Métodos de previsão da taxa de inflação de Angola
| Autor: | Soki, Johny Roberto |
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| Přispěvatelé: | Caiado, Aníbal |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) instacron:RCAAP |
| Popis: | Mestrado em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial O objetivo do presente trabalho consiste em comparar os resultados obtidos da modelação e previsão das taxas de inflação mensal e homóloga de Angola, usando diferentes métodos de previsão (estocásticos e determinísticos) e abordagens estratégias. No geral, adotaram-se quatro estratégias em que a modelação e previsão foram realizadas com base nos dados de: (1) séries temporais dos preços das classes que compõem o Índice de Preços no Consumidor (IPC) usando métodos determinísticos de alisamento exponencial; (2) séries temporais dos preços das classes que compõem o IPC usando modelos autorregressivos e de médias móveis (ARMA); (3) série do IPC com a aplicação de modelos ARMA univariados; (4) série do IPC usando modelos ARMA com variáveis exógenas como as taxas de câmbio formal e informal, o preço do barril do petróleo e a oferta de moeda. Com a análise realizada, concluiu-se que o modelo ARMA com variáveis exógenas (estratégia 4) apresenta melhor qualidade preditiva para a previsão quer da taxa de inflação mensal quer da taxa de inflação homóloga de Angola. The objective of this work is to compare the results obtained from the modeling and prediction of monthly and annual inflation rates in Angola, using different prediction methods (stochastic and deterministic) and strategic approaches. In general, four strategies were adopted in which modeling and forecasting were performed based on data from: (1) time series of prices of the classes that compose the Consumer Price Index (CPI) using deterministic methods of exponential smoothing; (2) time series of prices of the classes that compose the CPI using autoregressive and moving average models (ARMA); (3) IPC series with the application of univariate ARMA models; (4) IPC series using ARMA models with exogenous variables such as official and informal exchange rates, the oil price and the money supply. With the analysis, it was concluded that the ARMA model with exogenous variables (strategy 4) presents a better predictive quality for the forecasting of both the monthly inflation rate and the annual inflation rate of Angola. info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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