Análise deIntervenção viaEstimação Clássica eBayesiana ...repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/2163/1/TD 464.pdf · t TEXTO PARADISCUSSÃO Nº464 Análise deIntervenção

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TEXTO PARA DISCUSSÃO Nº 464

Análise de Intervenção via EstimaçãoClássica e Bayesiana de Fatoresde Desconto: Uma Aplicação,para o Indice da Produção

Industrial no Brasil

Elcyon Caiado Rocha Lima.Ricardo Sandes Ehlers

Rio de Janeiro, março de 1997

• Da Diretoria de Pesquisa do IPEA e da Universidade Santa Úrsula .•. Da Diretoria de Pesquisa do IPEA e da Universidade Federal Fluminense.

•peA Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada

o IPEA é uma fundação públicavinculada ao Ministério doPlanejamento e Orçamento, cujasfinalidades são: auxiliar o ministro naelaboração e no acompanhamento dapolftica econômica e prover atividadesde pesquisa econômica aplicada nasáreas fiscal, financeira, externa e dedesenvolvimento setorial.

PresidenteFernando Rezende

DIRETORIA

Claudio Monteiro ConsideraLuis Fernando TironiGustavo Maia GomesMariano de Matos MacedoLuiz Antonio de Souza CordeiroMurilo Lóbo

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DATA _._rl9. __J----- ..1- J.1.t -.1__ 0_-

TEXTO PARA DISCUSSÃO tem o objetivo de divulgar resultadosde estudos desenvolvidos direta ou indiretamente pelo IPEA,bem como trabalhos considerados de relevância para disseminaçãopelo Instituto, para informar profissionais especializados ecolher sugestões.

Tiragem: 350 exemplares

SERViÇO EDITORIAL

Rio de Janeiro - RJ:Av. Presidente Antônio Carlos, 51 -140 andar - CEP 20020-010Tel.: (021) 220-5533 - Fax: (021) 240-1920

Brasília - DF:

SBS. a. 1, BI. J, Ed. BNDES - 100 andar - CEP 70076-900Telefax: (061) 315-5314

SUMÁRIO

RESUMO

ABSTRACT

1 - INTRODUÇÃO 9

2 - O MODELO UNIV ARIADO ESTRUTURAL, O FTI..TRODEKALMAN E O USO DE FATORES DE DESCONTO 10

2.1 - O Modelo sem Fatores de Desconto 102.2 - O Filtro de Kalman 112.3 - Os Fatores de Desconto 122.4 - Análise de Intervenção e os Fatores de Desconto Utilizado

no Modelo 12

3 - ESCOLHA DOS FATORES DE DESCONTOS 13

3.1 - Especificação Subjetiva dos Fatores de Desconto 133.2 - Estimação de Fatores de Desconto 13

4 - AMOSTRAGEM PONDERADA-REAMOSTRAGEM 14

5 - RESULTADO 15

ANEXO 17

BffiLIOGRAFIA / 26

\

RESUMO

Neste artigo especificamos um modelo de univariado estrutural, que decompõeséries de tempo em componentes não-observáveis, para o índice da produçãoindustrial e comparamos os resultados obtidos para os componentes e sazonal,quando os de desconto, inclusive os dos períodos com quebras estruturais (PlanoCruzado e Plano Collor), são estimados através de métodos clássicos e bayesianos(Amostragem Ponderada-Reamostragem).

Os principais resultados encontrados são: a) os componentes do índice daprodução industrial não são significativamente diferentes quando se utiliza umprocedimento estimação clássico ou bayesiano dos fatores de desconto. Esteresultado decorre do formato da verossimilhança, que apresenta um pico elevadonuma pequena região do espaço dos possíveis valores dos fatores de fatoresdesconto; b) o procedimento bayesiano de se fixar subjetivamente os fatores dedesconto pode implicar um afastamento substancial entre a distribuição a priori dodesconto e a verossimilhança; e c) os fatores sazonais estimados não sãosubstancialmente diferentes dos obtidos através do método X11-Arima.

ABSTRACT

It is specified an univariate structural model, that decomposes time series in non-observable components, for the Brazilian' s index of industrial production. Wecompare the estimates for the trend and seasonal factors when two differentestimation methods, of the discount factors, are used: a classical and a bayesian(Sampling and Re-sampIing) method. To detect periods with structural breaks wemonitor the series using the bayesian procedure suggested by West (1988). Theinterventions, for the periods with structural breaks, are carried on imposing adifferent discount factor for these periods.

The main results are: a) the trend and seasonal components of the index ofindustrial production are not significantly different when the classical or bayesianmethods of estimation of the discount factors are used. This results dependsheavily on the shape of the Iikelihood that has a peak in a small region of the setof possible values for the discounts; b) fixing subjectively the discount factors canresult in a substancial departure of the prior distribution of the discount factorsfrom the likelihood; c) the estimated seasonal factors are not very different fromthose obtained employing the X Il-Arima method.

I

I

I .

ANÁLISE DE INTERVENÇÃO VIA ESTIMAÇÃO CLÁSSICA E BAVESIANA DE FATORES DE DESCONTO:UMA APLICAÇÃO PARA O íNDICE DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL NO BRASIL

1- INTRODUÇÃO

Neste artigo especificamos um modelo univariado estrutural' - que decompõeséries de tempo em componentes não-observáveis -para o índice da produçãoindustrial e comparamos os resultados obtidos para os componentes tendência esazonal, quando os fatores de desconto, inclusive os dos períodos com quebrasestruturais (plano Cruzado e Plano Collor), são estimados através de métodosclássicos e bayesianos (Amostragem Ponderada-Reamostragem).

o grupo de acompanhamento conjuntural do IPEA (GAC) utiliza, há algumtempo, um modelo similar nas suas previsões do índice da produção industrial. Omodelo do GAC passou a adotar, recentemente, estimativas clássicas dos fatoresde desconto [Ehlers (1996)]. No entanto estes, nos períodos de quebra estrutural,não são verdadeiramente estimados e sim obtidos através de uma busca, em umacerta grade de valores, com o objetivo de se maximizar a verossimilhançapreditiva.

Os fatores de desconto, que determinam o grau de variabilidade dos parâmetros domodelo ao longo do tempo, têm sido tipicamente adotados por pesquisadoresligados à abordagem bayesiana e têm a grande vantagem de permitir umainterpretação intuitiva, baseada no grau de perda de validade da informação, naestimação de cada componente. Além disto, tomam mais fácil e intuitiva a análisede intervenção no modelo.

No entanto, a utilização de um modelo univariado estrutural, com fatores dedesconto, não significa, necessariamente, que o método de estimação sejabayesiano. É perfeitamente possível, como mencionado anteriormente, utilizar-semétodos de estimação clássica de fatores de desconto. No método de estimaçãoclássico os fatores de desconto são considerados parâmetros e no métodobayesiano são variáveis aleatórias com uma certa distribuição.

Até recentemente, os cálculos estatísticos baseados no Teorema de Bayes,inerentes aos métodos de estimação bayesianos, com exceção dos casos maissimples, eram extremamente difíceis devido às integrações numéricas requeridas.Na prática, tem sido feita uma escolha totalmente subjetiva dos fatores dedesconto. Presentemente, no entanto, a utilização de uma abordagem AmostragemPonderada-Reamostragem, na inferência bayesiana, tem simplificado bastante arealização de integrações numéricas e permitido a estimação bayesiana dos fatoresde desconto. Neste artigo utilizamos a abordagem Amostragem Ponderada-Reamostragem na estimação bayesiana de fatores de desconto [Smith e Gelfand(1992)].

I Os modelos uni variados estruturais pertencem à classe de modelos lineares com parâmetrosvariando e West e Harrison (1989) é a referência básica da abordagem bayesiana e Harvey (1989)da abordagem clássica.

9

ANÁLISE DE INTERVENÇÃO VIA ESTIMAÇÃO CLÁSSICA E BAYESIANA DE FATORES DE DESCONTO:UMA APLICAÇÃO PARA O íNDICE DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL NO BRASIL

Os principais resultados encontrados são: a) os componentes do índice daprodução industrial não são significativamente diferentes quando se utiliza umprocedimento de estimação clássico ou bayesiano dos fatores de desconto. Esteresultado decorre do formato da verossimilhança, que apresenta um pico elevadonuma pequena região do espaço dos possíveis valores dos fatores de desconto; b)o procedimento bayesiano de se fixar subjetivamente os fatores de desconto podeimplicar um afastamento substancial entre a distribuição a priori do desconto e averossimilhança; e c) os fatores sazonais estimados não são substancialmentediferentes dos obtidos através do método Xll- Arima.

2 • O MODELO UNIVARIADO ESTRUTURAL, O FILTRO DE KALMANE O USO DE FATORES DE DESCONTO

Nesta seção apresentamos o modelo univariado estrutural, na sua versão maiscompleta, na qual a tendência local tem uma taxa de crescimento estocástica.Adotamos a seguinte notação: . Y, = série observada; Jl, = tendência local; 11 =fator sazonal; e ~\ = taxa de crescimento.2.1 • O Modelo sem Fatores de Desconto

O modelo univariado estrutural com taxa de crescimento e sem adoção explícitade fatores de desconto:

?Y, = Jl, + y, + £., , £., - N(O, cr)

Jl, = Jlt.J + ~'-I + 11,

~,= ~'.I + ;,

• 11,- N(O, WI,)

[y !,t]= [ cos21tj ~s sen21t~1s] [YI,t -I] + [00~.t] j =1 •...•s/2-1Yj,t -sen21tjlscos21tjls Yj,t-l OOj.t

e 'Y.i,t = -'Y.i,\.1 + ~\ paraj = s/2.

O modelo acima pode ser descrito, em uma forma bem suscinta, por :

y, = X 6, + £t • £t - N (O.cr) equação da medida

6,= T 6'.1 +Vt, Vt - N (O, ~) equação de transição

onde:

6,= (Jl,; ~, ; Â,I.' ; Â,~, ; Â,l" ; Â,~.,; ... ; À<sll).I,' ; Â,~I2)-I.,; À<SI2),,)'

10

ANÁLISE DE INTERVENÇÃO VIA ESTIMAÇÃO CLÁSSICA E BAYESIANA DE FATORES DE DESCONTO:. UMA APLICAÇÃO PARA O íNDICE DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL NO BRASIL

x, = ( 1; 0;1 ;0; 1;0; ... ;1; 0;1)

* * *v, = (11, ;1;, ;(01' ; (Olr ; <02, ; (02r ; .•• ; ~s12)-), (0(.'/2)-11 ; ~s12), )'

As hipóteses básicas são:

e E(9 o£',) = E (9 ov',) = O til.

2.2 - O Filtro de Kalman

Seja I, = {y, , ... ,YI }. Então a informação a posteriori sobre 9, no tempo (-1, éresumida por uma distribuição normal:

9'-111'.1 -N(m,.) ,1:,.).

A aplicação direta das equações de transição leva 'a uma distribuição a priorinormal para 9 no instante t:

9, 11,_) - N (a, ,R,)

onde: a, = T m,_) e R,= Tr.,_IT' + W,.

A previsão 1 passo à frente de)', também é uma combinação linear de variáveisnormalmente distribuídas e, portanto:

y, II,.) - N (f, , q,)

onde: f,=X,a, e q,=X,R,X,'+cr.

Após observar-se y" esta informação é incorporada ao modelo combinando-acom a priori. Pode-se mostrar que:

9, I I, - N (m, , 1:,)

onde:

m,= a,+A,e,

1:,= R,-A,A', q,

II


A, = R,X, , / q, (ganho do filtro) e

e,= y, -f, é o erro de previsão.

2.3 - Os Fatores de Desconto

A idéia de que o conteúdo informativo de uma observação decai com sua idade ébem intuitiva Brown (1962) desenvolveu a técnica de regressãoexponencialmente ponderada utilizando um único fator de desconto. Ameen eHarrison (1985) e Harrison e Johnston (1984) estenderam a idéia de Brownpermitindo vários fatores de desconto (um para cada componente).

ofator de desconto é o parâmetro básico que controla o grau de "envelhecimento"do conteúdo informativo de uma observação. Por exemplo, podemos quantificar o"envelhecimento" da informação sobre o parâmetro J..L, como um aumento de 5%na sua variância a priori (no tempo t), isto é:

Var (J..L,I 1'-1 ) = (1+Ô) Var (J..L,-II 1'-1)

com ~ = 0.05. Por outro lado, informação é em geral medida em termos deprecisão (o inverso da variância) e podemos escrever:

Precisão (J..L,I 1'-1 ) = o+ôrl Precisão (J..L,-II I ,-I)'

Nesta escala, o fator de desconto À = (I+Ôrl varia entre O e 1 e Ô= 5% implica À== 0.95. Vale notar que os fatores de desconto não dependem da escala em que asobservações são medidas. A mesma abordagem é adotada para especificar o fatorde desconto do componente sazonal.

Se À = I não existe qualquer alteração ao longo do tempo dos componentes domodelo e quanto menor for À maior será a alteração destes componentes ao longodo tempo e maior será a perda de informação contida em observações mais antigas[para maiores detalhes ver Ameen e Harrison (1985) e Harrison e Johnston(1984)].

2.4 - Análise de Intervenção e os Fatores de Desconto Utilizados noModelo

Neste trabalho utilizamos um modelo univariado estrutural sem taxa decrescimento e com fatores sazonais. Procuramos também lidar com apossibilidade de quebras de padrão na série devido ao Plano Cruzado e ao PlanoCollor. Deste modo adotamos, para todos os períodos com a exceção de 86.04(Plano Cruzado) e 90,04 (plano Collor), uma matriz de fatores de descontodiagonal, com um fator de desconto para o componente tendência e outro para ocomponente sazonal. Em 86.04, admitimos que os fatores de desconto pudessemdiferir daqueles dos demais meses. O mesmo procedimento foi adotado para90.04.

12

J


Desta forma o nosso modelo possui seis fatores de desconto a serem estimados:para a tendência e para o componente sazonal nos períodos sem intervenção e dois(um para cada componente do modelo) para cada um dos meses em que seintervem no modelo (86.04 e 90.04).

3 - ESCOLHA DOS FATORES DE DESCONTOS

3.1 - Especificação Subjetiva dos Fatores de Desconto

Utilizando a noção de perda de informação ao longo do tempo, Harrison eJohnston (1984) propõem especificar o fator de desconto como:

À = (3n - 1) I (3n + 1)

onde n é o número de períodos necessários para que se perca metade dainformação. Esta abordagem não foi utilizada neste trabalho.

3.2 - Estimação de Fatores de Desconto

Utilizaremos, nesta seção, a seguinte notação:

a) modelo para os dados - p(y 18, À);

b) distribuição a priori para 8 - q (8 ) (8 = parâmetros de interesse - tendêndia esazonal); e

c) distribuição a priori para À. h( À) (À = vetor dos fatores de desconto).Para cada coeficiente de 8 adota-se, como distribuição a priori, uma distribuiçãonormal independente com média zero e variância igual a 10000 (priori vaga). Paracada fator de desconto adota-se, como distribuição a pri ori , uma distribuiçãouniforme independente no intervalo [0.05 ; 1].

Pelo teorema de Bayes, então, f (8 Iy, À) oc p(y18 , À) q(8 ). Se há interesse emobter-se a verossimilhança para os fatores de desconto, basta fazer-se a seguinteintegração: .

m(y\ À) = J p(y18 ,À) g(8) d8

Após observar-se y, m(y\ À) faz o papel formal de uma verossimilhança para osfatores de desconto. Dados y e À, pode-se utilizar o nItro de Kalman, comodescrito na Subseção 2.2, para obter-se m(y\À). Como h(À), a distribuição apriori para os fatores de desconto, no nosso artigo, é vaga na região onde m(y\À)assume seus maiores valores, então n( À Iy) oc m(y IÀ). As inferências, a respeito

13


da distribuição a posteriori de À., podem então ser feitas a partir de m(y IÂ). Nestecaso a estimativas clássica e bayesiana dos fatores de desconto são equivalentes.Obter-se o valor de Â que maximiza m(y I Â) é o mesmo que se obter a moda den( Â Iy).

No entanto, os métodos clássico e bayesiano de estimação de 9 são diferentes. Nométodo clássico basta estimar-se 9 condicional no valor de Â que maximiza m(y IÂ). Já no método bayesiano é necessário se fazer a seguinte integração:

f(9 ly) = f k (9 Iy, Â) n(Â1y) dÂ,

onde:

k (9 Iy, Â) = p(y '9, Â) g( 9) / m (y IÂ).

No nosso artigo obtemos esta última integração pelo método de AmostragemPonderada-Reamostragem, apresentado a seguir.

4 - AMOSTRAGEM PONDERADA-REAMOSTRAGEM

Como mencionado anteriormente, adotamos, para cada fator de desconto, comodistribuição a pri ori , distribuições uniformes no intervalo [0.05; 1]. Nãoutilizamos zero, como limite inferior, porque o modelo não está definido para estevalor do fator de desconto.

A Amostragem Ponderada foi conduzida da seguinte forma:

a) para cada fator de desconto (existem seis), é feita uma extração independente(com reposição) de uma distribuição uniforme definida no intervalo [0.05; 1];

b) o procedimento descrito em (a) foi repetido 49.500 vezes;

c) através dos procedimentos (a) e (b) são obtidos 49.500 pontos no espaço (9t6)dos possíveis valores dos fatores de desconto;

d) para cada um dos 49.500 pontos (Âj) é atribuída uma probabilidade 1tj . Sendo:

495001tj =m(y IÂj) I L m(y IÂ;).

;=1

14


Os procedimentos descritos nos itens anteriores permitem obter uma amostra daposteriori de Â, ou seja, dos fatores de desconto. Poderíamos utilizar esta amostrapara realizarmos a integração necessária à obtenção da posteriori de e, ou seja, atendência e os fatores sazonais. No entanto, como descreveremos a seguir, estaintegração pode ser feita de maneira menos custosa utilizando-se os resultados daReamostra [ver, a este respeito, Smith e Gelfand (1992)].

A Reamostragem foi obtida fazendo-se 5.000 extrações (com reposição) daamostra da posteriori de Â. A tendência e o fator sazonal da produção industrial,em cada período t, foram obtidos através da média simples dos seus valoressuavizados (utilizando toda a informação amostraI) obtidos para cada valor de Âpertencente à Reamostra.

Os gráficos das Figuras 1, 2 e 3 apresentam os resultados da amostra da posterioride Â para os 1.986 pontos, no espaço dos fatores de desconto, com maiorprobabilidade, já que o pacote STATGRAPHICS não foi capaz, por falta dememória, de mapear os 49.500 pontos sorteados. O gráfico da Figura 1 apresenta adistribuição a posteriori, dos dois fatores de desconto (tendência e sazonal) para osmeses sem intervenção, quando é feita a integração em relação aos dois outrosfatores de desconto. Os gráficos das Figuras 2 e 3 são similares ao da Figura 1 eapresentam as amostras das distribuições a posteriori dos fatores de desconto dosmeses em que foram feitas intervenções no modelo (86.04 e 90.04).

Os gráficos das Figuras 4, 5 e 6 apresentam os resultados de uma reamostra com1.500 sorteios da amostra ponderada. Novamente, utilizamos no gráfico 1.500sorteios devido às limitações de memória do STATGRAPHICS. No entanto, naobtenção das estimativas finais da tendência e componente sazonal, foramutilizados 5.000 sorteios. O gráfico da Figura 4 apresenta os resultados para osfatores de desconto dos períodos sem intervenção e os gráficos das Figuras 5 e 6os dos períodos de intervenção.

No conjunto de gráficos da Figura 7 apresentamos os histogramas das amostrasdas posterioris marginais dos seis fatores de desconto. Como os fatores dedesconto não são independentemente distribuídos, inferências baseadas emdistribuições marginais podem induzir a erros.

5. RESULTADOS

Utilizando-se os métodos clássico e bayesiano de estimação (este último baseadona moda da amostra da distribuição a posteriori ) obtivemos as seguintes para osfatores de desconto apresentadas na Tabela 1.

15


Tabela 1Estimativas dos fatores de desconto utilizando os métodos clássico e bayesianopara cada componente do modelo para os períodos sem intervenção e.para os doisperíodos de intervenção

Clássico Bayesiano

Tendência Sazonal Tendência Sazonal

Sem intervenção 0.821381 0.788281 0.816396 0.795956Plano Cruzado 0.05 1.00000o 0.11 1723 0.819875Plano Collor 0.05 0.7161406 0.139323 0.434082

Note-se que, em ambos os métodos, a intervenção é bem mais forte nocomponente de tendência com uma redução drástica nos fatores de descontoassociados. Quanto ao componente sazonal, os dois métodos estimam fatores dedesconto menores apenas no Plano Collor, sendo que a redução é maior nométodo bayesiano.

Os resultados para os componentes do modelo (tendência e sazonal) sãoapresentados no conjunto de gráficos da Figura 8. Junto com as estimativasclássica e bayesiana são também apresentados os resultados quando se utiliza oprocedimento XlI-Arima (no Anexo I estão as estimativas do modelo Arimaselecionado). Como se pode observar não há diferença entre o método SIR e o deMáxima Verossimilhança. No entanto, não se rejeita que o Plano Cruzado e oPlano Collor tiveram um impacto significativo no Índice da Produção Industrial.

16


Anexo I

XII Procedure - Seasonal Adjustrnent of - PIND

Conditional Least Squares Estimation

Approx.Parameter Estimate Std ErrorMU 0.06903 0.09669MAU -1.07469 0.02854MA1,2 -0.96446 0.02962MA2,1 0.81031 0.05114ARl,] -1.13328 0.01437ARl,2 -0.99233 0.01427

Constant Estimate = 0.21577

TRatio Lag0.71 o-37.66 ].32.56 215.85 ]2-78.89 ].69.55 2

Variance Estimate = 26.50679Std Error Estimate = 5.14847AIC = 1063.83657*SBC = 1082.75632*Number of Residuals= 173* Does not include log determinant.

Criteria Summary for ModeJ5: (2,1,2) (O. I, I)s, No Transformation

Box-Ljung Chi-square: 29.93 with 19 df Prob= 0.05(Criteria prob > 0.05)Test for over-differencing: sum of MA parameters = 0.8 I(must be < 0.90)MAPE - Last Three Years: 3.28 (Must be < 15.00%)- Last Year: 2.81- Next to Last Year: 4.04- Third from Last Year: 2.99

The SAS System 7515:39 Saturday, August 31, 1996 .

Seasonal Adjustment of - PINO

StabJe Seasonality TestSum of Dgrs.ofSquares Freedom

Between Months 11495.754Error 2670.715 174Total 14]66.469 185

Mean FSquare1] 1045.06915.349

68.087

Probability of a Larger F is < 0.0001

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ANÁLISE DE INTERVENÇÃO VIA ESTIMAÇÃO CLÁSSICA E BAYESIANA DE FATORES DE DESCONTO:UMA APLICAÇÃO PARA O INDICE DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL NO BRASIL

Figura 1Fatores de desconto dos componentes do modelo para os períodos semintervenção. Dentre os 49.500 pontos foram selecionados 1.986 com as maioresprobabilidades

1

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18


Figura 2Fatores de desconto da componente de tendência para os períodos comintervenção. Dentre os 49.500 pontos foram selecionados 1.986 com as maioresprobabilidades

1

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19

ANÁLISE DE INTERVENÇÃO VIA ESTIMAÇÃO CLÁSSICA E BAYESIANA DE FATORES DE DESCONTO:UMA APLICAÇÃO PARA O fNDICE DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL NO BRASIL

Figura 3Fatores de desconto da componente sazonal para os períodos. com intervenção.Dentre os 49.500 pontos foram selecionados os 1.986 com as maioresprobabilidades

1

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20


Figura 4Fatores de desconto dos componentes do modelo para os períodos semintervenção. Dentre os 49.500 pontos foram selecionados 1.500 via amostragemponderada

1

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21


Figura 5Fatores de desconto da componente de tendência para os períodos comintervenção. Dentre os 49.500 pontos foram selecionados 1.500 via amostragemponderada

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22

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• •• 1

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1


Figura 6Fatores de desconto da componente sazonal para os períodos com intervenção.Dentre os 49.500 pontos foram selecionados 1.500 via amostragem ponderada

•••••~ I .•"D

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•••

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I

• 1.2 ••• ••• •••

•••'.2

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ANÁLISE DE INTERVENÇÃO VIA ESTIMAÇÃO CLÁSSICA E BAVESIANA DE FATORES DE DESCONTO:UMA APLICAÇÃO PARA O íNDICE DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL NO BRASIL

Figura 7Histogramas das amostras das posterioris marginais dos fatores de desconto doscomponentes de tendência e sazonalidade e dos períodos de intervenção

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24

ANÁLISE DE INTERVENÇÃO VIA ESTIMAÇÃO CLÁSSICA E BAYESIANA DE FATORES DE DESCONTO:UMA APLICAÇÃO PARA O íNDICE DA PRODtlÇÃO INDUSTRIAL NO BRASIL

Figura 8Componentes de tendência e sazonal suavizados para os anos em que ocorreramintervenções - 1986/90

16.,

(_.. --_ ..... ----)_.~.-nhIN -S1' .•.•

Obs.: Fatores sazonais suavizados.

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(-. -.•.•....•.----)-~ "'.fWV - •• '••••

Obs.: Tendências suavizada.

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PUBLICAÇÕES DO IPEA (TEXTOS)1996/1997

TEXTO PARA DISCUSSÃO. TO

N° 396 - OProcesso da Reforma Tributária, Fernando Rezende, janeiro 1996, 18 p.~ 397 - Gestão da Qualidade: evolução histórica, conceitos básicos e aplicação na educação,Ose Mary Juliano Longo, janeiro 1996, 1454 p.N° 398 - Poverty Studies in Brazil -A Review, Sonia Rocha, janeiro 1996, 20 p.N° 399 - Proposta de um Imposto Ambiental Sobre os Combustíveis liquidos no Brasil, RonaldoSeroa da Motta e Francisco Eduardo Mendes, janeiro 1996, 21 p.N° 400 - A Reestruturação Produtiva nas Empresas Brasileiras e seu Reflexo sobre a Força deTrabalho, por Gênero, Virene Roxo Matesco e Lena Lavinas, janeiro 1996, 33 p.N - 401 - Política de Saúde no Brasil: Diagnóstico e Perspectivas, Maria Elizabeth Barros eoutros, fevereeiro 1996, 123 p.N° 402 - ICMS: Evolução Recente e Gue"a Fiscal, Marcelo Piancastelli e Fernando Perobelli,fevereiro 1966, 31 p ..N° 403 - Indicadores Ambientais no Brasil: Aspectos Ecológicos, de EflCiência e Distributivos,Ronaldo Seroa da Motta, fevereiro 1996, 104 p.N° 404 - Capacidade Tributária dos Estados Brasileiros, 1970/90, Eustáquio José Reis e FernandoA. Blanco, fevereiro 1996, 31 p.N 405 - A Evolução do Sistema Tributário Brasileiro ao Longo do Século: Anotações e Reflexõespara Futuras Reformas, Ricardo Varsano, fevereiro 1996, 34 p.N° 406 - O Processo de Gasto Público do Programa do Livro Didático, Jorge Abrahão de Castro,março 1996,74 p.N° 407 - A Busca da Excelência nos Serviços Públicos: O Caso de Rondonópolis, Rose MaryJuliano Longo e outros, março 1996, 21 p.N° 408 - A Gestão da Qualidde e a Excelência dos Serviços Educationais: Custos e Benefícios desua Implantação Antonio Carlos da R. Xavier, março 1996, 17 p.N° 409 - A Experiência Recente da Política Industrial no Brasil: Uma Avaliação, EduardoAugusto Guimarães, abril 1996, 30 p.N° 410 - O Problema Habitacional no Brasil: Déficit, Financiamento e Perspectivas. José Romeude Vasconcelos e outros, abril 1996, 36 p.N° 411 -Maternidade Darcy Vargas: Excelência no Atendimento ao Binômio Mãe-Filho, FátimaMarra e outros, abril 1996, 20 p.N° 412 -Tarifas, Preços e a Estrutura Industrial dos Insumos Agrícolas: O Caso dos Defensivos(Relatório Final), Jacob Frenkel ,maio 1996, 120 p.N° 413 - A Política Industrial Brasileira: Mudanças e Perspectivas. Flávio Tavares de Lyra, maio1996,21 p.N° 414 - Transformações no Padrão Locacional Industrial: o Caso de Santa Rita do Sapucaí,Fernando S. Perobelli, maio 1996,60 p.N° 415 - Estudo da Função Demanda por Serviços de Saneamento e Estudo da Tarifação doConsumo Residencial, Thompson Almeida Andrade e outros, maio 1996, 61 p.

N0416 -Aspectos Econômicos da Gestão Integrada de Resíduos Sólidos, Larissa Steiner Chermonte outros, maio 1996, 26 p.N0 417 _De Ônus a Bônus: Política Governamental e Reformas Fiscais na Transformação doEstado Brasileiro, Ricardo Varsano, maio 1996, 18 p.N0 418 _ Trade Liberalization and Quality Innovation in Brazilian Autos, Renato Fonseca, maio1996,32 p.N0419 -A Demanda por Moeda no Brasil: 1974/95, Octávio A. F. Tourinho, maio 1996, 19 p.N0420 -Propostas de Reforma do Sistema Tributário Nacional, Fernando Rezende, maio 1996, 26PN0 421 _Elementos para Discussão de uma Política Industrial par o Brasil, Annibal V. Vilela eoutros, maio 1966, 54 p.N0 422 P _ O Processo de Privatização das Empresas Brasileiras, José Coelho Matos Filho eoutros, maio 1996, 28 p.N° 423 - A Política de Importação no Plano Real e a Estrutura de Proteção Efetiva, Hon6rioKume, maio 1996, 23 p.N° 424 _Produto Interno Bruto por Unidade da Federação, Antonio Braz de Oliveira e Silva eoutros, maio 1996, 105 p.N° 425 - O Perfil Regional do Orçamento Geral da União (OGU) 1995 - Lei nO8980/95 (versãopreliminar), Antonio Carlos F. Galvão e outros, junho 1996,64 p.N° 426 - Privatização e Qualidade dos Serviços Públicos de Infra-Estrutura: Controle Social eParticipação do Consumidor, Hamilton Nonato Marques, junho 1996, 41 p.N° 427 - Passos para o Gerenciamento Efetivo de Processos no Setor Público: AplicaçõesPráticas, Fábio Ferreira Batista (coord.) p e outros, junho 1996,53 p.N0 428 _ Ocupação e Escolaridade: Tendências Recentes na Grande São Paulo, Edgard LuizGutierrez Alves e Fábio Veras Soares, junho 1996, 57 p.N° 429 - O Estímulo aos Investimentos Tecnológicos: O Impacto sobre as Empresas Brasileiras,Virene Roxo Matesco e Paulo Tafner, julho 1996, 41 p.N° 430 - O Crescimento Econômico Ótimo em Economias com Inflação, Octavio A. F. Tourinho,julho 1996, 20 p.N° 431 - Gasto Público Federal: Análise da Despesa Não-Financeira, Marcelo Piancastelli eFrancisco Periera, agosto 1996, p ..N° 432 - Impacto dos Financiamentos sobre o Crescimento das Importações Brasileiras:1992/95, Marcelo Nonnenberg, agosto 1996,26 p.N° 433 - The Economics of Biodiversity in Bnil: The Case of Forest Conversion, Ronaldo Seroada Motta, agosto 1996, 24 p.N° 434 - Privatização do Sistema Ferroviário Brasileiro, Sérgio de Azevedo Marques, agosto1996,67 p.N° 435 - O Financiamento do Banco Mundial ao Programa de Apoio ao Pequeno ProdutorRural do Nordeste (PAPP), Ricardo Pereira Soares, setembro 1996,28 p.N° 436 - Reforma da Previdência: Modelo de Opções, Francisco Eduardo Barreto de Oliveira eoutros, setembro 1996, 16 p.N° 437 -A Regulamentação Ambielltal: Instrumentos e Implementação, Sergio Margulis,setembro 1996, 42 p.N° 438 - Tarifação Social no Consumo Residencial de Água, Thompson A. Andrade e Waldir J.de Araújo Lobão, setembro 1996, 62 p.

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N° 439 - Renda e Pobreza: Os Impactos do Pumo Real, Sonia Rocha, setembro 1996, 28 p.N° 440 - Uso de Instrumentos Econômicos na Gestão Ambiental da América Latina e Caribe:Lições e Recomendações, Ronaldo Seroa da Motta e outros, outubro 1996,70 PN° 441 - Distribuição de Renda, Crescimento Endógeno e Política Fiscal: Uma Análise Cross-Section para os Estados Brasileiros, Victor Duarte Lledó, outubro 1996,45 p.N° 442 -Indicadores de Esforço Tecnológico: Comparações e Implicações, Virene Roxo Matesco,outubro 1996, 29 p.N° 443 -Modelos para a Projeção do Consumo Nacional e Regional de Óleo diesel, Ajax R. B.Moreira, outubro 1996, 36 p.N° 444 - Aspectos Institucionais e Regulatórios da Integração de Transportes do Mercosul,Newton de Castro e Phi1ippe Lamy, outubro 1996, 97 p.N° 445 - Liberation, Stabilization and Poverty in Latin America During the 1990's, André Urani,outubro 1996,38 p.N° 446 - Um Modelo de Previsão do PIB, Inflação e Meios de Pagamento, Ajax R. BeBo Moreira,Antonio Fiorêncio, Hedibert Freitas Lopes, novembro 1996, 36 p.N° 447 -A Estrutura a Termo da Taxa de Juros: Uma Síntese, José W. Rossi, novembro 1996,46.n° 448 - A Evolução e Crise da Dívida Pública Estadual, Anna Ozorio de Almeida, novembro1996,44.N° 449 - Estimação de Hiperparâmetros em Modelos de Previsão, Hedibert Freitas Lopes e outros,dezembro 1996, 39 p.N° 450 - Proporcionalidades e Exclusão no Sistema Político-Eleitoral Brasileiro, Paulo Tafner,dezembro 1996, 39 p. ..N° 451 -Imposto de Renda Pessoa Física (IRPF) - redistribuição da carga tributária eelasticidades, Marcelo Piancastelli e outros, dezembro 1996, 33 p.N° 452 - Flexibilidade do Mercado de Trabalho Brasileiro: uma Avaliação Empírica, RicardoPaes de Barros e outros, janeiro 1997, 46 p.N° 453 - A Desigualdade da Pobreza: Estratégias Ocupacionais e Diferenciais por Gênero,Ricardo Paes de Barros e outros, janeiro 1997, 40 p.N° 454 - Bem-Estar, Pobreza e Desigualdade de Renda: Uma Avaliação da Evolução Histórica edas Disparidades, Ricardo Paes de Barros e outros. janeiro 1977, 59 p.N° 455 - A Cost. -Benefit Analysis of Deforestatio/! in the Braziliall Amazon, Lykke E. Andersen,janeiro 1997, 44 p. .N° 456 -Ipeadata (Circulação Interna), Eustáquio J. Reis e outros, janeiro 1997,202 p.N° 457 - É Possível uma Política para o Setor Serviços: Hildete Pereira de Melo e outros, janeiro1997,27 p.N° 458 - As Agências Federais de Crédito e as Prioridades do Governo Federal, José Romeu deVasconcelos, janeiro 1997, 74 p.N° 459 - Em fase de elaboração.N° 460 - Desigualdades Regionais: Indicadores Socieconômicos nos Anos 80, Lenas Lavinas eoutros, fevereiro 1997, 48 p.N° 461 - Problemas da Gestão Ambiental na Vida Real: A Experiência do Rio de Janeiro, SergioMargulis e outros, fevereiro 1997, 27 p.N° 462 - Quality Challge in Braziliall Automobiles, Renato Fonseca, fevereiro de 1997, 49 p.

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N° 463 - The Variance of Injlation and the Stabüity ofthe Demandfor Money in Brazil: ABayesian Approach, Elcyon Caiado Rocha Lima e outros, março 1997,33 p.N° 464 - Análise de Intervenção via Estimação Clássica e Bayesiana de Fatores de Desconto:UmaAplicação para o Indice da Produção Industrial no Brasil, Elcyon Caiado Rocha Lima eoutros, março 1997, 26 p.

RELATÓRIO INTERNO - RI

Coordenação de Política Macroeconômica - CPM

Coordenação de Difusão Técnica e Informações - CDI

Coordenação de Política Social - CPS

Coordenação de Política Setorial - CPSe

Diretoria Executiva

Diretoria de Pesquisa

Diretoria de Políticas Públicas

CADERNO DE ECONOMIA - CE

DOCUMENTO DE POLÍTICA - DP

SÉRIE SEMINÁRIOS*

A Série Seminários tem por objetivo divulgar trabalhos apresentados em seminários promovidospela DIPESIIPEA.N° 01/96 - A Guide to Living Standards Measurement Study Surveys and Their Data Sets,Margararet E. Grosh e Paul Glewwe, março 1996.N° 02/96 - Modelos de Geração de Emprego Aplicados à Economia Brasileira - 1985/95, SheilaNajberg e Solange Paiva Vieira, maio 1995.N° 03/96 - O Impacto da Abertura Comercial sobre o Mercado de Trabalho Brasileiro, RicardoPaes de Barros e outros, junho 1996.N° 04/96 - Gastos Sociais e Pobreza no Brasil, Banco Mundial e Divisão de Operações deRecursos Humanos, julho 1996.N° 05/96 - A Desigualdade da Pobreza: Estratégias Ocupacionais e Diferenciais por Gênero.Ricardo Paes de Barros e outros, julho 1996.

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N° 06/96 - Renda Mínima: Uma Avaliação das Propostas em Debate no Brasil, André Urani,julho 1996.N° 07/96 - Bem-Estar, Pobreza e Desigualdade de Renda: Uma A valiação da Evolução Históricae das Disparidades Regionais, Ricardo Paes de Barros e outros, julho 1996.N° 08/96 - Crescimento Endógeno, Distribuição de Renda e Política Fiscal: Uma análise Cross-Section para os Estados Brasileiros, Victor Duarte Lledó, julho 1996.N° 09/96 -Desemprego Regional no Brasil: Uma Abordagem Empírica, Carlos Henrique Corseuile outros, julho 1996.N° 10/96 - Social Returns to lnvestments in School Quality in Brazil, David Lam e outros, agosto1996.N° 11/96 - Effects of Schooling on Fertility and lnvestment in Children, with Evidence fromBrazil, David Larn, julho 1996.N° 12/96 - Roads to Equality Wealth Distribution Dynamics With Public-Private CapitalComplementary, Francisco H. G. Ferreira, agosto 1996.N° 13/96 - El Régimen de Seguridad Social en Cuba: Problemas y Alternativas de Solución,Maria Cristina Sabourin lovel, agosto de 1996.N° 14/96 - A Estrutura do Desemprego no Brasil, Ricardo Paes de Barros e outros, agosto 1996.N° 15/96 - O Crrescimento dos Serviços no Brasil: Considerações Preliminares, Hildete Pereirade Melo e outros, setembro 1996.N° 17/96- Renda e Pobreza: os Impactos do Plano Real, Sônia Rocha, setembro 1996.N° 18/96 - Growing Aparto'Inequality and Poverty Trends in Brazil in the 1980s, Francisco H. G.Ferreira e Julia A. Litchfield, setembro 1996.N° 19/96 - Determinantes da Pobreza no Brasil, Ricardo Pàes de Barros e outros, setembro 1996.N° 20/96 - Os Determinantes da Desigualdade no Brasil, Ricardo Paes de Barros e RosaneMendonça, setembro 1996.N° 21/96 - A Relação entre Educação e Salários no Brasil, Lauro Ramos e Maria Lucia Vieira,setembro 1996.N° 23/96 - Determinantes da Evolução da Estrutura do Desemprego no Brasil: 1986-1995,Carlos Henrique Corseuil e outros, outubro 1996.N° 24/96 - Heterogeneidade e Desigualdade Salarial no Setor deServiços, Mônica Viegas Andradee outros, outubro 1996.N° 25/96 - O Impacto do Crescimento Econômico e de Reduções no Grau de Desi;-.-.;;;.ldadesobrea Pobreza, Ricardo Paes de Barros e outros, outubro 1996.N° 26/96 - Regulação e Padrões de Reajuste Salarial: UmaAnálise Longitudinal, Marcelo Neri,outubro 1996.N° 27/96 - The Effects of Openness on Industrial Employment in Brazil, Gustavo M. Gonzaga,outubro 1996.N° 28/96 - Crescimento, Desigualdade e Pobreza: O Impacto da Estabilização, Marcelo Neri eoutros, novembro de 1996.N° 29/96 - The Economics of Compliance with Labor Legislation • a theoretical assessment withapplication to Brazilian data, João Carlos Scandiuzzi, novembro 1996.

'Anteriormente chamada de "Seminários sobre estudos sociais e do trabalho".

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SETOR DE DOCUMENTAÇÃO

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Análise deIntervenção viaEstimação Clássica eBayesiana ...repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/2163/1/TD 464.pdf · t TEXTO PARADISCUSSÃO Nº464 Análise deIntervenção