Inflação implícita: uma análise comparativa sobre o poder de previsão de modelos acadêmicos e de mercado
| Autor: | Reche, Viviane Ramos da Cunha |
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| Přispěvatelé: | Escolas::EPGE, Souza, Giuliano Carroza Uzêda Iorio de, Martins, Bruno Silva, Santos, Rafael Chaves |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2019 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) Fundação Getulio Vargas (FGV) instacron:FGV |
| Popis: | Nesse trabalho estimei a inflação implícita brasileira através do diferencial entre a estrutura a termo da taxa de juros de títulos pré-fixados e os cupons de títulos indexados ao IPCA (NTN-B e DAP), utilizando metodologia diferenciada proposta por Vicente e Araújo (2017). A inflação implícita pode ser vista como proxy da inflação esperada. Em seguida, com base em uma amostra mensal de treino móvel iniciando entre 2014 e 2016 obtive previsões até junho de 2019 para a taxa de inflação, considerando de 1 até 4 meses como horizonte de projeção e os seguintes fatores: atividade medida pela produção industrial, inflação passada medida pelo IPCA, inflação futura medida pela implícita e inflação futura medida pela expectativa de inflação divulgada na pesquisa “Focus top five” conduzida pelo Banco Central do Brasil. Os resultados sugerem que curvas teóricas - como as de Phillips tradicionais com diferentes medidas de expectativa ou o modelo sarima - não superam o random walk em termos de menor erro médio de previsão. Já a curva de Phillips modificada que substitui a inflação esperada pela diferença entre a inflação implícita e o “Focus top five” como proxy de inovação na inflação futura se mostrou a melhor previsora para a inflação 1 mês a frente, com previsão superior ao random walk otimizado (com constante e ajuste de autoregressivo) e com previsão equivalente a do indicador antecedente IPCA-15. In this paper, I estimated the Brazilian implicit inflation through the differential between the term structure of the fixed-rate interest rate and the coupon indexed to the IPCA (NTN-B and DAP), using a different methodology proposed by Vicente and Araújo (2017). Implicit inflation can be seen as a proxy for expected inflation. Then, based on a monthly sample of mobile training starting between 2014 and 2016, I obtained forecasts up to June 2019 for the inflation rate, considering 1 to 4 months as the projection horizon and the following factors: activity measured by industrial production, past inflation measured by the IPCA, future inflation measured by the implied and future inflation measured by the expectation of inflation disclosed in the Focus top five survey conducted by the Central Bank of Brazil. The results suggest that theoretical curves - such as those of traditional Phillips with different expectation measures or the sarima mo dei - do not surpass the random walk in terms of the least average forecast error. The modified Phillips curve, which replaces expected inflation with the difference between implicit inflation and Focus top five as a proxy for innovation in future inflation, proved to be the best predictor for inflation 1 month ahead, with a forecast higher than the random walk optimized (with constant and autoregressive adjustment) and with a prediction equivalent to that of the IPCA-15 antecedent indicator. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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