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.
Neste exercício, utilizamos Python para aplicar um Modelo Oculto de Markov (HMM) na identificação e análise de regimes inflacionários no Brasil, com base na série temporal do IPCA mensal.
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.
É notável que os preços de produtos alimentícios subiram consideravelmente nos últimos anos. De 2010 para cá a inflação de alimentos foi de 211%, enquanto que a inflação cheia foi de 138%, uma diferença de ~4.9% por ano. Aquela estourou o intervalo da meta de inflação em 13 anos, enquanto esta estourou 5 anos. O que explica esta diferença gritante?
Será que o El Niño impacta o preço do feijão com arroz no prato dos brasileiros? Para responder esta pergunta estimamos um modelo VAR(p) utilizando dados do Oceanic Niño Index (ONI), investigamos a decomposição histórica dos choques estruturais e incorporamos o indicador de impacto climático nas previsões da inflação.