A inflação de alimentos tem sido uma grande incógnita nos últimos anos, influenciando de forma decisiva o erro de previsão da inflação cheia. Isso nos motivou a replicar um modelo do Banco Central do Brasil, exposto em boxe do Relatório de Inflação de junho de 2016, intitulado Evolução recente da inflação de alimentos. Replicamos o exercício utilizando a linguagem R e Python.
O modelo proposto pelo BCB consiste na seguinte equação
(1) 
onde 
é inflação de alimentação no domicílio (% 4 trimestres), 
é a variação da taxa de câmbio nominal, 
é a variação do segmento de commodities agropecuárias do Índice de Commodities - Brasil (medido em dólares), 
é a primeira defasagem da dummy se o mundo está ou não sob efeito do El Niño, 
é o hiato do produto e 
são dummies sazonais.
O modelo foi construído em periodicidade trimestral no período de 2004 até 2023Q1 (o modelo construído pelo Boxe possui abrangência até 2016Q2).
Para replicar o modelo proposto, vamos precisar de cinco séries, a saber: a inflação de alimentação no domicílio, o Oceanic Niño Index (ONI), o Hiato do Produto (BCB), a taxa de câmbio nominal e o Índice de Commodities no seu corte agropecuário (em doláres). Uma vez obtidas essas séries, elas precisarão ser trimestralizadas e tratadas, de modo a obter as variáveis que serão utilizadas para estimar o modelo.
Os dados são coletados e tratados diretamente utilizando o R e Python. O modelo foi construído por ambas as linguagens via MQO. Abaixo, o resultado do modelo usando a biblioteca statsmodels do Python.
Para obter todo o código em R e Python para os exemplos abaixo, faça parte do Clube AM, o repositório de códigos da Análise Macro, contendo exercícios semanais.
Código
OLS Estimation Summary
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Dep. Variable: alimentos R-squared: 0.5206
Estimator: OLS Adj. R-squared: 0.4733
No. Observations: 78 F-statistic: 84.693
Date: Wed, Aug 23 2023 P-value (F-stat) 0.0000
Time: 15:35:59 Distribution: chi2(7)
Cov. Estimator: unadjusted
Parameter Estimates
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Parameter Std. Err. T-stat P-value Lower CI Upper CI
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dolar_diff 31.484 11.916 2.6423 0.0082 8.1303 54.838
icagro_diff 40.972 13.251 3.0919 0.0020 15.000 66.945
hiato -0.0760 0.4065 -0.1871 0.8516 -0.8727 0.7207
nino 1.6020 1.6947 0.9453 0.3445 -1.7196 4.9235
trimestre_1 5.1830 1.5414 3.3624 0.0008 2.1618 8.2041
trimestre_2 7.0290 1.4467 4.8586 0.0000 4.1935 9.8644
trimestre_3 6.4675 1.4905 4.3392 0.0000 3.5462 9.3888
===============================================================================Conforme verificado, o modelo não produziu resultados satisfatórios no sentido de obter uma relação positiva das variáveis explicativas sobre a variável dependente, inflação de alimentos, diferente dos resultados encontrados na janela até 2016Q2, conforme o Boxe do Banco Central.
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