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Título: ESTIMATING AND FORECASTING IN VAR MODELS WHITH SHORT-RUN AND LONG-RUN RESTRICTIONS: A MONTE CARLO STUDY
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): CARLOS ENRIQUE CARRASCO GUTIERREZ

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
OSMANI TEIXEIRA DE CARVALHO GUILLEN - Coorientador
Número do Conteúdo: 9725
Catalogação:  29/03/2007 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=9725@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9725@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9725

Resumo:
This paper investigates the importance of two restrictions included in the estimation and the forecasting of the Vectorial Autoregressive - VAR model using simulation Monte- Carlo. Those are the cointegration and the common cyclical characteristics restrictions related to the long run and the short run, respectively. The short run common cyclical restrictions considered in this work are in the Weak Form - WF, as defined by Hecq, Palm and Urbain (2006). This thesis has two main objectives. The first goal deals with performance of two classes of information criteria for the selection of the parameters in the model. The first criterion, denoted by IC(p) refers to the traditional technique, while the second one, denoted by IC(p,s) refers to the alternative selection criterion as proposed by Vahid and Issler (2002). On the concern of the second objective, it evaluates the forecasting accuracy of three models: i) model that considers the cointegration and WF restrictions; ii) model that just considers the cointegration restrictions and iii) model without any restrictions. On balance, the results indicate that the alternative information criterion, IC(p, s), has a better performance than the chosen model using the conventional criteria IC (p). In terms of the forecasting accuracy, the model which considers the cointegration and WF restrictions presents superior predicative performance.

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