macroeconomia

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.
Este exercício quantifica o repasse cambial sobre a inflação para a economia brasileira sob a ótica de um modelo VAR. Usando dados recentes, estimamos as funções de impulso resposta para analisar choques na variação do câmbio e a resposta ao longo do tempo sobre a inflação de preços livres.
Expectativas ancoradas, significando a manutenção da inflação em torno de um valor próximo da meta, inclusive após a ocorrência de choques relevantes, tornam menos custosa a ação do Banco Central no combate a pressões inflacionárias. No post de hoje, verificamos a ancoragem de expectativas para diferentes horizontes utilizando o Python como ferramenta para a construção do exercício.
Nesse artigo apresentamos o conceito de autosserviço de análise de dados, discutimos as vantagens e desvantagens destas ferramentas e mostramos um exemplo aplicado, em R e Python, com dados econômicos usando a biblioteca Shiny.
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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