Tag

alta de juros Archives - Análise Macro

Até onde vai o Banco Central?

By | Comentário de Conjuntura

Nas últimas semanas, tenho comentado nesse espaço sobre o processo inflacionário consolidado e sobre a condução da política monetária. Vivemos uma tempestade perfeita nessa área, com diversos choques atuando sobre o organismo econômico, que tem contaminado outros preços, como mostram os núcleos de inflação. Nesse cenário adverso, sujeito a relâmpagos e trovões, temos visto um Banco Central completamente atrás da Curva, tentando dar conta da desancoragem de expectativas. Ontem, em mais um aumento de juros, dessa vez de 100 pontos-base, o Comitê de Política Monetária continuou sinalizando o caminho de aperto monetário nas próximas reuniões.

O trabalho não é fácil. Se de um lado a inflação pegou no breu, do outro a atividade segue ainda bastante incerta. Como se sabe, o Banco Central olha tanto para o desvio das expectativas de inflação em relação à meta quanto para o hiato do produto, a diferença entre o PIB efetivo e o PIB potencial. Podemos, inclusive, mostrar essa reação da autoridade monetária através da estimação de uma Curva de Reação ou Regra de Taylor, para fazer alusão ao paper seminal de John Taylor, de 1993 - como fazemos no Curso de Macroeconometria usando o R.

A equação abaixo traz uma forma reduzida desse tipo de modelo, que inclui um coeficiente de suavização da taxa de juros.

(1)   \begin{align*} i_t = \alpha_0 + \alpha_1 i_{t-1} + \alpha_2 i_{t-2} + \alpha_3 (\pi_{t}^{e} - \pi^{M}) + \alpha_4 h_{t-1} + u_t \end{align*}

Basicamente, a regra de Taylor a ser estimada relaciona a taxa básica de juros às suas próprias defasagens - de modo a incorporar a suavização da taxa de juros ao longo do tempo e, econometricamente, previnir autocorrelação nos resídios -, a diferença entre a inflação projetada e a meta de inflação e uma medida de hiato do produto.

O modelo estimado mostra que o Banco Central reage tanto ao desvio da expectativa de inflação em relação à meta quanto ao hiato do produto. As expectativas de inflação, por um lado, têm se elevado, refletindo basicamente o descolamento da inflação observada. Já o hiato, a despeito de ainda estar aquém do nível de equilíbrio, também vem se fechando nos últimos trimestres.

Justamente por esses motivos, o Banco Central vem elevando a taxa básica de juros no curto prazo.

A pergunta de um milhão de dólares - já que o real não está valendo muita coisa - é até quando.

Para responder essa pergunta, temos que colocar no jogo a taxa de juros neutra ou de equilíbrio da economia. O juro neutro é aquele que fecha o hiato do produto. Nesse momento, dada a desancoragem das expectativas, é esperado que o Banco Central, inclusive, coloque a taxa básica de juros acima do juro neutro, por um tempo. Como, diga-se, já sinalizou.

O juro neutro hoje no Brasil está entre 7% e 8%, a considerar o seu valor nominal.

Ou seja, o Banco Central deve chegar no juro neutro no final do ano, o que implica em mais dois aumentos na taxa básica de juros. Um de 100 pontos-base e outro de no mínimo 75 pontos-base.

E não vai parar por aí.

A expectativa, com base nos modelos, é de que o Banco Central prossiga com o aumento de juros em 2022.

Colabora para esse cenário a incerteza quanto às chuvas, que deve continuar pressionando o preço de energia elétrica, item que tem bastante influência sobre todos os preços da economia.

Também colabora para esse cenário, o caos fiscal, de difícil resolução no curto prazo.

Para ser honesto, de difícil resolução nos próximos anos.

Em resumo, portanto, a expectativa é que o Banco Central leve o juro básico até algo em torno de 9% ao ano no início de 2022.

A conferir o que vai ocorrer com a inflação.

________________________

(*) Para entender mais sobre política monetária, confira nosso Curso de Teoria da Política Monetária.

(**) Para aprender a estimações equações como a Regra de Taylor, veja nosso Curso de Macroeconometria usando o R.

Estimando uma Curva IS para o Brasil

By | Macroeconometria

A primeira parte do nosso Curso de Macroeconometria usando o R é dedicada a entender o organismo econômico por meio da estimação de quatro equações: uma Curva de Phillips, que representa o lado da oferta; uma Curva IS, que representa o lado da demanda; uma Paridade da Taxa de Juros, que representa o contato com o resto do mundo; e uma Curva de Reação do Banco Central. Nesse post, por suposto, ilustramos alguns resultados da estimação da Curva IS, utilizando dados brasileiros. Todos os códigos e orientações sobre como proceder a estimação no R são mostrados no nosso curso.

Metodologia e Dados

Com base em Blinder (1999), Bogdanski et al. (2000) e Walsh (2010), nós estimaremos a seguinte Curva IS:

(1)   \begin{equation*} h_t = \alpha_0 + \alpha_1 h_{t-1} + \alpha_2 h_{t-2} + \alpha_3 (i_{t-1} - E_{t-1} \pi_{t-1,t+10} - r_{t-1}^{*}) + \alpha_4 nfsp_{t-1} + \varepsilon_t  \end{equation*}

onde h_t é o hiato do produto, i_t é o juro nominal, E_t \pi_{t,t+11} é a expectativa de inflação 12 meses à frente, r_{t}^{*} é a taxa de juros neutra e nfsp_t são as necessidades de financiamento do setor público. As séries que utilizaremos para estimar 1 são o PIB mensal do IBRE/FGV, o juro real ex-post (taxa Selic deflacionada pela inflação acumulada em 12 meses medida pelo IPCA), o juro real ex-ante (taxa Selic deflacionada pela expectativa de inflação medida pelo IPCA e acumulada em 12 meses) e a série de superávit primário acumulado em 12 meses controlado pelo PIB, com sinal trocado. Os dados brutos são importados abaixo.


### Importar dados
data = read.table('data.csv', header=T, sep=';', dec=',')
data$date = as.Date(datadate, format='%d/%m/%Y')  </pre>     [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="Linha"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2016/06/woold.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/clube-do-codigo/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"] [/et_pb_image][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]  Antes de mais nada, precisamos criar algumas variáveis, não é mesmo? Para fazer esse exercício, primeiro vamos construir a variável <em>diferencial de juros</em>, que será o juro real ex-ante menos o juro neutro. O código abaixo faz os procedimentos necessários e ilustra a variável.  <pre class="brush: r; title: ; notranslate" title="">  ### Criar juro neutro hp = hpfilter(dataexpost, type='lambda', freq=14400)
neutro = hp$trend

Abaixo, um gráfico do diferencial de juros.

O próximo passo é criar o hiato do produto. O código abaixo faz isso.


hp2 = hpfilter(data$pib, type='lambda', freq=14400)
hiato = hp2$cycle

Criado o diferencial de juros e o hiato do produto, podemos colocar os dados que utilizaremos em uma mesma estrutura.


hiato = ts(hiato, start=c(2003,01), freq=12)
diferencial = ts(diferencial, start=c(2003,01), freq=12)
data = ts(data[,-1], start=c(2003,01), freq=12)
is = ts.intersect(hiato, diferencial, data[,4])
colnames(is) = c('Hiato', 'DJuros', 'NFSP')

 

 

Clique na figura para conhecer os cursos aplicados em R da Análise Macro!

Clique na figura para conhecer nosso novo curso de econometria

Organizados os dados, podemos estimar 1 com a função dynlm do pacote de mesmo nome. O código abaixo faz isso.


modelo = dynlm(Hiato~lag(Hiato, -1)+lag(Hiato,-2)+lag(DJuros,-1)+
 lag(NFSP,-1), data=is)

A tabela 1 traz os resultados da estimação. Observe que o coeficiente do diferencial de juros é de -0,11. Isso significa que um aumento de um ponto percentual no diferencial de juros, reduz o hiato do produto em -0,11. Ademais, observa-se que o mesmo é estatisticamente significativo. O coeficiente das necessidades de financiamento do setor público, por seu turno, não se mostrou estatisticamente significativo.

Essa seção do nosso Curso de Macroeconometria usando o R completou aquelas quatro equações vistas no modelo básico do Banco Central. Estimamos uma Curva de Phillips, uma Curva IS, uma Curva de Reação do Banco Central e uma equação de paridade da taxa de juros. Esperamos, com efeito, que todo esse trabalho de modelagem amplie os insights por trás da teoria macroeconômica.

 

Dependent variable:
Hiato
lag(Hiato, -1)0.969***
(0.077)
lag(Hiato, -2)-0.144*
(0.077)
lag(DJuros, -1)-0.110***
(0.041)
lag(NFSP, -1)0.024
(0.046)
Constant0.177
(0.139)
Observations166
R20.770
Adjusted R20.764
Residual Std. Error1.024 (df = 161)
F Statistic134.416*** (df = 4; 161)
Note:*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Vítor Wilher

Vítor Wilher

Data Scientist

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

Deve o Banco Central subir os juros para conter um aumento de preços administrados?

By | Política Monetária

Um dos objetivos desse espaço é desmistificar com base na evidência empírica algumas falácias corriqueiras ditas por economistas alternativos brasileiros. Uma dessas falácias, repetida dia sim dia não em colunas e debates, em uma espécie de verdade evidente, seria a de que o aumento de preços administrados recente não deveria ter sido combatido com aumento de juros. A heterodoxia costuma fazer uso do termo inflação de custos (em contradição à inflação de demanda) para justificar o fato de que não faria sentido utilizar um instrumento que atua sobre a demanda para conter um choque de oferta. Mostro no exercício 35 do Clube do Código porque, mais uma vez, os economistas alternativos estão equivocados. Nesse post, mostro os resultados desse exercício.

Para ilustrar o argumento, vamos dividir a inflação medida pelo IPCA da forma que segue

(1)   \begin{align*} \pi_t = \alpha_1 \pi_t^{livres} + \alpha_2 \pi_t^{admin} \end{align*}

isto é, o IPCA passa a ser uma conbinação linear entre a inflação de preços livres e a inflação de preços administrados. Sabemos, entretanto, que os preços livres e os preços administrados não são independentes, uma vez que muitos dos bens considerados administrados servem de insumo para os bens livres - pense, por exemplo, na energia elétrica. Abaixo, coletamos a inflação mensal dos preços livres e administrados diretamente do Banco Central com o pacote BETS.


library(BETS)

livres = window(BETS.get(11428), start=c(1999,8))
admin = window(BETS.get(4449), start=c(1999,8))

E plotamos um gráfico de correlação entre eles.

Há, por suposto, uma correlação positiva entre os dois grupos, como já suspeitávamos. Podemos, agora, verificar se na ocasião de um choque no grupo de preços administrados, se isso tem efeito sobre os preços livres. Para isso, podemos estimar um Vetor Autorregressivo, de modo a tentar captar a dinâmica existente entre os dois grupos. Uma vez estimado o VAR, podemos verificar as funções de impulso-resposta, de modo a tentar captar a resposta no grupo de preços livres de um impulso no grupo de preços administrados. A figura abaixo ilustra.

Como o gráfico deixa claro, há um efeito no grupo de preços livres de um choque nos preços administrados, que atinge seu pico em dois períodos, dissipando-se ao longo do tempo. Choques nos preços administrados, portanto, têm efeitos sobre os preços livres. Qual a implicação dessa evidência para a política monetária? Na ocorrência de um choque de oferta, o Banco Central não deve reagir aos seus efeitos primários, per se, mas deve sim reagir a efeitos secundários.

 

Clique na figura para conhecer os cursos aplicados em R da Análise Macro!

Clique na figura para conhecer nosso novo curso de econometria

Em outras palavras, o Banco Central não deve reagir a um aumento nos preços de energia, causado por algum reajuste feito pelo governo, por exemplo. Mas se esse aumento nos preços de energia contaminar outros preços - os chamados preços livres -, um efeito secundário do choque inicial, o Banco Central deverá agir, sob pena de ver o desvio entre a meta e o índice cheio sair do intervalo de tolerância e das expectativas de inflação aumentarem.

Observe, portanto, que o argumento dos economistas alternativos brasileiros não faz sentido. Um choque de oferta, de modo geral, vai ter efeitos secundários sobre a inflação, de modo que o Banco Central tem sim que reagir a isso, de modo a circunscrever o efeito inicial ao mínimo de preços possível. Não fazer isso é errar na condução da política monetária, incorrendo nos custos citados acima.

ps: a edição 35 do Clube do Código, contendo todos os códigos do exercício, será disponibilizada para os membros até o próximo dia 22/09. 

Vítor Wilher

Vítor Wilher

Data Scientist

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

Copom Watch 03: As consequências de um Banco Central incoerente.

By | Copom Watch

A ata da reunião de abril do Copom [Comitê de Política Monetária], divulgada ontem, reafirmou dois aspectos inter-relacionados da política monetária brasileira. O primeiro é que a comunicação tem sido errática já há algum tempo, mostrando um banco central que mais reage aos fatos do que propriamente se antecipa a eles. Se o ex-presidente do Federal Reserve, Ben Bernanke, estiver correto [" monetary policy is 98 percent talk and only two percent action"], bem como a literatura sobre o assunto, explica-se em parte por que as expectativas dos agentes privados não têm refletido o cenário do BCB. O segundo aspecto, que explica essa comunicação errática, é o comprometimento da autoridade monetária com um enredo que não convence: explicar a inflação elevada dos últimos anos como fruto apenas de causas alheias à política monetária. Como não quer [ou não pode] admitir os equívocos do passado, acaba tendo de adaptar o discurso a cada novo conjunto de informação. A transparência, para ser efetiva na coordenação das expectativas, deve ratificar as ações de política monetária: quando não o faz, acaba sendo apenas mais um ruído, o que prejudica a convergência da inflação para a meta. Nessa edição do Copom Watch avaliaremos mais detidamente essas questões.

Atas do Copom

A comunicação errática do Banco Central (clique para ampliar).

O quadro acima resume a visão do BCB para a inflação neste e no próximo ano nas últimas quatro reuniões do COPOM. Observe que, paulatinamente, ele admite ao longo das atas dessas reuniões a perda da meta em 2015 e a deterioração da convergência para a inflação em 2016. Na última ata, divulgada ontem, o BCB permanece crédulo na convergência apenas ao final de 2016 e, para isso, tomará atitudes visando circunscrever o realinhamento de preços relativos [administrados + câmbio] a 2015, apenas.

Evidentemente, leitor, que como de boas intenções o inferno está cheio e palavras jogadas ao vento não servem para afagar o coração dos agentes privados, o que está implícito é mais aumento de juros, ao menos, até a próxima reunião. E, sim, no mesmo montante de 50 pontos-base, dada a adição da expressão "(...) o Copom reafirma que a política monetária deve manter-se vigilante" no penúltimo parágrafo da ata. E é bem provável que não pare por aí, dados os riscos detalhadamente avaliados na última edição desse boletim:  i) a inércia inflacionária; ii) a desancoragem das expectativas de inflação; iii) problemas remanescentes no setor elétrico; iv) o aumento de juros nos Estados Unidos; v) não cumprimento das metas fiscais.

Naquela oportunidade, dada a elevada incerteza política que caracterizava a conjuntura, o balanço dos cinco riscos era bastante desfavorável para as intenções do banco de convergência para a meta em 2016. Com efeito, e dada a sinalização posta na ata de março, nossa expectativa era de que a Selic iria a 13,25% na reunião de abril [como ocorreu] e que, possivelmente, haveria uma mudança na comunicação ou, mesmo, uma parada no processo de contração.

A adição do termo vigilante, no penúltimo parágrafo da ata dessa reunião [como notado acima], sinaliza, entretanto, que o BCB não fará a redução no ritmo de ajuste. O que fez o Banco Central a agir dessa forma? Basicamente, o enredo da sua própria estória: a piora nos processos de realinhamento de preços, como pode ser visto no quadro acima. O câmbio no cenário de referência do Banco foi desvalorizado, bem como houve aumento na projeção dos administrados. É basicamente a sistemática surpresa do banco com esses dois movimentos que tem causado uma comunicação errática nas últimas reuniões e que, ao mesmo tempo, ratifica mais aumento de juros.

Mas, pergunta o leitor, são esses dois movimentos que têm causado a inflação dos últimos anos? De certo que não, como tenho notado sistematicamente por aqui, em particular na última edição do Copom Watch. A inflação se mostra resistente desde o final de 2010, dado o crescimento dos salários acima da produtividade da economia. A condução da política monetária, diga-se, ajudou a aprofundar esse processo com a redução da taxa real de juros a partir de agosto de 2011 para níveis incondizentes com a taxa neutra, como pode ser visto no gráfico ao final desse post. Ademais, como notado na primeira edição do Copom Watch, a desvalorização do câmbio e o aumento de preços administrados não é nenhuma novidade nos documentos do BCB. Desde meados de 2013, o Copom nota a desvalorização do câmbio e desde a ata de junho do ano passado, o aumento dos preços administrados. Desse modo, (i) a magnitude dos efeitos desses dois movimentos já deveria ser de amplo conhecimento do banco e (ii) a inflação elevada dos últimos anos não pode ser encarada como resultado tão somente de choques de oferta.

Nesse contexto, entende-se por que o Banco Central manterá o ritmo de  50 p.b. de aumento dos juros na reunião de junho, bem como não se pode descartar, nesse momento, a possibilidade da Selic romper os 14% em 2015. A contínua surpresa do banco com esses dois movimentos, bem como o comportamento reticente dos agentes privados, refletido em expectativas que não convergem para a meta em 2016, tornam o aumento de juros uma situação inevitável, nesse momento. Isso, a despeito de termos uma economia que deve ter crescimento de -1,2% esse ano.

Ressalta-se, porém, que o cenário de Selic além dos 14% não é o mais provável nesse momento. Isto porque, aos três riscos deflacionários da ata de março [commodities, hiato do produto e contração fiscal], o Banco Central adicionou um fator de suma importância na ata de maio: a deterioração no mercado de trabalho. A próxima edição da PME (Pesquisa Mensal do Emprego) sairá em 21 de maio, antes, portanto, da reunião de junho [que ocorre nos dias 2 e 3]. Uma piora muito forte no desemprego e, principalmente, na renda, o que é um cenário bastante factível, pode fazer com que a Selic pare mesmo nos 13,75%.

Entre um cenário de juros rompendo os 14% e manutenção em 13,75%, a projeção desse boletim continua sendo de Selic em 14% a.a., com, uma revisão, apenas, no orçamento: um aumento de 50 p.b. na reunião de junho e um último aumento de 25 p.b. na reunião de julho. Nesse nível, a taxa de juros real ex-ante ficaria na faixa de 7,7% a 8% [a depender do comportamento das expectativas de inflação], o que é condizente com um processo desinflacionário em situação de falta de credibilidade. Em outras palavras, a taxa real estaria entre 220 e 250 p.b. acima da zona de neutralidade da política monetária. Hoje, como pode ser visto no gráfico abaixo, os esforços contracionistas situam a taxa real a pouco menos de 150 p.b. acima dessa região, o que, nas palavras do banco ainda não se mostram suficientes.

plotreal

Por fim, como notado em Lima (2015), o esforço de transparência feito pelo Banco Central brasileiro é salutar, porém diante dos erros cometidos no passado, tem seu preço na perda de credibilidade. A recursiva surpresa do banco frente choques que afetam a economia, diante de uma inflação que se manteve sempre longe da meta, cobra seu preço em aumento das expectativas de inflação. E isso acaba requerendo uma política monetária um pouco mais restritiva do que seria usual. Desse modo, se quer potencializar o ajuste no instrumento de política via maior transparência, algo que não ocorreu nos últimos anos, o banco deveria convencer o mercado sobre o prazo de convergência da inflação [possivelmente com um que seja factível]. Definitivamente, não é o que ocorre nesse momento, com a sistemática reorientação dos comunicados.

____________________________________

(*) Nota 1: é importante destacar no gráfico acima que a taxa de juros neutra está sendo considerada constante ao longo do tempo. Isso é uma simplificação. Uma referência sobre o assunto pode ser vista aqui.

(*) Nota 2: as séries diárias, porém irregulares, utilizadas no gráfico são a selic efetiva [série 1178 do BCB] e as expectativas de inflação para os próximos 12 meses ( E_t[\pi_{t,t+11}] ), também do BCB. O gráfico foi feito no a partir da importação dos dados irregulares do site do BCB. Isto é, só existem dados para dias úteis, o que torna o trabalho um pouquinho mais interessante nesse pacote estatístico. Aos interessados, entre em contato para solicitar o código.

Lima, V. W. R. (2015). "Claridade da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação em Economia, Universidade Federal Fluminense.

confused-thoughts1

Crescimento negativo em 2015?

By | Macroeconometria, PIB

pibHoje de manhã, um pouco mais tranquilo em relação a tantas coisas que tenho feito ultimamente, resolvi rodar o modelinho SARIMA com a série de PIB mensal do IBRE/FGV para ter alguma visão alternativa sobre o crescimento brasileiro. O resultado, somado a todos os problemas que estamos enfrentando, é preocupante. O gráfico ao lado - clique para melhor visualizar - resume a trajetória prevista para o crescimento do PIB no acumulado em 12 meses em 2014 e 2015. No ano passado, a atualização com dados até novembro alterou um pouco os resultados obtidos com dados até setembro. Agora o intervalo está entre 0% e -0,2%, centrado em -0,1%. Antes estava centrado em 0,1%, com intervalo entre -0,1% e 0,3%. Esse cenário anterior, a propósito, é o mesmo projetado pela pesquisa Focus, em 23 de janeiro. Mas 2014 parece não preocupar tanto quanto esse ano.

pibmensal

Em 2015 o modelo indica uma trajetória de aprofundamento do crescimento negativo. Para o acumulado em 12 meses, a projeção fica entre -0,7% e -1,6%, centrado em -1,1%. Essa projeção é, inclusive, o mínimo registrado na pesquisa Focus, que tem suas projeções entre -1% e 1%. A média do Focus está em 0,13% de crescimento em 2015. Ou seja, o modelinho SARIMA com dados do IBRE/FGV estaria entre os pessimistas da pesquisa Focus. Abaixo algumas estatísticas de avaliação do modelinho.

forecast

Limitações sérias deixadas de lado, o modelinho indica que o crescimento brasileiro não deve ter recuperação esse ano. Não é, ressalta-se, um cenário de baixa probabilidade, afinal com juros em elevação, ajuste fiscal, crise hídrica, risco de racionamento de energia e cenário externo difícil, o crescimento em 2015 não deve ser muito diferente do que o modelo com dados do IBRE/FGV projeta. Se empatarmos com 2014, já está bom, não? 🙁

Para quem quiser brincar também, os dados aqui.

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar Gratuitamente