Um procedimento para prever recessões no Brasil a partir de indicadores antecedentes

O objetivo desse artigo é testar, para o Brasil, uma nova abordagem de previsão que vem sendo proposta por autores oriundos de outros campos de pesquisa, como a física, e que pode ser útil para prever eventos extremos também na economia. O artigo se propõe a tentar detectar períodos de grande aumento das taxas de desemprego no Brasil utilizando duas linhas metodológicas. Com a série de desemprego (de 1985 a 2012) suavizada a partir de splines, visa-se reconhecer, via análise fractal, indícios de uma mudança em sua tendência, a partir do desempenho passado. Utilizando a metodologia de análise discriminante, procurou-se identificar as séries que apresentam co-movimento com a série do desemprego. Concluiu-se que períodos de crescimento do desemprego são, em geral, precedidos em cerca de um ano por melhorias nas relações de troca, aumento das importações e queda dos salários mínimos reais em PPC.The goal of this paper is to test for Brazil a new recession forecasting approach that hasbeen proposed by authors from other research fields, such as physics, which can beuseful for predicting extreme events also in economy. From the unemployment series(1985-2012) smoothed by splines, we first identify through fractal analysis variablesthat present co-movement along the period of analysis. Next, we used discriminantanalysis to identify leading indicators for the unemployment series. We concluded thatunemployment periods are in general preceded by an one year lagged improvementin terms of trade, rises in imports, and by decreases in minimum real wages measuredin terms of in PPP