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Como incorporar mudanças climáticas na previsão da inflação?

Será que o El Niño impacta o preço do feijão com arroz no prato dos brasileiros? Para responder esta pergunta estimamos um modelo VAR(p) utilizando dados do Oceanic Niño Index (ONI), investigamos a decomposição histórica dos choques estruturais e incorporamos o indicador de impacto climático nas previsões da inflação.

Como investigar a surpresa inflacionária usando a linguagem de programação R

Neste exercício, mostramos como usar a linguagem de programação R para construir um modelo econométrico que explica os fatores que levaram os agentes do mercado financeiro a errar suas previsões sobre a inflação no Brasil.

Ancoragem de Expectativas da Inflação no Brasil: uma avaliação utilizando a linguagem de programação R

Expectativas ancoradas significam que a inflação permanece próxima da meta mesmo após choques relevantes, tornando menos custosa a atuação do Banco Central no combate a pressões inflacionárias. Neste exercício, analisamos diferentes medidas para avaliar a ancoragem das expectativas no Brasil, utilizando a linguagem de programação R como ferramenta para a construção desse exercício, realizando a coleta, tratamento, cálculos e visualização dos resultados.

Como fazer previsões para a inflação desagregada medida pelo IPCA?

Neste artigo investigamos se a previsão desagregada da inflação é capaz de gerar previsões mais acuradas do que a previsão agregada. Utilizamos o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) como medida de interesse, aplicando um modelo simples e um modelo de passeio aleatório para comparação. Todo o processo pode ser feito de maneira automatizada utilizando a linguagem de programação R.

Qual o melhor modelo para prever a inflação medida pelo IPCA?

Neste exercício, testamos 18 modelos diferentes com um conjunto fixo de regressores para previsão da taxa de inflação, medida pelo IPCA. Implementamos o método da validação cruzada, visando obter resultados robustos para comparação de métricas de performance. Apresentamos os resultados gerais e desagregados por horizontes de previsão, além de automatizar todo o processo utilizando a linguagem Python.

Investigando a precedência temporal entre o IPCA e as expectativas do IPCA no Boletim Focus usando o R

Neste exercício, buscamos aprofundar a compreensão da dinâmica entre a taxa do IPCA e as expectativas dos agentes econômicos no Brasil, com foco em identificar a direção da precedência temporal entre essas variáveis. O objetivo é entender se as expectativas do IPCA influenciam a taxa do IPCA efetiva ou se o movimento da taxa do IPCA corrente molda as expectativas do mercado.

Investigando a precedência temporal entre a Taxa de Câmbio e as expectativas da Taxa de Câmbio no Boletim Focus usando o R

Neste exercício, buscamos aprofundar a compreensão da dinâmica entre a taxa de câmbio e as expectativas dos agentes econômicos no Brasil, com foco em identificar a direção da precedência temporal entre essas variáveis. O objetivo é entender se as expectativas de câmbio influenciam a taxa de câmbio efetiva ou se o movimento da taxa de câmbio corrente molda as expectativas do mercado.

Investigando a precedência temporal entre a taxa Selic e as expectativas da Selic no Boletim Focus usando o R

Neste exercício, aprofundamos a compreensão da dinâmica entre a taxa Selic e as expectativas dos agentes econômicos no Brasil ao identificar a direção da precedência temporal da relação entre as duas variáveis. A análise engloba desde a coleta e tratamento dos dados até a visualização e análise econométrica, culminando na avaliação da causalidade de Granger e na interpretação dos resultados.

Como analisar o sentimento dos textos do COPOM no Python?

Neste exercício construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, implementamos todas as etapas necessárias, desde web scraping e pré-processamento das atas do Comitê de Política Monetária do Banco Central (COPOM), até a criação de tokens e a classificação do sentimento implícito nos textos.

Como importar os textos do COPOM para análise de sentimentos no Python?

Os textos divulgados pelo COPOM, sejam os comunicados ou atas, são o ponto de partida para diversos tipos de análises quantitativas, como a análise de sentimentos, e qualitativas, como uma análise de cenário econômico. Neste artigo, mostramos como coletar estes textos de forma automatizada usando web scrapping e Python.

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