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Título: FORECASTING IN HIGH-DIMENSION: INFLATION AND OTHER ECONOMIC VARIABLES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GABRIEL FILIPE RODRIGUES VASCONCELOS

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
MARCELO CUNHA MEDEIROS - Coorientador
Número do Conteúdo: 35237
Catalogação:  26/09/2018 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=35237@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35237@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35237

Resumo:
This thesis is made of four articles and an R package. The articles are all focused on forecasting economic variables on high-dimension. The first article shows that LASSO models are very accurate to forecast the Brazilian inflation in small horizons. The second article uses several Machine Learning models to forecast a set o US macroeconomic variables. The results show that a small adaptation in the LASSO improves the forecasts but with high computational costs. The third article is also on forecasting the Brazilian inflation, but in real-time. The main results show that a combination of Machine Learning models is more accurate than the FOCUS specialist forecasts. Finally, the last article is about forecasting the US inflation using a very large set of models. The winning model is the Random Forest, which opens the discussion of nonlinearity in the US inflation. The results show that both nonlinearity and variable selection are important features for the Random Forest performance.

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