Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-07-14T21:20:33Z
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Previous issue date: 2017-08-01 / A tese procura aplicar métodos orientados a dados e de aprendizado de máquina para tratar de problemas estruturais de base e dados e fazer previsões com dados novos em ambientes de painéis de países. A questão de estudar e comparar países é muito interessante em economia. A tese faz os exercícios orientados a dados em painéis de países em dois trabalhos. No primeiro trabalho buscamos agrupar países com dinâmicas internas semelhantes com vistas a entender como e porque as dinâmicas internas dos países se diferenciam. Nesse sentido, em um ambiente com poucas observações amostrais, simulamos uma amostra grande o suficiente para conseguirmos estimar sistemas de equações identificados. Estes sistemas de equações visam estudar os canais de transmissão entre produto, investimento, poupança e preços do investimento e da poupança. No segundo trabalho, utilizamos uma abordagem de aprendizado de máquina para desenvolver um procedimento que visa (i) ter um desempenho preditivo com dados novos tão bom quanto os melhores estimadores disponíveis ao mesmo tempo que (ii) possui vantagens interpretativas sobre esses estimadores. Assim, em um primeiro estágio identificamos as variáveis" signals" em um conjunto de preditores e em um segundo estágio escolhemos, por validação cruzada, a melhor especificação para fazer previsão de PIB de países. Para avaliar a eficiência do método, comparamos nosso procedimento com outros procedimentos em igualdade de condições. Os resultados de ambos os trabalhos, apesar de usarem bases de dados e métodos distintos, apontam na mesma direção. O mais relevante para diferenciar um país, ou para antecipar flutuações do produto, é como esse país interage com o mercado internacional. No caso do primeiro trabalho, verificamos que a principal característica que assemelha ou diferencia os países é como ele responde a mudanças no humor dos investidores estrangeiros. No caso do segundo trabalho, a característica mais importante para antecipar informação nova é verificar como o país está absorvendo renda internacional em relação ao que fazia no passado. / The thesis has two main objectives. The first is to use data-driven and machine learning methods to address structural database problems. The second is to make predictions with new data in country panel environments. We do the exercises in country panels in two studies. In the first study, we group countries with similar internal dynamics in order to understand how and why countries differ from the structural point of view. To solve the problem of few sample observations, we simulate a large enough sample, based on the observed data, to make our estimates. The systems of structural equations used in this work aim to study the transmission channels between product, investment, savings and interest rates. In the second work, we use a machine learning approach to propose a two-stage estimation procedure that aims to: (i) make predictions with new data as good as the best estimators of machine learning, and (ii) present a better interpretation of the estimates. Thus, in the first stage, we identified the signals variables in a large set of predictors and in the second stage we defined a good specification to forecast countries' GDP. Finally, we confirm the efficiency of the method by comparing our procedure with other procedures on equal terms. The results of the two papers indicate similar lessons. The most important thing to differentiate a country, or to anticipate product fluctuations, is how that country interacts with the international market.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/23995 |
| Date | 31 March 2017 |
| Creators | Vasconcelos, Bruno Freitas Boynard de |
| Contributors | Gomes, Victor |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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