Impacto do aumento da gasolina e do óleo diesel no IPCA de 2013 e nas previsões do GECE.

A partir da meia noite do último dia 30/11 estão em vigor os aumentos de 4% e 8%, respectivamente, sobre a gasolina e óleo diesel que a Petrobras aprovou para a venda dos combustíveis nas refinarias. O GECE fez o cálculo do impacto desses reajustes sobre o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), o índice que representa a meta de inflação no país. Supondo que o repasse seja integralmente repassado ao consumidor – algo que não é inexorável – o impacto máximo do aumento da gasolina é de 0,16 pontos percentuais sobre o IPCA de dezembro (para fins de simplificação), enquanto o impacto do óleo diesel é de apenas 0,01 pontos percentuais. Chega-se a esse número tomando a média dos pesos desses subitens (51040001, gasolina e 51040003, óleo diesel) em 2013 e multiplicando os mesmos pelo reajuste anunciado para cada um. A gasolina teve peso médio de 3,88% no IPCA desse ano, contribuindo em média com -3% na variação mensal do índice. O pico de contribuição ocorreu em fevereiro, quando foi responsável por 26,4% da elevação de 0,6% do IPCA naquele mês. A mudança nas nossas previsões para o IPCA desse ano é o que detalhamos em seguida.

A previsão do GECE para o IPCA em 2013 era de 5,65%, supondo que em novembro e dezembro o índice ficasse, respectivamente, em 0,54% e 0,68%. Com o reajuste, o valor do mês de dezembro vai para 0,84%, o que eleva o IPCA de 2013 para 5,82%. Nesse cenário consideramos o limite mínimo da previsão em 5,74% e o máximo em 5,91%,.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Coletando dados do Google Trends no R e no Python

Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.

Contribuição para a Volatilidade [Python]

A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.

Inflação de Serviços vs. Desemprego

A teoria econômica convencional sugere a presença de um trade-off entre inflação e desemprego no curto prazo, comumente conhecido como a Curva de Phillips. Em termos simples, reduções na taxa de desemprego podem resultar em um aumento temporário na inflação. Nesse contexto, a inflação de serviços emerge como uma categoria particularmente relevante devido às suas características distintivas. Para explorar e visualizar a relação entre inflação de serviços e desemprego, conduzimos uma análise utilizando a linguagem de programação Python. Além disso, empregamos o procedimento de Toda-Yamamoto para avaliar a existência de uma relação de causalidade no sentido Granger entre essas variáveis.

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.