COPOM Watch 06: A nova comunicação do Banco Central

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Enviamos agora há pouco para os membros do Clube do Código o relatório COPOM Watch 06 com o tema A Nova Comunicação do Banco Central. Nele, analisamos a recente melhora na qualidade da comunicação do Banco Central, por meio da aplicação de índices de legibilidade às atas do Comitê de Política Monetária (COPOM), bem como verificamos como essa série se relaciona com as expectativas de inflação do próprio BCB. Excepcionalmente para esse relatório, decidimos disponibilizar também para não membros em repositório aberto do GitHub aqui. Além do pdf com o relatório, membros do Clube têm acesso a todos os arquivos e scripts que o geraram, usando o R.

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section][et_pb_section admin_label="Seção" fullwidth="off" specialty="off" transparent_background="on" background_color="#d34e1d" allow_player_pause="off" inner_shadow="off" parallax="off" parallax_method="off" padding_mobile="off" make_fullwidth="off" use_custom_width="off" width_unit="on" make_equal="off" use_custom_gutter="off"][et_pb_row admin_label="Linha" make_fullwidth="off" use_custom_width="off" width_unit="on" use_custom_gutter="off" padding_mobile="off" background_color="#e02b20" allow_player_pause="off" parallax="off" parallax_method="off" make_equal="off" parallax_1="off" parallax_method_1="off" column_padding_mobile="on"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_team_member admin_label="Pessoa" name="Vítor Wilher " position="Bacharel e Mestre em Economia " image_url="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2011/03/vitorwilhergnews.png" animation="left" background_layout="dark" linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/v%C3%ADtor-wilher-78164024" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" saved_tabs="all" twitter_url="https://twitter.com/vitorwilherbr"]

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). É o criador do Blog Análise Macro, um dos melhores e mais ativos blogs econômicos brasileiros, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em data analysis, construção de cenários e previsões e fundador do Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

[/et_pb_team_member][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Calculando o impulso de crédito no Python

Qual é o papel do crédito no crescimento da economia? Para analisar esta questão, calculamos o indicador de impulso de crédito para a economia brasileira e comparamos com o nível da atividade econômica usando o Python.

Analisando a Volatilidade de Longo Prazo do Ibovespa usando Python

Com base no modelo GARCH(1,1), realizamos realizar a modelagem da variância condicional dos log retornos diários do Ibovespa, abrangendo o período de janeiro de 2018 até dezembro de 2023. O objetivo principal é compreender a implementação desse modelo utilizando a linguagem de programação Python, além de conduzir uma análise do mercado acionário brasileiro ao longo do período amostral.

Ao concluirmos este exercício, teremos a capacidade de obter uma medida representativa da variância de longo prazo da série temporal. Essa medida poderá ser comparada com a variância histórica, permitindo-nos inferir se a volatilidade presente está atualmente inferior ou superior àquela projetada para o futuro. Essa análise contribuirá para uma melhor compreensão da dinâmica da volatilidade no mercado acionário brasileiro.

Construindo uma NAIRU para o Brasil usando Python

Um dos maiores desafios para aqueles que trabalham com dados econômicos é aliar a prática com a teoria. Para tanto, o uso do Python pode facilitar esse desafio, permitindo construir todos os passos de uma análise de dados. Demonstramos o poder da linguagem tomando como exemplo a construção da NAIRU para o Brasil.

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.