Título :	Qual modelo prevê melhor? : comparando diferentes métodos de nowcasting do PIB usando dados brasileiros
Otros títulos :	Which one predicts better? : comparing different GDP Nowcasting methods with brazillian data
Autor :	Oliveira, Lucas Gabriel Martins de
Orientador(es)::	Rossi, Marina Delmondes de Carvalho
Assunto::	Modelos dinâmicos de fatores Séries temporais Nowcasting Macroecometria Produto Interno Bruto (PIB)
Fecha de publicación :	19-ene-2024
Data de defesa::	3-mar-2023
Citación :	OLIVEIRA, Lucas Gabriel Martins de. Qual modelo prevê melhor?: comparando diferentes métodos de nowcasting do PIB usando dados brasileiros. 2023. 52 f. Dissertação (Mestrado em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Abstract:	This work has the primary objective of raising quantitative tools for assembling a scalable real-time GDP tracking in Brazil possibly later on for southern cone countries. In this work, we survey the literature since the first work on estimating business cycles and document the evolution of this literature until the insertion of machine learning methods used contemporaneously. Additionally, we perform backtesting exercises with an updated Brazilian database, estimate several candidate models for GDP nowcasting, implementing the division of classical models and machine learning models. Finally, we use the Diebold Mariano test to evaluate the forecasts of all models against a naive model and demonstrate that a combination of machine learning models based on the distance of forecasts to the average FOCUS expectations defeats the fully informed market expectations of the FOCUS survey, while the same is not possible only for selected classical nowcasting models, this result is also reached when we use the selection algorithm in Classical and Machine Learning models but the statistical significance of this result is smaller then the first. We also find that Mariano and Murasawa aggregation on factors in dynamic factor models did not improve the quality of the nowcasts.
metadata.dc.description.unidade:	Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) Departamento de Economia (FACE ECO)
Descripción :	Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Economia, 2023.
metadata.dc.description.ppg:	Programa de Pós-Graduação em Economia
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Aparece en las colecciones:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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