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Estimando a NAIRU Implícita e a Relação entre Hiato e Desemprego com Python

Este artigo apresenta um exercício prático de macroeconomia aplicada utilizando Python para investigar a relação entre o nível de atividade econômica e o mercado de trabalho no Brasil. O estudo detalha o processo de coleta automatizada do Hiato do Produto do Banco Central e a construção de uma série histórica longa de desemprego (unificando PME e PNAD Contínua). Através de técnicas de ajuste sazonal (X-13ARIMA-SEATS) e modelagem econométrica, estima-se a NAIRU (Taxa de Desemprego Não Aceleradora da Inflação) implícita da economia brasileira em 9,46%, confirmando a forte correlação negativa prevista pela Lei de Okun.

Qual é a sensibilidade da taxa de desemprego em relação ao crescimento econômico?

A Lei de Okun é uma relação empírica que busca quantificar a relação entre a taxa de desemprego e a taxa de crescimento econômico. Ela foi proposta pelo economista Arthur Okun na década de 1960 e está presente em diversos livros textos de graduação. Buscamos através deste artigo investigar essa relação, descrevendo-a utilizando dados do Brasil. Usamos o Python para realizar todo o processo de análise de dados.

Lei de Okun: qual a relação entre crescimento econômico e desemprego?

A Lei de Okun é uma relação empírica que busca quantificar a relação entre a taxa de desemprego e a taxa de crescimento econômico. Ela foi proposta pelo economista Arthur Okun na década de 1960 e está presente em diversos livros textos de graduação. Buscamos através deste artigo investigar duas formas da Lei de Okun, descrevendo-a utilizando dados do Brasil. Usamos o Python para realizar todo o processo de análise de dados.
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