Previsão do Índice Nacional de Preços ao Consumidor: abordagens tradicionais de séries temporais e de aprendizado de máquina

Abstract

Este trabalho com para modelos de séries tem porais tradicionais (SARIMAX, ETS) e de aprendizado de m áquina (GBM, XGBoost) para prever o Indice Nacional de Preços ao Consumidor (IN PC), utilizando um vasto banco de dados econômicos e validacão por janela deslizante. Os resultados mostram que, embora os modelos de aprendizado de maquina tenham maior estabilidade de erro (RMSE) em media, a abordagem SARIMAX tende a ficar mais acurada em horizontes maiores, e apresenta maior acurada para dados recentes fora da amostra.