Gerando previsões combinadas para a inflação a partir dos grupos do IPCA

[et_pb_section admin_label="section"][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="Abel||||" text_font_size="21" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

A inflação cheia medida pelo IPCA em um período $t$ qualquer nada mais é do que a soma da contribuição da inflação em cada um dos seus nove grupos, de acordo com os pesos dos mesmos no índice. Em outros termos,

(1) $\begin{align*} \pi_t = \sum_{i=1}^{9} \pi_{t,i}^{g} p_{t,i}^{g} \end{align*}$

onde $\pi_t$ é a inflação cheia, $\pi_{t,i}^{g}$ é a inflação em $t$ no grupo $i$ e $p_{t,i}^{g}$ é o peso em $t$ do grupo $i$ no índice cheio.

[/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/2018/08/ultimosdias4.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="off" 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_row][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="Abel||||" text_font_size="21" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Com o uso do R, podemos baixar com o pacote sidrar, as variações e os pesos desses nove grupos do IPCA diretamente do site do SIDRA/IBGE, conforme o código abaixo.


## Carregar pacotes
library(sidrar)
## Baixar e tratar os dados
tab1 = get_sidra(api='/t/2938/n1/all/v/63,66/p/all/c315/7170,7445,7486,7558,7625,7660,7712,7766,7786/d/v63%202,v66%204')
tab2 = get_sidra(api='/t/1419/n1/all/v/63,66/p/all/c315/7170,7445,7486,7558,7625,7660,7712,7766,7786/d/v63%202,v66%204')

Uma vez que tenhamos baixado os dados, é preciso organizá-los, transformando-os em uma matriz legível. Isso é feito com o código a seguir.


series = c(7170, 7445, 7486, 7558, 7625, 7660,
7712, 7766, 7786)

names = c('Alimentos', 'Habitação', 'Art de Resid',
'Vestuário', 'Transporte', 'Saúde e cuid pessoais',
'Despesas Pessoas', 'Educação', 'Comunicação')

var1 = matrix(NA, ncol=length(series), 
nrow=nrow(tab1)/length(series)/2)

peso1 = matrix(NA, ncol=length(series), 
nrow=nrow(tab1)/length(series)/2)

var2 = matrix(NA, ncol=length(series), 
nrow=nrow(tab2)/length(series)/2)

peso2 = matrix(NA, ncol=length(series), 
nrow=nrow(tab2)/length(series)/2)

for(i in 1:length(series)){

var1[,i] = tab1$Valor[tab1$`Variável (Código)`==63&amp;
tab1$`Geral, grupo, subgrupo, item e subitem (Código)`==series[i]]

var2[,i] = tab2$Valor[tab2$`Variável (Código)`==63&amp;
tab2$`Geral, grupo, subgrupo, item e subitem (Código)`==series[i]]

peso1[,i] = tab1$Valor[tab1$`Variável (Código)`==66&amp;
tab1$`Geral, grupo, subgrupo, item e subitem (Código)`==series[i]]

peso2[,i] = tab2$Valor[tab2$`Variável (Código)`==66&amp;
tab2$`Geral, grupo, subgrupo, item e subitem (Código)`==series[i]]
}

variacao = ts(rbind(var1, var2), start=c(2006,07), freq=12)
peso = ts(rbind(peso1, peso2), start=c(2006,07), freq=12)

colnames(variacao) = names
colnames(peso) = names

Pronto! Agora, temos uma matriz que contém a variação dos nove grupos, desde julho de 2006; e outra que contém os pesos desses grupos para o mesmo período. Desse modo, a inflação cheia será a soma das variações vezes os respectivos pesos. Isto é,


ipca = ts(round(rowSums(variacao*peso/100),2), 
start=c(2006,07), freq=12)

O gráfico a seguir ilustra...

Uma vez entendido o processo, fica fácil agora gerar previsões para a inflação cheia a partir dos nove grupos, não é mesmo? Basta que se gere previsões de n passos para cada um dos grupos e depois some essas previsões, ponderando pelos respectivos pesos, de modo a obter uma previsão da inflação cheia. Legal, né? 🙂

Saiba mais sobre modelagem e previsão com o R em nossos cursos de Macroeconometria usando o R, Séries Temporais usando o R e Construção de Cenários e previsões usando o R.

[/et_pb_text][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/cursosaplicados.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="off" 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_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Como tratar dados no Python? Parte 3: modificando colunas

Como tratar dados no Python? Parte 2: filtrando linhas

Criando IA Assistant usando Shiny no Python

Como criar relatórios contábeis automáticos usando Python + IA + Shiny

Como usar engenharia de prompt para negócios

Como tratar dados no Python? Parte 1: selecionando colunas

Outros artigos relacionados

Como tratar dados no Python? Parte 3: modificando colunas

Como criar ou alterar as colunas de uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de modificação de colunas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.

Como tratar dados no Python? Parte 2: filtrando linhas

Como filtrar somente as linhas que interessam em uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de filtros de linhas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.

Criando IA Assistant usando Shiny no Python

Nesta postagem, ensinamos a como criar um chatbot interativo utilizando o Shiny Python. Veremos os principais conceitos sobre o módulo Chat do Shiny e como integrá-lo a modelos de IA generativa, como Gemini, para criar um chatbot funcional em poucos passos.

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!