Medindo o efeito das Commodities sobre a inflação brasileira

O período da pandemia tem sido marcado por diversos choques que têm afetado a economia mundial. Em particular, o mundo assiste a um avanço bastante forte nos preços das commodities, inclusive as da área de energia, que são utilizadas como insumo em diversas cadeias produtivas. Um dos efeitos mais nítidos desse aumento nas commodities é o avanço da inflação na maior parte dos países. Nesse Comentário de Conjuntura, buscamos verificar o impacto das commodities na chamada inflação de preços livres no Brasil a partir da estimação de uma Curva de Phillips aos moldes do que faz o Banco Central em seu modelo de pequeno porte.

O objetivo do exercício será estimar uma forma reduzida da Curva de Phillips do Modelo Semiestrutural de Pequeno Porte do BCB, conforme descrito abaixo:

(1)   \begin{align*} \pi_t^{livres} = \sum_{i>0} \beta_{1i} E_t \pi^{total}_{t+i} +\sum_{j>0} \beta_{2j} \pi^{total}_{t-j} +\sum_{k \geq 0} \beta_{3k} \pi^{importada}_{t-k} + \sum_{l>0} \beta_{4l} hiato_{t-l} + \sum_{m = 1}^4 D_m + \epsilon_t  \end{align*}

com a imposição da restrição de verticalidade de longo prazo:

(2)   \begin{align*} \sum_{i>0} \beta_{1i} +\sum_{j>0} \beta_{2j} +\sum_{k \geq 0} \beta_{3k} = 1 \end{align*}

Basicamente, a inflação dos preços livres é uma função linear da inflação passada, das expectativas de inflação, do hiato do produto e da inflação importada, que aqui será captura por um índice de commodities produzido pelo próprio Banco Central.

A reprodução do exercício está disponível para os membros do Clube AM. Uma aula sobre o assunto está disponível no nosso Curso de Macroeconometria usando o R.

Só hoje, 7 de abril, estamos com inscrições abertas para o Clube AM, o espaço de compartilhamento de exercícios da Análise Macro. Faça sua inscrição aqui.

O modelo é estimado via mínimos quadrados em dois estágios, utilizando como instrumentos as defasagens das próprias variáveis. Ademais, foram adicionadas dummies para controlar o overshooting do câmbio no início do governo Lula, outra para o governo Dilma Rousseff e uma última para a pandemia do Covid-19.  A seguir, os resultados do modelo.

 

Curva de Phillips com restrição de verticalidade
Variável Dependente: inflação de preços livres
Expectativa 12 meses 0.20***
(0.04)
IPCA Total(-1) 0.76***
(0.03)
IC(-1) 0.04**
(0.01)
Hiato(-1) 0.04
(0.02)
DLula -2.58***
(0.50)
DDilma -1.57*
(0.71)
DCovid 1.70**
(0.53)
Q1 -0.49*
(0.20)
Q2 -1.05***
(0.20)
Q3 -1.18***
(0.21)
eq1: R2 0.62
eq1: Adj. R2 0.57
Num. obs. (total) 75
***p < 0.001; **p < 0.01; *p < 0.05

A amostra contém dados trimestrais que vão desde o quarto trimestre de 2002 até o último trimestre de 2021. Nesse período, o modelo acima mostra que uma variação de 10% na inflação importada, medida pelo Índice de Commodities do Banco Central brasileiro, tem impacto de 0,4 p.p. dentro do trimestre, controlando para as variáveis em relevo.

_________________

A reprodução do exercício está disponível para os membros do Clube AM. Uma aula sobre o assunto está disponível no nosso Curso de Macroeconometria usando o R.

Só hoje, 7 de abril, estamos com inscrições abertas para o Clube AM, o espaço de compartilhamento de exercícios da Análise Macro. Faça sua inscrição aqui.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como usar LangGraph e LLMs para prever a inflação no Brasil

Este post apresenta um estudo de caso sobre como utilizar o LangGraph e modelos de linguagem para estruturar um sistema multiagente voltado à previsão do IPCA. O exercício cria um sistema que utiliza-se de personas analíticas que trabalham em paralelo, permitindo validar previsões, calcular métricas de erro e consolidar relatórios automatizados. A abordagem demonstra como fluxos multiagentes podem apoiar a análise econômica, oferecendo múltiplas perspectivas e maior consistência nos resultados.

O que é GraphRAG e implementar usando LangChain

GraphRAG é uma técnica de recuperação de informação para LLMs que utiliza grafos de conhecimento para conectar entidades e relações, permitindo estruturar informações complexas presentes em textos. Neste exercício, mostramos como transformar as atas do Copom em um grafo capaz de compreender essas entidades e relações, respondendo a perguntas complexas de forma contextualizada. Com Python e LangChain, todo o processo se torna automatizado, simples e altamente explorável.

Shiny + Agentes de IA: como criar aplicativos web inteligentes

A combinação de interfaces de usuário interativas com o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está abrindo um universo de possibilidades. Imagine criar um aplicativo web que não apenas exibe dados, mas também conversa com o usuário, respondendo a perguntas complexas com base em uma base de conhecimento específica. Usando Shiny para Python e ferramentas de IA como as do Google, isso é mais acessível do que nunca.

Boletim AM

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

Boletim AM

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

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.