No próximo dia 31 de maio eu participarei novamente do projeto "Millenium nas Redações" no Diário do Comércio, em Belo Horizonte. A ideia é fazer uma apresentação da conjuntura econômica brasileira recente, nos mesmos moldes que eu fiz no Correio Braziliense. Maiores informações aqui. Aproveito para dar uma satisfação aos meus escassos leitores: o tempo anda corrido para escrever, mas em breve eu voltarei a atualizar o site com maior frequência.
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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