Modelagem probabilística do índice IPCA12

Autores/as

  • Luciano Gonçalves Batista Doutorando no programa de Estatística Aplicada e Biometria - Departamento de Estatística (DET/UFV) https://orcid.org/0000-0001-5785-1568
  • Samantha Gouvêa Oliveira Doutoranda no programa de Estatística Aplicada e Biometria - Departamento de Estatística (DET/UFV)
  • Eduardo Campana Barbosa Docente do Departamento de Estatística (DET/UFV)
  • Paulo César Emiliano Docente do Departamento de Estatística (DET/UFV) https://orcid.org/0000-0002-1314-9002
  • Maurício Silva Lacerda Docente do Departamento de Apoio ao Ensino - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Rondônia (DAPE/IFRO) https://orcid.org/0000-0003-1209-3956
  • Kamila Andrade de Oliveira Docente do Departamento de Engenharia Agrícola, Campus Chapadinha (DEA/UFMA). https://orcid.org/0000-0002-6401-4132

Palabras clave:

Assimetria, curtose, máxima verossimilhança

Resumen

O objetivo desse trabalho foi ajustar uma distribuição aos dados de IPCA12 e estimar a probabilidade deste índice permanecer dentro dos limites de confiança estabelecidos pelo Banco Central do Brasil para o ano de 2024, que são de 3% +- 1,5%. Para escolher entre as distribuições log-normal, gama e Weibull foram analisados o teste de Kolmogorov-Smirnov e o Critério de Informação de Akaike (AIC). O modelo gama com parâmetros alfa 5,81 e beta 1,09 foi selecionado e com ele estimou-se que a probabilidade do verdadeiro valor do IPCA permanecer dentro do intervalo de confiança estabelecido pelo BC para o ano 2024 seria de 25,45%. Adicionalmente, mantendo-se fixa a margem de +-1,5%, foi possível concluir que o valor ou a meta do IPCA que maximizaria a cobertura do intervalo deveria ser de 5,4% ao invés de 3%. Mais especificamente: P(5,4% - 1,5% <= IPCA12 <= 5,4% + 1,5%) = 45,94%.

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Publicado

21-08-2024

Cómo citar

Batista, L. G., Oliveira, S. G., Barbosa, E. C., Emiliano, P. C., Lacerda, M. S., & Oliveira, K. A. de. (2024). Modelagem probabilística do índice IPCA12. Sigmae, 13(2), 33–44. Recuperado a partir de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2359

Número

Sección

Applied Statistics