Clube do Código: Propagação da Inflação de Alimentos

Na edição 54 do Clube do Código, de autoria do Renato Lerípio, replicamos o box "Propagação da Inflação de Alimentos" do Relatório de Inflação de setembro de 2018, do Banco Central brasileiro. A ideia é relativamente simples: estimar, através de um VAR, o efeito de choques no IPCA do grupo "Alimentação e bebidas" sobre os demais preços da economia. Esses outros preços são representados por um núcleo, o qual expurga do índice geral os itens do grupo "Alimentação e bebidas" (obviamente) e também itens relacionados à energia. O box não explicita que itens estão inclusos nesta última categoria, então vamos considerar os itens "Combustíveis (veículos)" e "Combustíveis (domésticos)" -- talvez energia elétrica também entre nesta conta, mas vamos ignorar. O importante é que o resultado final fica bem próximo do original e os interessados podem facilmente adaptar de acordo com sua intuição.

O interessante do exercício é que ele fornece uma estimativa do efeito de segunda ordem de choques nos preços dos alimentos. Quem acompanha os relatórios e atas do BC provavelmente já se deparou com essa expressão. Em linhas gerais, o efeito de segunda ordem ocorre quando o choque no preço de um determinado segmento contamina o restante do conjunto de preços da economia -- e vale lembrar que, neste caso, a política monetária deve ser reativa. Do ponto de vista operacional, um outro aspecto interessante do exercício é que ele envolve uma série de ferramentas que são utilizadas com bastante frequência em análises e modelagem: acumular valores de uma série, modificar a frequência e aplicar ajuste sazonal.

Abaixo, colocamos o gráfico que ilustra a função impulso-resposta extraída do VAR estimado.

Membros do Clube do Código já podem acessar o código do exercício no repositório do github.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI... Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados.

Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.