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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCastelar, Luiz Ivan de Melo-
dc.contributor.authorMesquita, Kílvia Helane Cardoso-
dc.date.accessioned2022-05-11T16:15:25Z-
dc.date.available2022-05-11T16:15:25Z-
dc.date.issued2001-
dc.identifier.citationMESQUITA, 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, 2001pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/65757-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectEconometriapt_BR
dc.subjectEconomiapt_BR
dc.titleUm modelo vetorial auto-regressivo para previsões da economia cearensept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.abstract-ptbrO 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 en las colecciones: CAEN - Dissertações defendidas na UFC

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