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Análise de intervenção via estimação clássica e Bayesiana de fatores de desconto: uma aplicação para o índice da produção industrial no Brasil

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Texto para Discussão (TD) 464: Análise de intervenção via estimação clássica e Bayesiana de fatores de desconto: uma aplicação para o índice da produção industrial no Brasil, Intervention analysis by classical and Bayesian estimation of discount factors: an application to the index of industrial production in Brazil

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Abstract

Neste artigo especificamos um modelo de univariado estrutural, que decompõe séries de tempo em componentes não-observáveis, para o índice da produção industrial e comparamos os resultados obtidos para os componentes e sazonal, quando os de desconto, inclusive os dos períodos com quebras estruturais (Plano Cruzado e Plano Collor), são estimados através de métodos clássicos e bayesianos (Amostragem Ponderada-Reamostragem). Os principais resultados encontrados são: a) os componentes do índice da produção industrial não são significativamente diferentes quando se utiliza um procedimento estimação clássico ou bayesiano dos fatores de desconto. Este resultado decorre do formato da verossimilhança, que apresenta um pico elevado numa pequena região do espaço dos possíveis valores dos fatores de fatores desconto; b) o procedimento bayesiano de se fixar subjetivamente os fatores de desconto pode implicar um afastamento substancial entre a distribuição a priori do desconto e a verossimilhança; e c) os fatores sazonais estimados não são substancialmente diferentes dos obtidos através do método X11- Arima.

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It is specified an univariate structural model, that decomposes time series in nonobservable components, for the Brazilian' s index of industrial production. We compare the estimates for the trend and seasonal factors when two different estimation methods, of the discount factors, are used: a classical and a Bayesian (Sampling and Re-sampIing) method. To detect periods with structural breaks we monitor the series using the bayesian procedure suggested by West (1988). The interventions, for the periods with structural breaks, are carried on imposing a different discount factor for these periods. The main results are: a) the trend and seasonal components of the index of industrial production are not significantly different when the classical or Bayesian methods of estimation of the discount factors are used. This results depends heavily on the shape of the Iikelihood that has a peak in a small region of the set of possible values for the discounts; b) fixing subjectively the discount factors can result in a substancial departure of the prior distribution of the discount factors from the likelihood; c) the estimated seasonal factors are not very different from those obtained employing the X Il-Arima method.

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