Semana de calmaria nos indicadores do FOCUS

No boletim FOCUS dessa semana, vemos uma estabilidade quase plena nas previsões, refletindo a falta de choques dos últimos dias. A única variação digna de nota é a do IGP, que aumentou de 13.15% para 14.32%, porém esse movimento parece ser apenas parte da escalada do índice que já vem ocorrendo há meses.

As expectativas do IPCA fecharam a semana com média de 5.4% e desvio-padrão de 0.35%. A SELIC continua sendo estimada com mediana de 5.50%, porém houve um aumento de seu desvio-padrão de 0.59% para 0.6%. Ao mesmo tempo, vemos que sua média continua abaixo da mediana, em 5.41%, indicando que há uma minoria no mercado que ainda vê cenários de valores mais baixos para a SELIC no final do ano. Abaixo, o gráfico das variáveis:

A maior expectativa do IGP foi de 20.17% para 19.10%, porém a média das observações tem se mantido consideravelmente acima da mediana (pelo menos 0.2%) há 8 semanas, indicando que há um menor número de observações mais elevado puxando a estimação média para cima.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

____________________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?

Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Os microdados dos CAGED fornecem informações detalhadas a nível de cidade, sexo, raça, nível de instrução, idade, salário e outras sobre os trabalhadores formais do Brasil, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

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.