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Título: FORECASTING INDUSTRIAL PRODUCTION IN BRAZIL USING MANY PREDICTORS
Autor: LEONARDO DE PAOLI CARDOSO DE CASTRO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCELO CUNHA MEDEIROS - ADVISOR
Nº do Conteudo: 28515
Catalogação:  23/12/2016 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
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 [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28515@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28515@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28515

Resumo:
In this article we compared the forecasting accuracy of unrestricted and penalized regressions using many predictors for the Brazilian industrial production index. We focused on the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) and its extensions. We also proposed a combination between penalized regressions and a variable search algorithm (PVSA). Factor-based models were used as our benchmark specification. Our study produced three main findings. First, Lasso-based models over-performed the benchmark in short-term forecasts. Second, the PSVA over-performed the proposed benchmark, regardless of the horizon. Finally, the best predictive variables are consistently chosen by all methods considered. As expected, these variables are closely related to Brazilian industrial activity. Examples include vehicle production and cardboard production.

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