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Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Este exercício analisa a política monetária brasileira utilizando modelos de Markov Switching Regression. O objetivo é identificar diferentes regimes de política monetária e como eles influenciam a taxa Selic, a meta de inflação e o hiato do produto. Usamos a linguagem de programação Python para o processo de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados.

Criando uma Regra de Taylor para o Brasil usando o Python

O termo “Regra de Bolso” pode ser entendido como um regra prática, basicamente um método aproximado para fazer algo, baseado na experiência prática. A Regra de Taylor propõe-se a ser utilizada com este intuito, visando determinar a taxa de juros básica da economia, usando um subconjunto da informação necessária para uma regra ótima do instrumento de política monetária. Neste artigo, veremos como podemos criar a Regra de Taylor facilmente usando o Python, tomando como base dados da economia brasileira.

Construindo uma Regra de Taylor no Python

Dando continuidade ao nosso esforço de compreensão do organismo econômico brasileiro por meio de equações, adicionamos o Banco Central via a estimação de uma regra de Taylor. Realizaremos a construção do modelo por meio do Python, seguindo todos os passos de coleta e tratamento dos dados, finalizando com a construção do modelo via OLS.

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