Modelo Midas de projeção do PIB brasileiro utilizando a Pesquisa Industrial Mensal

Abstract

A projeção de indicadores econômicos é um fator importante para a tomada de decisão, seja no setor público, seja no setor privado. Por exemplo, bancos centrais utilizam suas estimativas para monitorar em tempo real o estado da economia e fundamentar suas decisões, enquanto os analistas do mercado financeiro utilizam as projeções para avaliar uma empresa e suas ações. Pensando no aprimoramento dessas projeções, novos modelos e métodos econométricos têm sido desenvolvidos e este trabalho pretende oferecer uma visão geral sobre a teoria e um modelo de amostragem de dados mistos (MIDAS, na sigla em inglês). Os modelos MIDAS permitem que dados amostrados em frequências diferentes sejam usados na mesma regressão, incorporando as informações dos dados de frequência mais alta na regressão de frequência mais baixa. O modelo proposto utiliza as informações da Pesquisa Industrial Mensal para projetar o próximo resultado do PIB brasileiro. Ao final do trabalho são realizadas avaliações estatísticas entre os resultados das diferentes abordagens MIDAS, definindo a que mais se aproxima dos resultados oficiais.

The forecast of economic indicators is an important factor for decision making, whether in the public or private sector. For example, central banks use their estimates to monitor the state of the economy in real time and inform their decisions, while financial market analysts use forecasts to evaluate a company and its actions. Thinking about improving these predictions, new models and econometric methods have been developed and this work intends to offer an overview of the theory and a mixed data sampling model MIDAS. MIDAS models allow data sampled at different frequencies to be used in the same regression, incorporating information from higher frequency data into the lower frequency regression. The proposed model uses information from the Monthly Industrial Survey to predict the next Brazilian GDP result. At the end of the work, statistical evaluations are carried out between the results of the different MIDAS approaches, defining the one that is closest to the official results.