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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Pinto Junior, Jony Arrais | - |
Autor(es): dc.contributor | Pinto Junior, Jony Arrais | - |
Autor(es): dc.contributor | Costa, Patrícia Luisé Velozo da | - |
Autor(es): dc.contributor | Erbisti, Rafael Santos | - |
Autor(es): dc.creator | Silva, Pedro Maur´ıcio Ximenez da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:22:33Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:22:33Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-30 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-30 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/28414 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/749065 | - |
Descrição: dc.description | Com o surgimento da pandemia causada pelo vírus Sars-CoV-2, as economias mundiais foram afetadas com quedas nas suas produções, impactando preços de diversos produtos e serviços. Estes aumentos englobaram os preços dos alimentos, eletrodomésticos, serviços, energia elétrica, água e esgoto entre outros. Para avaliar esse aumento, é necessário entender a dinâmica temporal dos índices de preços. No Brasil, o índice oficial da inflação adotado pelo governo federal é o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), que por sua vez, aponta a variação do custo de vida médio de famílias com renda mensal de 1 e 40 salários mínimos. Além disso, serve de referência para as metas de inflação do país e para as alterações na taxa de juros. Com isso, a previsão desse índice pode antecipar os movimentos da economia nacional, podendo eliminar ou suavizar possíveis choques econômicos futuros. Nesse trabalho, serão utilizados os Modelos Lineares Dinâmicos (MLD) sob a perspectiva bayesiana, com o propósito de modelar e prever a série temporal do IPCA. Os modelos analisados neste trabalho são: o Modelo polinomial de 1° ordem (MP), caracterizado pela evolução temporal do nível ser modelada como um passeio aleatório simples, ou média localmente constante e o Modelo polinomial de 1° ordem com sazonalidade (MPS) que adiciona a equação de observação um termo de sazonalidade e a equação de evolução uma matriz que descreve a evolução dos parâmetros de estado no tempo. Os resultados dos ajustes destes modelos foram bem satisfatórios com desvio absoluto médio (MAD) e erro percentual absoluto médio (MAPE) baixos, principalmente os do MPS. A previsão obtida pelo MPS foi bem melhor que no modelo polinomial de 1° ordem, tendo em vista que, além de possuir o menor EQM entre os modelos, o intervalo de credibilidade (IC) da previsão cobria boa parte dos valores da série original e não ocorreu um aumento da incerteza, como no MP. Foi realizada uma previsão do IPCA para o ano de 2022 usando o modelo MPS. | - |
Descrição: dc.description | 57 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelos lineares dinâmicos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inferência Bayesiana | - |
Palavras-chave: dc.subject | IPCA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Índice nacional de preços ao consumidor amplo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inflação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística | - |
Palavras-chave: dc.subject | Economia brasileira | - |
Título: dc.title | Previsão do índice de preços ao consumidor: uma abordagem via modelos dinâmicos | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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