Nesse artigo, utilizamos o índice de produção industrial brasileira para comparar a capacidade preditiva de regressões irrestritas e regressões sujeitas a penalidades usando muitos preditores. Focamos no least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) e suas extensões. Propomos também uma combinação entre métodos de encolhimento e um algorítmo de seleção de variáveis (PVSA). A performance desses métodos foi comparada com a de um modelo de fatores. Nosso estudo apresenta três principais resultados. Em primeiro lugar, os modelos baseados no LASSO apresentaram performance superior a do modelo usado como benchmark em projeções de curto prazo. Segundo, o PSVA teve desempenho superior ao benchmark independente do horizonte de projeção. Finalmente, as variáveis com a maior capacidade preditiva foram consistentemente selecionadas pelos métodos considerados. Como esperado, essas variáveis são intimamente relacionadas à atividade industrial brasileira. Exemplos incluem a produção de veículos e a expedição de papelão.