Thesis
Essays on Macroeconomic and Commodity Price Forecasting
Fecha
2022-07-07Autor
Lin, Yihao
Institución
Resumen
Esta tese consiste em três artigos independentes em macroeconometria. No primeiro
artigo, buscamos estudar a previsibilidade dos retornos de um amplo conjunto de 17
commodities que podem ser classificadas em 5 diferentes categorias, usando técnicas
de combinação de previsões e modelos de aprendizado de máquina (machine learning).
Já no segundo artigo, propomos investigar a performance de um amplo técnicas
de aprendizado de máquina machine learning e modelos tradicionais na literatura de
previsão do preço do petróleo. Na era das grandes bases de dados, novas ferramentas
automatizadas podem potencialmente melhorar a precisão da previsão do preço
do petróleo em relação às abordagens tradicionais. Além disso, contribuímos para a
literatura de previsão do preço do petróleo ao construir previsões da função de densidade
condicional a partir das técnicas de machine learning. Finalmente, no terceiro
artigo realizamos o nowcast da inflação americana, medido pelo Consumer Price Index
All Items. Nesse artigo, construímos um framework econométrico de duas etapas
que combina a interpolação de variáveis mensais via filtro de Kalman e técnicas de
aprendizado de máquina para construir as previsões de curto prazo.