Summary: | Submitted by Vinicius Vale Pereira (viniciusvale@gmail.com) on 2016-03-01T18:04:06Z
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O título deve estar em letras maiúsculas.
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Não deve constar números romanos.
As páginas anteriores não podem estar numeradas.
Centralizar os títulos Agradecimentos, Resumo e Abstract.
Após ajustes, submeter novamente o trabalho.
Att
on 2016-03-02T00:43:38Z (GMT) === Submitted by Vinicius Vale Pereira (viniciusvale@gmail.com) on 2016-03-02T13:49:51Z
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Por gentileza, colocar o código CDU no canto do lado direito, da ficha catalográfica.
Att on 2016-03-02T16:18:05Z (GMT) === Submitted by Vinicius Vale Pereira (viniciusvale@gmail.com) on 2016-03-02T16:48:39Z
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Previous issue date: 2016-02-03 === O presente trabalho propõe um modelo de previsão simultânea de taxas de câmbio de vários países utilizando a abordagem GVAR e analisa a qualidade destas previsões. Para isso foram utilizados dados de 10 países ou regiões de taxa de câmbio, taxas de juros e nível de preços com frequência mensal entre 2003 e 2015. As previsões foram feitas utilizando janela móvel de 60 meses e avaliadas através da comparação dos erros quadráticos médios contra o benchmark padrão, o random walk, e dos testes de Pesaran e Timmermann e de Diebold e Mariano. Foram feitas previsões out-of-sample para horizontes de 1, 3, 12 e 18 meses. Os resultados mostram que o modelo proposto não consegue superar sistematicamente o random walk, contudo apresenta algum poder de previsão em alguns casos específicos === This paper proposes a model that simultaneously forecasts foreign exchange rate for several countries using the GVAR framework and analyzes the quality of these forecasts. For this purpose, data from 10 countries or regions regarding exchange rates, interest rates and price levels on a monthly basis between 2003 and 2015 was used. The forecasting was performed using a 60 months moving window and the evaluation of these was performed comparing the root mean square errors against the standard benchmark, the random walk, and by Pesaran-Timmermann and Diebold-Mariano Tests. Out-of-sample forecasts were estimated for horizons of 1, 3, 12 and 18 months. The results show that the model cannot systematically outperform the random walk, although it has some predictive power in some specific cases.
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