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Previous issue date: 2015-04-08 / O presente estudo busca avaliar se a adoção do regime de metas de inflação no Brasil, em 1999, tem sido capaz de reduzir os erros de previsões de inflação geradas pelos modelos Naïve, ARIMA, GARCH, UC-SV, VAR e Curva de Phillips, e como a acurácia das previsões geradas por esses modelos tem se comportadoao longo do período pós-adoção do regime. Adicionalmente, busca-se verificar a ocorrência de encompassing das previsões geradas pelos modelos citados. O período analisado compreende janeiro de 1996 à dezembro de 2013 e o horizonte de previsão é igual a doze meses. Utilizando a estatística Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) e o teste Diebold-Mariano modificado (mDM), os resultados mostram que os erros de previsão têm se reduzido ao longo do tempo, de modo que o processo inflacionário parece ser mais fácil de ser previsto. Por outro lado, o modelo Naïve apresenta-se mais acurado do que os outros modelos analisados, de modo que a inflação está mais difícil de ser prevista. O teste HLN modificado (mHLN) mostra que as previsões de inflação geradas pelo modelo Naïve contêm, na maior parte do tempo, todas as informações necessárias para realizar previsões acuradas, não necessitando incorporar informações disponíveis nas previsões geradas por outros modelos. Entretanto, essa situação parece estar se modificando com o decorrer do tempo. / This study seeks to determine if the adoption of inflation targeting regime in Brazil in 1999, has been able to reduce inflation forecasts errors generated by Naïve models, ARIMA, GARCH, UC-SV, VAR and Phillips Curve, and how the accuracy of the forecasts generated by these models has behaved throughout the post-adoption period of the regime. In addition, we seek to verify the occurrence of predictions encompassing generated by the models mentioned. The reporting period comprises January 1996 to December 2013 and the horizon of the forecast is twelve months. Using statistical Root Mean Square Error (RMSE) and Diebold-Mariano modified test (mDM), the results show that the prediction errors have been reduced over time, so that inflation appears to be easier to be predicted. On the other hand, the Naive model is more accurate than other models examined, so that inflation is more difficult to predict. The HLN modified test (mHLN) shows that inflation forecasts generated by the Naive model contains in most of the time, all the necessary information to make accurate predictions, not requiring to incorporate information available on predictions generated by other models. However, this situation appears to be changing over time.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/1138 |
| Date | 08 April 2015 |
| Creators | Abreu, Vanessa Castro |
| Contributors | Côrrea, Wilson Luiz Rotatori, Simão Filho, José, Perobelli, Fernando Salgueiro, Nazaré, Ronaldo |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora, Programa de Pós-graduação em Economia, UFJF, Brasil, Faculdade de Economia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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