Fatores externos explicam a dinâmica do PIB?

A edição 59 do Clube do Código, de autoria de Renato Lerípio, aborda um tema comumente discutido entre economistas: fatores externos explicariam o a dinâmica do PIB brasileiro? Para responder a essa pergunta, foi estimado o seguinte modelo:

(1) $\begin{align*}PIB^{Brasil}_t = \alpha + \beta_1 PIB^{Externo}_t + \beta_2 \Delta TT_t + \beta_3TB^{10yr}_t + \beta_4 log(EMBI_t) + \beta_5 (TB^{10yr}_t \times log(EMBI_t)) + \epsilon_t\end{align*}$

Os resultados da estimação apontam que o crescimento do PIB Externo e dos termos de troca são positivamente relacionados com o desempenho da economia brasileira, ao passo que o aumento dos juros dos títulos americanos e do risco se relacionam negativamente com a atividade nacional.

O ajuste do modelo também é bastante razoável, se levarmos em consideração o baixo nível de complexidade. Mais especificamente, as variáveis incluídas explicam cerca de 40% da variação observada no PIB brasileiro ( $R^2$ -ajustado) -- os 60% restantes seriam explicados por fatores domésticos, externos não capturados nas variáveis e erros de natureza estocástica.

Os códigos para replicar o modelo estão disponíveis no repositório privado do Clube do Código no github.

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

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

Assinar

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Modelo de previsão para grupos do IPCA

Text mining dos comunicados do FOMC: prevendo mudanças na política

Analisando a inflação por faixa de renda no Python

Criando o Fator de Momentum para o Brasil [Python]

O IBC-Br é um bom preditor do PIB?

Usando LLMs para prever a inflação (IPCA)

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.

Analisando a inflação por faixa de renda no Python

Neste artigo mostramos como coletar dados de inflação segmentados por faixa de renda e como calcular a variação acumulada em 12 meses usando a linguagem de programação Python.