NOW-CASTING AND TEMPORAL DISAGGREGATION DYNAMIC FACTOR MODEL FOR BRAZILIAN QUARTERLY REAL GDP
NOW-CASTING AND TEMPORAL DISAGGREGATION DYNAMIC FACTOR MODEL FOR BRAZILIAN QUARTERLY REAL GDP
André Maranhão
02/07/2022
1052-1077
71
The aim of this work is, firstly, to implement a method of disaggregation of the quarterly Brazilian GDP, estimating amonthly series at constant prices for the period 2003-2020, secondly to obtain predictions of a step forward with superiorpredictive capacity than the forecasts obtained by the indicator coincident IBC-Br. In order to achieve this goal, differentinterpolation techniques are tested, all represented in state-space models, and monthly coincident indicators are used as a wayto reach the best estimation monthly GDP possible. Based on a robust selection criteria, several models are estimated and thebest method of interpolating quarterly GDP is dynamic model with AR (1) errors, estimated by Kalman filter.
Ler mais...Kalman Filter, National Accounting, Data Disaggregation, Now-casting, Dynamic Factor Models, Predictive Accuracy.
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