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dc.contributor.authorOliveira Junior, José Nilo de-
dc.contributor.authorCastelar, Luiz Ivan de Melo-
dc.contributor.authorFerreira, Roberto Tatiwa-
dc.date.accessioned2012-01-05T20:13:40Z-
dc.date.available2012-01-05T20:13:40Z-
dc.date.issued2006-
dc.identifier.citationOLIVEIRA JUNIOR, José Nilo de; CASTELAR, I.; FERREIRA, Roberto Tatiwa. Previsão da Taxa de Crescimento do Produto Agrícola Brasileiro: Uma aplicação de modelos de Indice de Difusão Linear e Não Linear. FORUM BNB DE DESENVOLVIMENTO / ENCONTRO REGIONAL DE ECONOMIA, 11., 2006, Fortaleza. Anais... Fortaleza: 2006.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/1487-
dc.description.abstractThe present study uses linear and non-linear diffusion index models to produce one-stepahead forecast of quarterly Brazilian Agricultural GDP growth rate. These factors are latent variables that represent a common property from the explanatory variables, then allowing a considerably reduction of its number in econometric models elaborated to attend the main objective of this work. For in such a way, 83 variables had been used associates to the sectors internal and external collected from IPEA and more 10 climates variables collected from INMET.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherForum BNB de Desenvolvimento / Encontro Regional de Economiapt_BR
dc.relation.ispartofseries11;-
dc.subjectPIB Agrícolapt_BR
dc.titlePrevisão da taxa de crescimento do produto agrícola brasileiro: uma aplicação de modelos de indice de difusão linear e não linearpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste trabalho estuda modelos lineares e não lineares de índices de difusão para prever, um período à frente, a taxa de crescimento trimestral do PIB Agrícola brasileiro. Estes modelos compõem-se de fatores que são variáveis não observáveis e representam uma característica em comum às variáveis explicativas, permitindo a redução significativa do número dessas no modelo econométrico proposto para atender o objetivo central deste trabalho. Para tanto, foram utilizados 83 variáveis associadas aos setores interno e externo coletadas junto ao IPEA e mais 10 variáveis pluviométricas coletadas junto ao INMET.pt_BR
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