Inflação sobe em dezembro, mas fecha o ano dentro do teto da meta do governo

Vice-diretor da FGV/DAPP, Rogério Sobreira, comenta sobre a divulgação do IPCA e a repercussão do anúncio nas redes sociais.

Curva de Phillips novo keynesiana, custo marginal e expectativas de inflação no Brasil

A importância deste trabalho será analisar a dinâmica inflacionária brasileira de acordo com um modelo híbrido de curva de Phillips baseado nos estudos sobre a curva de Phillips “Novo-Keynesiana”. Através deste estudo será possível avaliar a inflação passada e as expectativas de inflação como determinantes à inflação corrente e a aplicabilidade da curva de Phillips “Novo-Keynesiana” para o caso brasileiro. As conclusões do estudo darão uma indicação mais concreta do novo dinamismo da inflação brasileira e do papel das expectativas de inflação como variável predissora.

Fundos de investimento imobiliário e suas caracteristicas de hedge contra inflação no Brasil

Este trabalho tem por objetivo verificar a relação entre a inflação e o retorno dos fundos de investimento imobiliário no Brasil, uma vez que é amplamente difundida a crença de que imóveis tem seu valor corrigido pela inflação ao longo do tempo. Os indicadores de preços imobiliários utilizados foram IFIX, FIPEZAP e o IVG-R, testados contra as variáveis macroeconômicas de diferença entre as expectativas dos indicadores de inflação, representado pelo IPCA, e câmbio, e também contra as variáveis de risco de prazo, representada pela diferença entre o retorno aos títulos do tesouro com vencimento em 1 mês e em 30 anos, e a volatilidade dos mercados financeiros, representada pelo índice Ibovespa. Os resultados revelam que o retorno dos fundos de investimentos imobiliários e a variação dos índices de preço de imóveis utilizados têm pouca correlação com os índices de inflação e mais relação com as outras variáveis do modelo.

Aplicação da inflação diária para previsão do IPCA

Since 2006, the Getulio Vargas Foundation (FGV) calculates a daily version of the Broad Consumer Price Index (IPCA), the official inflation index, calculated under the responsibility of the IBGE, the federal statistics agency in Brazil. Ardeo et. al. (2013) showed the importance of this indicator and how this daily information can be useful to a country that had high level of inflation. Despite the fact that this measure is a fair antecedent variable for inflation, due to some peculiarities concerning the collection period, the initial daily rating may not anticipate some effects, such as seasonal factors and the increase in prices controlled by the Brazilian Government. Hence, by taking into account the Monitor´s daily time series, this paper intends to forecast the IPCA for the first six days of data collection. The results showed up that the proposal technic improved the IPCA forecast in the beginning of data collection.

A estrutura hierárquica das variações de preços e o núcleo da inflação

The approach proposed here explores the hierarchical nature of item-level data on price changes. On one hand, price data is naturally organized around a regional strucuture, with variations being observed on separate cities. Moreover, the itens that comprise the natural structure of CPIs are also normally interpreted in terms of groups that have economic interpretations, such as tradables and non-tradables, energyrelated, raw foodstuff, monitored prices, etc. The hierarchical dynamic factor model allow the estimation of multiple factors that are naturally interpreted as relating to each of these regional and economic levels.

A inflação e a política monetária sob os diferentes processos de formação de expectativas

Nota técnica

O prêmio de inflação e a incerteza dos agentes econômicos

O prêmio de inflação é calculado pela diferença entre a inflação implícita (diferença entre a taxa de juro nominal e a taxa de juro real encontrada nos títulos públicos) e a projeção de inflação dos agentes econômicos. A mediana do prêmio de inflação no Brasil varia entre 0.2% e 0.5% ao ano. O presente artigo encontra evidência empírica de que um aumento na incerteza dos agentes sobre a expectativa de inflação impacta positivamente o prêmio de inflação. O grau de incerteza dos agentes é medido neste trabalho pelo desvio padrão das projeções de inflação no relatório Focus do Banco Central. O primeiro modelo VAR foi testado com o desvio padrão e os prêmios de inflação para os horizontes de 3, 6, 9, 12, 24 e 36 meses, e apresentou resposta estatisticamente significativa positiva a um impulso no desvio padrão para todos os prêmios exceto os de horizontes de 3 e 6 meses. As respostas ao impulso são semelhantes para os diferentes horizontes. Um segundo modelo VAR foi testado com o desvio padrão, o prêmio de inflação com horizonte de 12 meses, a inclinação entre os prêmios de horizonte de 6 e 24 meses e uma borboleta entre os prêmios de horizonte de 3, 12 e 36 meses para verificar se a incerteza impacta também a forma da curva de prêmio de inflação. Esse não apresentou resposta estatisticamente significativa a um impulso no desvio padrão. Concluiu-se que a incerteza dos agentes impacta a curva de prêmio de inflação em nível, porém sem efeitos significativos no formato da curva.

Mecanismos não-lineares de repasse cambial: IPCA e inflação desagregada

Sendo a literatura do pass-through cambial sobre os preços domésticos extenso e com diferentes metodologias de cálculo, esta dissertação buscou explorar se a direção da variação da taxa de câmbio, ou seja, se apreciações ou depreciações tem diferentes impactos sobre a inflação. O objetivo é avaliar se o repasse cambial para o índice de preços ao consumidor é assimétrico. A metodologia utilizado foi através da estimação de uma Curva de Phillips com Limiar (Threshold) para o IPCA agregado e desagregado, sendo avaliado o período recente de 2001 a 2014. Os resultados apresentaram evidências de assimetria no repasse para os preços para a inflação agregada, porém não significante para a maioria dos núcleos analisados.

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.