Categoria: Macroeconomia e Conjuntura

El Niño e IPCA: mensurando impactos climáticos sobre a inflação de alimentos

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) e investigamos a decomposição histórica dos choques estruturais.

Inflação de Serviços vs. Desemprego

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.

Modelo de previsão para grupos do 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.

Inflação por faixa de renda: como calcular

Como coletar os seis indicadores de inflação por faixa de renda do Ipea, calcular a variação acumulada em 12 meses e comparar os estratos entre si usando Python. O tutorial cobre a composição correta do acumulado, a inversão da ordem entre as faixas ao longo do tempo e a decomposição por grupos do IPCA que explica o resultado.

Taxa de Desemprego: PNAD Contínua vs. PME

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.
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