macroeconometria

Se expectativas de inflação ancoradas com a meta são importantes para a economia, analisar o grau de ancoragem é imperativo para economistas e analistas de mercado. Neste exercício mostramos uma forma de aplicar esta análise com uma metodologia desenvolvida pelo FMI. Desde a coleta dos dados, passando pelo modelo e pela visualização de dados, mostramos como analisar a política monetária usando o Python.
Como mensurar a importância de choques na inflação sobre o erro de previsão da taxa de juros? Neste exercício quantificamos esta pergunta sob a ótica de um modelo VAR, usando dados recentes da macroeconomia brasileira. Especificamente, estimamos a decomposição da variância dos erros de previsão do modelo, analisando choques na inflação da gasolina e sua importância sobre a variância dos erros de previsão da taxa Selic.
Toda vez que a autoridade monetária divulga o seu Índice de Nível de Atividade do Banco Central (IBC-Br), a imprensa costuma dizer que o mesmo antecipa os resultados do PIB. Mas será que isso é verdade? Vamos usar o Python como ferramenta de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados para verificar esse argumento.
A avaliação do repasse externo é uma ferramenta fundamental para os profissionais que lidam com questões relacionadas à inflação e à política monetária no contexto brasileiro. Neste cenário, mostramos como a linguagem de programação Python facilita todo o processo de coleta, tratamento de dados e estimação do efeito do repasse externo sobre a inflação doméstica.
Neste exercício, mostramos como identificar um choque dos preços administrados sobre os preços livres utilizando um Vetor Autoregressivo e Função de Impulso Resposta. Realizamos a coleta, tratamento, visualização e criação do modelo usando o Python.

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