Um modelo vetorial auto-regressivo para previsões da economia cearense

Mesquita, Kílvia Helane Cardoso

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.advisor	Castelar, Luiz Ivan de Melo	-
dc.contributor.author	Mesquita, Kílvia Helane Cardoso	-
dc.date.accessioned	2022-05-11T16:15:25Z	-
dc.date.available	2022-05-11T16:15:25Z	-
dc.date.issued	2001	-
dc.identifier.citation	MESQUITA, Kílvia Helane Cardoso. Um modelo vetorial auto-regressivo para previsões da economia cearense. 2001. 59f. Dissertação (Mestrado) - FEAAC - Faculdade de Economia, Administração , Atuária e Contabilidade - CAEN - Programa de Pós Graduação em Economia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2001	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/65757	-
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.subject	Econometria	pt_BR
dc.subject	Economia	pt_BR
dc.title	Um modelo vetorial auto-regressivo para previsões da economia cearense	pt_BR
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.description.abstract-ptbr	O objetivo principal desta dissertação foi o da construção de um modelo vetorial auto-regressivo (VAR) com o intuito de gerar previsões para a economia cearense. Secundariamente, utilizando-se um modelo de equações simultâneas gerou-se um modelo combinado de previsões, onde os pesos da combinação foram derivados a partir da inversão dos erros de previsão. Utilizando um período amostral, com dados anuais, que vai de 1970 a 1996, previsões foram geradas até o ano de 2005 simulando-se cenários conservador, pessimista e otimista para as economias nacional e regional. O estudo revelou que o modelo VAR gera predições superiores ao modelo de equações simultâneas. Considerando sua simplicidade e o menor número de restrições impostas, a sua superioridade sobre o modelo de equações simultâneas torna-se indubitável. O estudo mostra ainda , como tem sido constatado pela literatura especializada, que a combinação de modelos gera predições melhores, ou nunca inferiores, aos modelos individuais, o que aponta para o uso múltiplo de informações de forma a otimizar o acerto de predições econométricas.	pt_BR
Aparece nas coleções:	CAEN - Dissertações defendidas na UFC

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