O Clube do Código nº 05, a ser divulgado na próxima semana, tratará de um tema bastante interessante presente na literatura: como avançam as expectativas de inflação de especialistas e de não especialistas? Construiremos modelos para explicar como essas séries avançam ao longo do tempo. Um aperitivo? Dê uma olhada no gráfico abaixo...
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Como mensurar a importância de choques na inflação sobre o erro de previsão da taxa de juros? Neste exercício quantificamos esta pergunta sob a ótica de um modelo VAR, usando dados recentes da macroeconomia brasileira. Especificamente, estimamos a decomposição da variância dos erros de previsão do modelo, analisando choques na inflação da gasolina e sua importância sobre a variância dos erros de previsão da taxa Selic.
Neste exercício exploramos os dados públicos sobre o preço da gasolina no Brasil, sua composição, evolução temporal, políticas associadas e, por fim, construímos um modelo simples de previsão. Com um modelo em mãos, o analista pode cenarizar o comportamento futuro da série da forma como preferir. Todos os procedimentos foram feitos usando a linguagem de programação Python.
Apresentamos neste exercício como é a aplicação de um Vetor AutoRegressivo Estrutural (SVAR) no Python a partir da biblioteca statsmodels.
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