Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-05-16T18:21:41Z No. of bitstreams: 1 Marcus Vinícius de Souza Almeida Conceição_.pdf: 1027394 bytes, checksum: ec1fa126f0db08777cb3c87ff8bdd7bd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-16T18:21:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcus Vinícius de Souza Almeida Conceição_.pdf: 1027394 bytes, checksum: ec1fa126f0db08777cb3c87ff8bdd7bd (MD5) Previous issue date: 2016-02-25 / Nenhuma / Este trabalho tem como objetivo, dentro da abordagem dos ciclos de negócios reais, elaborar dois indicadores compostos, antecedente e coincidente, para o complexo metalmecânico brasileiro. Delimita-se e caracteriza-se como complexo metalmecânico as atividades industriais nas seções 24; 25; 26; 27; 28; 29; 30 do CNAE 2.0. A elaboração dos indicadores orientou-se sob adaptação da metodologia proposta pela OCDE 2012 para elaboração de indicadores compostos. Consoante com as rotinas difundidas por esta metodologia foram coletadas e tratadas 1026 séries de tempo, com dados mensais abrangendo o período de 1994 a 2015. Estes dados sendo submetidos a tratamentos estatísticos de filtragem, avaliação, aplicação de filtros X-12, HP, CF, FD, realização de testes Cross-Correlation e utilização de modelos ARIMA e PROBIT. Como resultado, elaborou-se um índice (I-MM) para acompanhar em tempo real o desempenho do complexo metalmecânico e três indicadores antecedentes, estes compreendendo uma probabilidade de ocorrência de recessões e expansões para cenários de curto prazo (IACP-MM) e médio prazo (IAMP1-MM, IAMP2-MM). / This study aims, in the approach to real business cycles, draw two composite indicators, antecedent and coincident to the Brazilian metal-mechanic complex. It delimits and is characterized as metal-mechanic complex industrial activities in sections 24; 25; 26; 27; 28; 29; 30 of CNAE 2.0. The development of indicators was guided through adapting the methodology proposed by the OECD in 2012 for the preparation of composite indicators. According to the routines revealed by this methodology were collected and treated in 1026 time series with monthly data covering the period 1994 to 2015. These data were submitted to statistical treatment filtering and evaluation, application of X-12 filters, HP, CF FD, conducting Cross-Correlation tests using ARIMA models and PROBIT. As a result, produced an index (I-MM) to follow in real time the performance of the metal-mechanic complex and three leading indicators, these comprising a probability of occurrence of an event, which stipulate short-term scenarios (IACP-MM) and medium term (IAMP1-MM, IAMP2-MM)