunha (cunha.ronan@gmail.com) on 2015-04-14T20:06:50Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_ protocolo_final_Ronan Cunha.pdf: 659869 bytes, checksum: 55a00ce6030a561fa8370b341397ee03 (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão (vera.mourao@fgv.br) on 2015-04-14T20:15:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_ protocolo_final_Ronan Cunha.pdf: 659869 bytes, checksum: 55a00ce6030a561fa8370b341397ee03 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-15T12:32:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_ protocolo_final_Ronan Cunha.pdf: 659869 bytes, checksum: 55a00ce6030a561fa8370b341397ee03 (MD5) Previous issue date: 2015-03-27 / This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We nd that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.