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Categoria: Macroeconometria

  • Econometria e Previsão,Macroeconometria,Macroeconomia e Conjuntura

Modelos DSGE: o que são, e por que os bancos centrais os usam

Um modelo DSGE descreve a economia inteira a partir das decisões ótimas de famílias e firmas, movida por choques e resolvida em equilíbrio geral. Este post abre a sigla, mostra de onde saem a curva IS e a curva de Phillips, explica por que a crítica de Lucas motiva a microfundamentação e onde o método é criticado.
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O modelo básico novo-keynesiano: como o Banco Central decide a taxa de juros

Como o Banco Central, e uma parte especifica de economista pensam sobre os fenômenos econômicos? Como realizam interpretações e tomam decisões baseadas em equações que simplificam a realidade? Vamos entender neste post como é o funcionamento do modelo básico novo-keynesiano.
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Modelo de pequeno porte do BCB: como o Banco Central projeta a inflação

O Banco Central projeta a inflação de médio prazo com um modelo de cinco equações: curva de Phillips, curva IS, regra de Taylor, paridade de juros e curva de expectativas. Este post explica cada uma delas, a diferença entre as versões agregada e desagregada, e por que a estimação deixou de ser por GMM e passou a ser bayesiana em 2020.
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Estimando a NAIRU Implícita no Python: hiato e desemprego

Este artigo apresenta um exercício prático de macroeconomia aplicada utilizando Python para investigar a relação entre o nível de atividade econômica e o mercado de trabalho no Brasil. O estudo detalha o processo de coleta automatizada do Hiato do Produto do Banco Central e a construção de uma série histórica longa de desemprego (unificando PME e PNAD Contínua). Através de técnicas de ajuste sazonal (X-13ARIMA-SEATS) e modelagem econométrica, estima-se a NAIRU (Taxa de Desemprego Não Aceleradora da Inflação) implícita da economia brasileira em 9,46%, confirmando a forte correlação negativa prevista pela Lei de Okun.
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Como Medir o Ciclo de Crédito no Python | Passo a Passo

Um tutorial completo para medir o ciclo das concessões de crédito no Brasil usando Python. Coletamos os dados do BCB e do IBGE, deflacionamos pelo IPCA, removemos a sazonalidade com o X-13ARIMA-SEATS e extraímos o ciclo com o Filtro Hodrick-Prescott. Ao final, uma regressão confirma que o crédito é pró-cíclico com a atividade e contracíclico com os juros, com dados que vão até meados de 2026.
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