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Type: Dissertação
Title: Previsão de crescimento econômico a partir da análise textual das atas do copom (2013-2023) Fortaleza 2024
Authors: Sousa, Maressa Soares de
Advisor: Souza, Sérgio Aquino de
Keywords in Brazilian Portuguese : crescimento econômico;análise textual;índice de sentimento
Knowledge Areas - CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Issue Date: 2024
Citation: SOUSA. Maressa Soares de. Previsão de crescimento econômico a partir da análise textual das atas do copom (2013-2023) Fortaleza 2024. 2024. 53f. - Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós-Graduação em Economia, Fortaleza (CE), 2024.
Abstract in Brazilian Portuguese: Este estudo investiga a influência dos sentimentos expressos nas atas do Comitê de Política Monetária (COPOM) do Banco Central do Brasil (BACEN) sobre o crescimento econômico, utilizando análise textual no contexto das tecnologias de informação emergentes. A pesquisa abrange um período de 11 anos, de 2013 a 2023, analisando 88 documentos para determinar como as percepções e expectativas registradas podem prever variações econômicas futuras. A metodologia empregada foi bifásica: inicialmente, construiu-se um índice de predição baseado no Dicionário Loughran-McDonald, adaptado ao contexto brasileiro; em seguida, aplicaram-se modelos de regressão linear simples e autorregressivos de ordem 2 (AR(2)). Essa abordagem foi crucial em um cenário global de incertezas, onde métodos tradicionais frequentemente não capturam todas as nuances que afetam as tendências econômicas. Os resultados mostraram uma correlação significativa entre os sentimentos expressos nas atas e as mudanças subsequentes no crescimento econômico, confirmando a utilidade do método do dicionário como uma ferramenta capaz de melhorar essa previsão. Esses insights são valiosos para orientar políticas econômicas e estratégias de investimento, reforçando a relevância da integração de novas técnicas analíticas para aprimorar a precisão e a confiabilidade dos modelos econômicos.
Abstract: This study investigates the influence of sentiments expressed in the minutes of the Monetary Policy Committee (COPOM) of the Central Bank of Brazil (BACEN) on economic growth, using textual analysis in the context of emerging information technologies. The research covers a period of 11 years, from 2013 to 2023, analyzing 88 documents to determine how recorded perceptions and expectations can predict future economic variations. The methodology employed was biphasic: initially, a prediction index was constructed based on the Loughran-McDonald Dictionary, adapted to the Brazilian context; subsequently, simple linear regression and autoregressive models of order 2 (AR(2)) were applied. This approach was crucial in a global context of uncertainties, where traditional methods often fail to capture all the nuances that affect economic trends. The results showed a significant correlation between the sentiments expressed in the minutes and subsequent changes in economic growth, confirming the utility of the dictionary method as a tool to improve this prediction. These insights are valuable for guiding economic policies and investment strategies, reinforcing the relevance of integrating new analytical techniques to enhance the precision and reliability of economic models.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/77406
Author's Lattes: http://lattes.cnpq.br/2151766052197927
Advisor's Lattes: http://lattes.cnpq.br/0130061217305951
Access Rights: Acesso Aberto
Appears in Collections:CAEN - Dissertações defendidas na UFC

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