Relatório #22 - IPCA-15

No Relatório AM de hoje, iremos comentar sobre o IPCA-15. Esse indicador é um índice de preços que abrange o período do dia 16 do mês anterior até o dia 15 do mês de referência. O índice serve como uma boa prévia do resultado do IPCA "cheio", por possuírem características semelhantes, sendo importante o seu acompanhamento, como forma de prever os caminhos do IPCA.

A variação mensal do IPCA-15 nos mês de setembro foi de 1,14% em relação ao mês anterior. Podemos ver no gráfico como a variação se comporta nos últimos meses, exibindo a alta.

Na variação acumulada em 12 meses, o IPCA-15 exibe uma variação de 10,05%. É notável como o IPCA-15 está muito acima dos limites de inflação instituídos pelo Conselho Monetário Nacional (CMN), que se encontra em 3,75% neste ano.

O IPCA-15 demonstra também uma sazonalidade, como é possível observar no gráfico.

Podemos visualizar também o comportamento dos grupos do IPCA-15 ao longos dos meses.

Vemos como o grupo de alimentação e bebidas tem aumentado sua contribuição sobre o IPCA-15 nestes últimos meses, da mesma forma que impactou o índice no mesmo período do ano de 2020.

É notável também nos últimos meses a contribuição sobre o IPCA-15 pelo grupo de Transportes, causado principalmente pela persistência de preços da gasolina.
________________________

(*) Para entender mais sobre inflação e análise de conjuntura econômica, confira nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R - Versão 5.0.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise de Tendência de Mercado com IA usando Python

Ler notícias diárias sobre empresas e ações listadas na bolsa pode ser maçante e cansativo. Mas, e se houvesse uma maneira de simplificar todo esse processo? Mostraremos como a IA generativa pode ajudar a captar o sentimento de notícias sobre companhias, automatizando todo o processo com Python e Gemini.

Análise de Sentimento de Mercado com IA usando Python

Ler notícias diárias sobre empresas e ações listadas na bolsa pode ser maçante e cansativo. Mas, e se houvesse uma maneira de simplificar todo esse processo? Mostraremos como a IA generativa pode ajudar a captar o sentimento de notícias sobre companhias, automatizando todo o processo com Python e Gemini.

Analisando o mercado acionário brasileiro com aprendizado não supervisionado no Python

Como identificar os fatores significativos que influenciam a variabilidade nos retornos de ações individuais? Como comparar esses fatores ao selecionar empresas de setores distintos? Neste artigo, aplicamos a Análise de Componentes Principais para examinar ações que compõem o índice bovespa, com o objetivo de identificar os fatores estatísticos relevantes. Usamos o Python como ferramenta para aplicar a análise.

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.