Investigando a relação entre juros e inflação no R

Como podemos avaliar a relação entre a inflação e a taxa de juros no país por meio dos dados? No post de hoje, vamos realizar uma análise exploratória das duas medidas e compreender como os dados se ajustam à teoria econômica.

A relação entre as taxas de juros e a inflação é geralmente inversa: quando a inflação está alta, o Banco Central tende a aumentar as taxas de juros para desacelerar a economia e conter a inflação. Por outro lado, quando a inflação está baixa, o Banco Central pode reduzir as taxas de juros para estimular o consumo e o investimento, e assim estimular o crescimento econômico.

A lógica por trás dessa relação é que quando as taxas de juros estão altas, os empréstimos e o crédito se tornam mais caros, o que desestimula o consumo e o investimento. Com menos dinheiro circulando na economia, a inflação tende a desacelerar. Já quando as taxas de juros estão baixas, o crédito fica mais acessível e barato, o que estimula o consumo e o investimento, fazendo a economia crescer.

Para entender como foi criado o gráfico, faça parte do Clube AM, o repositório de códigos da Análise Macro, contendo exercícios semanais de R e Python.

Importando as Séries da Inflação e Taxa de Juros

O IPCA é a medida mais utilizada no país para verificar a inflação. Esse indicador pode ser avaliado em sua variação acumulada em 12 meses, permitindo verificar a trajetória da medida no país ao longo do período, tomando como base um período suficiente (12 meses) para se realizar análise não somente de curtíssimo prazo, mas também em um horizonte relevante.

A Selic pode ser verificada em valores mensais anualizados, portanto, comparáveis com o IPCA no sentido temporal.

Realizamos a importação das duas séries no R usando o pacote {GetBCBData}, que permite importados dados do SGS do BCB. Para o IPCA acumulado em 12 meses, usamos o código 13522 e para a Taxa Selic usamos o código 4189.

Analisando a Inflação e a Taxa de Juros

Verificamos abaixo o gráfico das duas medidas no período de agosto de 1998 até janeiro de 2023, e vemos as duas andam de forma conjunta ao longo do tempo, isto é, no período que a Selic eleva-se o IPCA também, e vice-versa.

 

O entendimento é de que, a Selic é um importante mecanismo de política monetária do Banco Central para controlar a inflação do país, de acordo com a meta de inflação no horizonte analisado, ou seja, o BC de forma geral, avalia o IPCA  de forma prospectiva para tomar as decisões de aumento ou diminuição da Meta Selic, pois o efeito prático da transmissão da Taxa de juros tem uma certa demora para afetar o IPCA,  portanto, é necessário identificar o efeito das defasagens da Selic em relação ao IPCA.

No gráfico abaixo, verificamos não somente a correlação entre as duas variáveis em nível (as duas medidas no mesmo período de tempo), mas também em relação aos valores defasados da Selic. Como estamos avaliando a relação entre o IPCA em nível e as defasagens da Selic, estaremos interessados somente na primeira coluna e primeira linha do gráfico, enquanto ignoramos o restante (relação da Selic e suas defasagens).

No gráfico, vemos que até a defasagem em 12 meses da Selic do momento atual, a correlação diminui, e se tomarmos defasagens maiores que 12 meses, a correlação fica até mesmo negativa.

_____________________________________

Quer aprender mais?

Seja um aluno da nossa trilha de Macroeconomia Aplicada e aprenda a criar projetos voltados para a Macroeconomia

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise de Criptomoedas com Python

Aprenda a estruturar um pipeline de dados financeiros com Python. Ensinamos a construção de um dashboard automatizado para coleta, tratamento e visualização de criptomoedas via API.

Como Construir um Monitor de Política Monetária Automatizado com Python?

Descubra como transformar dados do Banco Central em inteligência de mercado com um Monitor de Política Monetária Automatizado. Neste artigo, exploramos o desenvolvimento de uma solução híbrida (Python + R) que integra análise de sentimento das atas do COPOM, cálculo da Regra de Taylor e monitoramento da taxa Selic. Aprenda a estruturar pipelines ETL eficientes e a visualizar insights econômicos em tempo real através de um dashboard interativo criado com Shiny, elevando o nível das suas decisões de investimento.

Qual o efeito de um choque de juros sobre a inadimplência?

Neste exercício, exploramos a relação dinâmica entre o custo do crédito (juros na ponta) e o risco realizado (taxa de inadimplência) através de uma análise exploratória de dados e modelagem econométrica utilizando a linguagem de programação R.

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.