Comparação da performance preditiva de modelos ARIMA, VAR e VECM em series temporais cointegradas.
Modelos preditivos são ferramentas usadas por cientistas e analistas de mercado para antecipar tendências. A capacidade de predizer um padrão de comportamento futuro traz vantagens competitivas que podem se transformar em políticas públicas de melhor qualidade e desenvolvimento de novos produtos. Apesar dos protocolos de estimação de modelos de previsão estarem claros na literatura econométrica, em áreas de finanças, ciência de dados e de riscos do mercado financeiro é observado um amplo uso de modelos ARIMA em produção para resolver problemas de negócio em séries de dados cointegrados. O objeto de estudo dessa dissertação é comparar a capacidade preditiva de modelos clássicos: (i)ARIMA, (ii) VAR e (iii) VECM em dados cointegrados simulados e validar as performances destes modelos em dados fora da amostra de desenvolvimento.