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Como choques inflacionários afetam a previsão da Selic? Decomposição da variância no VAR com R

A decomposição da variância no VAR mede quanto do erro de previsão da Selic vem de cada choque. Com dados mensais de 2012 a 2026 no R, estimamos o peso da inflação da gasolina, com testes de estacionariedade, escolha de defasagens, diagnóstico dos resíduos, ordenação de Cholesky e intervalos por bootstrap.

Modelo de previsão para o preço da gasolina

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.

Previsão com VAR no Python: prevendo a inflação brasileira

Modelos Vetoriais AutoRegressivos (VAR) são amplamente utilizados na análise de séries temporais macroeconômicas. Eles permitem modelar a dinâmica conjunta de várias variáveis, capturando como choques em uma afetam as demais ao longo do tempo. Neste exercício, mostramos como aplicar um modelo VAR a um conjunto de dados macroeconômicos brasileiros para gerar previsões.

Regimes inflacionários com Modelo Oculto de Markov no Python

Como identificar os regimes de inflação baixa, moderada e alta do IPCA com um Modelo Oculto de Markov no Python: escolha do número de regimes pelo BIC, matriz de transição, duração esperada, probabilidades filtradas e suavizadas e projeção para 12 meses.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.
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