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Área Economia Aplicada / Econometria
Status Em desenvolvimento
Período Mar 2025
Python R Statsmodels scikit-learn LaTeX IBGE API BCB SGS

Visão Geral

Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) do bacharelado em Economia pela UERJ, com foco em modelagem preditiva da inflação brasileira medida pelo IPCA.

Problema de Pesquisa

Qual é o poder preditivo de modelos econométricos clássicos (VAR, ARIMA) versus modelos de machine learning (Random Forest, XGBoost) na previsão do IPCA no horizonte de 3 e 6 meses?

Variáveis do Modelo

  • Expectativas Focus (BCB) — IPCA 12 meses à frente
  • Taxa de câmbio USD/BRL
  • Preços de commodities (petróleo, soja, minério)
  • Taxa Selic e hiato do produto estimado
  • Índices de preços ao produtor (IPA-DI)

Metodologia Comparativa

O trabalho compara a capacidade preditiva fora da amostra (out-of-sample) utilizando RMSE e MAPE como métricas de avaliação, com janela rolante de estimação.

Localização

Rio de Janeiro, RJ
Brasil