Introdução

As condições financeiras desempenham um papel central na transmissão da política monetária e na atividade econômica. Elas refletem o custo e a disponibilidade de financiamento para famílias e empresas, influenciando decisões de consumo e investimento. Para mensurar esse conceito abstrato, bancos centrais e instituições financeiras utilizam o Índice de Condições Financeiras (ICF), uma métrica sintética que agrega diversas variáveis de mercado.

Este exercício tem como objetivo replicar a metodologia do Banco Central do Brasil (BCB) para a construção do ICF, conforme detalhado no Boxe 5 do Relatório de Inflação de Dezembro de 2022 e no Estudo Especial nº 76. Utilizando a linguagem Python, desenvolvemos um pipeline completo de dados para coletar, processar e modelar indicadores financeiros locais e globais, culminando na extração de um índice comum via Análise de Componentes Principais (PCA).

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O Poder do Python na Análise Macrofinanceira

A execução deste estudo demonstra a versatilidade do ecossistema Python para a análise econômica avançada. O código desenvolvido ilustra como a linguagem permite integrar fontes de dados heterogêneas e aplicar técnicas estatísticas robustas de forma eficiente:

1. Coleta: Integração simultânea com APIs do Banco Central (SGS e Expectativas), FRED (Federal Reserve Economic Data) e Yahoo Finance, além de scraping de dados do Tesouro Direto.
2. Tratamento de Séries Temporais: Manipulação avançada de datas, preenchimento de falhas (forward fill), remoção de tendências (detrending) e padronização (z-score) de variáveis com diferentes unidades e periodicidades.
3. Modelagem Estatística: Aplicação de Análise de Componentes Principais (PCA) para redução de dimensionalidade e extração de fatores latentes.
4. Visualização de Dados: Criação de gráficos comparativos de alta qualidade para validar os resultados frente aos dados oficiais.

Metodologia e Dados

A construção do ICF parte da premissa de que as condições financeiras constituem um fator comum não observável, que afeta simultaneamente diferentes classes de ativos e preços financeiros. Essa ideia é amplamente utilizada na literatura e fundamenta a metodologia adotada pelo Banco Central do Brasil (BCB) em seus Boxe e Estudos Especiais.

Neste artigo, seguimos a metodologia proposta pelo BCB, porém introduzimos adaptações com o objetivo de garantir total reprodutibilidade do indicador utilizando exclusivamente dados obtidos via APIs públicas, acessíveis diretamente em Python. Essas modificações são necessárias porque algumas variáveis utilizadas pelo BCB não possuem acesso público automatizado.

Em particular, variáveis como o swap x DI Pré de 1 e 5 anos, CDS do Brasil (5 anos), Índice CRB e taxas de juros de economias avançadas em múltiplas maturidades foram excluídas ou substituídas por proxies economicamente equivalentes, disponíveis em bases públicas. Essa substituição busca preservar a interpretação econômica do indicador, ainda que com pequenas diferenças em relação à cesta original do BCB.

Como consequência direta das bases de dados utilizadas, o indicador aqui construído possui frequência mensal, diferentemente do ICF diário divulgado pelo BCB. Essa limitação decorre da própria natureza das séries disponíveis publicamente. Ressalte-se que seria possível obter dados de maior frequência por meio de bases pagas ou via download manual de sites como o Investing.com; no entanto, esse procedimento não foi o adotado, a fim de manter a automação completa do processo, sem qualquer intervenção humana.

Apesar dessas restrições, o indicador resultante apresenta elevada aderência ao ICF oficial do BCB, tanto em termos de dinâmica quanto de interpretação econômica, o que reforça a robustez da metodologia e das proxies utilizadas. A seguir, apresentamos o conjunto de variáveis empregadas na construção do ICF reproduzível.

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