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 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.

Analisando séries temporais no Python e esquecendo de vez o Excel

Séries temporais representam uma disciplina extremamente importante em diversas áreas, principalmente na economia e na ciência de dados. Mas, afinal, como lidar com esses dados que se apresentam ao longo do tempo? Neste exercício, demonstraremos como compreender uma série temporal e como o Python se destaca como uma das melhores ferramentas para analisar esse tipo de dado.

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.