Um choque cambial no Brasil eleva a inflação de preços livres em cerca de 0,25 ponto percentual no seu pico, por volta do terceiro trimestre, e o efeito se esgota em cerca de um ano. Neste tutorial mostramos como medir o repasse cambial no R, estimando um modelo VAR e as funções impulso-resposta com dados públicos do Banco Central e do IBGE.
O que segue é o passo a passo do método: como coletar as séries, tratar os dados, testar a especificação e ler a resposta da inflação a um choque no câmbio. A amostra é trimestral e vai de 2003 ao 2º trimestre de 2026, montada só com dados que qualquer pessoa baixa do Banco Central e do IBGE.
O gráfico da impulso-resposta acima resume o resultado: o repasse não é imediato, cresce até o terceiro trimestre e depois volta para perto de zero. O tutorial abaixo mostra como construir cada etapa até chegar a esse gráfico.
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O script completo em R (coleta as séries do BCB e do IBGE, roda os testes de estacionariedade, estima o VAR em nível e gera a impulso-resposta) vai para os assinantes do Boletim AM. Assine, é gratuito, e receba no seu e-mail o código pronto para rodar.
O que é o repasse cambial
O repasse cambial, ou pass-through, é a parcela de uma variação do câmbio que chega aos preços ao consumidor. Quando o real se desvaloriza, insumos e bens importados encarecem, e parte desse custo é repassada à cesta do IPCA nos meses seguintes.
Esse repasse costuma ser parcial e defasado. Parcial porque nem todo aumento de custo vira preço final; defasado porque leva tempo para percorrer a cadeia de produção até a prateleira. Medir o tamanho e a velocidade desse repasse permite ao Banco Central antecipar a pressão inflacionária de uma alta do dólar.
O que é o modelo VAR
Um modelo VAR (Vetor Autorregressivo) explica várias séries ao mesmo tempo, cada uma em função dos próprios valores passados e dos valores passados das outras. Essa estrutura faz sentido porque, na economia, câmbio, inflação, expectativas e atividade se influenciam mutuamente, e impor uma única direção de causa seria irreal.
Aqui o VAR reúne cinco variáveis: a inflação de preços livres, a inflação cheia do IPCA, a expectativa de inflação do Boletim Focus, a variação do câmbio e o hiato do produto (o quanto a economia opera acima ou abaixo do seu potencial). O câmbio é a variável que recebe o choque; os preços livres, a variável cuja resposta observamos.
As séries que entram no modelo
O primeiro passo é reunir e olhar as cinco séries. Todas vêm de fontes públicas: o IPCA de preços livres, o IPCA cheio e o câmbio saem do Sistema Gerenciador de Séries Temporais do Banco Central; a expectativa de inflação vem do Boletim Focus; e o hiato do produto é publicado numa planilha anexa ao Relatório de Inflação.
O gráfico já antecipa a modelagem: o hiato do produto (a forte queda de 2020 reflete os efeitos da pandemia) varia mais lentamente e aparenta não ser estacionário, enquanto as demais séries oscilam em torno de médias estáveis. Os testes formais confirmam esse diagnóstico e definem o tratamento adequado.
Estacionariedade: o teste que define a especificação
Uma série é estacionária quando sua média e variância não mudam ao longo do tempo. A teoria do VAR pressupõe essa estabilidade: juntar séries de comportamentos diferentes sem cuidado produz relações espúrias, que parecem existir mas não existem.
Os testes (ADF, PP e KPSS) mostram que quatro das cinco séries já são estacionárias; apenas o hiato do produto é não estacionário. Essa ordem de integração determina qual modelo estimar, seguindo uma regra de decisão econométrica bem estabelecida.
Quando todas as séries relevantes são estacionárias, a especificação correta é o VAR em nível (Sims, 1980). O VECM (Vetor de Correção de Erros) só entra quando há cointegração, e cointegração exige pelo menos duas séries não estacionárias que caminhem juntas no longo prazo. Como aqui só uma série é não estacionária, não há sistema de cointegração a estimar. Estimamos, então, o VAR em nível diretamente, e confirmamos que ele é estável antes de seguir.
A resposta da inflação, trimestre a trimestre
Com o modelo estimado, damos um choque de um desvio-padrão na variação do câmbio e lemos a resposta da inflação de preços livres nos oito trimestres seguintes. A tabela abaixo traz o efeito em cada trimestre e o intervalo de confiança de 95% (gerado por bootstrap, uma reamostragem que estima a incerteza). Quando o intervalo não cruza o zero, o efeito é estatisticamente significativo.
| Trimestres após o choque | Resposta do IPCA livres (p.p.) | Intervalo de 95% | Significativo? |
|---|---|---|---|
| 1 (choque) | 0,000 | 0,000 a 0,000 | — |
| 2 | 0,055 | −0,058 a 0,160 | Não |
| 3 | 0,247 | 0,099 a 0,344 | Sim |
| 4 | 0,181 | 0,057 a 0,253 | Sim |
| 5 | 0,100 | −0,004 a 0,167 | Não |
| 6 | 0,042 | −0,045 a 0,095 | Não |
| 7 | −0,001 | −0,074 a 0,050 | Não |
| 8 | −0,024 | −0,090 a 0,026 | Não |
Resposta da inflação de preços livres a um choque cambial de um desvio-padrão. Fontes: BCB e IBGE.
Somando o efeito de cada trimestre, chega-se ao repasse acumulado. Ele mede o quanto o choque adiciona à inflação no total, não período a período.
O efeito acumulado sobe até se estabilizar em torno de 0,6 p.p. por volta do sexto trimestre, e depois recua de leve. É a leitura de quanto um choque cambial soma à inflação de preços livres no total.
Dois detalhes importam nessa curva. No horizonte de oito trimestres, o efeito acumulado não volta ao nível anterior ao choque: ele estabiliza no platô e recua só um pouco, sem retornar a zero na janela do exercício. Uma vez incorporado aos preços, o repasse persiste.
O modelo também não inclui a função de reação da política monetária (a taxa Selic). Sem o juro respondendo ao choque cambial, falta o mecanismo que traria a inflação de volta mais rápido, e por isso a queda do IPCA após o pico é mais lenta do que seria com o Banco Central reagindo. O exercício mede o repasse antes da resposta do juro.
As ferramentas por trás
O que o resultado revela sobre o repasse
- O repasse não é instantâneo. No trimestre do choque a resposta é praticamente nula; o custo leva tempo para percorrer a cadeia de preços.
- O pico vem no terceiro trimestre. A inflação de preços livres sobe cerca de 0,25 p.p., e o efeito é significativo nos trimestres 3 e 4.
- O impulso se dissipa em cerca de um ano. A partir do quinto trimestre o intervalo volta a englobar o zero, e a resposta perde significância.
- O repasse é parcial, não de um para um. Um choque no câmbio não se transfere integralmente aos preços; parte é absorvida na cadeia — por isso desvalorizações persistentes preocupam mais que picos pontuais do dólar.
Considerações finais
A econometria de séries temporais faz aqui o que ela tem de mais útil: pega a intuição de que "o dólar sobe e a inflação vem atrás" e devolve um número que dá para interpretar e defender, com fonte pública e método explícito.
O R é a ferramenta certa para isso porque reúne, num único ambiente, a coleta direta das séries do Banco Central e do IBGE, os testes econométricos, a estimação do modelo e o gráfico de qualidade de publicação. É o mesmo caminho — coletar, tratar, modelar, visualizar — que se repete em quase todo problema aplicado de macroeconomia e finanças.
O alcance vai além do câmbio e da inflação. Muda apenas a aplicação:
- Economista: quantifica repasses, elasticidades e o efeito de choques sobre variáveis de interesse.
- Analista de mercado: antecipa pressões de inflação e juros a partir de movimentos do câmbio.
- Gestor de risco: traduz cenários de estresse cambial em impacto esperado sobre preços e carteiras.
- Pesquisador e estudante: reproduz, a partir de fontes públicas, um resultado antes restrito a relatórios de banco central.
Dominar a linguagem abre a porta para todas essas frentes.
Você viu como funciona; aprenda a construir do zero
A Formação Do Zero à Análise de Dados Econômicos e Financeiros usando R ensina, passo a passo, o caminho que este tutorial percorreu — da coleta de dados à modelagem econométrica em R. Quem quer acesso a todas as formações tem o AM Black, a assinatura anual.
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