Análise e previsão da série temporal da Dívida pública brasileira

Autores

  • Mohamed Lemine Ould Sid Ahmed UFLA UFSJ
  • Fabricio Molica de Mendonça

DOI:

https://doi.org/10.48075/revistacsp.v17i33.17171
Agências de fomento

Palavras-chave:

Previsão, Séries temporais, Modelos ARIMA, Dívida pública brasileira

Resumo

Análise de séries temporais tem ganhado mais ênfase devido ao crescente interesse nas dinâmicas econômicas. Os dados, bem como os métodos de análise, de séries temporais são usados de forma excessiva em estudos de econometria.  Neste trabalho será analisada a série de uma variável econômica de extrema importância, principalmente pelas limitações que ela impõe sobre a projeção da política econômica. Será analisada a série temporal do saldo mensal da dívida pública (consolidada) do Brasil. A série analisada é a série do saldo mensal da dívida pública brasileira de Dezembro de 2001 a Outubro 2016.  A série original foi dividida em duas séries, a primeira contêm as 6 ultimas observações que foram guardadas para verificar a precisão do modelo de previsão, e a segunda  contem o resto das observações. Essa série foi analisada e mostrou necessidade de aplicar uma transformação log para estabilizar a variância. A série não mostrou a presença de componentes sazonais, porém uma tendência polinomial foi significativa. Após remover a tendência, a série foi ajustada com um modelo ARMA(1,2) não completo cujo precisão foi testada usando as 6 observações da série que não entraram na análise. O modelo desempenhou uma precisão com erro percentual absoluto médio de 1,51%.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Mohamed Lemine Ould Sid Ahmed, UFLA UFSJ

Graduado em ciências econômicas pela universidade de Nouakchott. Mestrando em Estatística e experimentação agropequária em UFLA. MBA controladoria e finanças em UFSJ.

Downloads

Publicado

31-07-2018

Como Citar

AHMED, M. L. O. S.; DE MENDONÇA, F. M. Análise e previsão da série temporal da Dívida pública brasileira. Revista Ciências Sociais em Perspectiva, [S. l.], v. 17, n. 33, p. 68 a 80, 2018. DOI: 10.48075/revistacsp.v17i33.17171. Disponível em: https://e-revista.unioeste.br/index.php/ccsaemperspectiva/article/view/17171. Acesso em: 19 abr. 2024.