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Procura automóvel, estimação e previsão

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Detalhes bibliográficos
Resumo:A presente dissertação pretende contribuir para um melhor conhecimento do mercado automóvel, seu comportamento ao longo do tempo, todo o funcionamento das instituições financeiras ligadas ao financiamento automóvel, e em que medida o número de viaturas vendidas impacta o resultado dessas instituições financeiras. Usando os dados de viaturas de passageiros vendidas da ACAP para o período compreendido entre Janeiro de 2000 e Agosto de 2012, foram estimados dois modelos de ajustamento para dados mensais e dois modelos para dados trimestrais, bem como as respectivas previsões. Conclui-se que, tanto para dados mensais como para dados trimestrais, com os modelos cuja sazonalidade é temporalmente constante, obtém-se melhores previsões para um futuro próximo (a curto prazo). Quando introduzidas algumas variáveis no modelo, como a taxa de variação em cadeia do Índice de cotações de acções - PSI20 de fim de período ou o indicador de clima económico do INE, melhora o modelo de estimação do número de viaturas vendidas e o ajustamento das previsões.
Autores principais:Martins, Ana Mafalda Nunes
Assunto:Sector automóvel viaturas vendidas Imposto sobre veículos Indicador de clima económico Indicador de confiança do consumidor Incentivo ao abate ACAP IVA Automobile sector car sales ISV (tax on car sales) Business climate index Consumers confidence index, Incentives VAT
Ano:2012
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa
Descrição
Resumo:A presente dissertação pretende contribuir para um melhor conhecimento do mercado automóvel, seu comportamento ao longo do tempo, todo o funcionamento das instituições financeiras ligadas ao financiamento automóvel, e em que medida o número de viaturas vendidas impacta o resultado dessas instituições financeiras. Usando os dados de viaturas de passageiros vendidas da ACAP para o período compreendido entre Janeiro de 2000 e Agosto de 2012, foram estimados dois modelos de ajustamento para dados mensais e dois modelos para dados trimestrais, bem como as respectivas previsões. Conclui-se que, tanto para dados mensais como para dados trimestrais, com os modelos cuja sazonalidade é temporalmente constante, obtém-se melhores previsões para um futuro próximo (a curto prazo). Quando introduzidas algumas variáveis no modelo, como a taxa de variação em cadeia do Índice de cotações de acções - PSI20 de fim de período ou o indicador de clima económico do INE, melhora o modelo de estimação do número de viaturas vendidas e o ajustamento das previsões.