Modelagem do índice de preços ao consumidor ampliado brasileiro para produtos farmacêuticos – comparação entre os métodos de suavização exponencial e Box-Jenkins
Modelagem do índice de preços ao consumidor ampliado brasileiro para produtos farmacêuticos - comparação entre os métodos de suavização exponencial e Box-Jenkins
Tipo de documento
Apresentação
Descrição
Resumo apresentado na The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR)
Fonte
ISPOR
Ano de publicação
2011
Referência (Vancouver)
Santos PML, Takemoto MLS, Fernandes RA, Tolentino ACM, Takemoto MMS, Fernandes RRA, Padula AC, Cukier FN, Cruz RB. Modelling the Brazilian extended consumer price index for pharmaceutical products- comparison between exponential smoothing and box-jenkins methods [Internet]. In: ISPOR Europe 2011; Madrid, Spain. Disponível em: https\://www\.ispor.org/heor-resources/presentations-database/presentation/ispor-14th-annual-european-congress/modelling-the-brazilian-extended-consumer-price-index-for-pharmaceutical-products-comparison-between-exponential-smoothing-and-box-jenkins-methods
Objetivos: O Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) para Produtos Farmacêuticos (IPCA-Farmacêuticos) mede as variações nos preços de uma cesta fixa de medicamentos adquiridos por domicílios Brasileiros. Monitorar, modelar e prever o índice é importante porque ajustes para inflação devem ser feitos de acordo com os princípios das boas práticas em análises econômicas em saúde. Além disso, o índice tem um peso importante no cálculo do IPCA Geral, o índice oficial que orienta políticas relacionadas à inflação, e é usado para regular os preços de produtos farmacêuticos. Os objetivos deste estudo são: 1) modelar a série temporal do IPCA-Farmacêuticos durante o período da amostra de 2006 a 2010; e 2) prever a taxa de inflação para o ano de 2011. Métodos: Duas metodologias clássicas de análise de séries temporais foram empregadas: suavização exponencial de Holt-Winters e a abordagem Box-Jenkins. Ambas as metodologias foram comparadas com base em três estatísticas baseadas em medidas de erro: erro quadrático médio, erro percentual absoluto médio e coeficiente U de Theil. O modelo mais ajustado foi escolhido com base na minimização das estatísticas de erro e foi usado para prever o IPCA-Farmacêuticos em 2011. Resultados: Dados mensais do IPCA-Farmacêuticos foram coletados de julho de 2006 a dezembro de 2010 (n=54) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. A série temporal da variação percentual do IPCA-Farmacêuticos foi convertida para números de índice com base em julho de 2006=100. O método aditivo de Holt-Winters foi ajustado e comparado com um modelo SARIMA (0,1,1)x(1,0,0)12 estimado através da abordagem Box-Jenkins. A comparação entre os métodos mostrou uma grande vantagem para a abordagem Box-Jenkins, que minimizou as três medidas de erro. Conclusões: O método Box-Jenkins apresentou melhores resultados em comparação com o método Holt-Winters. A previsão final indicou uma taxa de inflação de 2% para produtos farmacêuticos até o final de 2011, que é inferior à taxa de meta de inflação geral estabelecida pelo governo Brasileiro (2,5-6,5%) e abaixo da taxa média observada nos últimos três anos (4,4%).
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Objetives: The Brazilian Extended Consumer Price Index (IPCA) for Pharmaceutical Products (IPCA-Pharmaceuticals) measures changes in the prices of a fixed basket of medicines purchased by Brazilian households. Monitoring, modeling and prediction of the index are important because adjustments for inflation must be made in accordance with the principles of good practice in health economic analyses. In addition, the index has an important weight in the calculation of the General IPCA, the official index to guide inflation-related policies, and is used to regulate pharmaceutical products prices. The Objetives: of this study are: 1) to model the IPCA-Pharmaceuticals time series during the sample period 2006-2010; and 2) predict the rate of inflation for the year 2011. Methods: Two classical methodologies of time series analysis were employed: Holt-Winters exponential smoothing and the Box-Jenkins approach. Both Methods were compared across three statistics based on errors measures: mean squared error, mean absolute percent error, and Theil's U coefficient. The best fitted model was chosen based on minimizing the error statistics and was used to forecast the IPCA-pharmaceuticals in 2011. Results: Monthly IPCA-Pharmaceuticals data was collected from July 2006 to December 2010 (n=54) from Brazilian Institute of Geography and Statistics. The IPCA-Pharmaceuticals percentage change time series was converted to index number on base July 2006=100. The Holt-Winters additive method was adjusted and compared with a SARIMA (0,1,1)x(1,0,0)12 model estimated through the Box-Jenkins approach. The between-Methods comparison showed a large advantage for the Box-Jenkins, which minimized the three errors measures. Conclusions: The Box-Jenkins method presented better Results as compared to the Holt-Winters method. The final forecasting predicted a 2% inflation rate for pharmaceutical products by the end of 2011, which is lower than the general inflation target rate established by the Brazilian government (2.5-6.5%) and below the observed mean rate in the last three years (4.4%).
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the aid of artificial intelligence.
