A Pesquisa Mensal de Desemprego (PME-IBGE) mostrou que a taxa de desocupação caiu em julho para 6%. Em maio a taxa foi de 6,2%. A queda não reflete uma tendência. Muito pelo contrário, como mostrou a PIMES e o próprio CAGED, alguns setores já estão, inclusive, demitindo.
Um breve report do IBGE pode ser consultado aqui.
Como mensurar a importância de choques na inflação sobre o erro de previsão da taxa de juros? Neste exercício quantificamos esta pergunta sob a ótica de um modelo VAR, usando dados recentes da macroeconomia brasileira. Especificamente, estimamos a decomposição da variância dos erros de previsão do modelo, analisando choques na inflação da gasolina e sua importância sobre a variância dos erros de previsão da taxa Selic.
Neste exercício exploramos os dados públicos sobre o preço da gasolina no Brasil, sua composição, evolução temporal, políticas associadas e, por fim, construímos um modelo simples de previsão. Com um modelo em mãos, o analista pode cenarizar o comportamento futuro da série da forma como preferir. Todos os procedimentos foram feitos usando a linguagem de programação Python.
Apresentamos neste exercício como é a aplicação de um Vetor AutoRegressivo Estrutural (SVAR) no Python a partir da biblioteca statsmodels.
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