Este artigo compara as habilidades preditivas de modelos lineares e não-lineares, com quebras estruturais, nas previsões da taxa de crescimento do PIB real do Brasil. Os modelos com mudanças de regime markovianas, propostos por Hamilton (1989) e generalizados por Lam (1990), são estimados para dados trimestrais de 1975:1 a 2000:2. Os modelos são estimados permitindo quebras estruturais durante os planos Collor. As probabilidades de recessão dos modelos são utilizadas para analisar o ciclo de negócios brasileiro. A capacidade de previsão da taxa de crescimento do PIB fora e dentro da amostra desses modelos é comparada com modelos lineares e com uma regra não-parametrizada. Os resultados indicam que os modelos não-lineares são os que apresentam o melhor desempenho preditivo quando comparados com modelos lineares. A inclusão de quebras estruturais é importante para a representação do ciclo de negócios no Brasil, além de levar a um desempenho de previsão consideravelmente melhor do que os modelos sem intervenção, dentro e fora de amostra.
previsão; ciclo de negócios; não-lineares; quebra estrutural; mudança markoviana
