Tombini rompe o período de "Purdah" da política monetária e comenta previsões do FMI

Soou (muito) estranho, leitor, a nota divulgada hoje pelo Banco Central (ver aqui) sobre a revisão das projeções do FMI para o crescimento brasileiro. Primeiro, porque essa revisão era para lá de esperada: o número anterior do fundo para o crescimento esse ano era de -1%, que não levava em consideração nem mesmo o carregamento estatístico de 2015. Segundo, porque essa declaração do presidente do Banco Central ocorre um dia antes da decisão sobre a taxa básico de juros. Em geral, há um período conhecido como "Purdah", antes das reuniões de política monetária, onde os diretores/membros do board evitam falar com a imprensa, para não gerar volatilidade no mercado. Um texto interessante sobre o assunto pode ser lido aqui. Fica difícil, nesse contexto, imaginar o que quer o Banco Central. Desde a última ata, passando pelo relatório de inflação de dezembro, a sinalização por aumento de juros era bastante clara. Agora, aos 45 minutos do segundo tempo, ele faz isso? Estranho, muito estranho, leitor... 🙁

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

Dashboard Financeiro com IA e Shiny Python: Análise de Dados Abertos da CVM

Este artigo apresenta um tutorial completo sobre como construir uma ferramenta de análise financeira de ponta. Utilizando Shiny for Python, demonstramos a automação da coleta de dados das Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP) da CVM e o tratamento dessas informações com Pandas. O ponto alto do projeto é a integração da IA Generativa do Google Gemini, que atua como um assistente de análise, interpretando os dados filtrados pelo usuário e fornecendo insights contábeis e financeiros em tempo real. O resultado é um dashboard dinâmico que democratiza a análise de dados complexos e acelera a tomada de decisão.

Econometria, ML ou IA para previsão da PMS?

Prever a Pesquisa Mensal de Serviços (PMS/IBGE) é um desafio por natureza: trata-se de uma série mensal, sujeita a volatilidade e choques que vão de fatores sazonais a mudanças estruturais no setor. Para enfrentar esse problema, realizamos um exercício de comparação entre três abordagens de modelagem: econometria tradicional (ARIMA), machine learning (XGBoost) e inteligência artificial (TimeGPT).

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.