Pós-Copom: bom-senso venceu.

expinfOntem, o Comitê de Política Monetária decidiu, por unanimidade, elevar a taxa básica de juros, a Selic, em 50 pontos-base, de 10% para 10,5%. Na minha leitura pesou na decisão dos membros do comitê o IPCA divulgado na última semana, mostrando uma inflação bastante disseminada pelos 365 bens e serviços que compõem o índice, com a difusão beirando os 70%. A despeito dos problemas de comunicação da autoridade monetária, notadamente ao explicitar as defasagens envolvidas no processo e a indecisão sobre o cenário fiscal, observo que a Selic deve ir mesmo a 11% na próxima reunião, como havia projetado na Carta de Dezembro e no cenário normativo da Carta de Janeiro. O Banco Central, com essa decisão, mostrou que não abandonou, ainda, a ancoragem das expectativas - que só cederão quando a inflação efetiva mostrar algum alívio, como pode ser visto no gráfico ao lado. As pressões remanescentes sobre o índice, como a desvalorização do câmbio e o contínuo crescimento da massa salarial, são desafios para o movimento contracionista. A minha leitura, nesse ponto, é que o Banco faça mais um ajuste de 50 pontos-base em fevereiro e suste o processo, verificando a transmissão sobre os principais canais (expectativas, notadamente). A aguardar a ata na próxima semana para confirmar essa leitura. O bom-senso, leitor, venceu: ao  menos, por enquanto.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

O que são LLMs?

Anteriormente, aprendemos que cada Agente precisa de um Modelo de IA em seu núcleo, e que os LLMs são o tipo mais comum de modelos de IA para esse propósito.

Agora, vamos aprender o que são LLMs e como eles impulsionam os Agentes. Esta seção oferece uma explicação técnica concisa sobre o uso de LLMs.

O que são Agentes de IA?

O que é um agente e como ele funciona? Como agentes tomam decisões usando racioncínio e planejamento? Neste artigo, nosso objetivo é investigar estas questões para construir um conhecimento fundamental sobre AI agents.

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.

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.