Inflação de fevereiro ratifica corte de juros

O IBGE divulgou agora há pouco a inflação medida pelo IPCA referente ao mês de fevereiro. Houve variação de 0,25%. No acumulado em 12 meses, a inflação registrou 4,01% de crescimento. O gráfico a seguir, retirado de script exclusivo do nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, ilustra o comportamento da inflação ao longo do tempo.

A abertura do índice pelos 9 grupos mostra que a educação contribuiu com 0,23 p.p. para a inflação de fevereiro, como é típico no mês. O gráfico a seguir ilustra.

Com o resultado, não há qualquer restrição para que o Banco Central evite reduzir a taxa básica de juros na próxima semana. As apostas giram entre 25 e 50 pontos-base.

(*) Isso e muito mais você aprende em nossos Cursos Aplicados de R.

___________

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Como preparar os dados para um modelo preditivo?

Transfer Learning para Previsão de Séries Temporais com o Python

Como usar o Python para tratar e manipular dados financeiros

Outros artigos relacionados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Este exercício analisa a política monetária brasileira utilizando modelos de Markov Switching Regression. O objetivo é identificar diferentes regimes de política monetária e como eles influenciam a taxa Selic, a meta de inflação e o hiato do produto. Usamos a linguagem de programação Python para o processo de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados.

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Janelas Móveis/Deslizantes, ou Rolling Windows, são termos frequentes na análise de séries temporais. Mas o que são e como aplicá-las no Python? Neste tutorial, mostramos como essa ferramenta é essencial para a análise de dados utilizando como exemplo a correlação móvel de ações brasileiras.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.

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!