Medindo o efeito da incerteza sobre o PIB Mensal

Mesmo após a redução dos níveis de incerteza vistos no ano passado, há ainda muito por percorrer para um patamar considerado aceitável. Uma elevação da incerteza, sabemos da teoria econômica, acaba por adiar investimentos e mesmo decisões de consumo de bens duráveis, o que tem efeitos não desprezíveis sobre o PIB. Nesse Comentário de Conjuntura, verificamos através de funções impulso-resposta como a incerteza afeta a variação acumulada em 12 meses do PIB mensal.

Para ilustrar o efeito da incerteza sobre o PIB, usamos as séries da Fundação Getúlio Vargas: o índice de incerteza econômica e o Monitor do PIB mensal.

Uma vez disponíveis as séries, nós verificamos se existe cointegração entre elas por meio da metodologia de Johansen. Rejeitada a hipótese nula de inexistência de cointegração, seguimos o protocolo de Johansen e não conseguimos rejeitar que existe ao menos um vetor de cointegração entre as séries.

Uma vez, então, construído o modelo VEC, nós transformamos o mesmo em um modelo VAR em nível e observamos o efeito de um impulso sobre a incerteza na variação acumulada em 12 meses do PIB mensal. O resultado é posto abaixo.

De fato, existe um efeito negativo do aumento da incerteza sobre a variação do PIB mensal, como esperado pela teoria econômica.

(*) Todos os detalhes do exercício estão disponíveis no Curso de Macroeconometria II da Análise Macro.

____________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Colocar modelos em produção pode ser um grande desafio. Lidar com custos monetários, infraestrutura operacional e complexidades de códigos e ferramentas pode acabar matando potenciais projetos. Uma solução que elimina todos estes obstáculos é a recém lançada Shinylive. Neste artigo mostramos um exemplo com um modelo de previsão para o preço do petróleo Brent.

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Manter relatórios diários com dados e análises atualizados é um desafio, pois envolve várias etapas: coleta de dados, tratamento de informações, produção de análises e atualização de relatório. Para superar este desafio algumas ferramentas como Python + Quarto + GitHub podem ser usadas para automatizar tudo que for automatizável. Neste artigo mostramos um exemplo com dados do mercado financeiro.

Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Um Dashboard é um painel de controle que consolida uma variedade de informações sobre um determinado objeto de estudo em um ou mais painéis. Ele simplifica significativamente o processo de análise de dados, oferecendo uma visão global e fácil de entender. Uma maneira simples de construir um Dashboard para acompanhar uma ação específica é utilizando duas ferramentas: Quarto e Python. Neste post, mostramos o resultado da criação de um Dashboard de Ação.

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.