Modelagem probabilística do índice IGPM12 - Oliveira, Samantha Gouvêa; Batista, Luciano Gonçalves; Barbosa, Eduardo Campana; Emiliano, Paulo César; Lacerda, Maurício Silva; Oliveira, Kamila Andrade de (Sigmae, 2024)
O objetivo desse trabalho foi ajustar uma distribuição aos dados de IGPM12 e estimar a probabilidade deste índice assumir determinados valores que podem ser prejudiciais para pessoas físicas, jurídicas e investidores que possuem compromissos ou ativos financeiros cuja remuneração é atrelada ao IGPM. Para escolher entre as distribuições normal, cauchy, logística e LS t-Student foram analisados o teste de Kolmogorov-Smirnov e o Critério de Informação de Akaike (AIC). O modelo LS t Student com parâmetros média 7,29, desvio-padrão 3,99 e nu 2,20 foi selecionado e com ele estimou-se as probabilidades de interesse. Concluiu-se que o cenário mais provável (p=62%) envolvia um reajuste desse índice entre 0% e 10% para os próximos 12 meses.