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dc.contributor.authorMoreira, Ajax Reynaldo Bello-
dc.contributor.authorMigon, Hélio dos Santos-
dc.date.accessioned2015-10-29T22:11:33Z-
dc.date.available2015-10-29T22:11:33Z-
dc.date.issued2015-01-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/4986-
dc.description.abstractAs autoridades monetárias necessitam de uma previsão da tendência futura da inflação para agir preventivamente sobre a economia. Na literatura encontram-se muitas propostas para o núcleo da inflação que evitam algumas das deficiências do índice de preços usual como um previsor da inflação futura. O índice de preços é definido como uma soma ponderada das taxas de variação de preços de uma lista de bens e serviços. A utilização desse índice como um indicador da inflação futura é criticada na literatura porque a variabilidade de preços dos produtos é heterogênea, e alguns dos preços apresentam componente sazonal relevante. Este artigo propõe um modelo multivariado que descreve os movimentos dos preços dos produtos com uma componente comum, e componentes sazonais e irregulares definidas para cada elemento da lista de bens e serviços do índice de preços. É um modelo dinâmico que utiliza um filtro seqüencial robusto. As distribuições preditivas a posteriori das quantidades de interesse serão avaliadas utilizando a técnica estocástica do Monte Carlo Markov Chain (MCMC). Os diferentes modelos serão comparados utilizando como critério minimizar a variância preditiva.pt_BR
dc.language.isoen-USpt_BR
dc.publisherInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.titleCore inflation: robust common trend model forecastingpt_BR
dc.title.alternativeDiscussion Paper 104 : Core inflation: robust common trend model forecastingpt_BR
dc.title.alternativeO núcleo da inflação: modelo de previsão da tendência futurapt_BR
dc.typeDiscussion Paperpt_BR
dc.rights.holderInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.source.urlsourcehttp://www.ipea.gov.brpt_BR
dc.location.countryBRpt_BR
dc.description.physical27 p. : il.pt_BR
dc.rights.licenseReproduction of this text and the data it contains is allowed as long as the source is cited. Reproductions for commercial purposes are prohibited.pt_BR
dc.subject.keywordTendência da inflaçãopt_BR
dc.subject.keywordNúcleo da inflaçãopt_BR
dc.subject.keywordInflação futurapt_BR
dc.subject.keywordÍndice de preçospt_BR
dc.subject.keywordVariância preditivapt_BR
dc.relation.referenceshttp://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/2028pt_BR
ipea.description.objectivePropor um modelo multivariado que descreve os movimentos dos preços dos produtos com uma componente comum, e componentes sazonais e irregulares definidas para cada elemento da lista de bens e serviços do índice de preços.pt_BR
ipea.description.additionalinformationSérie monográfica: Texto para Discussão ; 824pt_BR
ipea.description.additionalinformationPossui referências bibliográficaspt_BR
ipea.description.additionalinformationSérie: Originally published by Ipea in September 2001 as number 824 of the series Texto para Discussão.pt_BR
ipea.access.typeAcesso Abertopt_BR
ipea.rights.typeLicença Comumpt_BR
ipea.englishdescription.abstractThe monetary authorities need a future measure of in°ation trend to keep on tracking the in°ation on target. Many alternatives of the core in°ation measure have appeared in the recent literature pretending to avoid the de¯ciencies of the usual headline in°ation index as a predictor. This price index is de¯ned as some weighted average of the individual price change of a list of goods and services. To use it as the future in°ation indicator is criticized in the literature, as far as the products are heterogeneous in respect to the variability and some of the involved prices have relevant seasonal movements. A multivariate model including simultaneously the seasonal e®ects of each component of the price index and a common trend - the core in°ation - will be developed in this paper. The model will be phrased as a dynamic model and a robust sequential ¯lter will be introduced. The posterior and predictive distributions of the quantities of interest will be evaluated via stochastic simulation techniques, MCMC - Monte Carlo Markov Chain. Di®erent models will be compared using the minimum posterior predictive loss approach and many graphical illustrations will be presented.pt_BR
ipea.researchfieldsN/Apt_BR
ipea.classificationEconomia. Desenvolvimento Econômicopt_BR
Appears in Collections:Economia. Desenvolvimento Econômico: Livros

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