A previsão econômica avançou rapidamente, impulsionada por dados mais ricos, melhores algoritmos e avaliações rigorosas. Três práticas melhoram consistentemente a precisão. Primeiro, combine vários modelos, já que as combinações de previsões geralmente superam qualquer modelo em testes fora da amostra, uma descoberta que remonta a Bates e Granger e é confirmada por análises e livros didáticos modernos (visão geral, capítulo do livro didático). Em segundo lugar, selecione preditores sistematicamente usando métodos que protejam contra o sobreajuste. Em terceiro lugar, para transmissão rápida, explore indicadores de alta frequência com métodos de frequência mista, como MIDAS e MF-VAR, que preservam informações que a agregação de tempo joga fora (Ghysels et al., Giannone—Reichlin—Small). Para análise de cenários, previsão condicional em modelos VAR e DSGE seguindo a estrutura bayesiana de Waggoner e Zha permite caminhos hipotéticos limitados por premissas políticas ou macro.

1) Índice

O Indicio é uma plataforma de previsão sem código projetada para economistas que precisam de uma seleção robusta de modelos, ampla cobertura de modelos e análise rápida de cenários. Ele automatiza a seleção de variáveis em grandes conjuntos de dados, avalia um amplo portfólio de modelos econométricos, de séries temporais e de ML e os classifica em conjuntos. Para transmissão imediata, ele suporta modelagem de frequência mista para ingerir indicadores diários e semanais em previsões mensais ou trimestrais. A análise de cenários usa a estrutura de previsão condicional introduzida por Waggoner e Zha, para que você possa condicionar caminhos com base em premissas políticas ou de mercado e gerar distribuições com apenas alguns cliques. O fornecedor relata que os usuários obtêm grandes melhorias no Nowcasting e garante pelo menos 30% de ganhos de precisão com sua seleção e conjuntos automatizados (Visão geral do snowcasting).

Prós:

1. Seleção automatizada de variáveis, além de uma grande biblioteca de modelos com conjuntos ponderados, visando o aumento da precisão.
2. Transmissão rápida de frequência mista com dados de alta frequência e evidências de ganhos consideráveis.
3. Análise de cenários por meio de previsões condicionais de Waggoner—Zha, implementadas por meio de uma interface de usuário fácil de usar.

Contras:

1. Custa mais do que pacotes de código aberto.
2. Você não pode codificar seus próprios modelos, embora possa ajustar as configurações do modelo.
3. Requer uma conexão com a internet.

2) Avaliações

O EViews continua sendo um item básico para macroeconomistas aplicados que precisam de séries temporais e ferramentas econométricas profundas em um ambiente de apontar e clicar. Ele oferece ARIMA/ETS, VAR/VEC, statespace, rotinas bayesianas e regressões MIDAS nativas para que você possa combinar metas trimestrais com indicadores mensais ou diários sem pré-agregação. Lançamentos recentes adicionaram aprimoramentos que fundem o MIDAS com a pesquisa automática no estilo Gets para selecionar preditores de alta frequência relevantes para fluxos de trabalho de transmissão rápida. Esses recursos facilitam o teste de várias especificações, a comparação da precisão e a montagem de uma estratégia de conjunto funcional (Visão geral do EViews MIDAS, Aprimoramentos do EViews 12).

Prós:

1. MIDAS nativo e tratamento de dados de frequência mista para construções práticas de transmissão rápida.
2. Ampla cobertura econométrica, incluindo VAR/VEC e espaço estadual.
3. Comparação de modelos baseada em interface de usuário que suporta fluxos de trabalho em conjunto.

Contras:

1. Ponderação limitada de conjuntos automatizada integrada em comparação com plataformas especializadas.
2. Scripts pesados ou configuração manual são necessários para grades de modelos em grande escala.
3. A colaboração e o controle de versão são menos modernos do que as ferramentas nativas da nuvem.

3) Caixa de ferramentas de econometria do MATLAB (+ caixas de ferramentas da comunidade)

A Caixa de Ferramentas Econométricas do MATLAB fornece um ambiente maduro para VAR/VEC, espaço de estado, VAR bayesiano e previsão restrita ou condicional. Exemplos oficiais mostram como gerar respostas condicionais em VARs, o que sustenta a análise disciplinada de cenários. Para modelagem de frequência mista, os profissionais geralmente usam caixas de ferramentas baseadas em MATLAB, como o pacote de espaço de estado de frequência mista JSS da Brave e coautores ou a caixa de ferramentas MIDAS criada pela Ghysels, permitindo fluxos de trabalho MIDAS e MF-Statspace junto com a pilha de otimização e visualização do MATLAB (exemplo de previsões condicionais, guia de espaço de estados de frequência mista, Caixa de ferramentas MIDAS).

Prós:

1. Ambiente de ponta a ponta para econometria, simulação e análise condicional de cenários.
2. Rico ecossistema de complementos VAR bayesianos e de frequência mista.
3. Ferramentas robustas para automação, reprodutibilidade e visualização.

Contras:

1. Os custos de licenciamento se somam com várias caixas de ferramentas.
2. Os recursos de frequência mista geralmente dependem de complementos ou códigos comunitários.
3. Curva de aprendizado mais acentuada do que as suítes de apontar e clicar.

4) Econometria SAS (SAS/ETS)

O SAS/ETS oferece séries temporais e procedimentos econométricos de nível industrial, incluindo variantes espaciais, UCM, ARIMA/ARIMAX, VAR/MAX e bayesianas. Sua documentação inclui exemplos práticos de previsões condicionais e análise de cenários com o VARMAX, tornando-o adequado para testes hipotéticos e de estresse. Em grandes organizações, as trilhas de governança, agendamento e auditoria do SAS ajudam a mover as previsões do protótipo para a produção (previsões e cenários condicionais em VARMAX, exemplo).

Prós:

1. Fluxos de trabalho de previsão e cenários condicionais integrados para VAR/MAX.
2. Implantação, registro e governança de nível corporativo.
3. Ampla biblioteca para modelos clássicos e espaciais com drivers exógenos.

Contras:

1. Alto custo total de propriedade.
2. Menos flexível para ML de ponta em comparação com ecossistemas Python/R.
3. A experiência de GUI parece ultrapassada em relação às plataformas mais recentes.

5) OxMetrics (PCGive + Autometrics)

A OxMetrics com PCGive se concentra na modelagem econométrica disciplinada. A autometria implementa a abordagem geral a específica para seleção automatizada de variáveis e defasagens, ajudando você a percorrer grandes espaços de modelo e, ao mesmo tempo, preservando o rigor do diagnóstico, uma resposta forte para quais variáveis devem ser incluídas na pergunta do modelo. O PCGive abrange sistemas de equação única e múltipla, VARs, cointegração e muito mais, permitindo que você avalie muitas estruturas e, em seguida, combine ou compare os resultados para estabilizar a precisão (Manual PCGive anotando a integração do Autometrics, Princípios de autometria).

Prós:

1. Seleção automática de variáveis industrializada via Autometrics/GETS.
2. Diagnóstico robusto de especificações incorretas, estabilidade e valores atípicos.
3. Adequado para criar modelos defensáveis que os analistas possam explicar.

Contras:

1. Menos opções e conjuntos de ML prontos para uso.
2. O suporte de frequência mista depende de fluxos de trabalho em vez de módulos dedicados.
3. Ecossistema menor de extensões de terceiros do que o MATLAB/R.

6) Dinar

O Dynare é o principal ambiente de código aberto para modelagem DSGE e macroeconometria bayesiana. Ele oferece suporte à previsão condicional e à análise de cenários, restringindo os caminhos de variáveis ou choques selecionados, o que é ideal para simulações de políticas e exercícios de orientação futura. Os economistas podem integrar elementos DSGE e BVAR para comparar projeções consistentes em teoria com alternativas baseadas em dados e até mesmo combiná-las para estabilizar a precisão (Manual do Dynare: previsão).

Prós:

1. Fluxos de trabalho DSGE e bayesianos de última geração para cenários de nível de políticas.
2. Código aberto, com uma grande base de usuários acadêmicos e do banco central.
3. Flexível para caminhos restritos e simulações de choque múltiplo.

Contras:

1. Curva de aprendizado íngreme e fluxo de trabalho que prioriza o código.
2. GUI e relatórios limitados em comparação com suítes comerciais.
3. Frequência mista tratada indiretamente por meio de configurações personalizadas de espaço de estado.

7) Estatísticas

O Stata é uma bancada de trabalho econométrica versátil com cobertura sólida de séries temporais, incluindo VAR/VECM e VARs bayesianos para previsão de várias variáveis. Ele suporta fluxos de trabalho de previsão dinâmicos e bayesianos e se integra facilmente a scripts reproduzíveis para backtesting e avaliação robustos. Para análise de cenários, você pode condicionar previsões por meio da estrutura do modelo e caminhos exógenos e aproveitar a cadeia de ferramentas bayesiana para quantificação de incertezas (Previsão bayesiana do VAR no Stata).

Prós:

1. Fluxos de trabalho confiáveis de VAR/VEC e VAR bayesiano com análise de incerteza.
2. Gerenciamento de dados robusto e pipelines de do-file reproduzíveis.
3. Boa documentação e suporte da comunidade.

Contras:

1. Nenhum módulo MIDAS nativo pronto para uso para transmissão rápida de frequência mista.
2. Menos utilitários de conjunto automatizados prontos para uso.
3. Visualização e painéis menos modernos do que plataformas especializadas.

8) Ecossistema R (midasr, vars, BVAR e mais)

O R oferece a melhor pilha de código aberto da categoria para previsão econômica. O midasr o pacote implementa MIDAS e U-MIDAS para transmissão rápida de frequência mista, vars fornece ao VAR/SVAR/VECM previsões e IRFs, e BVAR suporta VARs bayesianos com métodos de análise de cenários. Combinado com pacotes de empilhamento, você pode criar grandes grades de modelos, realizar seleção de variáveis e agrupar modelos clássicos e de ML. É poderoso, extensível e pronto para produção com a engenharia certa (artigo midasr JSS, manual de carros CRAN, Manual do BVAR CRAN).

Prós:

1. Transmissão rápida de frequência mista de primeira classe com MIDAS/U-MIDAS.
2. Ampla cobertura econométrica, além de bibliotecas modernas de ML e empilhamento.
3. Menor custo e maior extensibilidade por meio de pacotes.

Contras:

1. Com muitos códigos, requer engenharia para governança e MLOPs.
2. A qualidade varia entre os pacotes, aumentando a sobrecarga de validação.
3. Não há um único fornecedor de suporte, a menos que você o contrate.

Por que esses recursos são importantes no momento

• Seleção variável que escala
  A seleção de variáveis bayesianas, a pesquisa gradual, a penalização e a triagem baseada em fatores reduzem os falsos positivos e estabilizam o erro fora da amostra quando o conjunto de preditores candidatos é grande (Indicio: seleção de variáveis).
• Montar em modelos individuais
  Décadas de evidências mostram que as combinações normalmente superam as especificações individuais em todas as condições, reduzindo a variância e o risco do modelo (Revisão de 50 anos, nota de livro didático).
• Frequência mista para transmissão
  O MIDAS e o MF-VAR usam todos os sinais diários ou semanais oportunos sem agregação que destrói informações, e trabalhos recentes mostram ganhos materiais de precisão na prática (Ghysels et al., Aplicações do BCE, Fed de Cleveland 2024).
• Análise de cenários baseada em princípios
  As previsões condicionais seguindo a estrutura Waggoner—Zha permitem que você imponha caminhos futuros flexíveis ou rígidos e gere distribuições para a formulação de políticas hipotéticas (Waggoner e Zha, Cenários de grandes variáveis do BCE).

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