Métodos de previsão para a taxa de desemprego mensal: uma análise de séries temporais (REVISTA DE ECONOMIA DA UEG, 2017)
O presente trabalho tem como objetivo prever a taxa de desemprego mensal no Brasil. Utilizam-se algoritmos de alisamento exponencial e modelos estocásticos para tal. O algoritmo que melhor representa o processo gerador de dados é um Holt-Winters com tendência multiplicativa atenuada e com sazonalidade multiplicativa. Os modelos estocásticos que se destacaram foram o SARIMA (3, 0, 1)(2, 0, 1) e o SARIMAX (4, 0, 2)(2, 0, 2) que inclui a taxa de inflação como regressor.
Keywords: Desemprego; Algoritmo de alisamento exponencial; Série Temporal.