Modelos de previsão macroeconômica podem facilmente alcançar um número elevado de variáveis. Mesmo modelos simplificados, como o Modelo de Pequeno Porte (MPP) do Banco Central, usam cerca de 30 variáveis. Isso impõe um grande desafio ao nosso dia a dia: como fazer a gestão destes dados para uso em modelos, desde a coleta até o tratamento?
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?
Neste exercício, contruímos um algoritmo simples de cenarização para a Dívida Bruta do Governo Geral (DBGG) em % do PIB, usando apenas dados públicos, simulações estatísticas, a literatura recente e a linguagem R. Em uma abordagem semi-automatizada, as simulações do modelo se aproximam das previsões do mercado para o ano de 2025.
Neste exercício, contruímos um modelo simples de previsão para o Resultado Primário do Setor Público Consolidado (acumulado em 12 meses, % PIB), usando apenas dados públicos, modelos econométricos, a literatura recente e a linguagem R. Em uma abordagem automatizada, as previsões do modelo se aproximam das previsões do mercado para o ano de 2025.
Os resultados do PIB divulgado pelo IBGE para o terceiro trimestre do ano mostraram que a economia permanece bem aquecida, mas menos do que o mercado esperava. Internamente na Análise Macro, nossos modelos projetavam um crescimento menor do que o ocorrido. O hiato do produto positivo ajuda a explicar as surpresas.
