Esse artigo tem tres contribuigoes originais. A primeira e o emprego de uma tecnica superior de interpolagao para o PIB brasileiro em bases trimestrais para afrequencia mensal, metodo este que auxilia no nowcast e na previsaofora da amostra do cres-cimento do PIB de forma integrada Bernanke, Gertler, & Watson (1997) [Systematic monetary policy and the effects of oil price shocks (Brookings Papers in Econo mic Activity No.1)]. A segunda, no espmto de Mariano & Murasawa (2003) [A new coincident index of business cycles based on monthly and quarterly series. Journal of Applied Econometrics, 18(4), 427-443], e a de propor e testar uma mirfade de modelos de interpolagao e de series auxiliares para interpolar o PIB, sendo as ulti mas todas coincidentes ao PIB do ponto de vista dos ciclos de negocios da economia brasileira. Baseados nesses resultados, escolhemos o melhor modelo para estimaro PIB brasileiro em bases mensais. A terceira e a comparagao entre as dentro efora da amostra entre a nossa serie de PIB mensal e um indicador do PIB mensal popularmente utilizado pelo mercado financeiro -o fadice de Atividade Economica do Banco Central (IBC-Br). Nessas comparagoes, notamos que o nosso indicador do PIB mensal nao so segue mais de perto as variagoes do PIB dentro da amostra, como tambem o preve de forma mais precisafora da amostra. O primeiro resultado e esperado, pois impomos a disciplina de que as variagoes trimestrais do PIB mensal devam ser iguais as do PIB trimestral. Porem, impor essa disciplina ao PIB interpolado tambem melhora a previsao fora da amostra do modelo que o contem, algo que a tecnica de interpolagao em si nao poderia garantir, mas que observamos na pratica. Esse resultado aponta na diregao de que talvez a construgao da serie mensal do IBC-Br nao seja muito eficiente, pois requer o armazenamento e acompanhamento de centenas de series mensais, enquanto a construgao do nosso PIB mensal requer apenas o armazenamento e acompanhamento de duas series auxiliares.
This paper has several contributions. The first is to employ a superior interpo lation method that enables to estimate, nowcastandforecast monthly Brazilian GDP for 1980-2012 in an integrated way-see Bernanke, Gertler, & Watson (1997)[Systematic monetary policy and the effects of oil price shocks(Brookings Papers in Economic Activity No.1)]. Second, along the spirit of Mariano & Murasawa (2003) [A new coincident index of business cycles based on monthly and quarterly series.Journal of Applied Econometrics, 18(4), 427-443], we propose and test a myriad of interpolation models and interpolation auxiliary series-all coincident with GDP from a business-cycle dating point of view. Based on these results, we finally choose the most appropriate monthly indicator for Brazilian GDP. Third, this monthly GDP estimate is compared to an economic ac tivity indicator widely used by practitioners in Brazil-the Brazilian Economic Activity Index (IBC-Br). We found that our monthly GDP tracks economic ac tivity better than IBC-Br. This happens by construction, since our state-space approach imposes the restriction (discipline) that our monthly estimate must add up to the quarterly observed series in any given quarter, which may not hold regarding IBC-Br. Moreover, our method has the advantage to be easily im plemented: it only requires conditioning on two observed series for estimation, while estimating IBC-Br requires the availability of hundreds of monthly series. Third, in a nowcasting and forecasting exercise, we illustrate the advantages of our integrated approach. Finally, we compare the chronology of recessions of our monthly estimate with those done elsewhere.