Expectativas ancoradas significam que a inflação permanece próxima da meta mesmo após choques relevantes, tornando menos custosa a atuação do Banco Central no combate a pressões inflacionárias. Neste exercício, analisamos diferentes medidas para avaliar a ancoragem das expectativas no Brasil, utilizando a linguagem de programação R como ferramenta para a construção desse exercício, realizando a coleta, tratamento, cálculos e visualização dos resultados.
Neste artigo investigamos se a previsão desagregada da inflação é capaz de gerar previsões mais acuradas do que a previsão agregada. Utilizamos o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) como medida de interesse, aplicando um modelo simples e um modelo de passeio aleatório para comparação. Todo o processo pode ser feito de maneira automatizada utilizando a linguagem de programação R.
Neste exercício, testamos 18 modelos diferentes com um conjunto fixo de regressores para previsão da taxa de inflação, medida pelo IPCA. Implementamos o método da validação cruzada, visando obter resultados robustos para comparação de métricas de performance. Apresentamos os resultados gerais e desagregados por horizontes de previsão, além de automatizar todo o processo utilizando a linguagem Python.
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