Maxwell Para Simples Indexação

Título
[pt] DE MICRO À MACRO: ENSAIOS EM ANÁLISE TEXTUAL

Título
[en] FROM MICRO TO MACRO: ESSAYS IN TEXTUAL ANALYSIS

Autor
[pt] LEONARDO CAIO DE LADALARDO MARTINS

Vocabulário
[pt] PREVISAO

Vocabulário
[pt] EFEITO FIXO

Vocabulário
[pt] MODELOS DE SHRINKAGE

Vocabulário
[pt] DADOS TEXTUAIS

Vocabulário
[pt] COVID-19

Vocabulário
[pt] NOWCASTING

Vocabulário
[pt] GOOGLE TREND

Vocabulário
[pt] CAUSALIDADE

Vocabulário
[pt] MOBILIDADE

Vocabulário
[en] FORECASTING

Vocabulário
[en] FIXED EFFECT

Vocabulário
[en] SHRINKAGE MODELS

Vocabulário
[en] TEXT-DATA

Vocabulário
[en] COVID-19

Vocabulário
[en] NOWCASTING

Vocabulário
[en] GOOGLE TREND

Vocabulário
[en] CAUSALITY

Vocabulário
[en] MOBILITY

Resumo
[pt] Este estudo explora fontes de dados não convencionais como dados textuais de jornais e pesquisas de internet do Google Trends em dois problemas empíricos: (i) analisar o impacto da mobilidade sobre o número de casos e mortes por Covid-19; (ii) nowcasting do PIB em alta-frequência. O primeiro artigo usa fontes de dados não estruturados como controle para fatores comportamentais não observados e encontra que um aumento na mobilidade residencial diminui significativamente o número de casos e mortes num horizonte de quatro semanas. O segundo artigo usa fontes de dados não estruturadas para fazer um nowcasting semanal do PIB, mostrando que dados textuais e Google Trends pode aumentar a qualidade das projeções (medido pelo EQM, EAM e outras métricas) comparado com as expectativas de mercado do Focus como base. Em ambos casos, dados não estruturados reveleram-se fontes ricas de informação não codificadas em indicadores estruturados convencionais.

Resumo
[en] This study exploits non-conventional data sources such as newspaper textual data and internet searches from Google Trends in two empirical problems: (i) analysing the impacts of mobility on cases and deaths due to Covid-19; (ii) nowcasting GDP in high-frequency. The first paper resorts to unstructured data to control for non-observable behavioural effects and finds that an increase in residential mobility significantly reduces Covid-19 cases and deaths over a 4-week horizon. The second paper uses unstructured data sources to nowcast GDP on a weekly basis, showing that textual data and Google Trends can significantly enhance the quality of nowcasts (measured by MSE, MAE and other metrics) compared to Focus s market expectations as a benchmark. In both cases, unstructured data was revealed to be a valuable source of information not encoded in structured indicators.

Orientador(es)
MARCELO CUNHA MEDEIROS

Banca
EDUARDO ZILBERMAN

Banca
MARCELO CUNHA MEDEIROS

Banca
MARCELO FERNANDES

Catalogação
2022-07-04

Apresentação
2022-03-14

Tipo
[pt] TEXTO

Formato
application/pdf

Idioma(s)
INGLÊS

Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59862@1

Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59862@2

Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59862


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