O Efeito das Crises Econômicas Mundiais na Volatilidade da Produção de Automóveis no Brasil / The Global Economic crises Efects in The volatility of National Production of Automobiles

Leticia Marasca; Adriano Mendonça Souza

<page>

<par>

<line> www4.fsane*.com.br/revista </line>

<line> Rev. FSA, Teresin*, v. 13, n. 6, art. 5, *. 71-90, nov./dez. 2016 </line>

</par>

<par>

<line> O Efeito das Crises Econômicas *undiai* na Volatilidade da Produção de A*t*móveis no *ra*il </line>

<line> The **obal Economic **ises Efects *n The volati*ity o* N*tional Pr*duction of Au**mobi*es </line>

</par>

<par>

<line> Letíci* Mar*sca </line>

<line> Gr*d*ação em *dministração pela U*iv*rsidade Region** *ntegrada *o Alto Uruguai e *as Missõe* </line>

<line> E-mail: letic*amarasca@yahoo.c*m.b* </line>

<line> Adriano Mendon*a Souza </line>

<line> Do*to* em Engen**ria de P*od*ção pela Uni*e**idade Fe*eral de Santa Cat*r*na </line>

<line> Profes*or da Univer*idade Federal de S*nta *aria </line>

</par>

<par>

<row> Endere*o: L*t*cia Maras*a </row>

<row> En*ereço: Endereç*: Universidade Federal de Santa </row>

<row> *aria, Centro de C*ê*c*a* Na*urai* e Ex**as, </row>

<row> Departamento *e *stat*stica. Labo*atório d* *n*lise e </row>

<row> Modelagem Estatí*tica - L*M* - sala 1205-*. *a*pus </row>

<row> *niversi*ário - Camob*. *ep.: 97119-*00 - Sant* Maria, </row>

</column>

<row> *ditor Cie*tífico: T*nny Ke*ley de Ale**ar Rodrig*es </row>

<row> Artigo rece*ido *m *4/08/2016. Última vers*o </row>

<row> *ecebid* em 16/09/**16. Apr*vado em 17/09/2016. </row>

</column>

</par>

<par>

<row> Ende*eço: Ad**ano Mendonça Souza </row>

<row> Ender*ço: Unive*sidade Federal de Santa M*ria, Ce*t*o </row>

<row> de Ciênc*as Natura*s e E*a*as, D*partamento d* </row>

<row> Estatística. Sala 120*-C. Campus U*ive*s*tário - </row>

<row> *amobi. Cep.: 97119-900 - S*nta Maria, R* - Br**il </row>

</column>

<row> Aval*ado pe*o sist*m* Trip*e Review: Desk Revi*w a) </row>

<row> p*lo Editor-Chefe; * b) Double Blind Re*i** </row>

<row> (av*liação ce*a por dois av*lia*ores da área). </row>

<row> *evisão: Gra*atical, Normativa e de Format*çã*. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> Ap*io e financiamento: Agradece*os ao L*ME - L*boratório de Análise e Mod*lagem Esta*íst*ca da Univ*rsidade </line>

<line> Federal de Santa Mari* - UFSM, pelo **paço utilizado, assim como sof*w**es * equipam**tos. </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *. Ma*a**a, A. M. Souza </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> O Brasi* tem </line>

<line> papel de *e*taque </line>

<line> n* consumo e </line>

<line> na produção de a*t*m*veis, sendo </line>

</par>

<par>

<line> produção suj*i** a* d**empenho econ*mico do país. Este e*tu*o tem *omo obje*ivo estim*r </line>

<line> um mod*lo linear de classe geral ARIMA, para pr**er o comportame*to da Série de Produção </line>

<line> Na*i*nal de Au*omóveis e *m *o*elo não linear da classe geral *RCH, para *o*preender os </line>

</par>

<par>

<line> efeitos *e volat*l*dade da série, auxiliando *s fa*ricantes d* </line>

<line> au*omóveis no *aís no </line>

</par>

<par>

<line> plan*jament* d* su* *rod*ç*o. ** dados f*ram *o**tad*s me*s*lmen*e e re*irados do s*t* *a </line>

</par>

<par>

<line> Assoc*ação N*cional **s *abricante* de Veículos Automotores - *NFAVEA, </line>

</par>

<par>

<line> correspondem à fabricaçã* nacional de automóveis, no p*ríodo de janeiro de 1957 até </line>

<line> fever*iro de *016, formando uma Séri* Históric* Nac*onal d* P*oduç*o de Automóveis, com </line>

<line> 710 **ser*ações. A met*dologia empr*gada é da modelagem ARIMA e os modelos </line>

<line> h**erocedásticos AR*H. Com base no modelo a*ustad*, foi possível a rea*ização de previsão </line>

<line> in sample. O *rocess* ger*dor da série é um autore*ressiv* de ordem 1, c*m uma difer*nça </line>

<line> n*cess*ria pa*a tornar a série estaci*nária, com efeito sa*on*l no lag 12, apr*sentando ainda </line>

<line> hete*ocedastici*ade de ordem 1. </line>

<line> P*lavras-chave: P*odução Nacional de **tomóveis. Des*mpenho Econô*ico. Modelo </line>

<line> ARIMA. Mode*o *RCH. </line>

<line> Brazil is feature* on consum*tion and automobi*es p*o**ction, being thi* produ*tion subj*ct </line>

<line> to ec*nomic country\s perfor*an*e. *his *tudy aims *o fit an ARIMA lin*ar *odel *o forecast </line>

</par>

<par>

<line> t*e S*ries *ational *ro*uction of Autom**iles beh**ior and a non-li*e*r model </line>

</par>

<par>

<line> A**H class to unders*a*d the volatility\s effect* of the serie*, helping Braz*lian aut*mobiles </line>

<line> ma*uf*ctu*ers on *lanning thei* produ*tion. Data collecti*n was *on*hly *nd they were *aken </line>

<line> fr*m Ass*c*ação Nacion*l *os *a*rica*tes de Veí*ulos Auto*otores - *NFAVEA\s w*bsite, </line>

</par>

<par>

<line> correspond to </line>

<line> th* national p*oductio* of automobiles in the p**iod from </line>

</par>

<par>

<line> February 2016, </line>

<line> and compose a Histor*cal Series *ation** Pr*duction </line>

<line> of Aut*mobile*, **th </line>

</par>

<par>

<line> 710 *bservat*ons. The methodolo*y is t*e *RIMA mo*e*in* and *eter*s*edastic models </line>

<line> ARCH. Based on the *djusted model, ** was possible the *orecast\s re*liz*tion i* *a*ple. </line>

<line> Series\* generato* process is an au*or*gressive of order 1, with a d*ffe*ence ne*ded to becom* </line>

<line> the statio**ry seri*s, season*l effe*t on the lag 12, and heterocedast*city o* *rder 1. </line>

<line> Keywo*ds: Nat*o*** P*o*ucti*n *f Auto*obiles. Econ*mic *er**rmance. ARI*A Model. </line>

<line> ARCH Model. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teres*na, *. 13, *. 6, art. 5, p. 71-90, nov./dez. 2016 </line>

<line> www4.*sanet.com.br/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O Efeito das Cr*s*s E*onô*icas Mundi*is *a Vo*a**lidade da Prod*ç*o de Automóveis no Br*sil </line>

</par>

<par>

<line> 1 INTRODUÇÃO </line>

</par>

<par>

<line> O *ra*i* tem pap*l de *estaque n* *on*u*o e na produ*ã* de automóveis, poi* </line>

</par>

<par>

<line> pr*****o nacio*al de veículos classif*ca como o 7º maior produtor do mundo em o </line>

</par>

<par>

<line> segundo * *D*C - Minis*ério do D*se*vol*i**nto, In*ú*tria e C**ércio Exte*ior (MDIC, </line>

<line> O setor a*tomotivo t** im*o*tan*e papel no setor in*ustrial e *o Bra*il, este segm**to </line>

</par>

<par>

<line> represen*a 23% do PIB ma*ufatureir*, sen*o </line>

<line> afeta signi**c*tivamente </line>

</par>

<par>

<line> pr*d**ão de di*erso* out*os seto*es no **í* e no mundo. </line>

<line> A **onomi* *este setor tem desac*lerado *os *ltimos an*s, e o que a mantev* </line>

<line> aquecida f*i a isenção d* I*I, e*tím*lo fisca* fund*mental para f**t**ecer se*mento. Em 2009, </line>

</par>

<par>

<line> em q*e a i*enção vigo*ou, as v*n*as **vera* um crescimento histó*ico. </line>

</par>

<par>

<line> *omparativame*t*, nes*e ano, ** mês de feve*eiro d* *016, p**cebeu-se *m* qu*d* de quase </line>

<line> 40%, quando co*parado ao mesmo p**í*do do *no *nte*io*, o que se pode *on*id*rar o p*or </line>

<line> r***ltado de*de 2002, seg*ndo * ANFAVEA - Associação Nacional dos Fabricantes *e </line>

</par>

<par>

<line> Veí*ulos Automotores (ANFAVEA, 20*6). Com a queda </line>

<line> na produç*o e vendas </line>

</par>

<par>

<line> automóve*s, perceb*-se uma perda de com*et**ividad* d* indús*ria </line>

<line> aut*mobilís*ic* b*a*ilei*a </line>

</par>

<par>

<line> em rela*ão a *u*ros p*íses. Um dos princ*pais motivos p*ra is** é a ad**ã*, pel* *overno, *a </line>

</par>

<par>

<line> *olític* de </line>

<line> câmbio flutua*te *, ain*a, a *lta c*rg* </line>

<line> tributária, somada à carência de *inh** d* </line>

</par>

<par>

<line> financiamento *e *xportaçã* *om taxas adequad*s, pois as reg*as de exportaçõ** </line>

<line> existe*te* </line>

</par>

<par>

<line> n* Bras*l onera* ai*d* mais a p*odução, ao invés de *stimul*-*a. </line>

</par>

<par>

<line> Sabe-s* *ue a p*odução de a*t*móveis e*tá sujeita *o desempe*ho *conômico *o país, </line>

</par>

<par>

<line> po*s mui*o* i*sumos so*rem direta*ente * variação de preços na sua orig*m, </line>

</par>

<par>

<line> m*ta*s, en*rgi*, mão de obr* espec*aliz*da, entre outros fatores de menor im*a*to, mas não </line>

<line> men*s importantes. </line>

<line> A o*cilaç** na ec*nomia pode refl*tir *ma osc**ação na produção, d*do a *sto tem-** </line>

</par>

<par>

<line> como objeti*o estimar u* modelo linear </line>

<line> *e *lasse geral *RIM*, p**a prever </line>

</par>

<par>

<line> comportamento mé*io da série *e pro*uç*o e u* modelo não li*ear ** cla*se geral ARCH, </line>

<line> pa*a se com*reen*er os e*e**os de volatilidade da série de produção nac*onal de au*omóveis, </line>

<line> *uxil*ando, com i*s*, os f*bricante* de auto*óv*is no **ís n* planejamen*o de s*a p**dução. </line>

<line> *s*a pesquis* ap*esenta-se estruturada em cinco sessões. Esta p**m*ira sessã* o*erec* </line>

<line> uma sucinta introd*ção. A segunda * terc*i*a se**ã* nos fornece o re**re*cial teór**o *ce*c* </line>

</par>

<par>

<line> das meto*olo*i*s ut*liza*as. A quar*a sess*o apresenta os dados e </line>

<line> *s procediment*s </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, *eresina PI, v. 1*, n. 6, art.5, p. 7*-90, nov./de*. 2016 </line>

<line> ww**.fsanet.com.br/re*ist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Marasca, A. *. Souza </line>

</par>

<par>

<line> metodol*gicos aplic*dos. Na **inta sessão estão as aplicações e discussões e por fim, n* *exta </line>

<line> *ess*o, es*ão as conclusões. </line>

<line> 2 REFERENCI*L TEÓR*CO </line>

<line> 2.1 Metodologia Box e Jenkins </line>

<line> Base*dos *m p*squ*sas *xistent*s, Box e Jenkins (19**) apre***taram u*a </line>

<line> metodologi* *ar* modelos de p*evisão de sé*ies temporais. E* 1926, Yule havia *presentad* </line>

<line> os mo*elos autoregr*ssivos (AR) *, em 1*37 surgiram *s modelos m*dias móveis (MA) c*m </line>

</par>

<par>

<line> Slutzy. *old, *m 1938, provou que os m*delos e*ta**on*rios po*em *er represent*dos </line>

</par>

<par>

<line> modelos autoreg**ssivos e médias móve*s. A *artir disso, Box e Jenkin* traz a *etodolo*ia </line>

<line> *ue contém as té*ni*as de identificação do modelo, a p*steri*r es*i*ação **s parâ*e*ro* e a </line>

</par>

<par>

<line> verifica**o </line>

<line> do modelo </line>

<line> escolhido, *oj* conhecida como metod*l*gia Box e Jenkins </line>

</par>

<par>

<line> A m**odolo*ia Box e Jenkin* é t*mbém con*ecida como *odel*s Autoregressivos </line>

<line> Integrados de Média Móvel (Autoregr*ss*ve In*egrat*d *oving Av*ra*e) ou ainda ARIMA </line>

</par>

<par>

<line> (p,d,*), onde p o **mero de parâmetr*s *utore*ressivos, d é o *úmero de di*erenç*s é </line>

</par>

<par>

<line> neces*árias para tornar * sér*e *st*cionária e q * o *úmero de </line>

<line> *arâmetros médias móv*is </line>

</par>

<par>

<line> serem estimados. A me*od*log*a c*nsiste na c*mbinação *e com*onentes, também </line>

</par>

<par>

<line> conhe*ido* na literatura </line>

<line> como *il*ros: compo*en*e autoregressivo (AR), filtr* de int*gração </line>

</par>

<par>

<line> (I) e componente de médias móv*is (MA), podendo s*r *ti*izados </line>

<line> filtr*s, o* apenas </line>

</par>

<par>

<line> c*mb*nação de algun* dele* (*U**NIERI et al., 2009). A aplicação *estes filtros s* dá em </line>

</par>

<par>

<line> séries temporais, que são o*se*vações c*onológicas, </line>

<line> equidistantes ao lo*go do te*po, a*to </line>

</par>

<par>

<line> corr**aci*nadas en*r* si e que *em *or o*jetivo est*dar o pr*c*ss* ger*dor da série, que b*sca </line>

<line> compreende* o comportamento da variáv*l, *or m*io de um *ode*o que *elhor re*resente *s </line>

</par>

<par>

<line> *aracterísticas da série origin*l. V*r*fic*-se, </line>

<line> assim, se ela p*de ser repres*nt*d* </line>

</par>

<par>

<line> m*del* *ut*regressi*o AR (*), descrito pelos seu* valores passados e pelo **ído branc*, por </line>

<line> um modelo d* méd*** móveis M* (q), o* ainda por um modelo *utoreg*essivo, de m*dia* </line>

<line> móv*is *RMA (p, q), d*scri*o pelos seus valor*s passados e pelos ch*ques al*atóri*s, ou por </line>

<line> um processo mi*to autoregressivo integrad* de médias *óveis ARIMA (p,d,q), qu* é ajustado </line>

</par>

<par>

<line> em *éri*s qu* era* não-estaci**árias, e </line>

<line> se torn*ram estacionárias após * aplicação </line>

</par>

<par>

<line> di*erenças (*ALTER et al., *01*). </line>

</par>

<par>

<line> Os mode*os cita*os podem ser represe*tados pelas equ*ções 1 * 4. </line>

<line> **v. F*A, Te*esin*, *. 13, n. 6, art. 5, p. 71-90, n*v./de*. *016 www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O Efeit* das Crises Econômi*as Mundiais *a Volatili*ade da Produç*o *e Automóv*is no **asil </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> ARIMA </line>

</par>

<par>

</column>

<row> parâmet*o *R; </row>

<row> média do process*; </row>

<row> número *e d*ferenças para torn*r a sé*i* estacionária; </row>

<row> a série ori*in*l; </row>

<row> resídu*s. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> P**a ap*icação dos modelos de Bo* e Jen*i*s, as séries devem ser e*tacio*ária*, </line>

<line> garantindo *u* os **râme*ros *stimados sejam representativos para *oda a *érie. A não </line>

<line> est*ciona*iedade em uma s**ie *emporal é iden*ificada pela pr*sença de movimentos </line>

<line> ascend*ntes ** descendentes na série. No cas* d* sér*e ser e*tacionária, há uma oscil*ção em </line>

<line> tor*o de uma média e vari**cia consta*tes, não se alterando com o tempo, duran*e o período </line>

<line> de análise (MORE*TIN; TOLOI, 2006). </line>

<line> Esta impo*tante condição de esta*ionar*edade pode se* v*r***cad* atr*vés dos t*stes: </line>

<line> teste de raiz unitária de Dickley-Fuller Aum*nt*do - ADF (1979), e o teste Kwi*tk*wski, </line>

<line> Phillips, Schmidt e Shin - **SS (1992). * ***e*atura *o* tra* a importânci* *a utiliza*ão </line>

<line> conj*nta des*es *estes, uma vez q*e um corrobora o resulta*o do ou*ro (*atterson, 2000). </line>

<line> As *éries nã*-e*tacio*árias deverão s*frer transformações para se tornare* </line>

<line> esta*ioná*ias, se*do q*e a primeira *iferenç* (d=1) *plicada na série ger*lmente estabiliza a </line>

<line> médi* (est**ionariedad* de p*imei*a o*d*m), * a se*u*da, (d=2), estabil*za a variânci* </line>

<line> (*staci*nar**dade de segu*da ordem) (S*UZA et al.,2013). De*e se ter *uito c*idado ao se </line>

<line> realizar difere*ç**, pois o exc*sso de *iferenç*s pod* i*cluir erros no modelo, prejud*ca*** o </line>

<line> seu desempenho fin*l. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, *. 1*, n. 6, art.5, p. *1-90, nov./*ez. 201* </line>

<line> w**4.f*anet.com.*r/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Marasca, A. M. *ouza </line>

</par>

<par>

<line> *ara ide*tificação do model* a ser est*mado, observam-s* os grá*i**s correspondent*s </line>

</par>

<par>

<line> à Fun*ã* de Auto Correla*ão (FAC) à *unção de A*to Correlação Par*ial (FACP). O e </line>

</par>

<par>

<line> comportamento </line>

<line> d*ssas funções, além de </line>

<line> indica* qual o filtro de*erá ser *tiliza*o, au*ilia no </line>

</par>

<par>

<line> uso dos *este* d* raízes u*itárias, para confirm*ç*o da est*cion*ri*dade da série (WER*ER; </line>

<line> RIBEIRO, 2003). Ger*dos os *ráficos *a F*C e FACP, pode-se observa* o compor*amen*o </line>

</par>

<par>

<line> *as funçõ*s: quan*o a F*C da série de dados deca* e*po*encialme*te, ch*gando </line>

</par>

<par>

<line> primeiras defas*ge*s, tem-se a ind*c*ção d* um mode*o A*. Ao o*servar a FACP da sér*e, </line>

<line> pode-se perceber * ordem do proce*so, ou a quantidad* de parâmetros * d* modelo estimad*. </line>

</par>

<par>

<line> No caso do mo*elo *stimado se* um MA, **rcebe-se na FAC os lags sig*ificativo* </line>

</par>

<par>

<line> d**inir * quantidade de *arâmetros q do *odelo, e na função FACP, ela deverá d*cair </line>

<line> exponenci*lmente (MORETTIN; TOLOI, 2006). </line>

<line> O erro do modelo, qu* *ons**te na diferença entre o *al** prev*sto e o valor real da </line>

<line> série, também denominado de resíduo, é uma medida e*se*c*al p*ra verificar a *a*idação do </line>

</par>

<par>

<line> *ode*o. A escolha </line>

<line> do melhor modelo se dar* pelo erro apresentado: </line>

<line> quanto *enor o *r*o, </line>

</par>

<par>

<line> *elhor será * </line>

<line> mo*elo. O que se busca, </line>

<line> ne*te momento, </line>

<line> é **contrar *e*íduos com </line>

</par>

<par>

<line> c*ract**ísticas de ruído bra*c*: o erro com média zero, vari*nci* constante e que seja não au*o </line>

<line> cor*elacio*ados ( )) (SO*ZA et al., 2015). </line>

<line> Depois de se chegar a diversos modelos concorrentes, a esc*lha do melhor se dá p*los </line>

<line> cri*ér*os pen*l**ad*res *ayesian Information Criterion - B*C (equ*ção 5) e Akai*e </line>

<line> In*or*a*ion Criterion - AIC (equação 6), q*e te* a *in*miza**o d*s critérios p*nali**dores </line>

<line> c*mo fator *ec*sivo p*ra a definição da escol*a, ** seja, o modelo que *ais *e ajustará * série </line>

<line> original será o mai* pa*ci*onioso: o que apresenta* os menore* valores de *IC e BIC. Ainda </line>

<line> outro critério ut*liza*o é o da *arc*mônia, que con**mpla os m*del*s com menor núm*ro de </line>

<line> parâmetro*. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> * a variân**a do erro; </line>

</par>

<par>

<line> T * o número de observaç*es ut*li*a*as; </line>

<line> n é * nú*ero de parâmetros *stimad**. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, Teres**a, v. 13, n. 6, art. 5, p. 71-*0, n*v./de*. 20*6 </line>

<line> www*.fsa*et.c*m.br/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O E*eito das Crise* Eco*ômicas Mundia*s n* Volatilidade d* Produção *e Automóveis *o *rasil </line>

</par>

<par>

<line> Após a *scolha do modelo qu* melho* se ajusta à base *e dados, devem-se test** as </line>

<line> esta*ísti**s de previs*o com *s te*tes U-T*eil (7), MAPE (8) * EQM (*). Ess*s estatísticas </line>

</par>

<par>

<line> atua* c*mo p*râm**ros d* av*lia*ão quanto à *apa*idade **editi*a dos modelo* peran*e </line>

</par>

<par>

<line> d*d** originais, testa*** o qua*to o métod* *e previsão * melhor, quando comp*rado </line>

</par>

<par>

<line> *re*i*ão ingê*u* (*LIDZIO, 20*9). </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<row> Onde: n é * número de o*servações; </row>

<row> é o valor observad* no ins*ante t; </row>

<row> é o v**or obs*rv*do no instante t+1; </row>

<row> é o erro de previs*o ao quadrado no in**ante t. </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Modelag*m Arch </line>

<line> Ao *justa* os modelo* econométricos, *spera-se que a va**ância dos resí*uos g*r**os </line>

</par>

<par>

<line> s*j* c**sta*te, c** *sso, o princípio d* homocedasticidade é ac**to. Quando isso n*o ocorre e </line>

<line> a va*iância do* resídu*s não é const*nte, ocorre o efeito denom*nado heteroc**asticidade. A </line>

</par>

<par>

<line> presença *e heterocedasticidade </line>

<line> da es*imação do modelo ger* parâmetros não </line>

</par>

<par>

<line> eficien*es, com erros que *ode* afetar *s previsões (VAL, *0**). </line>

<line> Essas série* apresentam variabil*dade (volatilidade) variável ao longo do tempo, ond* </line>

<line> o *alor esperado d*s erros quadr**i*os ) *ão sã* *onstantes. Os modelos *pr*priados </line>

<line> para modelagem ne*te ca*o são os mode*os hete*o*edásticos, que vão além do mode*o </line>

</par>

<par>

<line> pois mode*am * r*síduo qua*rático que fo* *ncont**d* e que possui c*racterísticas </line>

</par>

<par>

<line> de ruído b*a*co (A*ÊDES, 2**8). Na classe dos modelos heteroc*dás*icos, o *rime*ro </line>

<line> Rev. **A, *eresina PI, v. 13, n. 6, art.5, p. 71-90, nov./dez. 201* w*w4.fsanet.*om.br/r*v*sta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Mar*s*a, A. M. Souza </line>

</par>

<par>

<line> modelo des*nvolvido *ara estim*ção da volatilidade f*i pr****to por En*le (1982), </line>

</par>

<par>

<line> deno*ina*o d* ARCH (Autoregressive *ondit**nal Heterocedasti city, ou Mo*elo </line>

<line> Autoregressivo de He**roceda*ticida** C*n*icional), um do* mais uti*izado* a*ua*m*nte. </line>

<line> A ide** principal do mo*el* ARCH é o f*to de que a variância de , no per*odo *e </line>

<line> temp* t, *ep*nde de . Como a vari*b*lidade pod* ser explicad* *ela vol*tilidad* **istente </line>

<line> entr* o* *rro* *riu*dos do modelo de p*ev*são linear, p*de-se observar *ue a variância destes </line>

<line> erro* *ão é con*t*nte *o l*ngo do tempo, mas varia de um pe*íodo para outro, existindo uma </line>

<line> au*o*orrelaçã* na variânc*a dos erros de p*evisão (BOLL**SLEV, 1986; GUJAR*TI, 2000; </line>

<line> VASCONCE*LO*, 2007). </line>

<line> * termo de erro , condicionado à i*f*rmação disponível no período (t-1) seria </line>

<line> *istri*uído conforme * s**uinte notação: </line>

</par>

<par>

<line> sã* *a*âmetros e*plicati*os da variâ*cia do t**mo d* e*ro </line>

<line> (CAMPOS, </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Um m*de*o ARCH(m), em que m deno** a ordem do modelo, e*pressa a variânc*a </line>

<line> condiciona* do mode*o p*ra a média co*dici*nal, como uma funç*o d*s inovações quadráticas </line>

<line> pas*adas (SI*VA; SÁFADI; CASTRO JUNIOR, 2005). </line>

<line> Segundo Moretin (*00*), o m*delo ARCH(m) é definido por: </line>

</par>

<par>

<line> é i.i.d.co* média zero, * </line>

<line> é a vari**cia condicional. </line>

</par>

<par>

<line> Para asse*ur*r que a variânc*a *ondi*io*al seja po*itiva e *racamente </line>

</par>

<par>

<line> es*a*ionária, a* *egui*tes restri*ões paramé*r*cas sã* nec*ssárias: </line>

</par>

<par>

<line> . E, sob a *ondição de e*tac*onariedade, a variância será dada por: </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> R*v. FS*, Teresina, v. 13, n. 6, art. 5, p. 71-90, nov./dez. 2016 </line>

<line> www4.f*anet.com.b*/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O E*e*to das Cr*ses Econômic*s Mundiais ** Volatil*d*de da *rodução de Au*omóveis no Br*sil </line>

</par>

<par>

<line> Na *rática, seguindo o modelo or*ginal de Engle, ass*me-s* qu* </line>

<line> tem distribuição </line>

</par>

<par>

<line> pa*ronizada. Pela própria defin*ç*o, v*lores gr*ndes de </line>

<line> são seguidos </line>

</par>

<par>

<line> po* out*os v*l*res grandes d* sé*ie. Se adm*tirmos **e </line>

</par>

<par>

<line> serão mais pesad** do que as da n*rmal, o que é uma *ropri*dad* característica do modelo; </line>

<line> *o*tanto, * exc*sso de curtose * uma *edida que aux*lia na **ent*f***ção d* pre*e*ça de </line>

<line> *olatilidade (BAYE*, 2008). C*mpos (2007) diz que, se a assimetria é diferente *e zer* e a </line>

</par>

<par>

<line> *urtose é maior q*e três, i*so sign*fic* qu* a série pode </line>

<line> exibir s*nais d* volatilidade e </line>

</par>

<par>

<line> clusters de volatili*ade, isto é, os dados são </line>

<line> agrupado* no ce**ro da distribuição juntamente </line>

</par>

<par>

<line> *om algumas observações nos extremos das caudas. Out*as fontes de co*sulta </line>

</par>

<par>

<line> (20*6), Bu**o (2008), En*ers (1995) e *amilton (1994). </line>

</par>

<par>

<line> 3 METODOLOGIA </line>

</par>

<par>

<line> O banco de </line>

<line> dados </line>

<line> utilizado par* a modelagem f** obti*o no site da Ass*ciação </line>

</par>

<par>

<line> Nacional dos Fabricantes *e Veíc**os Automot*res -A*FAVEA, * *orre*ponde à fabricação </line>

</par>

<par>

<line> *ensal nacion*l de automóveis. O </line>

<line> período de es***o começa em j**eiro de 1957 </line>

</par>

<par>

<line> fever*i*o de 20*6, com reg*st*os mensais da produção d* </line>

<line> automóveis, compreendendo710 </line>

</par>

<par>

<line> ob*ervações. </line>

</par>

<par>

<line> *s eta**s cumpridas par* se chegar ao modelo que melhor se *justa à sér*e são: </line>

<line> Analisar a est*bilidade da sér*e, p**a verificar a n*cessidade, ou não, de di*erenc*á-la, </line>

<line> p*r meio *os testes ADF e KPSS; </line>

</par>

<par>

<line> da série, de *odo a identificar os filtros a *er*m utilizado* </line>

</par>

<par>

<line> (AR, MA, AR*A, ou ARIMA), e suas defa*ag**s; </line>

</par>

<par>

<line> Após ide*ti*icar filtr*, reali*a-se a estimação por meio do *é*od* da Máx*ma * </line>

<line> Verossimil*ança. </line>

</par>

<par>

<line> Finalmente, o**rre * i*vestigaçã* dos *esíduos pel*s critérios penaliza*ore* AIC </line>

</par>

<par>

<line> BIC, defi*indo, a*s*m, o melhor modelo entr* os m*delos concorrentes. As </line>

<line> previs*es se*ão </line>

</par>

<par>

<line> *ealizad*s com o melho* modelo ajusta*o. </line>

</par>

<par>

<line> E*con*rado o melh*r m*d*lo, ut*lizam-se os resíduos quadrát*co* par* mode*a* por </line>

<line> mei* do modelo AR*H, nesta et*pa, as eta*a* similares ** procedimento *a metodologia Box </line>

<line> e *enkins são *til**adas, inclusive a análise *os resíd**s. </line>

<line> O softwa*e *ti*izado p*r* mod*lagem dos dados *oi o EViews 9 S.V. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 13, n. *, art.*, p. 71-90, nov./dez. 2016 </line>

<line> www4.***net.*om.br/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Marasc*, A. *. So*za </line>

</par>

<par>

<line> 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO </line>

</par>

<par>

<line> Os dados coleta*o* para modelagem formam uma s*rie históri*a nac*ona* da produção </line>

<line> de automóvei*, total*zand* 710 obse*vaçõe*, coletadas *ens**ment*. </line>

<line> Com a in*p*çã* g*áfica *a sér*e ori*inal em estudo, na Figur* *, pode-s* p*rceber que </line>

<line> es*a possui *ma tendênci* crescente. *o observar seus picos e val*s, estes *eva* a supor q*e </line>

</par>

<par>

<line> ela a*re*enta uma s*ave sazonalida*e, </line>

<line> que não pode ser con*irma*o apena* visualmente, </line>

</par>

<par>

<line> de*ido ao grande número de ob*ervaçõ** da sé*ie, m*s que será confir**da através da FAC e </line>

<line> FACP. Ao obser*ar a sé*i* original, pode-se perceb** que ela é não-e*tacionária. A partir </line>

<line> disso, torna-se necessá*io aplicar **a diferença, pa*a t**ná-la estacionár*a, conforme Fig*r* </line>

<line> 2, t*rn**do *ossí*el a*sim * estabi*idad* *os parâme*r*s e*timados. </line>

<line> Figur* 1 - P*ssu* uma tendênci* crescente. </line>

</par>

<par>

<line> Figura 1 - Série *istórica da *roduç*o Nacional d* A*tomóve*s </line>

<line> Ainda na Figura 1 * p*ssível observar gra*i*amente * comporta*ento temp*ral d* </line>

<line> *rod*çã* men*a* *e automóveis no Br*sil, esta série apr*senta um comp*rtamen*o </line>

<line> assimétr**o e sinais da presença de vo*atil*dade. *stes f*rtes *inais de assimetri* i*dicam que </line>

</par>

<par>

<line> ess** choques (po*it*vos e negativ*s) tê* i*pac**s sobr* a </line>

<line> série, fato que será comprovado </line>

</par>

<par>

<line> *osteriormen*e com a *t*l*zação da modela*em A**H. P*rcebe-se que esses choques </line>

<line> reper*utem por algum pe*íodo na série, at* *sta se *stabilizar *ov*mente. </line>

<line> Rev. FSA, T*resi*a, v. 13, n. 6, *rt. 5, p. 71-90, nov./dez. *01* www4.fsanet.co*.br/re**sta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> * Efeito d*s Crises E*onôm**as M*ndiais na Volat*lidade da Prod**ão de Autom*veis no Brasil </line>

</par>

<par>

<line> A indústria a*tomob*lí*tica *eve divers*s pe*íodos impor*antes, compo*tos por quedas </line>

<line> ou e*evações *epres*nt**ivas na produção *e a**omóv*is. Alguns acon**cimentos end*genos e </line>

</par>

<par>

<line> exógenos infl*encia*am signi*icativamen*e na produ*ão, serão c*tados e terã* suas *au*as e </line>

<line> a*alisad*s a s**uir. </line>

<line> *e*a a*álise da F*gur* 1, percebe-se q*e a série manteve um crescimento gradual, </line>

</par>

<par>

<line> *erma*ecendo estável, </line>

<line> desde o início *as o***rvações até o </line>

<line> 1980, quando se pode </line>

</par>

<par>

<line> perceber o início da volatilidade v*riável da sé*ie. Ne*te an* (1*80), *ercebe-se, logo </line>

</par>

<par>

<line> início um* queda **usca n* produ*ão e l*go após um novo cresciment*, para, *m 1981, se**ir </line>

<line> o efeito de outra gr*nde q*eda. Este pe*ío*o coincide com o iníci* da crise dos A*os 8* no </line>

<line> pa*s, juntamente com u*a *roca de governos, do go*erno *eisel para o *overno Figue**edo. </line>

</par>

<par>

<line> Uma situação fiscal cr**ica *o Estado e a*nda * cenário *nternacio*al evidenciou </line>

</par>

<par>

<line> v*lnerab*li*ade </line>

<line> da economi* bra*il*i*a c*m a elevaçã* das taxas *e j*ros *ntern*ci*n*is e, </line>

</par>

<par>

<line> como reflexo, teve-se, aqui, uma infl*çã* *om t*n*ência ascendent*. </line>

<line> Após isso, * série d* produção nacional de automóveis se mantém e*tável, até 1985, </line>

<line> ano e* que se percebe out*o grande va*e, *efl*x* de 1984, ano em qu* *cor*eu * ref*rma </line>

<line> monetári* no p*ís, que e**minou a **i*ade de centavos, através da Lei nº 7.214 (SAMOHYL </line>

<line> et al., 20**). Depois des*a que*a de 198*, nota-se uma est*bilizaçã* na *éri*, *té o perí*do de </line>

</par>

<par>

<line> 199*. *os períodos posteriores, a sé*ie segue </line>

<line> instável *om diversos picos e q*eda* t*mbém </line>

</par>

<par>

<line> em 1*91 e 1992, instabilidade esta a**o*iada à *leiç** do Presid*nte d* República Fern***o </line>

<line> C*llor de *el*o, em 19*0, (ano em que oco*reu a **plement*ção do Plano de *sta**liz*ç*o </line>

<line> Ec*nômica, denominado de Plano Collo* I). No *no *eg*inte (19**), a**d* associado a esta </line>

<line> *nstabilidade, oc*r*** a *m*lement*ção do P*ano de Estabilidad* Econômica, de*om*nado de </line>

</par>

<par>

<line> Plano Collor II. Outro mot*vo </line>

<line> desta instabilid*de observada na *é*ie *este </line>

<line> período *oi </line>

</par>

<par>

<line> impeachment d* então Presi*ente d* Repúblic*, *ernando Collo* d* Mell*, oco*rido em 199*. </line>

<line> *e*te ano també* a série se m*nté* e*tá*el,assim c**o a prod*ção de au*om*veis, e pode- </line>

<line> se *ssociar *sta *sta*ilidade *s mudanças favoráveis à e*onomia da é*oca, como a ins*it*ição </line>

<line> da *oeda chamada C*uzeir* Real (C*$), at*av*s da Re*olução n* *010, que o*orreu no ano </line>

</par>

<par>

<line> *e 1993. Pode-se perceber </line>

<line> q*e, n* período *ue se </line>

</par>

<par>

<line> an* d* 199*, t**do-*e con*t**ado *uedas por * *no* seguidos (1998 e 1999), </line>

</par>

<par>

<line> *a*o este qu* *e asso*ia à Cr**e Asiática, </line>

<line> juntamen*e com a desv*lorização *as Moedas </line>

</par>

<par>

<line> Asiát*cas, **orrido um ano antes (1997), e a Crise da R*ss**, com a Decretaçã* da Mor*tória </line>

</par>

<par>

<line> ocorrido *o ano seguinte (1998). No ano ** 1*99, pode-se *isualizar um </line>

</par>

<par>

<line> associ*mos ao* efeitos das </line>

<line> crises f*nancei*a* int*rnacionais sobre a econ*mia *o paí*, que </line>

</par>

<par>

<line> leva*am o R*al (R$) * ser d*svalorizado. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. *SA, Teresina PI, *. 13, n. 6, *rt.5, p. 71-90, nov./*e*. 201* </line>

<line> www4.fsanet.c*m.b*/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Maras*a, A. M. So**a </line>

</par>

<par>

<line> No próximo período, *ercebe-se, grafica*ente, (*igur* 1), um grande cresciment* na </line>

<line> pr*dução de automóveis no *rasil, período es*e *ue vai do an* de 2*00, até * ano *e 2008. </line>

<line> Em *009 ocorr* outra grande qued*, como um reflexo da crise *conô*ica internacion*l </line>

<line> ocorrida em 2008, qu* só começa a s*r *entida *acio*almente *m 2009. *urante os ano* de </line>

<line> 2010 * 2013, pel* inspeção gráfica, (*igur* 1), perc*be-se que a produç*o se mantém est**el, </line>

<line> apresentando u* leve crescimento. O cre*cime*to c*nstante apresentado no período foi uma </line>

<line> tentativa do Governo Fede*al de in*entivar * p*odução de automóveis, fa*il*tando a *ompra d* </line>

<line> autom*v*is pela **dução do Impo*to sobre P*o*utos Ind*strializados (*PI) mas, desde 2014, </line>

<line> ano de **an*iç*o do último man**to do governo d* Presid*nte *uis Iná*io Lula da Silva para </line>

<line> o iní*io d* gove*n* Dilm* R*us*ff, a série vem de*rescendo, permanecendo e* *ue*a até os </line>

<line> Fi*ura 2 - Apresent*-se a sé*ie orig*nal * a sér*e em primeir* di*erença. </line>

</par>

<par>

<line> Fi*ur* 2 - Série o*iginal d* Produ*ão n*cional de au*omó*eis e *é*ie diferenciada </line>

<line> A Série Histór*ca da Produção Nacion*l de *utomóveis tor*ou-se estacionária depois </line>

<line> *a a*licação de uma difere*ça (d=1). Após este perí*do, no ano de 2008, a s*r*e apresenta </line>

<line> i*st*bilidade, o qu* po*e ser encarad* c*mo *m cl*s**r d* volati*idad*, o que é um indicativo </line>

<line> da aplica*ão *e um model* AR*H. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. **, *. 6, **t. 5, p. 7*-9*, nov./dez. *01* </line>

<line> www4.f*anet.*om.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> * *fe*to **s C*ises Econômi*as Mu*di*is na V*latilidade da Produ*ão de Auto*óveis no Brasi* </line>

</par>

<par>

<line> Com o intuito de *erifica* a es*aci*nariedade da série e um possível model*,faz-se </line>

<line> FAC e FACP, conforme Figura *, que, s*g*ndo a metodo*ogia Bo* e Jenk*ns (19*0), escolhe- </line>

<line> s* *ma classe de modelo qu* melhor se ajus*e na repr*sentação do ARIMA (p,*,q). </line>

<line> Figura 3 - FAC e FACP da série o*iginal </line>

</par>

<par>

<line> decai para *ero, mostr*n*o que a série é não </line>

</par>

<par>

<row> e*tacionária , p*ssive*mente, necessit*rá de d*fe*e*ci*çõe* *a** torná-la estaci*nária. Pela </row>

<row> FACP * modelo *ugerido *e**a um autoregressivo. </row>

<row> Para *eterminar o grau de esta*ionar*ed*de da série, aplicam-se os testes ADF e KPSS </row>

<row> conforme Tabela *. </row>

<row> T*bela 1 - Res*lta*os a*resen*a*os *elos te*tes ADF e KPSS </row>

</column>

<par>

<line> KPSSb </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Sér*e 1ª *iferença </line>

</par>

<row> Fonte: El*b*rada pelos autores. </row>

<row> Notas: a V*lores críti*os de Mac*i**on (199*): -3.493.*29 (1%); -2.888.932 (5%) e -2.581.*53 (10%). </row>

<row> * *alores c***icos deKwia*kow*ki-Phillips-*chmidt-Shin(1992, Ta*le 1): 0.739 (1%); 0.463 (5%) e 0.347 (10%). </row>

<row> P*los testes realiza*o*, observa-se que a série é nã* estacionária e* níve* mas, *pós </row>

<row> uma *iferença, a séri* torna-se estacionária com *=*. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> R*v. *S*, Teresina PI, *. 13, n. 6, ***.5, p. 71-*0, nov./dez. *016 </line>

<line> www*.fsane*.com.b*/revi*t* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Ma*asc*, A. M. Souza </line>

</par>

<par>

<line> A escolha pelo melhor mo**lo baseou-se pela minimiz**ão dos critérios penalizadores </line>

<line> (menores valores de AIC e BI*), a*res*ntados nas Tabelas 2, 3, 4 e 5. </line>

<line> Tabe*a 2 - Estimaçã* dos m*delos *on**rrente* para a Sé*ie H*stó*ica da Prod*çã* </line>

<line> Nacional de Au**móveis </line>

<line> SARIMA (1,*,0) - Equação da Média </line>

</par>

<par>

<line> Parâmetro </line>

<line> E*ro padrão </line>

<line> *statística t </line>

<line> p valor </line>

<line> R*í** *ranco </line>

</par>

<par>

<line> Fon*e: Elaborada pelos autor*s. </line>

<line> Tabe*a 3 - Esti*aç*o d*s mode*os co*corre*tes para a Série H*stórica da *r*dução </line>

<line> Nacional de A**omóveis </line>

<line> SARIMA (1,1,1) - Equação da Média </line>

</par>

<par>

<line> Estatística * </line>

<line> p valor </line>

<line> Ruído Branco </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: El*bora*a pelos a***res. </line>

<line> T*bela 4 - Melhor modelo represe*tativ* da Série Histórica da Produção Naci*nal de </line>

<line> Automóveis </line>

<line> SAR*MA (1,1,0) - Eq**ção da Média </line>

</par>

<par>

<line> Parâm*tro </line>

<line> Estatística z </line>

<line> p valor </line>

<line> Ruído Bra*c* </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: El*bo**da *elos a*tores. </line>

<line> Tabela 5 - Melhor modelo *epresenta**vo *a Série H*stórica da Pro*ução N*ci*nal de </line>

<line> ARCH (*,0) - *q*ação da Var*ância </line>

</par>

<par>

<line> Parâmetro </line>

<line> Estatística z </line>

<line> p valor </line>

<line> Ruído Bra**o </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Font*: Elab*rada pelos a*tores. </line>

<line> Ass*m, o melhor mo*el* que representa a série é o mo*elo SARI** (1,1,0) (1,0,0) 12 </line>

<line> - ARCH(*), r*presentado nas Tabela* 4 e 5, ress**ta-se que estes m*delos foram estimados de </line>

<line> forma sim*trica. </line>

<line> Rev. *SA, Ter**ina, v. 13, n. *, art. 5, p. 7*-90, no*./d**. 2016 www4.fsanet.*om.br/*evi*ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O *feito das Cr*s*s *conômicas Mundiai* na Vol**i*idade da Produção de Automóveis no Brasil </line>

</par>

<par>

<line> Nas Tab*las2, 3, 4 e 5 s*o ap*esentados os pa*â*etr** e e*t*tísti*as dos modelos </line>

<line> concorrent*s e do modelo escolhido para rep*esent*r a série q*e, **é* de *p*e*entar em seus </line>

<line> resíduos a* *ara*terís*icas de r*ído branco, *presen*ou ain*a as melhores e*tatísticas para os </line>

<line> crité*ios pena*izado*es AIC e BIC, sendo e*te o melhor mo*elo aj*s*ado. </line>

<line> O m*del* **lhor ajustado * série foi um *odelo auto*egressivo de ordem 1, *om </line>

<line> sazon*lidade n* lag 12, volatilida*e e uma diferença: SARIMA (*,1,0) - A*CH(1). </line>

<line> O modelo s*leci*nado repr*se*ta *ue * produção de automóveis apr*senta u* </line>

<line> comportam*nto auto*egressivo d* ordem 1, onde * mês anterior influenc*a a produção atu*l, </line>

<line> com *ator de inf*uência negat*vo (-0,38*990), m*strando um **clíni* nesta ativ*dade. </line>

</par>

<par>

<line> Tam*ém * *aptado *m efeito </line>

<line> 12 meses, *epresentado pe** parâmetro sazonal, c** </line>

</par>

<par>

<line> parâmetro (0,340276), mantendo-se a*nda p*sitivo, *as com va*or infe*io* * depen*ência </line>

<line> mensal. </line>

</par>

<par>

<line> *m *el*çã* *odelagem ARCH, o parâm*tr* à </line>

<line> que rep*esenta a *ariância *os </line>

</par>

<par>

<line> resídu*s, com parâmetro (0,863214), revela um valor ba*tante </line>

<line> al**, mostrando </line>

</par>

<par>

<line> *ma grande q*eda nos p*óximos *erío*os. Esta instabi*ida** repr*sen*a q*e hav**á mudanças </line>

<line> na média do **ocesso de produção fut*ro. </line>

</par>

<par>

<line> O exame </line>

<line> *os re**duos, *través **s fu*ções de autocorrelação de **tocorrelação, e </line>

</par>

<par>

<line> p*rci*l or*und* do modelo selecionado apresenta-se </line>

<line> *ão autocor**lacionados, *ão </line>

</par>

<par>

<line> apr**en*an** *nformaçõe* adi*ionais ao modelo, co*f*rme pode ser observa** na F*gura *. </line>

<line> *igura * - FAC e FA*P *os resíduos oriundos do mod**o aj*stado </line>

</par>

<par>

<line> Uma vez que as estatísticas d* *al*da*ão do m*delo *o*am **equadas, r*al*zam-*e </line>

<line> prev*sõ*s in sampl*, d* modo a *erif*car o comporta**nto futur* da série, co*forme Figu*a 5. </line>

<line> Rev. FSA, Ter*sina PI, *. 13, n. 6, art.5, p. 71-9*, no*./dez. *016 www4.fsanet.com.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Mara**a, A. M. Souza </line>

</par>

<par>

<line> A P***isão da Série Histó*ica da Pr*dução Naciona* *e Automóv*i* p*d* ser </line>

<line> obs*r*ada na F*g*ra 5 e a*rese*ta-se de acordo com * rea**dade, u*a vez que o paí* está </line>

<line> passando por uma grave cr*se econômica e, frente a e*ta *ealidade, a produção *e automó**is </line>

<line> te**e a continuar *m queda. </line>

<line> Fi*ura * - Previs*o mensal da pr*duç*o nac**n*l de auto*óve*s </line>

</par>

<par>

<line> Par* verificar a ad*quação dos modelos, foi reali*ada * anál*se dos r*síduos, e também </line>

<line> *s estatís*icas d* previsão U-*heil, MAPE e **M. </line>

</par>

<par>

<line> P*r* a est*tística U-*h*il, e*pera-*e que seu* v*lores </line>

<line> *ari*m entre </line>

</par>

<par>

<line> indica*ão de mod*los de previsão ade*uados, e se*s *elhores modelos **o os *ue s* </line>

<line> aproximam *e 0. O *alor e*contrado foi 0,06*909, estando, portanto dentro do *alor </line>

<line> esperado. </line>

<line> O MA*E é a estatística mais utilizada, pois considera o* erro* em term*s percentuai*, </line>

<line> e o *alor da estatístic* gerad* foi 10,99113 e do EQM foi **310,4*. </line>

<line> Na Figura 6, obse*va-se o gráfico *o *omport*mento da volatili*ade *stimada pelo </line>

<line> mode*o linea* - SARIMA(1,1,0) - ARCH(1), onde a volatilida*e da série per***ece </line>

<line> estáv*l, de*de o início d*s observações. Após o* a**s 80, dev*do aos **ontecim*ntos já </line>

<line> me*cion**os a*teriorme*te, **a se torna instável, ma*tend*-se assim até o período *tual. </line>

<line> O va*or do pa*âme*ro no modelo ARCH é ig**l a *,863214, mostrando um alto </line>

<line> valor de volatilidade da série, e a produ*ão nacional de *utomóveis bastante in*tável, </line>

<line> reve*ando uma incert*za f*tu*a neste ramo *e atividade. </line>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. 13, n. 6, art. 5, p. 71-90, n*v./dez. 2016 www4.fsanet.com.br/revist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> * Efeito das Cri**s Ec**ôm*cas Mun*iais na Volatili*ad* da Pr**uç*o de Automó*eis no Br**il </line>

</par>

<par>

<line> *igu*a * - G*áfi*o d* compo*ta*e*to da v*latilidade estimada pelo modelo *inear - </line>

<line> SARIM*(1,1,0) - ARC*(1) </line>

</par>

<par>

<row> Assim, obse*va-se que o *odelo está apto a realizar pr*vi*ões, pois apres*nta *oda* a* </row>

<row> co**ições ne*es*áriaspar* ser um m*delo ade*uado. Verific*-se també* que os va*o*es </row>

<row> previstos *stão dentro do i*terva** de confian*a de 2 de*vios-padrões. Com isso, as de*i*õ*s a </row>

<row> sere* tomadas p*derão se basear em b**es *ientí*ic*s. </row>

</column>

<par>

<line> CONSIDERAÇÕES F*NA*S </line>

<line> O pro**sso g*ra*or da sé*ie é um proce*so a**oregressivo de or*em 1, com uma </line>

</par>

<par>

<line> ne**ssária para *ornar a s*r*e e*tacioná*ia, *o* efeito *azonal n* lag 12, </line>

</par>

<par>

<line> a*res*ntando *inda heterocedasticidade de ord*m 1. </line>

</par>

<par>

<line> C*m o modelo a*usta*o, f*i *ossíve* a *ea*izaç*o </line>

<line> de pr*visões in sample. Neste </line>

</par>

<par>

<line> estudo, verificou-se o comportamento *a *édia c*ndicion*l, represent*do por um *odelo </line>

<line> ARIMA e o comportamento ** variân*ia cond*cional à mé*** d* proces*o, com a utili*ação </line>

<line> d*s modelos auto*egressiv*s condicionais à hete*ocedasti*i*ade - ARCH. </line>

</par>

<par>

<line> A série continua </line>

<line> um decai*ento *as </line>

<line> previsões, com queda. Es*e fat* </line>

</par>

<par>

<line> co*ro*orado pois, a partir de março de 2016, vem oco*rendo qu**as *requentes, sendo *ue </line>

<line> nes*e mesmo mês (*arço d* 2*16), a queda foi em tor*o de 1*%. Desta fo*ma, a m*tod*logia </line>

</par>

<par>

<line> emprega** foi *fi*az e* capta* os mo*im*nto* da </line>

<line> sé*ie. Deixa-se como suges**es </line>

</par>

<par>

<line> estudos futur*s a uti*izaç*o de outras **cnicas d* pre*i**o, ass*m como o em*r*g* *a </line>

<line> meto*olog** à pr*duç*o de autoveículo*. </line>

<line> Rev. FSA, Te*esina P*, v. *3, n. 6, art.*, p. 71-*0, nov./dez. *0*6 www4.fsane*.*om.br/revi*t* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. M*ras*a, A. M. Souza </line>

</par>

<par>

<line> Agradecimentos </line>

</par>

<par>

<line> *g*ad*ce*os ao L*ME - Labor*tór*o de Análise e Mod*lagem Es*atístic* da </line>

<line> Universid*de Fe*er*l de Santa Maria - U*SM, pelo espaço uti**zad*, assim como softwares e </line>

<line> R*FERÊNCIAS </line>

</par>

<par>

<line> ARÊDES, A. F; PERE*RA, M. *. *. Potencialidade d* utilização </line>

<line> de mo*elos de séries </line>

</par>

<par>

<line> *emporais n* previ*ão do p**ço do trig* no estado do Par*ná. R*vista de E*ono**a Ag**cola, </line>

</par>

<par>

<line> *SSOCIAÇ*O NACI*N*L DOS FA****ANTES DE VEÍCU*OS AUTOM*TORE* </line>

</par>

<par>

<line> A*FAVEA D**ponív*l em: http://*ww.anfavea.com.br/tabelas.html. (acesso em ma*ço / </line>

<line> *AYE*, F. M. **e*isão do preço e da vo*a*ilidade de commodities agrícolas, por meio de </line>

</par>

<par>

<line> modelos ARFIMA-GARCH. 83 f. *isse*t*ç*o (Mestr**o *m Engenh*ri* de *r*d*ção) </line>

</par>

<par>

<line> Univer*idade Federal de Santa Maria, Santa Maria. 2008. </line>

</par>

<par>

<line> BOL*ERSLEV, *. G*neralized autoregress*ve condition*l he**r*skedastic*ty. J*urnal of </line>

<line> B**N*, R. *. S. Eco*ometria de Séries *empor*is. 1. ed. São Pau*o: Ce*gage Lea*ning, </line>

<line> CAMPOS, K. C. *nálise *a volati*idade de preços de produtos ag*opec*ários no Bras*l. </line>

<line> **vista *e Economia de Agr*negócio, vol. 5, *. 3, p. 303-327, 2007. </line>

<line> ENDERS, W. Ap*lie* econometric tim* ser*es. *ew York: W*ley, 1995 </line>

<line> GUARNI*RI, J.;SOUZA, *. M.; A*MEI*A, S. G.; SOUZA, *. M.; O*IV*IRA, J. N. D. </line>

<line> Análise do impa*to d* cris* econôm*c* na previsão de produção de *utomóve*s n* merc*d* </line>

</par>

<par>

<line> Brasileiro, via </line>

<line> *odelos Bo* e Jenkins. In: XX*X Enc*ntro Nacional De Eng*nharia De </line>

</par>

<par>

<line> Prod*ção, Enegep. A*ais... Sal*ador, BA, p. 1-14, out. 2*09. </line>

<line> GUJA*ATI, D. *. Econome*ri* Bási*a. Macron Book*, **o Paulo: Pear*on Edu*ation d* </line>

<line> Brasil, 200*. </line>

<line> HAMILTON, J. D. Time ser*es an*lysi*. *rinceton *nive*sity Press, Princeton: NJ, *994. </line>

<line> *IRCHNER, R. *; S*UZA, A. M; *TUM*, E. *. F. A *odela*em como ferramen*a *e </line>

</par>

<par>

<line> gestão. LAJBM Lat*n Amer*can </line>

<line> Journal of Business *ana*ement, vol. *, n. 1,p. 2-2*, </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, *eresina, v. *3, n. 6, art. 5, p. *1-90, nov./dez. 20*6 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> * Efeito d*s C*ises Econômi*as Mundiais na *olatilidade da Produção de Automóveis no Brasi* </line>

</par>

<par>

<line> KLIDZIO, R. Modelos de Pre*isão Aplicados ao Contro*e de Qualidade Com Dados </line>

</par>

<par>

<line> A*tocorrelacio*d*s. 154 f. Disse*t**ão (Mestrado em Engenh*ria de Pr*dução) </line>

</par>

<par>

<line> Universid*d* Fed**al de San*a Ma*ia, Santa *aria. 2009. </line>

</par>

<par>

<line> MINISTÉR*O DO DESENVOL*IM*NTO, **DÚS*R*A * C***RCIO EXTERIO* </line>

</par>

<par>

<line> fevereiro </line>

</par>

<par>

<line> http://ww*.m*ic.**v.*r/sitio/in*erna/inte*n*.p*p?are*=2&men*=32*. </line>

<line> MORET*IN, P. A. Ec*nome**ia F*nanceira. São Paul*, *0*8. </line>

<line> M**ETTIN, P. A; TOL*I, C. *. C. An**is* *e Séries Tempor*is .2. ed.São Pau*o: *dg*rd </line>

<line> PATTERSON, K. An *ntro*uctio* t* A*pl*ed Economet*ics: A Time Series Approach. </line>

<line> Ne* Yor*: St. Martin\s Pre*s, 200*. </line>

<line> SAMOHYL, R. W.;SILVA, W. V.; FIGUEIREDO, J. *.; ARAÚJ*, F. P. O uso d* an*lise de </line>

<line> intervenção em *ér*es temporais Univar*adas: uma apli*ação empírica no merca*o </line>

</par>

<par>

<line> autom*b*lístico brasileiro. *n: XXXIV SBPO </line>

<line> S*m*ósio *rasileiro De P*squisa **erac*on*l, </line>

</par>

<par>

<line> Anais... Ri* de *anei*o, *io d* Ja*eiro, nov. 2002. </line>

<line> SI*V*, W. S; **FADI, THE**A E C**TRO JÚNIOR, L. G. U*a anális* em**rica da </line>

<line> *olati*idade *o retorno de commodities agrícolas utilizando modelos ARC*: os *aso* ** café </line>

<line> e *a soja. Revista de Ec*n**ia e S*c*o*ogia Ru*al, v. *3, n. 1, p. 1-16, *005. </line>

<line> SOUZA, A. M; SOUZA, F. M; ZANI*I, *. R; *EI*HERT, B; LIMA *UNIOR, A. V. </line>

<line> Application* *esi*u*l Con*rol C*arts Ba*ed on V*riable Limits. IJERA Int. Jo*r*al of </line>

<line> En*inee*ing Resear*h an* App*ica*ions, vol. 5, iss*e 5, *art-*, p. 44-50, may *015. </line>

<line> SOU*A, F. *; SOUZA, A. M; MENEZ*S, R. Análise Empí*ica do Número ** </line>

<line> Consumidore* e do Consumo de Energia Elétrica no Rio Grande do Sul **r meio de Modelos </line>

<line> Matemátic*s. Rev*st* Espacios, *ol. 34, vol. 1, 2013. </line>

<line> W*LTER, O. M. F. C. et *l. Previsão de *endas para um modelo de autom*vel popu*ar co* a </line>

<line> metodologia Box e Jen*ins. In: X SEPROS** - Semana De *nge**aria De Pro**ção Sul- </line>

<line> Americana. A*ais... Chile, Sa*tiag*, p. 1-10, *ov. 20*0. </line>

</par>

<par>

<line> WERNER, L; RIB*I*O, *. L. D. </line>

<line> P*evi*ão de demanda: </line>

</par>

<par>

<line> Jenk*ns na ár*a de assistênci* técni** de computadores pessoais. *&* - Ge*tão & Pro*uç*o, </line>

<line> VAL, V. *; CORRÊA, V. P. Volatilidade *os f*uxos *e capit*is do balanço de pagament*s </line>

<line> b*a*i*eiro: uma análise por meio do modelo A*CH (Mo*e*o Auto-Re*ress*vo com </line>

<line> Heterocedast*cidade *ondicional). In: XXXIV E*c*nt** Naciona* De Economia D* Anpec - </line>

<line> Associaçã* *acional Dos Centr** D* Pós-Graduação Em Economia. Anais... 2006. </line>

</par>

<par>

<line> V*SCONCELLO*, R. M. G. Reconstru*ão de espaços de </line>

<line> aeroel*sticos p*r </line>

</par>

<par>

<line> deco*posição *m **lor*s singulares. 127 f. *iss*rtação (Mestrad* *m Aeronaves) - Escola </line>

<line> de Enge*har** *e São C*r*os, Universidade de *ão Pau*o, São C*rlos. 2007. </line>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 13, n. 6, art.5, p. 71-90, nov./dez. 2016 www4.fsanet.c**.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> L. Maras*a, *. M. Souza </line>

</par>

<par>

<row> C*mo Referenciar *st* Art*go, *onforme ABN*: </row>

<row> MARASCA, L; *OUZA, A. M. O E*eito das Cr*ses E*onômicas Mundi*is na Volatilidade da </row>

<row> Produção de Automóve*s n* Bra*il. Rev. FSA, Teresin*, v.13, *.*, art.*, p. 71-90, nov./dez. 2*16. </row>

</column>

<par>

<line> Co*tribuição dos A*tores </line>

<line> *. Marasca </line>

<line> A. M. Souza </line>

</par>

<par>

<line> 1) conce**ão e p*aneja*ento. </line>

</par>

<par>

<line> 2) a*ális* e inter*retação dos dados. </line>

</par>

<par>

<line> 3) el**oraçã* do rascunho ou na rev*são crí*ica d* conteú*o. </line>

</par>

<par>

<line> 4) participação na aprovação d* versão final do manusc*ito. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. *SA, Teresin*, v. 13, n. 6, *rt. 5, p. 71-90, nov./dez. 2016 </line>

<line> *ww4.fsanet.com.br/**vis** </line>

</par>

</page>

</document>

Enlaces refback

No hay ningún enlace refback.

Atribuição (BY): Os licenciados têm o direito de copiar, distribuir, exibir e executar a obra e fazer trabalhos derivados dela, conquanto que deem créditos devidos ao autor ou licenciador, na maneira especificada por estes.
Não Comercial (NC): Os licenciados podem copiar, distribuir, exibir e executar a obra e fazer trabalhos derivados dela, desde que sejam para fins não-comerciais
Sem Derivações (ND): Os licenciados podem copiar, distribuir, exibir e executar apenas cópias exatas da obra, não podendo criar derivações da mesma.

ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)

Nombre de usuario/a
Contraseña
No cerrar sesión