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A análise da qualidade das previsões macroeconómicas: um estudo comparativo par...

Author(s): Agapito, Cristel da Glória cv logo 1

Date: 2005

Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.5/2829

Origin: Repositório da UTL

Subject(s): qualidade das previsões; medidas estatísticas da qualidade das previsões; estatísticas de Theil; eficiência; enviesamento; qualidade direccional; forecast accuracy; statistical measures of forecast accuracy; Theil statistics; efficiency; bias; directional accuracy


Description
Mestrado em Economia Monetária e Financeira As previsões macroeconómicas são de grande importância uma vez que são amplamente utilizadas como um suporte do processo de tomada de decisão. Neste espírito, tem sido desenvolvido um vasto conjunto de literatura respeitante à avaliação de previsões. A presente dissertação tem como objectivo analisar o desempenho relativo do FMI, OCDE, Comissão Europeia e Governo Português, na previsão do crescimento do PIB real e do crescimento do Deflator do PIB para a economia portuguesa. São avaliados dois tipos de previsões: previsões para o ano corrente e para o ano seguinte. Em primeiro lugar, avalio e comparo a qualidade das previsões através de um método puramente descritivo, ou seja, sem qualquer procedimento de inferência estatística. Em particular, analiso algumas estatísticas descritivas como o erro médio, o erro absoluto médio e a raiz da média dos erros ao quadrado, fazendo também a comparação das várias previsões analisadas nesta dissertação com previsões ditas naive. Em segundo lugar, avalio a qualidade usando procedimentos de inferência estatística, analisando nomeadamente a eficiência e o enviesamento das previsões, e avaliando também o sentido da mudança das previsões. Em terceiro lugar, comparo e avalio o desempenho da OCDE, da Comissão Europeia e do Governo Português na detecção do movimento geral do ciclo económico e examino a evolução da qualidade das previsões numa perspectiva temporal. Por todo o trabalho realizado concluiu-se que, de um modo geral, os previsores internacionais estão bastante equilibrados no seu desempenho qualitativo sendo a prestação do governo português igualmente positiva e, nalguns casos, superior à dos previsores internacionais. Concluiu-se igualmente que as várias previsões analisadas são globalmente boas a nível qualitativo. Macroeconomic forecasts are of great importance since they are widely used as a support of the decision making process. In that spirit, a wide range of literature concerning forecast evaluation has been developed. The present work has as its objective the assessment of the relative (ex-post) performance of the IMF, OECD, European Commission and Portuguese Government, in forecasting the real GDP and GDP Deflator growth for the Portuguese economy. Two types of forecasts are evaluated: current-year and one-year-ahead forecasts. Firstly, I evaluate the accuracy and compare forecasts through a purely descriptive method, that is, without any statistical inference procedures. In particular, I analyse some descriptive statistics like mean error, mean absolute error and root mean squared error, also doing the comparison of the several forecasts analysed in this dissertation with some naive forecasts. Secondly, I evaluate accuracy using statistical inference procedures namely, the efficiency and bias of forecasts, also evaluating the forecasts direction-of-change. Thirdly, I compare and evaluate the performance of OECD, European Commission and Portuguese Government in detecting the broad movement of the business cycle and I examine the forecast accuracy evolution in a temporal perspective. For all the work performed I have concluded that, in a general sense, the international forecasters are rather balanced in their qualitative performance, being the Portuguese Government performance equally positive and, in some cases, superior to that of international forecasters. I have also concluded that the several forecasts analysed are globally good at a qualitative level.
Document Type Master Thesis
Language Portuguese
Advisor(s) Pina, Álvaro
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