Banca de QUALIFICAÇÃO: BEATRIZ FRANCISCA DA SILVA SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : BEATRIZ FRANCISCA DA SILVA SANTOS
DATA : 07/05/2026
HORA: 14:00
LOCAL: https://teams.microsoft.com/meet/274328401619306?p=X8cHb8P55WkEaFSMHG
TÍTULO:

ANÁLISE PREDITIVA DO INVESTIMENTO ESTRANGEIRO DIRETO NO BRASIL: UMA ABORDAGEM COM SÉRIES TEMPORAIS E MACHINE LEARNING

PALAVRAS-CHAVES:

investimento estrangeiro direto; previsão; séries temporais; SARIMA; Random Forest; XGBoost.

PÁGINAS: 59
RESUMO:

Este trabalho consiste na análise preditiva dos fluxos de investimento estrangeiro direto (IED) no Brasil, A entrada de IED pode influenciar o crescimento, com foco na comparação entre modelos estatísticos de séries temporais e técnicas de aprendizado de máquina. O objetivo central é examinar em que medida a trajetória histórica do IED possui informações suficientes para fins preditivos e, posteriormente, investigar se a inclusão de variáveis macroeconômicas melhora o desempenho dos modelos e enriquece a interpretação econômica dos resultados. Na etapa já concluída, foi realizada uma análise univariada preliminar utilizando dados mensais de IED para o Brasil, compreendendo o período de janeiro de 1995 a dezembro de 2025, o que abrangeu a análise exploratória da série, testes de estacionariedade e de quebra estrutural, bem como a estimação dos modelos SARIMA, Random Forest e XGBoost. Os resultados preliminares sugerem que a série apresenta elevada volatilidade e episódios extremos, o que gera desafios para a previsão baseando-se apenas em sua dinâmica histórica. Os testes ADF e Phillips-Perron rejeitaram a hipótese de raiz unitária em nível, ao passo que o teste global de instabilidade estrutural indicou evidências de alteração ao longo da amostra. Na comparação preditiva, os modelos de machine learning superaram o SARIMA, com Random Forest e XGBoost apresentando melhor desempenho relativo. No entanto, nenhum modelo demonstrou desempenho plenamente robusto diante dos choques mais abruptos. Com base nesses resultados, o projeto avança para a fase multivariada, na qual serão adicionadas variáveis macroeconômicas para verificar se a inclusão desses fatores melhora a precisão das previsões e possibilita uma interpretação econômica mais sólida dos movimentos do IED no Brasil.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1914572 - CAMILA DO CARMO HERMIDA
Interno(a) - 1870794 - ANDERSON MOREIRA ARISTIDES DOS SANTOS
Externo(a) à Instituição - DYEGGO ROCHA GUEDES - UNIFESSPA