| Título: | MODELOS PARA PROJEÇÃO DA PIM, PMC E PMS | ||||||||||||
| Autor(es): |
EDUARDO ABRAMOVITZ FERMAN |
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| Colaborador(es): |
JOSE MARCIO ANTONIO GUIMARAES DE CAMARGO - Orientador |
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| Catalogação: | 25/AGO/2025 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
| Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=72661@1 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.72661 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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Esta monografia desenvolve modelos econométricos para projetar três indicadores mensais do IBGE: a Pesquisa Industrial Mensal - Produção Física (PIM-PF), a Pesquisa Mensal de Comércio (PMC) e a Pesquisa Mensal de Serviços (PMS). Utilizando dados de maio de 2007 a dezembro de 2019 (excluindo 2020 devido à pandemia), o trabalho propõe modelos com variáveis antecedentes, como produção de aço, vendas de supermercados e demanda por crédito, além de controlar por dias úteis. Os modelos apresentam maior precisão (R² ajustado mais alto e menor erro quadrático médio) em comparação com benchmarks como previsões de mercado e modelos autoregressivos (AR(1)). A PIM-PF, por exemplo, teve um R² ajustado de 0,885, enquanto a PMC e a PMS alcançaram 0,808 e 0,860, respectivamente. O estudo destaca a importância dessas projeções para antecipar tendências econômicas e auxiliar na tomada de decisões.
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