[pt] Este estudo explora fontes de dados não convencionais como dados textuais de jornais e pesquisas de internet do Google Trends em dois problemas
empíricos: (i) analisar o impacto da mobilidade sobre o número de casos e mortes por Covid-19; (ii) nowcasting do PIB em alta-frequência. O primeiro artigo
usa fontes de dados não estruturados como controle para fatores comportamentais não observados e encontra que um aumento na mobilidade residencial
diminui significativamente o número de casos e mortes num horizonte de quatro
semanas. O segundo artigo usa fontes de dados não estruturadas para fazer um
nowcasting semanal do PIB, mostrando que dados textuais e Google Trends
pode aumentar a qualidade das projeções (medido pelo EQM, EAM e outras
métricas) comparado com as expectativas de mercado do Focus como base. Em
ambos casos, dados não estruturados reveleram-se fontes ricas de informação
não codificadas em indicadores estruturados convencionais. / [en] This study exploits non-conventional data sources such as newspaper
textual data and internet searches from Google Trends in two empirical
problems: (i) analysing the impacts of mobility on cases and deaths due to
Covid-19; (ii) nowcasting GDP in high-frequency. The first paper resorts to
unstructured data to control for non-observable behavioural effects and finds
that an increase in residential mobility significantly reduces Covid-19 cases
and deaths over a 4-week horizon. The second paper uses unstructured data
sources to nowcast GDP on a weekly basis, showing that textual data and
Google Trends can significantly enhance the quality of nowcasts (measured by
MSE, MAE and other metrics) compared to Focus s market expectations as
a benchmark. In both cases, unstructured data was revealed to be a valuable
source of information not encoded in structured indicators.
Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:59862 |
Date | 04 July 2022 |
Creators | LEONARDO CAIO DE LADALARDO MARTINS |
Contributors | MARCELO CUNHA MEDEIROS |
Publisher | MAXWELL |
Source Sets | PUC Rio |
Language | English |
Detected Language | Portuguese |
Type | TEXTO |
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