Hoje o IBGE divulgou o IPCA (Índice de Preços ao Consumidor Amplo) de outubro. No acumulado em 12 meses, o índice atingiu inacreditáveis 9,93%.
| IPCA Mensal | IPCA Anual | |
| Jan/15 | 1.24 | 7.14 |
| Fev/15 | 1.22 | 7.70 |
| Mar/15 | 1.32 | 8.13 |
| Abr/15 | 0.71 | 8.17 |
| Mai/15 | 0.74 | 8.47 |
| Jun/15 | 0.79 | 8.89 |
| Jul/15 | 0.62 | 9.56 |
| Ago/15 | 0.22 | 9.53 |
| Set/15 | 0.54 | 9.49 |
| Out/15 | 0.82 | 9.93 |
Onde vamos parar, leitor? 🙁
Este artigo analisa a dinâmica do consumo no Brasil utilizando Python e modelos de Vetores Autorregressivos (VAR). Ao segregar bens duráveis e não duráveis, o estudo quantifica a sensibilidade a choques de juros e renda. Criamos todo o processo através do ciclo de dados: coleta, tratamento, análise de dados, modelagem e apresentação dos resultados, tudo automatizado usando a linguagem Python.
O IPCA fechou 2025 em 4.26%, ficando acima da meta de 3% ao ano, mas dentro do intevalo de tolerância de ±1,5 ponto percentual. O valor veio abaixo da previsão da Análise Macro, de 4.66%, e abaixo do previsto pelo Boletim Focus, de 4.30%.
Neste exercício, mostramos como o Python pode ser utilizado para calcular uma métrica central para a compreensão da dinâmica entre crédito e atividade econômica no Brasil, a partir de um ciclo completo e altamente reprodutível de coleta, tratamento e análise de dados.
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