Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The analysis of macro-economic variables through time-series models is widely used in the literature supporting economic theory, showing the actual behaviour of these variables. One of these macroeconomic variables have two variables that interfere with eou has relationships with other variables justifying the relevance in studying their behaviors. The first is the interest rate, which is very important in driving the economy, influencing the intention to spend and save of all economic agents, whether personal, commercial or industrial level (State or private). The second is the exchange rate, where its buoyancy determines the level of imports and exports affecting the trade balance. In this context the present research aims to describe the behavior of SELIC interest rates and Brazilian Exchange from January 1974 to June 2012 and January 1980 to may 2012, respectively. To this end, at first was used the Box-Jenkins model where the models showed through the analysis of residues which both had conditional heteroscedasticity in the waste of the models. Then joint modeling was used to the level of the process and the process variance (ARCH family models). The results showed that, for the SELIC interest rate series, the model selected was an ARIMA (1,1,1)-EGARCH (3,1) and, to the exchange rate, an ARIMA (0,1,1)-EGARCH (1,1). It is evidenced through these models that there is asymmetry of information, yet there was the leverage effect. In a second moment was chosen a model representing each one of the models of family ARCH (ARCH, GARCH, TARCH, EGARCH) and later held the combination of prediction by methods: ACP, middle and MMQO. The results obtained show that, in General, the performance measures MAPE, MSE and U-THEIL are superior to the combinations of prediction. In addition, the combination of forecast for different weights with ACP to check which of the types of weights provide better results. Therefore, it is concluded that the different weights allow the researcher to achieve greater accuracy in the choice of models combined, allowing aid managers in prior decision of the behavior of these variables that affect so scathing the health of the Brazilian economy. / A análise de variáveis macroeconômicas por meio de modelos de séries temporais é amplamente utilizada na literatura dando suporte à teoria econômica, mostrando o real comportamento dessas variáveis. Dentre essas variáveis macroeconômicas tem-se duas variáveis que interferem e/ou tem relações com outras variáveis justificando-se assim a relevância em estudar seus comportamentos. A primeira é a taxa de juros, que é muito importante na condução da economia, influenciando a intenção de gastar e poupar de todos os agentes econômicos, seja no nível pessoal, comercial ou industrial (privado e/ou estatal). A segunda é a taxa de câmbio, onde sua flutuação determina o nível das importações e exportações afetando assim a balança comercial. Nesse contexto a presente pesquisa tem como objetivo descrever o comportamento das taxas de juros SELIC e câmbio brasileiras no período de janeiro de 1974 a junho de 2012 e de janeiro de 1980 a maio de 2012, respectivamente. Para tanto, num primeiro momento foi utilizada a modelagem Box-Jenkins onde os modelos evidenciaram por meio da análise de resíduos que ambos possuíam heterocedasticidade condicional nos resíduos dos modelos. Em seguida, utilizou-se a modelagem conjunta para o nível do processo e para a variância do processo (modelos da família ARCH). Os resultados obtidos mostraram que, para a série da taxa de juros SELIC, o modelo elegido foi um ARIMA (1,1,1)- EGARCH (3,1) e, para a taxa de câmbio, um ARIMA (0,1,1)- EGARCH (1,1). Evidencia-se por meio destes modelos que há assimetria das informações, contudo não se verificou o efeito de alavancagem. Num segundo momento foi escolhido um modelo representando cada um dos modelos da família ARCH (ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH) e posteriormente realizada a combinação de previsão pelos métodos: ACP, Média e MMQO. Os resultados obtidos evidenciam que, no geral, as medidas de desempenho MAPE, MSE e U-THEIL são superiores para as combinações de previsão. Além disso, foi realizada a combinação de previsão por ACP com ponderações diferentes para verificar qual dos tipos de ponderações propiciam resultados melhores. Logo, conclui-se que as diferentes ponderações permitem ao pesquisador conseguir maior acurácia na escolha dos modelos combinados, permitindo auxiliar gestores na decisão prévia do comportamento dessas variáveis que afetam de maneira contundente a saúde da economia brasileira.

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