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Título: Desagregação temporal de sucessões cronológicas: uma aplicação à trimestralização do consumo privado e da formação bruta de capital fixo Caboverdianos
Autor: Santos, Sara Emília de Figueiredo
Orientador: Pinheiro, Maximiano
Palavras-chave: Contas Nacionais
Desagregação Temporal
Análise Factorial
Componentes Principais
Missing Values
Algoritmo Expectation Maximization (EM)
National Accounts
Temporal Disaggregation
Factorial Analysis
Principal Components
Missing Values
Expectation Maximization (EM) Algorithm
Data de Defesa: Mai-2009
Editora: Instituto Superior de Economia e Gestão
Citação: Santos, Sara Emília de Figueiredo. 2009. "Desagregação temporal de sucessões cronológicas: uma aplicação à trimestralização do consumo privado e da formação bruta de capital fixo Caboverdianos". Dissertação de Mestrado. Universidade Técnica de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.
Resumo: Em Cabo-Verde, não existem Contas Nacionais numa base trimestral, que sejam consistentes para a economia caboverdiana e que sejam de acesso público. Esta situação dificulta a realização de estudos sobre a economia caboverdiana com base em dados trimestrais. Neste trabalho, procura-se trimestralizar o Consumo Privado e a Formação Bruta de Capital Fixo (FBCF), dois dos principais agregados das Contas Nacionais Anuais de Cabo-Verde, com base em técnicas de desagregação temporal com recurso a indicadores associados. Dado o elevado número de indicadores associados e o problema de escassez de graus de liberdade em virtude da reduzida dimensão da amostra (apenas 10 anos, cobrindo o período de 1998:1 a 2007:4), procura-se utilizar o Modelo de Análise Factorial Aproximado, de forma a modelar-se a covariabilidade das séries em termos de um número relativamente pequeno de factores latentes não observados e que reúna a informação de todos os potenciais indicadores. Além de um problema de escassez de graus de liberdade, o presente trabalho vai debruçar-se ainda sobre um problema de Missing Values e de outliers em algumas séries utilizando-se, como um meio de solucionar este problema, o Algoritmo "Expectation Maximization" (EM) na versão de Stock e Watson para a análise factorial. Apesar das limitações com que se deparou, os resultados encontrados foram em geral satisfatórios. As diferenças entre as séries trimestrais estimadas e as correspondentes séries anuais das contas nacionais foram em geral mínimas, reflectindo o facto dos valores anuais de referência estarem relativamente próximos dos valores anuais implícitos nos valores trimestrais.
Cape Verde doesn't have quarterly national accounts, which would be accessible for everyone. This imposes difficulties in making studies about Cape Verdean economy based on quarterly data. In this paper, we disaggregate the Private Consumption and Gross Fixed Capital Formation (GFCF), two of the main aggregates of Annual National Accounts of Cape Verde, based on techniques for temporal disaggregation, using indicators as proxies. Given the large number of indicators using as proxies and the lack of degrees of freedom because of small sample size (only 10 years, covering the period from 1998:1 to 2007:4), we use the approximate factor analysis model in order to model the co-variability of the series in terms of a relatively small number of non observed latent factors which collects information from all potential indicators. Besides the lack of degrees of freedom, this paper will focus on the problem of Missing Values and outliers in some series, using the algorithm "Expectation Maximization" (EM) version of Stock and Watson for the factor analysis to solve this problem. Despite the limitations found, the results were generally satisfactory. The differences between the estimated quarterly series and the corresponding series of annual national accounts were generally minimal, reflecting the fact that the annual values of reference are relatively close to the annual values implicit in the quarterly figures.
Descrição: Mestrado em Econometria Aplicada e Previsão
URI: http://hdl.handle.net/10400.5/926
Aparece nas colecções:BISEG - Dissertações de Mestrado / Master Thesis
DM - Dissertações de Mestrado / Master Thesis

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