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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: PREDICTORS FOR INFLATION UNDER DIFFERENT TRANSFORMATIONS Autor: TITO GUEDES BRUNI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
GILBERTO OLIVEIRA BOARETTO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 69905
Catalogação: 09/04/2025 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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 [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69905&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69905
Resumo:
Título: PREDICTORS FOR INFLATION UNDER DIFFERENT TRANSFORMATIONS Autor: TITO GUEDES BRUNI
Nº do Conteudo: 69905
Catalogação: 09/04/2025 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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 [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69905&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69905
Resumo:
We use machine learning (ML) models, namely Random Forest (RF), Complete Subset Regression (CSR), LASSO, adaLASSO, Elatic Net and Ridge to forecast Brazilian yearly CPI inflation. In particular, our goal is to determine whether accumulating predictor variables enhances the accuracy of inflation forecasts. We compare these models with the random walk (RW) and, mainly, with a survey of expectations from the Central Bank of Brazil called Focus. We show that the Random Forest beats the Focus consensus in all possible datasets with gains up to 58 percent in terms of RMSE. On the other hand, the performance of the shrinkage methods exhibits significant heterogeneity across different datasets. We show that machine learning models consistently outperform the
benchmarks when predictor variables are not accumulated or accumulated in 12 months. Finally, we show that the models (especially RF) consistently outperform the benchmarks during periods when inflation is more volatile.
| Descrição | Arquivo |
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