摘要：Modelos baseados em vetores autoregressivos com parâmetros variantes no tempo e contendo efeitos heterocedásticos, conhecidos como TVP-VAR, são utilizados na previsão da inflação (IPCA), da taxa de juros (SELIC) e do indicador mensal do PIB (IBC-Br) para diversos horizontes. Estratégias de previsão baseadas em seleção e combinação dinâmicas entre diferentes especificações também são utilizadas. As previsões são comparadas com as oriundas de modelos VAR bayesianos, modelos VAR aumentado com fatores e outros modelos competidores através da metodologia model confidence set . Os resultados indicam que a estratégia TVP-VAR é a única que está sempre no conjunto de melhores modelos, independentemente da variável analisada ou do horizonte de previsão escolhido.
关键词：VAR bayesiano;parâmetros variando no tempo;previsão;modelo de estado-espaço
