[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Abel||||" text_font_size="21" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]
A semana é marcada pela decisão do Comitê de Política Monetária (COPOM) sobre a trajetória da taxa básica de juros, a Selic. E a despeito dos choques recentes, tanto os externos, quanto os internos, não deve haver surpresa quanto à decisão, que deve ser pela manutenção da Selic em 6,5%. Isto porque, após o repique da inflação medida pelo IPCA em junho, as leituras de julho já indicam uma acomodação, como mostra o IPCA-15, que veio 0,64%, após registrar alta de 1,11% em junho. Os núcleos, ademais, como pode ser visto no gráfico que ilustra o post, avançaram pouco, saindo de 2,76% em maio para 3,01% em junho, o que caracteriza pouco efeito sobre o core do processo inflacionário.
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A leitura de junho da inflação medida pelo IPCA, de 1,26%, veio acima, por suposto, da projeção do Comitê, que era de 1,06%, causando uma surpresa de 0,2 p.p.. Ademais, as projeções mais atuais para a inflação em julho também estão acima do esperado pelo Comitê, o que deve levar a alguma revisão altista nessa próxima reunião. Contudo, dada a reversão esperada do choque doméstico, o risco de descumprimento da meta é bastante reduzido.
Corrobora com essa visão a acomodação da taxa de câmbio, após a forte depreciação nos primeiros meses do ano, bem como a menor expectativa de crescimento da economia ao longo de 2018.
Abaixo, por fim, o código do gráfico acima, gerado no R. Os dados foram coletados diretamente do Banco Central com o pacote BETS...
####################################################### ######## Comentário de Conjuntura - 30/07/2018 ######## library(BETS) library(ggplot2) library(scales) ## Baixar Núcleos de Inflação series = c(4466, 11426, 11427, 16121, 16122) data = BETS.get(series, from='2013-02-01') matrix = matrix(NA, nrow=length(data[[1]]), ncol=length(series)) for(i in 1:length(series)){ matrix[,i] = t(data[[i]]) } matrix = ts(matrix, start=c(2013,02), freq=12) ## Acumular em 12 meses fator = 1+matrix/100 acumulado = (fator*lag(fator,-1)*lag(fator,-2)*lag(fator,-3)* lag(fator,-4)*lag(fator,-5)*lag(fator,-6)*lag(fator,-7)* lag(fator,-8)*lag(fator,-9)*lag(fator,-10)*lag(fator,-11) -1)*100 ## Baixar Inflação ipca = BETS.get(13522, from='2014-01-01') ## Criar meta meta = ts(rep(4.5, length(acumulado[,1])), start=start(ipca), freq=12) ## Juntar todos os objetos time = seq(as.Date('2014-01-01'), as.Date('2018-06-01'), by='1 month') df = data.frame(time=time, nucleos=round(rowMeans(acumulado),2), meta=meta, inflacao=ipca) ## Gráfico ggplot(df, aes(x=time))+ annotate("rect", fill = "orange", alpha = 0.5, xmin = as.Date('2016-01-01'), xmax = as.Date('2018-06-01'), ymin = -Inf, ymax = Inf)+ geom_line(aes(y=inflacao, colour='Inflação 12 meses'), size=.8)+ geom_line(aes(y=meta, colour='Meta de Inflação'), size=.8)+ geom_line(aes(y=nucleos, colour='Média dos 5 Núcleos'), size=.8)+ scale_colour_manual('', values=c('Inflação 12 meses'='darkblue', 'Meta de Inflação'='red', 'Média dos 5 Núcleos'='#56B4E9'))+ theme(legend.position = 'top', plot.title = element_text(size=15), plot.caption = element_text(size=9), axis.title.y = element_text(size=9), axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+ scale_x_date(breaks = date_breaks("2 month"), labels = date_format("%b/%Y"))+ xlab('')+ylab('% a.a.')+ labs(title='Inflação vs. Núcleos de Inflação', caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do BCB.')
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