Academic literature on the topic 'Autometrics'
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Journal articles on the topic "Autometrics"
1
Pellini, Elisabetta. "Estimating income and price elasticities of residential electricity demand with Autometrics." Energy Economics 101 (September 2021): 105411. http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105411.
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2
Błażejowski, Marcin, Jacek Kwiatkowski, and Paweł Kufel. "BACE and BMA Variable Selection and Forecasting for UK Money Demand and Inflation with Gretl." Econometrics 8, no. 2 (May 22, 2020): 21. http://dx.doi.org/10.3390/econometrics8020021.
Full textAbstract:
In this paper, we apply Bayesian averaging of classical estimates (BACE) and Bayesian model averaging (BMA) as an automatic modeling procedures for two well-known macroeconometric models: UK demand for narrow money and long-term inflation. Empirical results verify the correctness of BACE and BMA selection and exhibit similar or better forecasting performance compared with a non-pooling approach. As a benchmark, we use Autometrics—an algorithm for automatic model selection. Our study is implemented in the easy-to-use gretl packages, which support parallel processing, automates numerical calculations, and allows for efficient computations.
3
Epprecht, Camila, Dominique Guégan, Álvaro Veiga, and Joel Correa da Rosa. "Variable selection and forecasting via automated methods for linear models: LASSO/adaLASSO and Autometrics." Communications in Statistics - Simulation and Computation 50, no. 1 (January 21, 2019): 103–22. http://dx.doi.org/10.1080/03610918.2018.1554104.
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4
Silva, Anderson Moriya, and Emerson Fernandes Marçal. "Descobrindo Modelos de Previsão para a Inflação Brasileira: Uma Análise a partir de uma Gama Ampla de Indicadores." Estudos Econômicos (São Paulo) 48, no. 3 (September 2018): 423–50. http://dx.doi.org/10.1590/0101-41614833ase.
Full textAbstract:
Resumo Este trabalho visa avaliar o poder preditivo que séries macroeconômicas têm sobre o índice de preços ao consumidor amplo brasileiro (IPCA) utilizando técnicas de séries de tempo. As previsões são realizadas para um horizonte de até 12 períodos à frente e comparadas com um processo autoregressivo como referência. O período vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015. Utilizou-se um conjunto amplo de informação de 1170 séries. Para cada momento e horizonte de tempo selecionou-se um novo modelo utilizando o algoritmo Autometrics desenvolvido por Hendry e Doornik (2014). O desempenho preditivo dos modelos foi comparado utilizando o Model Confidence Set, desenvolvido por Hansen, Lunde and Nason (2010). Os resultados sugerem que há ganhos expressivos de previsão principalmente para os horizontes mais longos.
5
Corrêa da Costa, Luis Fernando, and Marisa Gomes da Costa. "Os Impactos de Fatores Macroeconômicos sobre Índices de Ações Setoriais: uma Análise através do Algoritmo de Seleção de Modelos Autometrics." Revista Evidenciação Contábil & Finanças 6, no. 3 (August 30, 2018): 96. http://dx.doi.org/10.22478/ufpb.2318-1001.2018v6n3.38608.
Full textAbstract:
Objetivo: Este estudo teve como objetivo analisar os impactos de 26 variáveis macroeconômicas domésticas e internacionais sobre o retorno das ações de sete índices setoriais divulgados pela bolsa de valores brasileira (B3).Fundamento: O artigo é fundamentado na teoria da precificação por arbitragem (Arbitrage Pricing Theory – APT), bem como na literatura que relaciona variáveis macroeconômicas e os retornos das ações.Método: O trabalho se destaca pelo tratamento rigoroso dado às estimativas, através do uso do algoritmo de seleção de modelos lineares Autometrics, cujo objetivo é a busca de especificações econométricas que descrevam as relações de forma simples e eficiente.Resultados: Afirma-se uma relação inversa entre a taxa de câmbio e os retornos de todos os índices setoriais. Quanto aos fatores externos, as ações brasileiras são afetadas: positivamente pelos retornos do Dow Jones ou negativamente pelo índice de volatilidade de opções sobre ações americanas (VIX). No caso do setor de materiais básicos, pode-se afirmar uma relação direta entre os retornos das ações e os preços das commodities metálicas. Embora as demais variáveis não tenham apresentado relevância, observou-se uma série de eventos sistemáticos que geraram quebras estruturais nos preços dos ativos.Contribuições: O presente artigo contribui na análise ampliada para setores da economia e no tratamento metodológico dado às estimações, o que permite afirmar que os principais canais de transmissão de impactos sobre as ações brasileiras são: a taxa de câmbio e o mercado de ações americano.
6
Teterin, Yu G. "Spinor norms of local autometries of generalized quadratic lattices." Journal of Mathematical Sciences 83, no. 5 (February 1997): 664–72. http://dx.doi.org/10.1007/bf02434857.
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7
Shaposhnik, I. I., and T. S. Osipenko. "Vliyanie kombinirovannoy antigipertenzivnoy terapii na pokazateli variabel'nosti arterial'nogo davleniya, opredelyaemye po dannym autometrii." CardioSomatics 4, no. 1-1 (December 15, 2013): 110. http://dx.doi.org/10.26442/cs45780.
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8
Podobnikar, Tomaž. "Detecting Mountain Peaks and Delineating Their Shapes Using Digital Elevation Models, Remote Sensing and Geographic Information Systems Using Autometric Methodological Procedures." Remote Sensing 4, no. 3 (March 21, 2012): 784–809. http://dx.doi.org/10.3390/rs4030784.
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9
Adamczyk, Jakub Grzegorz, Krzysztof Safranow, Antoni Kazimierz Gajewski, Dariusz Boguszewski, Henryk Sozański, Ireneusz Sołtyszewski, Beata Pepłońska, Paweł Cięszczyk, Marcin Siewierski, and Cezary Żekanowski. "The Second‐to‐Fourth Digit (2D:4D) Ratio of Male Combat Athletes is Associated with the Choice of Sport." Journal of Human Kinetics 78, no. 1 (March 1, 2021): 59–66. http://dx.doi.org/10.2478/hukin-2020-0083.
Full textAbstract:
Abstract The second-to-fourth-digit (2D:4D) ratio has been widely used as a putative marker of prenatal exposure to testosterone in health, behavioral and sport sciences, but it has only been used few times regarding combat athletes. This study involved 200 male elite combat athletes (Olympic wrestling, kickboxing, judo, taekwondo and karate) and 179 males not participating in any sports. The lengths of the index finger (2D) and ring (4D) finger were measured using computer-assisted image analysis (AutoMetric 2.2 software). The 2D:4D ratio of combat athletes was significantly lower than that of the controls. Moreover, a lower 2D:4D ratio was found among wrestlers, judo athletes and kickboxers than in the control group, and a higher 2D:4D ratio was found, but with borderline significance, among karate and taekwondo athletes. Moreover, multivariate analysis adjusted for age showed that judo, Olympic wrestling and kickboxing athletes combined had 2D:4D ratios significantly lower (by 0.035 on average) than those of the rest of the subjects and that karate and taekwondo athletes together had 2D:4D ratios significantly higher (by 0.014 on average) than those of the rest of the subjects. The research results and literature review indicate that knowledge about the functional meaning of the 2D:4D ratio is still too fragmentary and it is too early to use the 2D:4D ratio in the selection of sport talent; however, it may be a useful criteria when screening prospective athletes to be recruited to a team. That is why 2D:4D reference values should be defined for particular sports.
10
Ackah, Ishmael. "Modelling Renewable Energy Economy in Ghana with Autometrics." SSRN Electronic Journal, 2015. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2597690.
Full textDissertations / Theses on the topic "Autometrics"
1
Stocco, Leandro. "Q de Tobin e fundamentos no Brasil." Universidade de São Paulo, 2009. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-24072009-151653/.
Full textAbstract:
O crescimento econômico brasileiro se manteve a baixos níveis nas duas últimas décadas quando comparado ao seu desempenho histórico e ao crescimento internacional. Um dos principais fatores responsáveis por esta situação é o pouco significativo nível de Q de Tobin da economia. Nesse sentido, este trabalho tem por objetivo verificar se os fundamentos macroeconômicos explicam o comportamento do Q de Tobin, que estimula as decisões de Q de Tobin das empresas. Empiricamente, será utilizado um modelo de seleção automática: Autometrics.Brazilian economic growth has been low for the last two decades, when compared to its historical performance and international growth. One of the main factors responsible for this situation is the small level of investment in the economy. This work aims to verify whether macroeconomic fundamentals can explain the behavior of Tobin\'s Q, which is supposed to be an indicator of investment decisions of the firms. Empirically, it will be employed an automatic selection model: Autometrics.
2
Guimarães, Filho Samuel. "Google Trends para previsão de variáveis macro: uso no Brasil através do algoritmo autometrics." reponame:Repositório Institucional do FGV, 2017. http://hdl.handle.net/10438/18025.
Full textAbstract:
Submitted by Samuel Guimarães Filho (samuelgf@gmail.com) on 2017-03-07T01:39:40Z
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tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5)Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2017-03-07T23:43:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5)
Made available in DSpace on 2017-03-08T15:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_samuel_revisao_1.pdf: 2212736 bytes, checksum: eef717244d02ccf54ceb936354c64525 (MD5) Previous issue date: 2017-02-10
This work aims to test if the use of Google Trends as an exogenous variable improves the prediction of the monthly data for Brazilian Formal Job Creation (CAGED) compared to a model that uses only the lags themselves. For the selection of the model was used the algorithm Autometrics and for model comparison the Model Confidence Set. In addition, the model that uses Google Trends data will be compared with some market analyst’s forecasts. The results show that the model the uses the Google data as an exogenous variable is superior to the model that only uses the lag itself. However, this model was not able to overcome the market analysts.
Este trabalho tem como objetivo testar se o uso do Google Trends como variável exógena melhora a previsão do dado mensal do CAGED em relação a modelos que usam apenas as próprias defasagens. Para a seleção do modelo foi utilizado o algoritmo Autometrics e para comparação de modelos o utilzado o Model Confidence Set. Além disto, o modelo que utiliza o Google Trends foi comparado com previsões dos analistas de Mercado. Os resultados encontrados apontam que o modelo que utliza o Google Trends como variável exógena é superior ao modelo que utiliza apenas a própria defasagem. No entanto, este modelo, não foi capaz de superar os analistas de mercado.
3
Silva, Anderson Moriya. "Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira: uma análise a partir do algoritmo Autometrics." reponame:Repositório Institucional do FGV, 2016. http://hdl.handle.net/10438/15515.
Full textAbstract:
Submitted by anderson silva (amoriya@hotmail.com) on 2016-02-19T19:41:50Z
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Anderson_Moriya_Silva_final_revisao_4.pdf: 1752260 bytes, checksum: 966f44742fa7cdef87d699b314fca4f0 (MD5)Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-02-23T16:25:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Anderson_Moriya_Silva_final_revisao_4.pdf: 1752260 bytes, checksum: 966f44742fa7cdef87d699b314fca4f0 (MD5)
Made available in DSpace on 2016-02-23T20:09:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anderson_Moriya_Silva_final_revisao_4.pdf: 1752260 bytes, checksum: 966f44742fa7cdef87d699b314fca4f0 (MD5) Previous issue date: 2016-01-29
O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.
The present work has aim to evaluate the superior predictions capabilities of econometrics time series models based on macroeconomics indicators for Brazilian inflation (IPCA). The models were adjusted in sample and the ex-post prediction are accumulating in one to twelve steps ahead. The forecasts will be compared with univariate models like first order autoregressive - AR (1) that is the chosen benchmark. The period of the sample goes through January 2000 to August 2015 for model adjustment and evaluation. It was evaluate over 1170 different economic variable for each forecast period, searching for the best predictor set for each point in time. It was used Autometrics to model selection. The models were compared the Model Confident Set, developed by Hansen, Lunde and Nason (2010). The results founded in this essay evidences gain of accuracy for one-step ahead.
4
Thomas, William de Abreu Pereira. "A política fiscal influencia a política monetária no Brasil? Uma abordagem sob o ciclo de negócios." Universidade de São Paulo, 2010. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-06052010-114651/.
Full textAbstract:
Este trabalho tem por objetivo verificar se a política fiscal brasileira influencia a política monetária por meio do impacto nas variações do hiato do produto. Dentro desse contexto, será avaliado qual foi o comportamento cíclico da política fiscal no ciclo de negócios. Para isto, será usado a metodologia da OCDE de decomposição do saldo orçamentário no saldo ciclicamente ajustado (política discricionária) e no saldo cíclico (estabilizadores fiscais). A metodologia requer a estimação de elasticidades para identificar a parte cíclica do saldo orçamentário do governo. Essa tarefa será realizada por um importante programa de seleção automática de modelos chamado Autometrics. Os resultados encontrados indicam que a política fiscal não tem atuado de maneira contra-cíclica após o estabelecimento do regime de metas de inflação. O que para o lado monetário é desfavorável, uma vez que aumenta o peso relativo do instrumento monetário (taxa de juros) quando o Banco Central objetiva reduzir as variações do hiato do produto.The objective of this work is to verify if the Brazilian fiscal policy influences the monetary policy through output gap variation impacts. In this context, an evaluation of the behavior of the fiscal policy in the business cycle is done. In order to it, the OCDE methodology will be used to decompose the budget balance in the cyclically-adjusted budget balance (discretionary policy) and cyclically budget balance (automatic stabilizers). The methodology requires the estimation of elasticities to identify the cyclical part of the government budget balance. This task will be done by using an important program of automatic model selection named Autometrics. The founded results indicated that the fiscal policy has not been working in a countercyclical form after the establishment of inflation target. This result is unfavorable for the monetary side because it increases the relative weight of the monetary tool (interest rate) when the Central Bank objective is to reduce the variation of output gap.
5
PENG, SISI. "Evaluating Automatic Model Selection." Thesis, Uppsala universitet, Statistiska institutionen, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-154449.
Full textAbstract:
In this paper, we briefly describe the automatic model selection which is provided by Autometrics in the PcGive program. The modeler only needs to specify the initial model and the significance level at which to reduce the model. Then, the algorithm does the rest. The properties of Autometrics are discussed. We also explain its background concepts and try to see whether the model selected by the Autometrics can perform well. For a given data set, we use Autometrics to find a “new” model, and then compare the “new” model with a previously selected one by another modeler. It is an interesting issue to see whether Autometrics can also find models which fit better to the given data. As an illustration, we choose three examples. It is true that Autometrics is labor saving and always gives us a parsimonious model. It is really an invaluable instrument for social science. But, we still need more examples to strongly support the idea that Autometrics can find a model which fits the data better, just a few examples in this paper is far from enough.
6
Conte, Bárbara. "Modelagem do Produto Interno Bruto brasileiro utilizando modelos não lineares." reponame:Repositório Institucional do FGV, 2013. http://hdl.handle.net/10438/11119.
Full textAbstract:
Submitted by Bárbara Conte (conte.babi@gmail.com) on 2013-09-12T19:53:02Z
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Bárbara.Conte_DissertaçãoMPFE.pdf: 523048 bytes, checksum: 827713ba2324041acb3fa60f11a232f7 (MD5)Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-09-13T12:28:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Bárbara.Conte_DissertaçãoMPFE.pdf: 523048 bytes, checksum: 827713ba2324041acb3fa60f11a232f7 (MD5)
Made available in DSpace on 2013-09-13T13:09:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bárbara.Conte_DissertaçãoMPFE.pdf: 523048 bytes, checksum: 827713ba2324041acb3fa60f11a232f7 (MD5) Previous issue date: 2013-08-19
This paper aims to apply a nonlinear model to the Brazilian GDP. To achieve this goal we tested the existence of non-linearity of the data generating process with the methodology suggested by Castle and Henry (2010). The test verifies the persistence of the nonlinear regressors in an unconstrained linear model. Next, the series is modeled as an Autoregressive Model Threshold using the general-to-specifs approach to select the model. Autometrics is the automatic selection algorithm used to choose the nonlinear model. The results indicate that the Gross Domestic Product of Brazil is best explained by a non-linear model with three regime changes that occur in the early '90s, which, in fact, was a period quite volatile. Through modeling nonlinear exists the potential for cycle dating, however the results were not sufficient for such analysis.
O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.
7
Rocha, Jordano Vieira. "Forecast comparison with nonlinear methods for Brazilian industrial production." reponame:Repositório Institucional do FGV, 2015. http://hdl.handle.net/10438/13661.
Full textAbstract:
Submitted by Jordano Vieira Rocha (jordanorocha@hotmail.com) on 2015-04-30T08:48:24Z
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Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5)Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2015-04-30T13:02:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5)
Made available in DSpace on 2015-04-30T17:23:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5) Previous issue date: 2015-04-07
This work assesses the forecasts of three nonlinear methods — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model, and Autometrics with Dummy Saturation — for the Brazilian monthly industrial production and tests if they are more accurate than those of naive predictors such as the autoregressive model of order p and the double differencing device. The results show that the step dummy saturation and the logistic smooth transition autoregressive can be superior to the double differencing device, but the linear autoregressive model is more accurate than all the other methods analyzed.
Este trabalho avalia as previsões de três métodos não lineares — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model e Autometrics com Dummy Saturation — para a produção industrial mensal brasileira e testa se elas são mais precisas que aquelas de preditores naive, como o modelo autorregressivo de ordem p e o mecanismo de double differencing. Os resultados mostram que a saturação com dummies de degrau e o Logistic Smooth Transition Autoregressive Model podem ser superiores ao mecanismo de double differencing, mas o modelo linear autoregressivo é mais preciso que todos os outros métodos analisados.
8
Nishida, Rodrigo. "Comparação de previsões para a produção industrial brasileira considerando efeitos calendário e modelos agregados e desagregados." reponame:Repositório Institucional do FGV, 2016. http://hdl.handle.net/10438/15633.
Full textAbstract:
Submitted by Rodrigo Nishida (rodrigo.nishida@gmail.com) on 2016-03-01T21:32:49Z
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Dissertação_Rodrigo_Nishida.pdf: 1015993 bytes, checksum: 46a19756f9bf85226f3b1bd20eb5a724 (MD5)Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-03-01T21:44:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Rodrigo_Nishida.pdf: 1015993 bytes, checksum: 46a19756f9bf85226f3b1bd20eb5a724 (MD5)
Made available in DSpace on 2016-03-02T11:17:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Rodrigo_Nishida.pdf: 1015993 bytes, checksum: 46a19756f9bf85226f3b1bd20eb5a724 (MD5) Previous issue date: 2016-02-03
The work aims to verify the existence and the relevance of Calendar Effects in industrial indicators. The analysis covers linear univariate models for the Brazilian monthly industrial production index and some of its components. Initially an in-sample analysis is conducted using state space structural models and Autometrics selection algorithm, which indicates statistically significance effect of most variables related to calendar. Then, using Diebold-Mariano (1995) procedure and Model Confidence Set, developed by Hansen, Lunde e Nason (2011), out-of-sample comparisons are realized between Autometrics derived models and a simple double difference device for a forecast horizon up to 24 months ahead. In general, forecasts of the Autometrics models that consider calendar variables are superior for 1-2 steps ahead and surpass the naive model in all horizons. The aggregation of the category of use components to form the general industry indicator shows evidence of a better perform in shorter term forecasts.
O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.
9
Costa, Marisa Gomes da. "Fatores determinantes do nível do risco Brasil." Universidade Presbiteriana Mackenzie, 2016. http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/977.
Full textAbstract:
Made available in DSpace on 2016-03-15T19:32:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Marisa Gomes da Costa.pdf: 2649705 bytes, checksum: 9dfdf2c39e3c4389540dc1f3a8f8d26f (MD5)
Previous issue date: 2016-02-01This study aims to identify the determinants of Brazil country risk level, during the period from February 1995 to August 2015, based on the deviations from the covered interest rate parity condition. These deviations represent a measure of the risk assumed by an investor who choose to invest in a Brazilian security in Brazil, rather than do it abroad. Using Autometrics, an algorithm for automatic model selection, developed by Doornik (2009), thirty-nine explanatories variables were selected from previous studies. The Brazil country risk level is susceptible to changes in the balance of payments, import by GDP, the deviation covered interest rate parity of the previous period, the inflation rate, the change in exports, total debt per GDP, and external debt by exports.
Este estudo propõe-se a identificar os fatores determinantes do nível do risco Brasil, durante o período de fevereiro de 1995 a agosto de 2015, calculado pelos desvios da condição da paridade coberta de juros. Estes desvios representam a medida do risco assumido por um investidor ao optar investir em um título brasileiro no Brasil, ao invés de fazê-lo no exterior. Utilizando a técnica de seleção automática de modelos com a aplicação do algoritmo Autometrics, desenvolvido por Doornik (2009), trinta e nove variáveis explicativas foram selecionadas a partir de estudos anteriores. O nível do risco Brasil é altamente suscetível às variações do balanço de pagamento, da importação por PIB, do desvio da condição da paridade coberta do período anterior, à taxa de inflação, à variação das exportações (em $ e em volume), à dívida total por PIB e à dívida externa pela exportação.
10
Cunha, Ronan. "Automatic model selection for forecasting Brazilian stock returns." reponame:Repositório Institucional do FGV, 2015. http://hdl.handle.net/10438/13635.
Full textAbstract:
Submitted by Ronan Cunha (cunha.ronan@gmail.com) on 2015-04-14T13:26:14Z
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Dissertação - Ronan Cunha.pdf: 661334 bytes, checksum: dbb8ee6517fa128ea12981554ad549ad (MD5)Rejected by Vera Lúcia Mourão (vera.mourao@fgv.br), reason: Prezado Ronan, preciso que você faça algumas correções em seu arquivo: Na list of tables, list of figures, contentes e no número de referência (no texto) aparece uma borda vermelha, é necessário retirar. existe também uma página em branco, logo após essas lista, também tem que excluir. att. Vera on 2015-04-14T18:00:45Z (GMT)
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This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We nd that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.
Book chapters on the topic "Autometrics"
1
Doornik, Jurgen A. "Autometrics*." In The Methodology and Practice of Econometrics, 88–121. Oxford University Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199237197.003.0004.
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2
Hendry, David F. ". Comparisons of Autometrics with Other Approaches." In Empirical Model Discovery and Theory Evaluation, 203–22. The MIT Press, 2014. http://dx.doi.org/10.7551/mitpress/9780262028356.003.0017.
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3
Hendry, David F. "Comparisons of 1-cut Selection with Autometrics." In Empirical Model Discovery and Theory Evaluation, 141–50. The MIT Press, 2014. http://dx.doi.org/10.7551/mitpress/9780262028356.003.0011.
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