Expectativas do Focus subestimam a inflação

No mês de dezembro, iremos lançar uma nova versão do Clube do Código, que se chamará Clube AM. O projeto de compartilhamento de códigos da Análise Macro vai avançar para uma versão 2.0, que incluirá a existência de um grupo fechado no Whatsapp, de modo a reunir os membros do Novo Clube, compartilhando com eles todos os códigos dos nossos posts feitos aqui no Blog, exercícios de análise de dados de maior fôlego, bem como tirar dúvidas sobre todos os nossos projetos, exercícios e nossos Cursos e Formações.

Para ilustrar o que vamos compartilhar lá nesse novo ambiente, estou publicando nesse espaço alguns dos nossos exercícios de análise de dados. Esses exercícios fazem parte do repositório atual do Clube do Código, que deixará de existir. Além de todos os exercícios existentes no Clube do Código, vamos adicionar novos exercícios e códigos toda semana, mantendo os membros atualizados sobre o que há de mais avançado em análise de dados, econometria, machine learning, forecasting e R.

Hoje, nós verificamos se as expectativas de inflação relatadas pelo boletim Focus sofrem de viés sistemático, contrariando assim a hipótese de expectativas racionais. Os resultados encontrados sugerem que as expectativas de inflação do boletim Focus subestimam a inflação efetivamente observada.

Para isso, nós basicamente estimamos a equação abaixo, com base em Kohlscheen (2012):

(1)   \begin{align*} \pi_{t} - E_{t-1}[\pi_{t}] = \alpha_0 + \eta_t \end{align*}

onde \pi_{t} é a inflação mensal em t e E_{t-1}[\pi_{t}] é a expectativa para a inflação em t. A estimação dessa equação visa verificar a ausência de viés sistemático nas projeções contidas no boletim Focus.

Abaixo, carregamos os pacotes necessários para o exercício.


library(rbcb)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(scales)
library(latex2exp)
library(scales)
library(lmtest)
library(sandwich)

Na sequência, nós usamos o pacote rbcb para coletar os dados de expectativas de inflação contidas no boletim Focus e os dados da inflação efetiva.


## Coletar as expectativas de inflação diárias e mensalizar os dados
expectativa = get_monthly_market_expectations('IPCA') %>%
mutate(reference_month = ymd(parse_date_time(reference_month,
orders = '%Y-%m')),
diff_months = round(time_length(reference_month - date,
unit='month'),2)) %>%
filter(base == 0 & diff_months > 0 & diff_months < 1) %>%
group_by(mes=floor_date(date, "month")) %>%
summarize(media=mean(mean))

expectativa$mes = expectativa$mes %m+% months(1)

## Coletar os dados de inflação mensal
inflacao = get_series(433, start_date = '2000-04-01') %>%
rename(mes = date, value=`433`)

## Juntar os dados
names = c('date', 'expectativa', 'inflacao')
data = inner_join(expectativa, inflacao, by='mes') %>%
`colnames<-`(names) %>%
mutate(erro = inflacao - expectativa)

Abaixo, um gráfico que contém o erro nas previsões contidas no boletim Focus em relação à inflação mensal efetiva.

Na sequência, nós verificamos se o erro de previsão contém viés, conforme a equação acima.

Dependent variable:
erro
Constant 0.067***
(0.020)
Observations 247
R2 0.000
Adjusted R2 0.000
Residual Std. Error 0.310 (df = 246)
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Isto é, as expectativas do boletim Focus subestimam a inflação mensal em 7 pontos-base, mostrando assim presença de viés nas mesmas. Os resultados encontrados, diga-se, estão em linha com Kohlscheen (2012).

_________________

Kohlscheen, E. 2012. “Uma Nota Sobre Erros de Previsão Da Inflação de Curto Prazo.” Revista Brasileira de Economia 66 (3): 289–97.

(*) Cadastre-se aqui na nossa Lista VIP para receber um super desconto na abertura das Turmas 2021.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

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.

Text mining dos comunicados do FOMC: prevendo mudanças na política

Como quantificar sentimentos e emoções a partir de comunicados de política monetária? Neste exercício utilizamos os statements do FOMC para construir um índice de sentimentos, o que permite comparar a "narrativa" com a prática da política monetária, ou seja, mudanças da taxa de juros. Também avaliamos se tal índice é útil em prever mudanças de política através do teste de causalidade de Granger.

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.

Cyber Monday

Receba um desconto incrível em nossos cursos e formações diretamente na finalização da matrícula. Aplique o cupom CM2023.

>> Escolher um curso ou formação