Modelagem e previsão da inflação anual efetiva medida pelo IPCA

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorFonseca, Ana Beatriz Monteiro-
Autor(es): dc.contributorAlmeida, Nubia Karla de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorDuca, Victor Eduardo Leite de Almeida-
Autor(es): dc.creatorPanaro, Renato Valladares-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:50:00Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:50:00Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-19-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-19-
Data de envio: dc.date.issued2017-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/13799-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/758441-
Descrição: dc.descriptionA inflação é o aumento do nível do preço de um determinado produto ao longo do tempo. Hoje, a inflação oficial dos bens e serviços presentes na economia brasileira é medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) e essa medida representa o aumento ou a diminuição dos preços em um determinado período. A alta inflação é prejudicial para a economia de um país e, quando fora de controle, pode gerar diversos problemas, tais como, a desvalorização da moeda nacional e aumento dos preços de produtos importados, a diminuição dos investimentos no setor produtivo, aumento da especulação financeira, elevação da taxa de juros e aumento do desemprego, além do clima de instabilidade econômica e insatisfação popular. Para conter a inflação, no Brasil, desde 1999, é adotada a política de metas de inflação que consiste em manter a inflação anual dentro do intervalo de tolerância estipulado para o ano, conforme estabelecido pelo Conselho Monetário Nacional (CMN). O objetivo desse trabalho consiste em avaliar a série histórica do IPCA, considerando os índices produzidos entre dezembro de 1999 e outubro de 2017 (inclusive) e identificar, estimar e comparar modelos. Para tanto, foram depurados dados mensais do Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA) referentes ao IPCA acumulado anual. O foco do estudo é modelar e produzir estimativas para valores futuros do IPCA e, dessa forma, identificar padrões e tendências presentes na economia do Brasil por meio de modelos que serão comparados em termos de parcimônia, ajuste e qualidade das previsões. Serão utilizados métodos para séries temporais do tipo SARIMA e suas derivações. Dentre os principais resultados, verificou-se que os modelos do tipo SARIMA não demonstram capacidade preditiva a longo prazo. Foram confrontados os modelos de Box-Jenkins de melhor estimação. Escolhidos através do critério AIC, os modelos SARIMA(1,1,2)(2,0,3)12; SARIMA(2,1,3)(1,0,2)12 e SARIMA(1,1,3)(2,0,2)12 apresentaram erros de estimação próximos a zero, já as previsões, foram comparadas com os valores do IPCA Efetivo, de junho de 2016 a novembro de 2017 e apresentaram erros de previsão expressivos. Além disso, a apuração dos resultados também permitiu compreender melhor o comportamento da série-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectModelagem-
Palavras-chave: dc.subjectBox-Jenkins-
Palavras-chave: dc.subjectAutoregressivo-
Palavras-chave: dc.subjectSéries temporais-
Palavras-chave: dc.subjectÍndice-
Palavras-chave: dc.subjectIPCA-
Palavras-chave: dc.subjectInflação-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística econômica-
Título: dc.titleModelagem e previsão da inflação anual efetiva medida pelo IPCA-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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