Medindo o efeito da incerteza sobre variáveis macroeconômicas

[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="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Na edição 52 do Clube do Código, ampliamos nosso entendimento sobre o efeito da incerteza sobre variáveis macroeconômicas. Utilizando um modelo BVAR com uma prévia de Minnesota, nós construímos funções impulso-resposta, dando ênfase a um impulso sobre a incerteza e a resposta no crescimento do PIB, nos juros e na inflação - saiba como construir esse tipo de análise em nosso Curso de Séries Temporais usando o R. Novamente, como proxy para a incerteza, utilizamos o Índice de Incerteza Econômica da Fundação Getúlio Vargas.

[/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/2019/02/carnaval.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="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Acima, estão destacadas as funções impulso-resposta selecionadas. Como se observa, o efeito de um choque na incerteza sobre o crescimento da economia permanece sendo negativo, com o seu pico ocorrendo próximo a quatro trimestres do início. O efeito sobre a inflação - nesse caso a versão acumulada em 12 meses - não parece ser significativo. Já o efeito sobre a taxa básica de juros é, curiosamente, negativo; isto é, a evidência encontrada sugere que o Banco Central reduz juros na eminência de um choque de incerteza.

Todo o processo de coleta, tratamento, modelagem e apresentação dos dados (feita em RMarkdown) está detalhado na edição 52 do Clube do Código.

 

_____________________________________

Conheça nossos Cursos Aplicados de R e aprenda a coletar, tratar, analisar e apresentar dados com o R!

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como preparar os dados para um modelo preditivo?

Modelos de previsão macroeconômica podem facilmente alcançar um número elevado de variáveis. Mesmo modelos simplificados, como o Modelo de Pequeno Porte (MPP) do Banco Central, usam cerca de 30 variáveis. Isso impõe um grande desafio ao nosso dia a dia: como fazer a gestão destes dados para uso em modelos, desde a coleta até o tratamento?

Transfer Learning para Previsão de Séries Temporais com o Python

A aprendizagem por transferência (ou transfer learning) é a técnica de reutilizar um modelo previamente treinado em um novo problema. Esse conceito representa um grande avanço para a previsão de variáveis, especialmente aquelas organizadas ao longo do tempo, como séries temporais. Neste post, exploramos como usar transfer learning com Python para trabalhar com esse tipo de dado.

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!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.