A influência do TOP5 nas expectativas do boletim Focus

O boletim Focus divulgado agora há pouco trouxe correção importante na taxa básica de juros esperada pelo mercado para o fim de 2020. Antes estacionada em 4,5%, agora há a expectativa de mais um corte de 25 pontos-base, em linha com o que era esperado pelo grupo TOP 5 Médio Prazo desde o início de dezembro. De fato, como pode ser visto no gráfico abaixo, há uma correlação positiva entre as expectativas.

Através de testes estatísticos, que são ensinados no nosso Curso de Séries Temporais usando o R, inclusive, é possível mostrar que essa correlação é também uma causalidade, no sentido das expectativas do TOP5 para as expectativas do Focus. Ou seja, o grupo TOP5 influencia as expectativas dos demais agentes.

Em relação às demais variáveis, houve também correção na inflação esperada - de 3,56% para 3,47% - e no câmbio - de 4,05 R$/US$ para 4,10 R$/US$.

A semana, por fim, é marcada pela divulgação da taxa de desemprego medida pela PNAD Contínua na sexta-feira.

_______________



(***) Uma apresentação em RMarkdown do boletim Focus está disponível aqui.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

O que é um Vector Database e como criar um com LangChain

Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.

Automatizando a Construção de Códigos em Python com LangGraph

Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.

Análise de Dados com REPL Tool e LLM usando LangGraph

Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.