[pt] Esta tese consiste em três ensaios sobre previsão de inflação, com foco na
inflação brasileira. No primeiro ensaio, examinamos a eficácia de vários métodos
de previsão para prever a inflação, com foco na agregação de previsões desagregadas.
Consideramos diferentes níveis de desagregação para a inflação e empregamos
uma variedade de técnicas tradicionais de séries temporais, bem como
modelos lineares e não lineares de aprendizado de máquina que lidam com um
número grande de preditores. Para muitos horizontes de previsão, a agregação
de previsões desagregadas performa tão bem quanto expectativas baseadas em
coleta e modelos que geram previsões a partir do agregado. No geral, os métodos
de aprendizado de máquina superam os modelos de séries temporais tradicionais
em precisão preditiva, com excelente desempenho para os desagregados da inflação.
Em nosso segundo ensaio, investigamos os potenciais benefícios de combinar
previsões de inflação individuais ao propor uma correção para viés variável no
tempo da média de previsões. Nossa análise inclui estimações empregando janelas
rolantes e modelos em espaço de estados que usam a recursividade do filtro
de Kalman. Obtivemos um bom desempenho de previsão para modelos baseados
em janelas rolantes pequenas em horizontes de previsão curtos e intermediários,
enquanto um modelo em espaço de estados obtem um desempenho um pouco
pior do que os procedimentos baseados em janelas rolantes. No terceiro ensaio,
usamos aprendizado supervisionado para gerar índices prospectivos baseados
em tweets e notícias para inflação acumulada e investigamos se esses índices podem
melhorar o desempenho da previsão de inflação. Nossos resultados indicam
que os índices baseados em notícias fornecem ganhos preditivos significativos,
principalmente para os horizontes de 3 e 12 meses à frente. Esses achados sugerem
que a incorporação de mais fontes de informação do que apenas expectativas
baseadas em opiniões de especialistas pode levar a previsões mais precisas. / [en] This dissertation consists of three essays concerning inflation forecasting,
taking the Brazilian case as an application. In the first essay, we examine the effectiveness
of several forecasting methods for predicting inflation, focusing on
aggregating disaggregated forecasts. We consider different disaggregation levels
for inflation and employ a range of traditional time series techniques, as well as linear
and nonlinear machine learning (ML) models that deal with a larger number
of predictors. For many forecast horizons, aggregation of disaggregated forecasts
performs just as well as survey-based expectations and models generating forecasts
directly from the aggregate. Overall, ML methods outperform traditional
time series models in predictive accuracy, with outstanding performance in forecasting
disaggregates. In our second essay, we investigate the potential benefits of
combining individual inflation forecasts by proposing a time-varying bias correction
for the average forecast. Our analysis includes estimations using both rolling
windows and state-space models that use the recursiveness of the Kalman filter.
We achieve good forecast performance for models based on small rolling windows
for shorter and intermediate forecast horizons, while a state-space model
performs slightly worse than procedures based on rolling windows. In the third
essay, we use supervised learning to generate forward-looking indexes based on
tweets and news articles for accumulated inflation and investigate whether these
indexes can improve inflation forecasting performance. Our results indicate that
news-based indexes provide significant predictive gains, particularly for 3- and
12-month-ahead horizons. These findings suggest that incorporating more information
sources than just expectations based on experts opinions can lead to more
accurate forecasts.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:63548 |
| Date | 07 August 2023 |
| Creators | GILBERTO OLIVEIRA BOARETTO |
| Contributors | MARCELO CUNHA MEDEIROS |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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