Dando continuidade ao nosso esforço de compreensão do organismo econômico brasileiro por meio de equações, adicionamos o Banco Central via a estimação de uma regra de Taylor. Realizaremos a construção do modelo por meio do Python, seguindo todos os passos de coleta e tratamento dos dados, finalizando com a construção do modelo via OLS.
A Regra de Taylor, também conhecida como Regra da Taxa de Juros de Taylor, é uma fórmula usada para prever a taxa de juros de um banco central com base em vários fatores econômicos. Portanto, é uma ferramenta muito importante para a tomada de decisões da autoridade monetária.
A Regra de Taylor produzida aqui toma forma com base na seguinte equação abaixo.
(1) 
Basicamente, a regra de Taylor a ser estimada relaciona a taxa básica de juros às suas próprias defasagens - de modo a incorporar a suavização da taxa de juros ao longo do tempo e, econometricamente, prevenir autocorrelação nos resíduos -, a diferença entre a inflação projetada e a meta de inflação e uma medida de hiato do produto.
No Python, realizamos toda a tarefa de coleta e tratamento de dados e também a estimação do modelo via OLS, tornando todo o processo totalmente automatizado.
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Este exercício é um recorte. No Boletim AM eu mostro econometria aplicada o ano inteiro, e como a IA entra nesse trabalho sem substituir o julgamento de quem entende o modelo.
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Abaixo, temos o resultado do modelo, produzido pela função OLS do pacote statsmodels.
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