Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-07-06T14:25:22Z No. of bitstreams: 1 Gustavo Jose Schuck.pdf: 1176134 bytes, checksum: 0a06b537ba55c68822649108c9e9d315 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-06T14:25:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gustavo Jose Schuck.pdf: 1176134 bytes, checksum: 0a06b537ba55c68822649108c9e9d315 (MD5) Previous issue date: 2012-07-26 / Nenhuma / O interesse e, especialmente, a necessidade da atual economia global em entender o presente e antecipar o futuro, mesmo que no curto prazo, torna o estudo da previsão cíclica e, consequentemente, dos indicadores antecedentes de extrema importância. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo a criação de três indicadores antecedentes compostos para a Produção Física da Agroindústria no Brasil, com horizonte de previsão entre 2 e 4 meses, 5 a 8 meses e 9 a 12 meses, respectivamente nomeados de Curto, Médio e Longo prazo. Para tanto, foi feito um levantamento do estado atual da arte, principalmente da produzida para o Brasil. Introdutoriamente, é apresentado o conceito de ciclo e indicadores antecedentes, como a justificativa e importância desse tema. Então, é feito um levantamento da literatura sobre ciclos, abordando publicações seminais, como Burns e Mitchell (1946), e a atual discussão entre ciclos econômicos e ciclos de crescimento. Após, abordo o conceito de indicadores antecedentes, sua origem, principais métodos utilizados e trabalhos atuais sobre o tema. Por fim, é construída uma metodologia, baseada no modelo proposto em OECD (2008) com adição de modelos VAR, Causalidade de Granger e Probit, sendo testada e avaliada para as informações mensais da Produção Física da Agroindústria no Brasil e outras 421 séries candidatas a antecedentes, no período entre janeiro de 1995 e dezembro de 2011. Conclui-se positivamente no que se refere à possibilidade de criação de indicadores antecedentes compostos, seja de curto, médio ou longo prazo, para Agroindústria brasileira. / The interest and especially the need of today's global economy to understand the present and anticipate the future, even in the short term, makes the study of cyclical forecasting and the leading indicators of extreme importance. Thus, this study aims to create three composite leading indicators for GDP of the Brazilian Agribusiness, with the forecast horizon between 2-4 months, 5-8 months and 9-12 months respectively named short, medium and long term. For this purpose, a survey was made of the current state of the art, mainly produced in Brazil. Introductorily, we present the concept of the cycle and leading indicators, as the justification and importance of this issue. Then, a survey of the literature on business cycles, addressing seminal publications such as Burns and Mitchell (1946), and the current discussion between business cycles and growth cycles. By then, it was mentioned the concept of leading indicators, its origin, the main methods used and current work on the subject. Finally, we built a methodology, based on the model proposed in OECD (2008) with addition of VAR models, Granger Causality and Probit. Being tested and evaluated, for the monthly information of physical production of Agribusiness in Brazil and other 421 series candidates as leading indicators, for period between January 1995 and December 2011. Completing positively to the possibility of creating composite leading indicators, whether short, medium or long term, for Brazilian Agribusiness.

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)