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Título: CAPITAL FLOWS TO EMERGING MARKETS: THE CASE OF BRAZIL
Autor: THIAGO GUEDES MORAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCIO GOMES PINTO GARCIA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 60630
Catalogação:  26/09/2022 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
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=60630@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60630@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60630

Resumo:
Motivated by the prominent position of the Brazilian real among the most depreciated currencies in comparison with its emerging peers in mid-2020, potentially fueled by the significant capital outflow observed during the COVID19 pandemic that resulted in a deficit in the foreign exchange market, we make one quarter-ahead forecast for net capital flows to Brazil through machine learning techniques, using shrinkage methods to select important variables. These flows are computed from quarterly balance of payments data from 2004:Q1 to 2021:Q1. The proposed models, both LASSO and adaLASSO + OLS, were able to generate better out-of-sample forecasts than the benchmark model, AR. Nevertheless, when compared to each other, we cannot reject the null hypothesis that the proposed models have the same forecast accuracy.

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