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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/27532
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMedeiros, Rennan Kertlly de-
dc.date.accessioned2023-07-19T19:53:05Z-
dc.date.available2023-03-14-
dc.date.available2023-07-19T19:53:05Z-
dc.date.issued2022-12-21-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/27532-
dc.description.abstractChapter 1 - Effects of oil market sentiment on macroeconomic variables This essay aims to evaluate the effects of oil price shocks on macroeconomic variables, for the economies of the United States and Brazil. We develop a variable that measures the volatility of oil prices, from a textual sentiment analysis. We evaluate oil price shocks using the Local Projection method. Our results suggest that changes in oil prices cause larger impacts on the US economy, compared to the effects on the Brazilian economy. The responses of the US and Brazilian variables were similar when using the sentiment indicator or the VIX volatility index. Finally, we find that decreasing the frequency of the variables, together with changing the method, does not change the response trajectories of the macroeconomic variables. Chapter 2 - Fiscal forecasting strategies: an empirical study for the Brazilian economy This article aims to forecasting Brazil’s federal tax revenues from different machine learning methods, for different samples. To forecasting the variable of interest, 34 explanatory variables were used. The estimation methodology used is divided into three learning categories: shrinkage, ensemble and factor. The results suggest that the Elastic Net model has the highest accuracy for monthly forecasts using 20% and 30% of the test sample, for short periods. For forecasts of accumulated periods, the LASSO model has high performance. Finally, we verify that the Bagging model is limited with an increase in forecast periods and, above all, with a decrease in the frequency of variables. Keywords: Textual sentiment; Oil Shocks; Local Projection.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Biblioteca Digital de Teses e Dissertações BDTD (bdtd@biblioteca.ufpb.br) on 2023-07-19T19:53:05Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) RennanKertllyDeMedeiros_Tese.pdf: 1567734 bytes, checksum: 78b579ec82a52728866b97c38a6b20b9 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-07-19T19:53:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) RennanKertllyDeMedeiros_Tese.pdf: 1567734 bytes, checksum: 78b579ec82a52728866b97c38a6b20b9 (MD5) Previous issue date: 2022-12-21en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectMacroeconomiapt_BR
dc.subjectChoques do petróleopt_BR
dc.subjectSentimento textualpt_BR
dc.subjectProjeção localpt_BR
dc.subjectPrevisão fiscalpt_BR
dc.subjectArrecadaçãopt_BR
dc.subjectModelos de machine learningpt_BR
dc.subjectElastic Netpt_BR
dc.subjectTextual sentimentpt_BR
dc.subjectOil shockspt_BR
dc.subjectLocal projectionpt_BR
dc.titleEnsaios em macroeconomia aplicada: choques petrolíferos e previsãopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor1Aragón, Edilean Kleber da Silva Bejarano-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7930014094111710pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6996018885149790pt_BR
dc.description.resumoCapítulo 1 - Efeitos do sentimento do mercado de petróleo sobre variáveis macroeconômicas Este ensaio objetiva avaliar os efeitos dos choques de preços de petróleo em variáveis macroeconômicas, para as economias dos Estados Unidos e Brasil. Desenvolvemos uma variável que mensura a volatilidade de preços de petróleo, a partir de uma análise de sentimento textual. Avaliamos os choques de preços de petróleo a partir do método de Projeção Local. Nossos resultados sugerem que alterações nos preços de petróleo provocam impactos maiores na economia norte-americana, comparado aos efeitos na economia brasileira. As respostas das variáveis dos EUA e Brasil foram semelhantes quanto ao uso do indicador de sentimento ou o índice de volatilidade VIX. Por fim, constatamos que a diminuição de frequência das variáveis, juntamente com mudança de método, não altera as trajetórias de resposta das variáveis macroeconômicas. Capítulo 2 - Estratégias de previsão fiscal: um estudo empírico para a economia brasileira Este ensaio objetiva realizar a previsão da arrecadação federal do Brasil a partir de diversos métodos de aprendizado de máquina, para diferentes amostras. Para previsão da variável de interesse foram utilizadas 34 variáveis explicativas. A metodologia de estimação utilizada está dividida em três categorias de aprendizagem: shrinkage, ponderação e fator. Os resultados sugerem que o modelo Elastic Net possui a maior acurácia para previsões mensais com uso de 20% e 30% da amostra para teste, para períodos curtos. Para previsão de períodos acumulados, o modelo LASSO tem alta performance. Por fim, constatamos que o modelo Bagging é limitado com aumento de períodos de previsão e, sobretudo, com diminuição de frequência das variáveis.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEconomiapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Economiapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA) - Programa de Pós-Graduação em Economia

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