Estimando uma Curva IS para o Brasil

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

A primeira parte do nosso Curso de Macroeconometria usando o R é dedicada a entender o organismo econômico por meio da estimação de quatro equações: uma Curva de Phillips, que representa o lado da oferta; uma Curva IS, que representa o lado da demanda; uma Paridade da Taxa de Juros, que representa o contato com o resto do mundo; e uma Curva de Reação do Banco Central. Nesse post, por suposto, ilustramos alguns resultados da estimação da Curva IS, utilizando dados brasileiros. Todos os códigos e orientações sobre como proceder a estimação no R são mostrados no nosso curso.

Metodologia e Dados

Com base em Blinder (1999), Bogdanski et al. (2000) e Walsh (2010), nós estimaremos a seguinte Curva IS:

(1) $\begin{equation*} h_t = \alpha_0 + \alpha_1 h_{t-1} + \alpha_2 h_{t-2} + \alpha_3 (i_{t-1} - E_{t-1} \pi_{t-1,t+10} - r_{t-1}^{*}) + \alpha_4 nfsp_{t-1} + \varepsilon_t \end{equation*}$

onde $h_t$ é o hiato do produto, $i_t$ é o juro nominal, $E_t \pi_{t,t+11}$ é a expectativa de inflação 12 meses à frente, $r_{t}^{*}$ é a taxa de juros neutra e $nfsp_t$ são as necessidades de financiamento do setor público. As séries que utilizaremos para estimar 1 são o PIB mensal do IBRE/FGV, o juro real ex-post (taxa Selic deflacionada pela inflação acumulada em 12 meses medida pelo IPCA), o juro real ex-ante (taxa Selic deflacionada pela expectativa de inflação medida pelo IPCA e acumulada em 12 meses) e a série de superávit primário acumulado em 12 meses controlado pelo PIB, com sinal trocado. Os dados brutos são importados abaixo.


### Importar dados
data = read.table('data.csv', header=T, sep=';', dec=',')
data$date = as.Date(dataexpost, type='lambda', freq=14400)
neutro = hp$trend

Abaixo, um gráfico do diferencial de juros.

O próximo passo é criar o hiato do produto. O código abaixo faz isso.


hp2 = hpfilter(data$pib, type='lambda', freq=14400)
hiato = hp2$cycle

Criado o diferencial de juros e o hiato do produto, podemos colocar os dados que utilizaremos em uma mesma estrutura.


hiato = ts(hiato, start=c(2003,01), freq=12)
diferencial = ts(diferencial, start=c(2003,01), freq=12)
data = ts(data[,-1], start=c(2003,01), freq=12)
is = ts.intersect(hiato, diferencial, data[,4])
colnames(is) = c('Hiato', 'DJuros', 'NFSP')

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/datascience.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]
[/et_pb_image][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="center" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Clique na figura para conhecer os cursos aplicados em R da Análise Macro!

[/et_pb_text][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2016/04/painel.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/cursos-de-econometria/dados-em-painel/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]
[/et_pb_image][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="center" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Clique na figura para conhecer nosso novo curso de econometria

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Organizados os dados, podemos estimar 1 com a função dynlm do pacote de mesmo nome. O código abaixo faz isso.


modelo = dynlm(Hiato~lag(Hiato, -1)+lag(Hiato,-2)+lag(DJuros,-1)+
 lag(NFSP,-1), data=is)

A tabela 1 traz os resultados da estimação. Observe que o coeficiente do diferencial de juros é de -0,11. Isso significa que um aumento de um ponto percentual no diferencial de juros, reduz o hiato do produto em -0,11. Ademais, observa-se que o mesmo é estatisticamente significativo. O coeficiente das necessidades de financiamento do setor público, por seu turno, não se mostrou estatisticamente significativo.

Essa seção do nosso Curso de Macroeconometria usando o R completou aquelas quatro equações vistas no modelo básico do Banco Central. Estimamos uma Curva de Phillips, uma Curva IS, uma Curva de Reação do Banco Central e uma equação de paridade da taxa de juros. Esperamos, com efeito, que todo esse trabalho de modelagem amplie os insights por trás da teoria macroeconômica.

[/et_pb_text][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/09/est.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/introducao-a-estatistica/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]
[/et_pb_image][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_code admin_label="Código"]<table style="text-align:center"><tr><td colspan="2" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left"></td><td>Dependent variable:</td></tr> <tr><td></td><td colspan="1" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td>Hiato</td></tr> <tr><td colspan="2" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">lag(Hiato, -1)</td><td>0.969***</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.077)</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr> <tr><td style="text-align:left">lag(Hiato, -2)</td><td>-0.144*</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.077)</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr> <tr><td style="text-align:left">lag(DJuros, -1)</td><td>-0.110***</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.041)</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr> <tr><td style="text-align:left">lag(NFSP, -1)</td><td>0.024</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.046)</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr> <tr><td style="text-align:left">Constant</td><td>0.177</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td>(0.139)</td></tr> <tr><td style="text-align:left"></td><td></td></tr> <tr><td colspan="2" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">Observations</td><td>166</td></tr> <tr><td style="text-align:left">R2</td><td>0.770</td></tr> <tr><td style="text-align:left">Adjusted R2</td><td>0.764</td></tr> <tr><td style="text-align:left">Residual Std. Error</td><td>1.024 (df = 161)</td></tr> <tr><td style="text-align:left">F Statistic</td><td>134.416*** (df = 4; 161)</td></tr> <tr><td colspan="2" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">Note:</td><td style="text-align:right">*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01</td></tr> </table>[/et_pb_code][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_team_member admin_label="Pessoa" saved_tabs="all" name="Vítor Wilher " position="Data Scientist" image_url="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2011/03/vitorwilhergnews.png" animation="left" background_layout="light" facebook_url="https://www.facebook.com/vitor.wilher.9" twitter_url="https://twitter.com/vitorwilherbr" linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/v%C3%ADtor-wilher-78164024" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do R no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aqui. Caso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

[/et_pb_team_member][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Construindo RAG para Análise do COPOM com SmolAgents

Como criar um Agente de IA?

Como criar um Supervisor de Agentes com LangGraph

Como Criar um Agente SQL com LangGraph para Análise de Dados Financeiros de Empresas Brasileiras

Como preparar dados para usar na IA?

Automatizando Análises Econômicas com LangChain e LangGraph: Multi-Agentes com LLMs

Outros artigos relacionados

Construindo RAG para Análise do COPOM com SmolAgents

Este exercício demonstra, passo a passo, como aplicar o conceito de Retrieval-Augmented Generation (RAG) com agentes inteligentes na análise de documentos econômicos. Utilizando a biblioteca SmolAgents, desenvolvemos um agente capaz de interpretar e responder a perguntas sobre as atas do COPOM com base em buscas semânticas.

Como criar um Agente de IA?

Unindo conhecimentos sobre Tools, LLMs e Vector Stores, agora é hora de integrar diferentes conceitos e aprender a construir um Agente de IA completo. Neste post, nosso objetivo será criar um Agente capaz de responder perguntas sobre o cenário macroeconômico brasileiro, utilizando dados de expectativas de mercado do Boletim Focus do Banco Central do Brasil (BCB) e o framework LangChain no Python.

Como criar um Supervisor de Agentes com LangGraph

Este tutorial mostra como construir um supervisor multiagente usando LangGraph, integrando dois agentes especialistas: um focado em pesquisa na internet com Tavily e outro especializado em operações matemáticas. Para orquestrar esses agentes, utilizamos o modelo Gemini 2.0 da Google.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!