Expectativas de inflação continuam sua escalada

Em relação ao relatório anterior, as expectativas do mercado se mantiveram relativamente constantes para a maior parte das variáveis na semana passada. A exceção que vemos aqui é o aumento das expectativas de inflação, que subiram para 3,50% para o IPCA. O IGP-M é ainda mais preocupante, com um aumento de 4,94% para 5,52%. Tais movimentos são influenciados pelo aumento gradual do preço das commodities, como já visto em 2020, aumentando custos ao longo de toda a cadeia de produção. O fim do auxílio emergencial pode combater a pressão inflacionária nos próximos meses, porém, há a possibilidade de extensão do programa.

As pressões crescentes da inflação podem influenciar o Banco Central para um aumento da SELIC antes do esperado. As expectativas da última semana revelam isso, com um aumento da SELIC para 3,50%. Essa decisão, porém, pode retardar o crescimento real do produto, que só deve ocorrer no segundo semestre, segundo o Boletim Macro do IBRE dessa segunda-feira.

Outro fator que preocupa para a escalada da inflação é o de preços administrados, que também vê aumento em suas expectativas. A mediana sobe de 4,20% para 4,39%.

 

O código de R desse artigo está disponível para os membros do novo Clube AM. Para saber mais, clique aqui.

____________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

Dashboard Financeiro com IA e Shiny Python: Análise de Dados Abertos da CVM

Este artigo apresenta um tutorial completo sobre como construir uma ferramenta de análise financeira de ponta. Utilizando Shiny for Python, demonstramos a automação da coleta de dados das Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP) da CVM e o tratamento dessas informações com Pandas. O ponto alto do projeto é a integração da IA Generativa do Google Gemini, que atua como um assistente de análise, interpretando os dados filtrados pelo usuário e fornecendo insights contábeis e financeiros em tempo real. O resultado é um dashboard dinâmico que democratiza a análise de dados complexos e acelera a tomada de decisão.

Econometria, ML ou IA para previsão da PMS?

Prever a Pesquisa Mensal de Serviços (PMS/IBGE) é um desafio por natureza: trata-se de uma série mensal, sujeita a volatilidade e choques que vão de fatores sazonais a mudanças estruturais no setor. Para enfrentar esse problema, realizamos um exercício de comparação entre três abordagens de modelagem: econometria tradicional (ARIMA), machine learning (XGBoost) e inteligência artificial (TimeGPT).

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.