Cointegração e inflação de serviços

cointegracaoNa análise de séries temporais um conceito importante é o de cointegração. Em termos econômicos, diz-se que se duas variáveis possuem alguma relação de longo prazo, então mesmo que as séries contenham tendência, elas irão se comportar de modo semelhante, sendo a diferença entre elas estacionária. É razoável supor, nesse aspecto, que desemprego e inflação sejam variáveis relacionadas no longo termo. A primeira pergunta para verificar cointegração entre elas, é verificar se possuem raiz unitária. Um exemplo nessa direção é tomar o período de 2007M06 a 2014M04, para o desemprego dessazonalizado e a inflação de serviços, acumulada em 12 meses, na economia brasileira. Ambas não rejeitam a hipótese de presença de raiz unitária e pelo teste de Johansen rejeita-se a hipótese de que não são cointegradas. Uma outra forma de ver cointegração é rodar uma regressão via MQO entre as variáveis em nível e fazer um teste de raiz unitária sobre os resíduos da regressão: serão cointegradas se a série de resíduos for estacionária. Além disso, desemprego e inflação de serviços, altamente correlacionadas, passam também em testes de precedência temporal, i.e., o primeiro parece preceder o segundo pelo teste de causalidade de Granger. Em palavras de gente: menos desemprego causa mais inflação de serviços, estes intensivos em mão de obra. Como a expectativa é que o desemprego permaneça baixo no país, a inflação de serviços continuará elevada, pressionando o índice cheio nos próximos anos. Mais uma evidência para que o Banco Central continue tentando reancorar as expectativas. Tenho desagregado a inflação de serviços e trabalhado com previsão do desemprego nas últimas semanas e em breve publico algo mais detalhada a respeito... 🙂

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como sumarizar divulgações trimestrais de empresas usando IA no Python

Neste exercício, iremos utilizar a inteligência artificial no Python para analisar e sumarizar divulgações trimestrais de empresas. Focaremos no uso de ferramentas como Gemini e técnicas de processamento de linguagem natural para extrair informações de documentos PDF relacionados aos relatórios financeiros das empresas.

Como usar IA para sumarizar dados de demonstrações de empresas brasileiras no Python

Neste post, vamos explorar como utilizar o modelo de linguagem Gemini do Google para analisar demonstrações contábeis anuais da Eletrobras e extrair informações relevantes para tomada de decisão. Através de um código Python, vamos importar os dados direto da CVM, conectar com o Gemini e gerar resumos sobre as contas das demonstrações e perspectivas futuras sobre as finanças da empresa.

O que é Inteligência Artificial Generativa e como usar para negócios?

O que é Inteligência Artificial? O que é Inteligência Artificial Generativa? Como essa tecnologia pode impulsionar os resultados de uma empresa?
Nesta postagem, respondemos a essas perguntas de forma prática e objetiva, destacando os principais conceitos e demonstrando como aplicar a IA de forma estratégica para otimizar processos, reduzir custos e aumentar os ganhos do negócio.

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.