Categoria: Macroeconometria
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Tutorial completo de como estimar uma regra de Taylor para o Brasil no Python, com dados trimestrais do Banco Central. O texto explica a teoria, a construção do juro neutro pelas expectativas Focus e a restrição não linear que a especificação com suavização exige.
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A Lei de Okun é uma relação empírica que busca quantificar a relação entre a taxa de desemprego e a taxa de crescimento econômico. Ela foi proposta pelo economista Arthur Okun na década de 1960 e está presente em diversos livros textos de graduação. Buscamos através deste artigo investigar essa relação, descrevendo-a utilizando dados do Brasil. Usamos o Python para realizar todo o processo de análise de dados.
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Quanto a atividade econômica responde aos juros no Brasil? Estimamos uma Curva IS por GMM em Python, com o hiato do produto do BCB e da IFI, testes de instrumentos e resíduos, e a sensibilidade da política monetária em janelas móveis.
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A Lei de Okun continua valendo no Brasil? Atualizamos a estimação com dados de 2004 a 2026: cada ponto percentual de crescimento trimestral do PIB reduz a taxa de desocupação em cerca de 0,2 p.p. Mostramos as duas versões da lei, por que a pandemia quase quebrou uma delas e como reproduzir tudo no Python.
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A teoria econômica convencional sugere a presença de um trade-off entre inflação e desemprego no curto prazo, comumente conhecido como a Curva de Phillips. Em termos simples, reduções na taxa de desemprego podem resultar em um aumento temporário na inflação. Nesse contexto, a inflação de serviços emerge como uma categoria particularmente relevante devido às suas características distintivas. Para explorar e visualizar a relação entre inflação de serviços e desemprego, conduzimos uma análise utilizando a linguagem de programação Python. Além disso, empregamos o procedimento de Toda-Yamamoto para avaliar a existência de uma relação de causalidade no sentido Granger entre essas variáveis.
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