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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: NOWCASTING DE PIB COM MODELOS DE MACHINE LEARNING: EVIDÊNCIA DOS EUA Autor: LUCAS SEABRA MAYNARD DA SILVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCELO CUNHA MEDEIROS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 48271
Catalogação: 25/05/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48271@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48271@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48271
Resumo:
Título: NOWCASTING DE PIB COM MODELOS DE MACHINE LEARNING: EVIDÊNCIA DOS EUA Autor: LUCAS SEABRA MAYNARD DA SILVA
Nº do Conteudo: 48271
Catalogação: 25/05/2020 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48271@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48271@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48271
Resumo:
O presente trabalho investiga o uso de métodos de Machine Learning
(ML) para efetuar estimativas para o trimestre corrente (nowcasts) da taxa
de crescimento do PIB Real dos EUA. Esses métodos conseguem lidar
com um grande volume de dados e séries com calendários de publicação
dessincronizados, e os nowcasts são atualizados cada vez que novos dados
são publicados ao longo do trimestre. Um exercício pseudo-out-of-sample
é proposto para avaliar a performance de previsão e analisar o padrão
de seleção de variável desses modelos. O método de ML que merece o
maior destaque é o Target Factor, que supera o usualmente adotado DFM
para alguns vintages dentro do trimestre. Ademais, as variáveis selecionadas
apresentam consistência entre os modelos e com a intuição.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
