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O papel da credibilidade do Banco Central na desinflação da economia

O objetivo deste trabalho é mensurar a credibilidade da política monetária brasileira através de diferentes métricas e verificar empiricamente se uma maior credibilidade contribui para a redução da inflação. Realizamos a modelagem econométrica usando o pacote {systemfit} disponível na linguagem. Ao fim, criamos um relatório reprodutível com a combinação Quarto + R.

Qual a relação entre benefícios sociais e a taxa de participação do mercado de trabalho?

Este exercício apresenta uma investigação econométrica sobre a persistente estagnação da taxa de participação no mercado de trabalho brasileiro no período pós-pandemia. Utilizando a linguagem R e dados públicos do IBGE e Banco Central, construímos um modelo de regressão linear múltipla com correção de erros robustos (Newey-West). A análise testa a hipótese de que o aumento real das transferências de renda (Bolsa Família/Auxílio Brasil) elevou o salário de reserva, desincentivando o retorno à força de trabalho.

Como se comportou a inflação de serviços no Brasil nos últimos anos?

Uma análise econométrica da inflação de serviços no Brasil comparando os cenários de 2014 e 2025. Utilizando uma Curva de Phillips própria e estimativas da NAIRU via filtro HP, investigamos se o atual desemprego nas mínimas históricas repete os riscos do passado. Entenda como as expectativas de inflação e o hiato do desemprego explicam o comportamento mais benigno dos preços atuais em relação à década anterior.

Como se comportou o endividamento e a inadimplência nos últimos anos? Uma análise utilizando a linguagem R

Neste exercício realizamos uma análise sobre a inadimplência dos brasileiros no período recente, utilizando a linguagem R para examinar dados públicos do Banco Central e do IBGE. Investigamos a evolução do endividamento, da inadimplência e das concessões de crédito, contextualizando-os com as dinâmicas da política monetária (Taxa Selic) e do mercado de trabalho (renda e desemprego).

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI… Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados. Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.