Título: | Análise de desempenho : uma comparação de métodos de projeção para a taxa de desocupação brasileira |
Autor(es): | Bianchi, Isabella |
Orientador(es): | Pires, Manoel Carlos de Castro |
Assunto: | Economia brasileira Econometria Séries temporais Desemprego |
Data de apresentação: | 6-Out-2022 |
Data de publicação: | 17-Out-2023 |
Referência: | BIANCHI, Isabella. Análise de desempenho: uma comparação de métodos de projeção para a taxa de desocupação brasileira. 2022. 34 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. |
Resumo: | A monografia teve por objetivo a comparação do desempenho de projeções realizadas para a
Taxa de Desocupação brasileira a partir de diferentes métodos, e, considerando também,
distintos períodos de tempo. As metodologias de projeção incluídas são as de modelos
Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA), Autorregressivos de Defasagens
Distribuídas (ARDL), Autorregressivos Vetoriais (VAR), e o método de suavização
exponencial de Holt-Winters. Como principais caraterísticas observadas, se destacam a grande
influência dos dados mais recentes para os métodos univariados, ARIMA e Holt-Winters, além
da dificuldade de projeção de mudanças no nível da série, fator de grande influência na
qualidade final das projeções, a depender dos períodos para os quais são estimadas. Para os
métodos multivariados, se destacam a influência sofrida pelas hipóteses adotadas para a
realização da estimação dos valores futuros de variáveis exógenas, no caso do modelo estimado
pelo método ARDL, e a dificuldade de estimação das relações endógenas no caso do método
VAR. |
Abstract: | The paper’s aim was to compare the performance of projections made for the Brazilian
Unemployment Rate through different methods and time periods. The included projection
methodologies are the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Autoregressive
Distributed Lag (ARDL), Vector Autoregression (VAR) and Holt-Winters exponential
smoothing method. For univariate methods, such as ARIMA and Holt-Winters, the main
observed features are the influence of most recent data on projections and the methods’ level
change generation incapability, a factor that influences the final quality of projections,
depending on the moment for which they were estimated. For multivariate methods, the effects
generated by some hypothesis, adopted in order to estimate future values of exogenous
variables, for the ARDL method, and the endogenous relationship estimating difficulty, for the
VAR method, stands out. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, 2022. |
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Aparece na Coleção: | Ciências Econômicas
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