Modelo de previsão de inflação no Brasil

No Brasil, o regime de metas para inflação foi instituído em julho de 1999, pelo Banco Central do Brasil, sendo o principal objetivo ancorar as expectativas de mercado. Este regime levou a uma queda da inflação e também a uma convergência das expectativas. Quando comparadas com a inflação ocorrida, as expectativas do mercado melhoraram nos últimos anos, porém, continuam com um erro ainda expressivo para o prazo de 6 meses. Em linhas gerais, a contribuição desta dissertação é de mostrar que existem modelos simples que conseguem prever o comportamento da inflação em médio prazo (6 meses). Um modelo ARIMA do IPCA obtém projeções acumuladas de inflação melhores que as projeções do mercado.

Núcleos de inflação no Brasil e poder preditivo da inflação total

Este trabalho tem por objetivo avaliar para o caso brasileiro uma das mais importantes propriedades esperadas de um núcleo: ser um bom previsor da inflação plena futura. Para tanto, foram utilizados como referência para comparação dois modelos construídos a partir das informações mensais do IPCA e seis modelos VAR referentes a cada uma das medidas de núcleo calculadas pelo Banco Central do Brasil. O desempenho das previsões foi avaliado pela comparação dos resultados do erro quadrático médio e pela aplicação da metodologia de Diebold-Mariano (1995) de comparação de modelos. Os resultados encontrados indicam que o atual conjunto de medidas de núcleos calculado pelo Banco Central não atende pelos critérios utilizados neste trabalho a essa característica desejada.

Premiação top 5: estudo de um caso de torneio no Brasil

Com a implementação do sistema de metas de inflação no Brasil, o Banco Central desenvolveu uma pesquisa de coleta de expectativas do mercado para a inflação e outras variáveis macroeconômicas, como uma das ferramentas para guiar a política monetária. O ranking Top 5 com as melhores projeções vem sendo publicado desde 2001. Este trabalho analisa a estrutura de premiação do ranking Top 5 como um mecanismo de incentivo para (i) obter projeções atualizadas do mercado e (ii) estimular as instituições participantes da pesquisa a aprimorar suas projeções. A análise baseia-se na literatura desenvolvida na área de torneios e na investigação dos dados disponíveis na pesquisa de expectativas e na premiação Top 5. Encontra-se alguma evidência de heterogeneidade entre os participantes da pesquisa, que pode estar relacionada tanto a características intrínsecas de cada instituição com relação à habilidade quanto ao nível de esforço e estratégia escolhidos.

Inattention in individual expectations

This paper investigates the expectations formation process of economic agents about inflation rate. Using the Market Expectations System of Central Bank of Brazil, we perceive that agents do not update their forecasts every period and that even agents who update disagree in their predictions. We then focus on the two most popular types of inattention models that have been discussed in the recent literature: sticky-information and noisy-information models. Estimating a hybrid model we find that, although formally fitting the Brazilian data, it happens at the cost of a much higher degree of information rigidity than observed.

Modelos de previsão de inflação e estudo da dinâmica inflacionária brasileira

O objetivo dessa dissertação é analisar as variáveis importantes da inflação para a decisão de política econômica do Banco Central. Considerando a importância de reações forward looking das autoridades monetárias num regime de metas de inflação, estudam-se alguns modelos de projeção de inflação de curto prazo para verificar qual modelo possui maior capacidade de previsão. Com o objetivo de entender a dinâmica inflacionária brasileira ao longo desses anos desde a implementação do sistema de metas de inflação, procura-se analisar a dinâmica da inércia inflacionária e do repasse cambial.

Previsão de inflação utilizando modelos de séries temporais

Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

Previsão da inflação no Boletim Focus: uma avaliação

Este trabalho investiga e analisa as diferenças das taxas anuais de inflação realizadas com relação às previsões dos agentes econômicos do mercado para um ano à frente. Os índices analisados foram o IPCA, IPA-M, IGP-M e o IGP-DI. Referente à previsão dos agentes para cada índice, foi feito uma análise estatística e uma análise de séries temporais através do modelo ARIMA. Este último explicou o erro de previsão dos agentes econômicos através de valores passados, ou defasados, do próprio erro de previsão, além dos termos estocásticos.

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.

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.

Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte

As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984), com defasagem de um, seis e doze meses. Para tal, foram utilizados testes de Wilcoxon, coeficiente de determinação R² e o percentual de erro médio dos modelos. O conjunto de dados foi dividido em dois, sendo um grupo usado para treinamento das redes neurais artificiais, enquanto outro grupo era utilizado para verificar a capacidade de predição dos modelos e sua capacidade de generalização. Com isso, o trabalho concluiu que determinados modelos de redes neurais artificiais têm uma razoável capacidade de predição da inflação no curto prazo e se constituem em uma alternativa razoável para esse tipo de mensuração.