Análise comparativa de modelos estatísticos para previsão do IPCA

Abstract

Este estudo visa comparar a performance de diferentes modelos de séries temporais e redes neurais para a previsão do índice Nacional de Precos ao Consumidor Amplo (IPCA). Este trabalho utiliza um conjunto de dados composto pela própria serie histórica do IPCA e 123 outras covariaveis socioeconomicas que abrangem o período de janeiro de 2011 a setembro de 2024. A validacao cruzada foi empregada e a performance dos modelos para diversos horizontes foi mensurada por meio de metricas como o MAE e o RMSE. A validacao de uma parte das previsões para dados fora da amostra tambem foi possível, utilizando índices reais de outubro de 2024 a maio de 2025. A analise do desempenho evidenciou que os modelos que incorporam variaveis exogenas apresentaram desempenho superior. Para o ano de 2025, a projecao media do IPCA estimada pelos modelos foi de aproximadamente 5%. Para os anos subsequentes, 2026 e 2027, as projecoes se mantem ligeiramente superiores a 4%. Em geral, os resultados mostram que ha uma boa convergencia entre as previsoes dos modelos e as expectativas do mercado no período 2025-2027.