Submitted by Maurício Tavares (mauricioamt@yahoo.com) on 2009-06-07T23:17:14Z No. of bitstreams: 1 Analise da Existencia de Cointegracao e de Ciclos Comuns entre o PIB brasileiro e o PIB americano.pdf: 433765 bytes, checksum: 2395521fd2d7bd7a17c3b02338a7b0c1 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2009-06-08T14:45:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Analise da Existencia de Cointegracao e de Ciclos Comuns entre o PIB brasileiro e o PIB americano.pdf: 433765 bytes, checksum: 2395521fd2d7bd7a17c3b02338a7b0c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-06-08T19:26:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Analise da Existencia de Cointegracao e de Ciclos Comuns entre o PIB brasileiro e o PIB americano.pdf: 433765 bytes, checksum: 2395521fd2d7bd7a17c3b02338a7b0c1 (MD5) / Nosso objetivo neste trabalho foi examinar a vulnerabilidade do Brasil a choques externos dada a constante afirmação dos bons fundamentos econômicos ora apresentados por nossa economia. Nossa metodologia consistiu em procurar identificar inter-relações entre países nas tendências e ciclos e verificar se o padrão dessa inter-relação se modificou ao longo do tempo. Para este fim, escolhemos analisar as séries temporais trimestrais dos PIBs do Brasil e dos Estados Unidos da América no período de 1990 a 2007, onde acreditávamos que o ponto de introdução do câmbio flutuante em janeiro de 1999 fosse um marco divisor entre um período de pouca credibilidade do Brasil e um período em que alcançamos finalmente o grau de investimento. Para isso recorremos à aplicação de técnicas econométricas às séries, encontrando cointegração com quebra estrutural no segundo trimestre de 1998, onde ocorreu a chamada Crise Russa. Tomando tal ponto como divisor da amostra, estudamos a cointegração, tendências e ciclos comuns, com a intenção de determinar o comportamento de curto e longo prazo em cada subamostra, e compará-los para verificar se de fato a dependência havia se modificado.

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.