Forecasting Brazilian output and its turning points in the presence of breaks: a comparison of linear and nonlinear models
DOI:
https://doi.org/10.1590/S0101-41612006000100001Palavras-chave:
previsão, ciclo de negócios, não-lineares, quebra estrutural, mudança markovianaResumo
Este artigo compara as habilidades preditivas de modelos lineares e não-lineares, com quebras estruturais, nas previsões da taxa de crescimento do PIB real do Brasil. Os modelos com mudanças de regime markovianas, propostos por Hamilton (1989) e generalizados por Lam (1990), são estimados para dados trimestrais de 1975:1 a 2000:2. Os modelos são estimados permitindo quebras estruturais durante os planos Collor. As probabilidades de recessão dos modelos são utilizadas para analisar o ciclo de negócios brasileiro. A capacidade de previsão da taxa de crescimento do PIB fora e dentro da amostra desses modelos é comparada com modelos lineares e com uma regra não-parametrizada. Os resultados indicam que os modelos não-lineares são os que apresentam o melhor desempenho preditivo quando comparados com modelos lineares. A inclusão de quebras estruturais é importante para a representação do ciclo de negócios no Brasil, além de levar a um desempenho de previsão consideravelmente melhor do que os modelos sem intervenção, dentro e fora de amostra.Downloads
Referências
Albert, J.; Chib, S. Bayesian analysis via Gibbs sampling of autoregressive time series
subject to Markov mean and variance shifts. Journal of Business and Economic
Statistics, v. 11, p. 1-15, 1993.
Chauvet, M. The Brazilian business and growth cycle. Revista Brasileira de Economia,
v. 56, n. 1, 2002a.
Chauvet, M. Is the recession over yet?. CREFC Economic Letter, 2002-01, March 20, 2002b.
Camacho, M.; Perez-Quiros, G. This is what the US leading indicators lead. European Central Bank, Working Paper 27, 2000.
Hamilton, J. D. A new approach to the economic time analysis of nonstationary
time-series and the business cycle. Econometrica, v. 57, n. 2, p. 347-384, 1989.
Harding, D.; Pagan, A. Knowing the cycle. Journal of Monetary Economics, forthcoming
Hess, G.; Iwata, S. Measuring and comparing business-cycle features. Journal of Business and Economic Statistics, v. 15, p. 432-444, 1997.
Lam, P. S. The Hamilton model with a general autoregressive component. Journal of
Monetary Economics, v. 26, p. 409-432, 1990.
Lima, E. C. R.; Domingues, G. B. Crescimento, recessão e probabilidade de reversão
do ritmo de crescimento econômico do Brasil. Boletim Conjuntural,
Rio de Janeiro: IPEA, v. 51, p. 49-52, 2000.
McConnell, M.; Perez, G. Output fluctuations in the United States: what has
changed since the early 1980s?. American Economic Review, v. 90, n. 5, p. 464-76, 2000.
Mejia-Reyes, P. Classical business cycles in Latin America: turning points, asymmetries
and international synchronization. The University of Manchester, 1999. Mimeografado.
Monch, E.; Uhlig, H. Towards a monthly business cycle chronology for the Euro
Area. SFB 649 Discussion Paper 2005-023, 2005.
Stock, J. H.; Watson, M. W. A comparison of linear and nonlinear univariate models
for forecasting macroeconomic time series. NBER Working Paper Series 6607,
Weigand, A. S.; Gershenfeld, N. A. Time series prediction: forecasting the future and
understanding the past. Reading, Massachusetts:Addison-Wesley for the Santa
Fe Institute, 1994.
West, K. D. Asymptotic inference about predictive ability. Econometrica, v. 64, p.
-1084, 1996.
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2006 Brisne J. V. Céspedes, Marcelle Chauvet, Elcyon C. R. Lima
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
A submissão de artigo autoriza sua publicação e implica o compromisso de que o mesmo material não esteja sendo submetido a outro periódico.
A revista não paga direitos autorais aos autores dos artigos publicados.
O detentor dos direitos autorais da revista é o Departamento de Economia da Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo.