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Quatro forças principais têm moldado o desempenho da economia este ano e vão continuar a fazê-lo em 2023: as políticas monetária e fiscal, a geopolítica e a normalização das condições sanitárias, aí incluída a decisão das famílias sobre o que fazer com a poupança acumulada na fase de isolamento social.

Este texto discute a trajetória e os efeitos observados da Taxa de Longo Prazo (TLP) sobre a economia brasileira e sugere a criação de uma nova taxa – em caráter complementar à TLP – incorporando a expectativa de inflação futura. Essa nova taxa, denominada Taxa de Juros Nominal de Longo Prazo (TNLP), teria como principal vantagem a de evitar o represamento ou postergação de parte das decisões de investimento pelos agentes de mercado, o que poderá ocorrer na ausência de mudanças, mantido o status quo atual. Pela lei vigente, a partir de janeiro de 2023, a TLP será igual à média dos três meses anteriores das taxas reais de mercado de 5 anos, indexada à inflação dada pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). A proposta aqui defendida é que, paralelamente à continuidade da TLP nos moldes atuais, seja criada por Lei uma nova taxa (a TNLP), combinando o mesmo componente real da TLP com a inflação esperada doze meses à frente. A taxa, em termos nominais, seria definida pelas autoridades no último dia útil de cada trimestre, obedecendo a parâmetros definidos na Lei, como ocorre hoje com o componente real da TLP e valeria por um período de três meses. A grande vantagem da sistemática proposta é que, na expectativa das atuais taxas de juros reais declinarem no futuro, o tomador de crédito carregaria as taxas reais elevadas atuais por um período relativamente curto e não por toda a vigência do contrato, geralmente de prazo longo. O tomador de recursos poderia, no momento do pleito de financiamento, optar por solicitar receber os recursos em TLP ou em TNLP. Esse instrumento seria complementado pela criação de um instrumento adicional (a TNLP5), com taxas nominais fixas por períodos de 5 anos e por instrumentos complementares, variando desde empréstimos a SELIC a outros a taxas fixas por 10 anos. Nas circunstâncias prevalecentes por ocasião do encerramento deste texto, com uma taxa real no mercado no vértice de 5 anos de 6,2 % e uma expectativa de inflação para os próximos 12 meses, capturada pelas taxas implícitas de inflação, em torno de 6,0 %, a proposta feita implicaria ter uma TNLP nominal ligeiramente superior a 12,5 %, se fosse lançada no momento atual. Trata-se de uma discussão relevante, em função do fato de que em 2023 se completará o ciclo de implementação da TLP, com o fim do fator de desconto em relação à taxa de mercado que vem vigorando desde 2018.

A incerteza global aumentou, de acordo com o World Uncertainty Index (WUI), medida que engloba a situação em 143 países. Não é difícil identificar as várias fontes dessa elevada incerteza. A persistência da guerra na Ucrânia, assim como das sanções impostas em reação a esta, é uma delas.

O Brasil adotou o regime de metas de inflação em junho de 1999. Já se passaram 23 anos desde então - tempo suficiente para a identificação de pontos de melhoria. O objetivo deste capítulo é discutir alguns desses pontos. No total, são feitas dez propostas que poderiam aperfeiçoar o arcabouço monetário vigente no país. São elas: (i) duplo mandato efetivo para o Banco Central; (ii) metas de inflação de médio prazo ao invés de ano-calendário; (iii) mais transparência na política monetária; (iv) extensão da quarentena dos (ex-)diretores do BCB; (v) mudança na composição e na explicação dos votos do Copom; (vi) transmissão ao vivo das reuniões com o mercado; (vii) repensar a meta de 3% com base em estudos para o caso brasileiro; (viii) metas de núcleo de inflação; (ix) mudança na composição do CMN para a escolha das metas de inflação; (x) reavaliações periódicas do regime.

Na revisão do World Economic Outlook de abril, o FMI cortou, de 4,2% para 3,6%, a projeção para o crescimento do PIB mundial este ano. O Brasil foi uma rara exceção, com o Fundo aumentando, de 0,3% para 0,8%, o crescimento projetado para este ano.

A evolução do câmbio e de seus impactos na variação de preços é de significativa importância para os agentes de uma economia, levando-se em consideração suas implicações sobre política monetária e os consequentes efeitos sobre a economia real. O presente trabalho visa prover estimações do repasse cambial para os índices do IPA, IGP-DI e IPCA (e suas principais subdivisões), para o período de agosto de 1999 a dezembro 2021. A abordagem utilizada foi da estimação de modelos de vetores autorregressivos (VAR), e respectivas funções de impulsoresposta. Os resultados obtidos foram de redução do repasse cambial no período de 2011 a 2021, em comparação ao período de 1999 a 2011 e a 2021. A exclusão do período de 1999 a 2002 (maior volatilidade cambial e desvalorização expressiva e pontual do Real) também contribuiu para a diminuição do repasse cambial. Em termos de magnitude, o repasse cambial ficou em 14,3%, 13,3% e 4,3% para o IPA, IGP-DI e IPCA, respectivamente, após 12 meses do choque cambial (e compreendendo todo o período da amostra), resultado similar a outros obtidos na literatura. Restringindo a amostra para o período de 2003 a 2021, os repasses se reduzem para 8,4%, 9% e 1%, respectivamente. The evolution of the exchange rate and its impacts on price variations is of significant importance for the agents of an economy, taking into account its implications for monetary policy and the consequent effects on the real economy. The present work aims to provide estimates of the exchange rate pass-through for the IPA, IGP-DI and IPCA (and their main subdivisions) indexes, for the period from August 1999 to December 2021. The approach used was the estimation of autoregressive vector models (VAR), and the respective impulse-response functions. The results obtained were a reduction in the exchange rate pass-through in the period from 2011 to 2021, compared to the period from 1999 to 2011 and to 2021. The exclusion of the period from 1999 to 2002 (greater exchange rate volatility and significant one-off devaluation of the Real) also contributed to reduce the exchange rate pass-through. In terms of magnitude, the exchange rate pass through stood at 14.3%, 13.3% and 4.3% for the IPA, IGP-DI and IPCA, respectively, after 12 months of the exchange rate shock (and comprising the entire sample period), a result similar to others obtained in the literature. Restricting the sample to the period from 2003 to 2021 reduced the pass-through to 8.4%, 9% and 1%, respectively.

O cenário para este ano já era desafiador, como destacado nas edições anteriores do Boletim Macro. A perspectiva era de baixo crescimento do PIB e de uma taxa de inflação acima do limite superior do intervalo de tolerância, de 1,5 ponto percentual (p.p.) além da meta de 3,5%

O início deste ano tem sido mais desafiador do que o previsto. No front internacional, as pressões inflacionárias se intensificaram, com novos aumentos de preços de commodities, com destaque para o petróleo e as commodities agrícolas

A inexistência de cálculos da inflação por faixas de renda em Curitiba motivou o desenvolvimento de metodologia baseada nos cálculos de índices de preços do IBGE, fazendo uso de dados do índice de inflação do IPCA para Curitiba e das estruturas de consumo da POF. A metodologia se revelou prática e objetiva e traz resultados interessantes para a análise da inflação em 2020 nas diversas classes de renda de Curitiba, assim como suas possibilidades de uso.

Indicadores de atividade econômica recém divulgados confirmam nossa expectativa de baixo crescimento no terceiro trimestre, com resultados negativos para o comércio e a indústria de transformação, a exceção sendo o bom desempenho do setor de serviços

As preferências de política monetária de bancos centrais em mercados emergentes têm sido, ao longo das décadas, objeto de grande escrutínio, particularmente por alegações de dissociação da política monetária ortodoxa e de falta de credibilidade devido a estruturas institucionais inadequadas e falta de independência na tomada de decisões. Este estudo estima as preferências de política monetária do Banco Central do Brasil ao longo do tempo, estimando uma regra do tipo Taylor forwrd-looking por meio de um modelo de espaço estado com parâmetros variando no tempo. O estudo busca estimar dois parâmetros e suas mudanças no período entre 2003 e 2020: primeiro, o comportamento do parâmetro de inflação da regra de Taylor; e segundo, a meta de inflação da regra de Taylor, a chamada “meta de inflação implícita” do banco central. As principais conclusões deste estudo são, em primeiro lugar, que o Banco Central do Brasil, adotou uma abordagem hawkish para a inflação, em grande parte do período da amostra, embora desde 2011 tenha assumido uma preferência de política monetária mais dovish. Em segundo lugar, desde 2003, a meta implícita de inflação do banco central permaneceu em grande parte dentro das bandas definidas pelo Conselho Monetário Nacional, embora as metas implícitas estivessem até 2011 abaixo do centro da meta oficial, mas desde então permaneceram entre o centro e a banda superior. The monetary policy preferences of emerging market central banks have over the decades been subject of immense scrutiny, particularly allegations of dissociating from orthodox monetary policy, and lacking credibility given inadequate institutional frameworks and independence in decisionmaking. This study estimates the Central Bank of Brazil’s (BCB) monetary policy preferences over time by estimating a forward-looking Taylor-type rule through a state-space model with time varying parameters. The study focuses on estimating two key parameters over time: first, the Taylor rule’s inflation parameter’s behavior over time; and second, the Taylor rule inflation target over time, the BCB’s “implicit inflation target”. The main findings of this study are, first, the BCB has over time taken a largely hawkish approach to inflation, over the 2003-2020 sample period, though since 2011 the BCB has taken a more dovish monetary policy preference. Second, since 2003, the BCB’s implicit inflation target has largely stayed within the bands set by the National Monetary Council, though the implicit targets were until 2011 below the center of the official target but have since stayed between the center and the upper band.

Esta tese estuda o comportamento da inflação no Brasil e consiste em três ensaios. O primeiro capítulo introduz um arcabouço de projeção de inflação de curto prazo usando um conjunto de 5147 séries relacionadas, principalmente, a índices e subíndices de inflação e a preços. As séries tem frequências diferentes e representam a inflação e os preços em diferentes estágios da cadeia de produção. Usamos várias classes de modelos e métodos, MQO, regularização, fatores e modelos de árvore, para projetar o IPCA e também vários dos seus subitens que são posteriormente agregados. Nossos resultados indicam que as escolhas do melhor modelo e nível de agregação dependem do horizonte de projeção. Em média, os modelos de fatores e os métodos de regularização tem melhor desempenho, bem como níveis de agregação mais granulares. As combinações de projeções são mais precisas que projeções individuais e apresentam bom desempenho relativo em relação aos benchmarks de mercado, principalmente na véspera da divulgação dos dados de inflação. O segundo capítulo corrige o viés de projeções de inflação explorando a estrutura dos erros fora de amostra. O arcabouço introduzido analisa os erros no cross section dos horizontes de projeção e na série temporal para estimar o erro de projeção. Consideramos diferentes modelos de fatores para os erros: Diebold-Li 3 fatores, Componente Principal e Modelo de Fatores Dinâmicos. Estimamos a dinâmica dos fatores usando modelos autorregressivos. Nosso arcabouço melhora a precisão das projeções de inflação. A melhora depende do modelo e da agregação. Os melhores resultados são para os métodos de regularização e para as agregações mais granulares. A combinação de projeções ajustadas pelo erro esperado também apresenta resultados positivos. Em comparação com analistas profissionais, o erro da combinação das projeções originais está entre os menores 20%, enquanto o erro da combinação das projeções ajustadas está entre os menores 12%. O terceiro capítulo analisa as relações entre séries macroeconômicas e expectativas de inflação. O objetivo é avaliar como a estrutura a termo da inflação implícita responde a variações exógenas em variáveis macro. O impacto das inovações estruturais na curva da inflação implícita é determinado em dois estágios. Primeiro, estimamos as relações entre a curva de inflação e as séries macroeconômicas. Na segunda etapa, examinamos os impactos dos choques macroeconômicos usando um SVAR. Em seguida, calculamos o efeito dos choques sobre a inflação implícita combinando as IRFs das variáveis macro e suas relações com os fatores da curva de inflação. Em geral, as respostas seguem o sinal esperado pela teoria econômica: choques positivos na inflação corrente e na taxa de câmbio elevam as expectativas de inflação. Também como esperado, a resposta da parte longa da curva da inflação implícita é mais tímida do que a resposta da parte curta. This thesis studies inflation dynamics in Brazil and consists of three essays. The first chapter proposes a short-term inflation-forecasting framework. The dataset consists of 5,147 series, related mostly to inflation indices and sub-indices, and prices. Series have different frequencies, and represent inflation and prices at different stages of the supply chain. We estimate several classes of models and methods: OLS, regularization, factors, and tree models. We generate forecasts for the headline IPCA index, and for several sub-items that we then aggregate. Our results indicate that the choice of the best model and the best level of aggregation depend on the forecast horizon. On average, factor models and regularization methods perform better, as do more granular levels of aggregation. Projections generated through combinations of individual forecasts are more accurate and perform relatively well against market benchmarks, especially on the eve of the release of inflation data. The second chapter corrects the bias of inflation forecasts by examining the out-of-sample error structure. We introduce a framework to analyze the errors in the cross section of forecast horizons, and in time series to estimate the forecast error. We consider different factor models for the errors: Diebold-Li 3-factor, principal component, and dynamic factor model. We estimate the factor dynamics using autoregressive models to forecast the error. Our framework improves the accuracy of inflation forecasts. This improvement depends on the model and aggregation. Regularization methods and the most granular aggregations give the best results. A combination of adjusted forecasts performs well. Compared to professional analysts, the combination of original forecasts’ error is among the smallest 20%, while the combination of adjusted forecasts’ error is among the smallest 12%. The third chapter analyzes the relationships between macroeconomic series and inflation expectations. Our goal is to assess how the term structure of breakeven inflation responds to exogenous changes in macro variables. We determine the impact of structural macroeconomic innovations on the breakeven inflation curve in two stages. First, we estimate the inflation curve’s relationship to the macroeconomic series. In the second stage, we examine the impacts of macro shocks, using an SVAR. We then calculate the effect of the shocks on breakeven inflation, by combining the IRFs of the macro variables, and their relations with the factors of the inflation curve. In general, responses have the signal expected by economic theory: positive current inflation and exchange rate shocks raise inflation expectations. Also as expected, the response of the long end of the breakeven inflation curve is more muted than that of the short end.

Usually, inflation is optimally forecasted using simple time series models or a Phillips’ curve process. However, as more people become online shoppers, “online inflation” turns out to be a good predictor of official inflation too. Online prices can be obtained at a higher frequency than inflation is released, so we can use contemporaneous online inflation to forecast offline price variation. In this work, we propose forecasting Brazilian inflation rate, released at monthly basis, using web-scrapped daily prices in a mixed-frequency approach (MIDAS models). By not aggregating online inflation to match official inflation frequency, we obtain better forecasts than the single frequency benchmarks (ARIMA, VAR, and Bridge Equation), at least for the short term. The results are improved in periods of stable inflation and robust to changes in the sample size, in the forecast horizon, in the data origin, in the benchmarks, and in the forecasts evaluation. No geral, podemos prever a taxa de inflação de maneira ótima usando modelos simples de séries de tempo ou um modelo de Curva de Phillips. Todavia, à medida que as pessoas passam a consumir mais online, a “inflação online” acaba se tornando um bom preditor da inflação oficial. Preços online podem ser coletados em frequências mais altas do que a frequência em que a inflação oficial é divulgada, então podemos usar a inflação online contemporânea para prever a variação dos preços offline. Neste trabalho, utilizamos uma abordagem de frequências mistas (modelos MIDAS) para prever a inflação brasileira, divulgada mensalmente, a partir da variação de preços coletados diariamente via web scrapping. Ao não agregar a inflação online para a frequência da inflação oficial, obtemos previsões superiores àquelas produzidas pelos benchmarks de frequência única (ARIMA, VAR e Bridge Equation), pelo menos para o curto prazo. Os resultados são melhores em períodos de inflação estável e robustos à mudanças no tamanho da amostra, no horizonte de previsão, na origem dos dados, nos benchmarks e na avaliação das previsões.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Este trabalho analisa empiricamente a dinâmica da inflação brasileira durante duas décadas de vigência do regime de metas para a inflação no Brasil, com foco na persistência inflacionária e no repasse cambial. Para o período entre janeiro de 1999 e dezembro de 2019, são utilizados Modelos Autorregressivos de Integração Fracionária (ARFIMA) e Estimações com Parâmetros Variantes no Tempo (TVP), via filtro de Kalman. Os resultados dos modelos ARFIMA mostram que a persistência inflacionária é mais presente na expectativa da inflação e no núcleo da inflação do que no IPCA. Isso se traduz em uma persistência controlada. Para as expectativas e núcleo de inflação parece haver influência das quebras estruturais. Os principais resultados da análise via TVP são: (i) a abordagem TVP é relevante em decorrência das instabilidades encontradas ao longo do período analisado; (ii) os coeficientes de expectativas de inflação são maiores que a inércia (persistência) em todos os casos, porém a inércia é determinante importante da inflação; (iii) choque de custos é responsável pela instabilidade nos parâmetros de inércia e expectativa; (iv) o coeficiente do repasse cambial é maior na análise até 2019 e há significância estatística, diferente do caso até 2014; (v) o núcleo da inflação apresenta parâmetros mais estáveis em comparação com o IPCA; (vi) crise crônica da economia após 2015 causou maior instabilidade nos parâmetros da Curva de Phillips com variável dependente o IPCA do que com o núcleo da inflação. This paper empirically analyzes the dynamics of Brazilian inflation during two decades of the inflation targeting regime in Brazil, focusing on inflationary persistence and exchange rate pass-through. For the period between January 1999 and December 2019, fractional integration autoregressive models (ARFIMA) and estimates with time variant parameters (TVP) are used, using the Kalman filter. The results of the ARFIMA models show that inflationary persistence is more present in inflation expectations and in core inflation than in the IPCA. This translates into controlled persistence. For the expectations and core inflation there seems to be an influence of structural breaks. The main results of the analysis via TVP are: (i) the TVP approach is relevant due to the instabilities found throughout the analyzed period; (ii) the coefficients of inflation expectations are greater than the inertia (persistence) in all cases, however inertia is an important determinant of inflation; (iii) cost shock is responsible for the instability in the parameters of inertia and expectation; (iv) the exchange rate pass-through coefficient is higher in the analysis until 2019 and there is statistical significance, differently from the case until 2014; (v) core inflation presents more stable parameters compared to the IPCA; (vi) chronic crisis of the economy after 2015 caused greater instability in the parameters of the Phillips curve with dependent variable the IPCA than core inflation. Dissertação (Mestrado)

O objetivo deste trabalho é analisar o comportamento inflacionário diante de variações cambiais sob um sistema de metas de inflação, verificar as características do repasse cambial sobre esse modelo de política monetária e possíveis diferenças nessa dinâmica em países desenvolvidos e emergentes. Para isso, foram utilizados dados macroeconômicos de 50 países fornecidos pelo banco mundial e realizados quatro painéis com três métodos em cada: mínimos quadrados ordinários, efeito fixo e método de Arellano-Bond. Foram encontradas evidências de que nos países da amostra o sistema de metas de inflação é eficaz na redução da inflação, o repasse cambial é mais elevado nos países emergentes e o sistema de metas reduz o repasse cambial. Entretanto, não foi encontrada evidência de que o sistema de metas de inflação gera um impacto maior ou menor na inflação dos países emergentes da amostra. E por último, o sistema de metas pode ter reduzido mais o repasse do que nos outros países da amostra, evidenciando que o efeito ancoragem de expectativas pode superar o efeito de variabilidade cambial causado pelo maior esforço de perseguir a meta nesses países com menos credibilidade institucional. The purpose of this paper is to analyze the inflationary behavior with exchange rate variations on an inflation targeting policy, verify the characteristics of the exchange pass through on this monetary policy model and verify if there are differences of this dynamic in developed and emerging countries. For that, macroeconomic data from the world bank of 50 countries were used and four panels were made using three methods: ordinary least squares, fixed effect and Arellano-Bond method. evidence was found that in the sample countries the inflation targeting system is effective in reducing inflation, the exchange rate pass-through is higher in emerging countries and the target system reduces the exchange rate pass-through. However, no evidence was found that the inflation targeting system has a greater or lesser impact on the inflation of emerging countries in the sample. And finally, the inflation targeting system may have reduced more the pass-through in emerging than the other countries of the sample, showing that the expectations anchoring effect may overcome the effect of exchange rate variability caused by the greater effort to pursue the target in those countries with less institutional credibility.

Esta tese consiste em três artigos independentes em macroeconometria. No primeiro artigo, nós propomos um modelo de rational-inattention, a fim de se analisar e estimar o comportamento de forecasters profissionais do Focus Survey, um sistema administrado pelo Banco Central do Brasil (BCB). Já no segundo artigo nós realizamos o nowcast da inflação do Brasil, oficialmente medido pelo IPCA. Nesse artigo, nós usamos métodos de aprendizado de máquina (machine learning), modelos de alta dimensionalidade e combinação de forecasts para melhorar a precisão do nowcast de inflação. Finalmente, o terceiro artigo investiga o potencial impacto que o problema de viés de seleção dos ativos pode apresentar em explicar o Equity Premium Puzzle. Nossa abordagem aplica simulação de Monte Carlo e estimação do coeficiente de aversão relativa ao risco via Método dos Momentos Generalizados. This thesis consists of three independent essays in macroeconometrics. In the first paper, we propose a novel rational-inattention approach to model and estimate the forecasting behavior of professional forecasters in the Focus Survey, gathered by the Brazilian Central Bank (BCB). In the second paper we nowcast Brazilian inflation. In this paper we use machine learning methods, high dimensional models and combination of forecasts in order to improve the accuracy of inflation nowcasting. The third paper investigates the potential impact a selection-bias problem for assets has in explaining the Equity Premium Puzzle. Our approach uses Monte-Carlo simulations and we estimate the relative risk aversion coefficient using the Generalized Method of Moments.

O objetivo deste trabalho ´e entender o comportamento das curvas de juros nominal e real no Brasil ao longo dos ´ultimos anos. Curvas de juros s˜ao usualmente descritas atrav´es de fatores latentes, portanto, ser´a proposto um Modelo Espa¸co Estado capaz de lidar com vari´aveis n˜ao observ´aveis e que possibilita interpreta¸c˜ao direta de seus componentes. A base de dados contar´a com vencimentos das curvas de juros real e nominal, al´em de dados referentes a atividade econˆomica, infla¸c˜ao e expectativa de infla¸c˜ao. Os resultados obtidos indicam uma rela¸c˜ao linear de equil´ıbrio de longo prazo entre as vari´aveis, em que a vari´avel infla¸c˜ao atua como componente de ajuste de desequil´ıbrios, desta maneira, as curvas de juros real e nominal tˆem informa¸c˜ao importante sobre o futuro da infla¸c˜ao. A partir desta observa¸c˜ao, implementa-se o Modelo Espa¸co Estado e discute-se mudan¸cas em sua configura¸c˜ao original. De maneira geral, as componentes do Modelo Espa¸co Estado indicam uma redu¸c˜ao do n´ıvel dos juros ao longo de todo o per´ıodo, com o aumento da explica¸c˜ao por fatores transit´orios nos ´ultimos anos. Por se tratar de uma base de dados de curto per´ıodo, ´e necess´ario repetir a an´alise em per´ıodos futuros para verificar a confirma¸c˜ao das evidˆencias observadas. This paper’s purpose is to understand Brazil nominal and real yield curves behavior in the last years. Yield curves are usually described using latent factors that can provide a straight forward component analysis. In order to represent this factors, the method used will be a State Space Model with unobserved components. The data will include real and nominal yield curves maturities, as well as data on economic activity, inflation and inflation expectation. The results suggest a linear long term combination of variables, known as cointegration, with inflation acting as an adjustment component. From this observation, State Space Model is applied and some changes in its original description are discussed. In general, the State Space Model components suggest a reduction in interest rate level along all database course, and a increasing importance of transitory factors on the last years. As data includes a short time range, it will be fruitfully to repeat this analysis with a longer period to confirm these results.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2020. Propõe-se um modelo computacional baseado em agentes que represente em linhas gerais o ambiente estratégico de ganho de reputação induzido pelo ranking Top 5 da Pesquisa Focus. Mostra-se que certas propriedades agregadas das expectativas de inflação dos agentes participantes, apresentadas na literatura empírica, podem ser geradas como propriedades emergentes deste modelo computacional. Verifica-se também que as previsões da inflação se tornam mais eficazes no ambiente criado pela Pesquisa Focus, quando comparado ao caso em que não se considera o incentivo reputacional do ranking Top 5. Para tanto, foi utilizado um modelo de escolha discreta de estratégias de previsões em que os agentes possuem o incentivo de escolher a melhor estratégia de previsão pelo ganho reputacional de estar no ranking Top 5. Os resultados mostraram que, em geral, o modelo computacional consegue refletir os padrões de heterogeneidade dos participantes da Pesquisa Focus e que a heterogeneidade das expectativas é uma propriedade emergente do modelo. Ademais, um modelo de formação de expectativas mais geral, sem considerar o incentivo reputacional de estar no ranking Top 5, é elaborado de modo a mostrar que os agentes tendem a escolher a melhor estratégia de previsão com maior frequência ao se considerar o incentivo reputacional de estar no ranking Top 5. Abstract: An agent-based computational model that represents the strategic environment of gain of reputation induced by the Top 5 ranking of Focus Research is proposed. It is shown that certain aggregate properties of the inflation expectations of the participating agents, presented in the empirical literature, can be generated as properties emerging from this computational model. It can also be seen that inflation forecasts become more effective in the environment created by the Focus Research, when compared to the case in which the reputational incentive of the Top 5 ranking is not considered. For this, a discrete choice model of forecasting strategies was used, in which agents have the incentive to choose the best forecasting strategy due to the reputational gain of being in the Top 5 ranking. The results showed that, in general, the computational model is able to reflect the heterogeneity patterns of the participants of the Focus Research and that the heterogeneity of expectations is an emerging property of the model. Furthermore, a more general expectations formation model, without considering the reputational incentive to be in the Top 5 ranking, is designed in order to show that agents tend to choose the best forecasting strategy more frequently when considering the reputational incentive of be in the Top 5 ranking.

Orientador: Prof. Dr. José Guilherme Silva Vieira Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Economia. Defesa : Curitiba, 10/09/2020 Inclui referências: p.111-126 Resumo: O objetivo geral desta dissertação é investigar a hipótese neofisheriana, a correlação entre a taxa de juros e inflação à luz das evidências recentes acerca do comportamento da inflação no Brasil. Hipótese sugerida primeiramente por Jim Bullard e depois lançada no debate público por John Cochrane em seu artigo "Do Higher Interest Rates Raise or Lower Inflation"? Cochrane alega haver uma relação direta entre juros e inflação no longo prazo, ao contrário do admitido pela teoria monetária dominante. Para tanto, foi realizada a coleta de dados junto ao IPEA Data, da Taxa Selic Over e do IPCA, de julho de 1999 até dezembro de 2019 e os dados foram analisados por meio de modelos de séries temporais. Os resultados encontrados apontam diferentes interpretações, de convergência com a hipótese neofisheriana, que validam a teoria dominante e, inclusive, que indicam uma relação bidirecional, assim como observado na literatura empírica apresentada neste trabalho. Palavras-chave: Inflação. Neofisherianismo. Taxa de Juros. Abstract: The general objective of this dissertation is to investigate the Neofisherian hypothesis, the correlation between the interest rate and inflation in the light of recent evidence about the behavior of inflation in Brazil. Hypothesis first suggested by Jim Bullard and then launched into the public debate by John Cochrane in his article "Do Higher Interest Rates Raise or Lower Inflation"? Cochrane claims that there is a direct relationship between interest and inflation in the long run, contrary to what is admitted by the dominant monetary theory. To this end, data collection was carried out with the IPEA Data, the Selic Over Rate and the IPCA, from July 1999 to December 2019 and the data were analyzed using time series models. The results found point to different interpretations, of convergence with the Neofisherian hypothesis, which validate the dominant theory and even indicate a bidirectional relationship, as observed in the empirical literature presented in this work. Keywords: Inflation. Neofisherianism. Interest rate.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior This thesis is developed in three independent essays, which address the following themes: ambiguity, inflation and institutions. In the first essay, we investigate the behaviour of ambiguity in the Brazilian economy, using the theoretical /empirical framework presented by Izhakian (2017). After constructing a series to capture aggregate ambiguity for the Brazilian economy, the impacts of ambiguity shocks on the domestic economic cycle are verified through VAR / SVAR. Adverse ambiguity shocks cause a sharp reduction in economic activity. In the second essay, we verified the asymmetric behaviour of the Brazilian aggregate supply curve through quantile regressions. The asymmetries result in differences in the dispersion of inflation distributions conditioned on inflationary expectations. Finally, in the third essay, we investigated the influence of regional historical features, reflected in the 1872 Brazilian census, on the current institutions of the same localities. Moreover, we also verified these influences on the income regional differences through two-stage quantile regressions. The results suggest that current institutional quality is strongly correlated with the characteristics observed in 1872, also affecting the current per capita income disparity. Esta tese é dividida em três ensaios independentes, os quais abordam os seguintes temas: ambiguidade, inflação e instituições. No primeiro ensaio, investigamos o comportamento da ambiguidade na economia brasileira, utilizando o arcabouço teórico/empírico apresentado por Izhakian(2017). Após construir uma série para captar ambiguidade agregada para a economia brasileira, são verificados os impactos de choques de ambiguidade no ciclo econômico doméstico através de VAR/SVAR. Choques adversos de ambiguidade causam forte redução na atividade econômica. No segundo ensaio, verificamos o comportamento assimétrico da curva de oferta agregada brasileira por meio de regressões quantílicas. As assimetrias resultam em diferenças na dispersão das distribuições da inflação condicionadas nas expectativas inflacionárias. Por fim, no terceiro ensaio, investigamos a influência de características históricas regionais, retratadas no Censo brasileiro de 1872, nas instituições atuais das mesmas localidades. Também verificamos essas influências no diferencial de renda das localidades estudadas através de regressões quantílicas em dois estágios. Os resultados sugerem que a qualidade institucional corrente é bastante correlacionada com as características observadas em 1872, afetando também a disparidade de renda per capita atual.

O presente trabalho pretende analisar sob a ótica comportamental quais fatores cognitivos podem estar relacionados à existência de vieses sistemáticos nas projeções econômicas anuais dos principais indicadores macroeconômicos utilizados para o balizamento de expectativas no Brasil pós anos 2000. O que se busca investigar é (i) se há indício de que os economistas profissionais tenham aversão à projeções ruins, assim errariam consistentemente a projeção de PIB para cima e de inflação para baixo, e se mensura o tamanho deste viés a cada instante do tempo, (ii) testar se os erros das projeções de PIB podem estar associados aos próprios incentivos sobre a publicidade obtida por cada economista, ou seja, se existiria algum viés institucional no processo de publicação destas projeções e (iii) se no processo de revisão das próprias projeções de PIB os economistas são superconfiantes com revisões positivas e conservadores com revisões negativas. O estudo indica respostas afirmativas somente no primeiro e terceiro casos. The present study intends to analyze from a behavioral point of view which cognitive factors may be related to the existence of systematic biases in the annual economic forecasts of the main macroeconomic indicators used to guide expectations in Brazil after the 2000s. What is sought to investigate is (i) whether there is evidence that professional economists are averse to bad forecasts, so they would consistently miss the projection of GDP upwards and inflation downwards, and then measuring the size of this bias at any given moment in time, (ii) test whether the errors in GDP forecasts they may be associated with the advertising incentives obtained by each economist, that is, if there were any institutional bias in the process of publishing these projections and (iii) if in the process of revising their own GDP forecasts economists are overconfident with positive revisions and conservative with negative revisions. The study indicates affirmative answers only in the first and third cases.

O presente trabalho tem como propósito descrever uma aplicação do modelo HJM multifatorial em sua forma discreta para obter a variação mensal do índice de preços amplos (IPCA) a partir dos preços dos títulos públicos. Os parâmetros da forma funcional da volatilidade são calibrados por meio da análise de componentes principais (PCA) e a simulação da evolução da curva por meio de simulação de Monte Carlo. Os resultados obtidos são então comparados com as estimativas realizadas pela pesquisa FOCUS e com a variação de fato realizada. This work proposes a practical implementation of discreted multifactorial HJM model using public bond’s prices in order to acquire IPCA’s monthly variation. The functional form of volatility’s parameters are obtained using a principal component analysis (PCA) method, and we simulate the interest rate term structure via Monte Carlo simulation. Thus, the results from the simulation are analyzed and compared to estimates made by FOCUS report, and they are also compared to the actual monthly variation observed in the economy during the studied period.

Finalmente vieram a público os detalhes da proposta de reforma da Previdência do governo Bolsonaro, que em 20 de fevereiro apostou no Congresso Nacional. Trata-se de uma proposta abrangente, com alterações de regras de contribuição e aposentadoria para todos os tipo de trabalhadores, e ambiciosa, com uma meta de resultado fiscal de R$1,165 trilhão no primeiro decênio após sua implantação.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2019 Este trabalho utiliza um modelo TVP-VAR para analisar as mudanças ocorridas na dinâmica inflacionária brasileira entre as gestões de Henrique Meirelles e Alexandre Tombini à frente do Banco Central. As evidências apontadas por este modelo indicaram um aumento da persistência1 do hiato da inflação no período de Tombini, em comparação com o de Meirelles. Houve indícios, também, de aumento da tendência e da volatilidade da inflação na gestão de Tombini. Para investigar as causas relacionadas a estas mudanças na dinâmica inflacionária, estimou-se um mesmo modelo DSGE para cada uma das gestões. As análises derivadas deste modelo se mostraram em linha com as do TVP-VAR, tal que apresentaram, também, aumento da persistência do hiato, bem como da volatilidade e da tendência da inflação. A partir de uma análise contrafactual conduzida com o modelo DSGE, verificou-se que a política monetária do período de Tombini foi o fator preponderante para explicar o aumento da volatilidade da inflação. Em relação à persistência do hiato da inflação, tanto a política monetária quanto as condições macroeconômicas contribuíram para o aumento desta estatística, porém, não houve indícios claros a respeito de qual fator foi o mais relevante. Abstract: This dissertation uses a TVP-VAR model to analyze the changes in inflation dynamics between the chairmanships of Meirelles and Tombini ahead of Central Bank. The evidence pointed out by this model indicated an increase in the inflation-gap persistence in the period of Tombini, in comparison with the one of Meirelles. There was also evidence of an increase in the trend and volatility of inflation in Tombini's management. In order to investigate the causes related to these changes in inflation dynamics, we estimated the same DSGE model for each of the managements. The analyzes derived from this model were in line with those of TVP-VAR, which also showed an increase in the inflation-gap persistence, as well as the volatility and trend inflation. From a counterfactual analysis conducted with the DSGE model, it was verified that the monetary policy of the Tombini period was the preponderant factor to explain the increase of inflation volatility. Regarding the persistence of the inflation-gap persistence, both monetary policy and macroeconomic conditions contributed to the increase of this statistic, however, there were no clear indications as to which factor was the most relevant.

We investigate the effects of inflation targeting (IT) adoption on industrial economies by comparing each inflation targeter country (ITer) with its synthetic control, defined as the convex combination of non-IT countries that best reproduce the ITer counterfactual inflation trajectory. We show that most of the ITers enjoyed lower inflation and higher output growth than their synthetics in most of the 1990 years’ IT experience. Although those gains could be transitory, they were economically important to justify IT Central Banks optimism with their regime choice, both case-by-case and on average.

Este trabalho propõe a desagregação por componentes de localidade do índice de inflação no Brasil como forma de melhorar o desempenho preditivo de modelos econométricos. Foram desenvolvidos modelos autorregressivos com ou sem variáveis macroeconômicas explicativas para se avaliar como a desagregação impacta em cada um deles. Além disso, foram utilizados dois testes estatísticos para se comparar o desempenho dos modelos, o Model Confidence Set e o Superior Predictive Ability. Observou-se que para curto prazo, como horizontes de até 3 meses, modelos autorregressivos de 1ª ordem possuem desempenho imbatível, ao passo que para horizontes mais distantes, modelo macroeconômicos e desagregados geram previsões estatisticamente superiores. This work proposes the disaggregation of locality components from Brazil´s inflation index to enhance predictive performance of econometric models. Autorregressive models were implemented with or without explicative macroeconomic variables, in order to evaluate how the disaggregation affects each one of them. Besides that, it has been used two statistical tests to compare model forecast performance, the Model Confidence Set and the Superior Predictive Ability. For short term, up to 3 months, autorregressive models showed unachievable performance, whereas for longer terms, macroeconomic disaggregated models generate statistically superior forecasts.

This dissertation study the implications of strategic uncertainty induced by imperfect common knowledge for macroeconomic models and economic policy. In the first chapter, I evaluate whether central bank’s transparency enhances the effectiveness of monetary policy. I study this question using a New Keynesian model in which firms do not observe the time-varying inflation target or monetary policy shocks. Two informational assumptions are considered: (i) firms observe the interest rate decisions only (standard assumption) and (ii) firms observe the interest rate and an idiosyncratic signal about the inflation target. Under the standard assumption, agents infer output and inflation fluctuations by realizing that other agents are acting exactly like them. That ceases to be true when agents face strategic uncertainty induced by the idiosyncratic signal. One key implication is that, in the case of a monetary contraction, greater transparency improves the inflation-output trade-off only under the second assumption. In the second chapter, for a general class of DSGE models, I show that whenever agents extract information from endogenous variables that depends directly on the underlying unobserved shock, there is a qualitative difference in the signal extraction from those variables under imperfect information and imperfect common knowledge. This difference in learning about unobserved shocks does not vanish even in the limiting case when the variance of the private signal goes to infinity. Intuitively, strategic uncertainty prevents agents from knowing other agents’ decision, despite that those actions are the same in equilibrium. This discontinuity challenges this benchmark assumption by showing the implicitly substantial knowledge about endogenous variables assumed available to agents under imperfect information. The third chapter develops a novel solution method for a general class of DSGE models with imperfect common knowledge. The main contribution is that the method allows for the inclusion of endogenous state variables into the system of linear rational expectations equations under imperfect common knowledge. One key implication is that the endogenous persistence of state variables is the same under full information and imperfect common knowledge. A primer empirical evaluation of the informational frictions suggests that the model under imperfect common knowledge explains better the expectation data but is relatively worse at explaining the macroeconomic aggregates. Esta tese estuda as implicações da incerteza estratégica induzida pelo conhecimento comum imperfeito para modelos macroeconômicos e política econômica. No primeiro capítulo, avalio se a transparência do banco central aumenta a eficácia da política monetária. Eu estudo essa questão usando um modelo Novo Keynesiano no qual as firmas não observam a meta de inflação variável no tempo e os choques de política monetária. Duas suposições sobre a informação dos agentes são consideradas: (i) as firmas observam apenas as decisões da taxa de juros e (ii) as firmas observam a taxa de juros e um sinal idiossincrático sobre a meta de inflação. Sob a suposição padrão, os agentes inferem flutuações de produto e inflação percebendo que outros agentes estão agindo exatamente como eles. Isso deixa de ser verdade quando os agentes enfrentam a incerteza estratégica induzida pelo sinal idiossincrático. Uma implicação principal é que, no caso de uma contração monetária, maior transparência melhora o trade-off inflação-produto apenas sob a segunda hipótese. No segundo capítulo, para uma classe geral de modelos DSGE, mostro que sempre que os agentes extraem informações de variáveis endógenas que dependem do choque subjacente não observado, as extrações de sinal daquelas variáveis sob informação imperfeita e conhecimento comum imperfeito são diferentes. Essa diferença no aprendizado de choques não observados não desaparece nem no caso limite quando a variação do sinal privado vai para o infinito. Intuitivamente, a incerteza estratégica impede que os agentes conheçam a decisão de outros agentes, apesar de essas ações serem as mesmas em equilíbrio. Essa descontinuidade desafia a suposição padrão, mostrando o conhecimento substancial sobre variáveis endógenas implicitamente assumido disponível para agentes sob informação imperfeita. O terceiro capítulo desenvolve um novo método de solução para uma classe geral de modelos DSGE com conhecimento comum imperfeito. A principal contribuição é que o método permite a inclusão de variáveis de estado endógeno no sistema de equações lineares de expectativas racionais sob conhecimento comum imperfeito. Uma implicação chave é que a persistência endógena de variáveis de estado é a mesma sob informação completa e conhecimento comum imperfeito. Uma avaliação empírica preliminar das fricções informacionais revela que o modelo sob informação imperfeita e dispersa explica melhor os dados de expectativas do que o modelo de informação completa. No entanto, isso ocorre ao custo de ser relativamente pior na explicação dos agregados macroeconômicos.

Over the last few years we have seen a huge evolution in the way central banks communicate around the World. Besides providing information to all, transparency allows agents to coordinate and is considered important in the control of inflation expectations. Despite the progress towards greater transparency, there are questions about the extent to which it is really desirable from the social point of view. This thesis analyzes the decision to increase transparency in an incomplete information environment, the empirical effect of transparency on inflation and assesses the predictive capacity of inflation models. The first chapter develops a model for an incomplete information environment. From a stylized game where coordination is desirable from an individual point of view, agents use public and private signals to choose their actions. The process of private information acquisition is endogenous and agents choose how much to invest in the accuracy of private information. In addition to the goal of stabilizing the economy, the monetary authority decides how much to reveal in public information. Public information is a two-edge instrument: it provides additional information and also coordinates expectation, serverving as a focal point for agent’s beliefs. However, by acting in high order belief, public information can over-coordinate agents, enhancing the damage of any errors. This chapter focuses on the following questions: Are there gains in increasing the accuracy of public information? In which situations does greater transparency increase social well-being and in what circumstances is opacity optimal? The results indicate that greater accuracy in public information can increase aggregate well-being, especially when information received privately by the government is not extremely accurate and when the cost of obtaining private information is an important channel. For cases where the information received by the government is extremely accurate, the opacity is optimal. The second chapter empirically analyzes the effects of central bank transparency on the level of inflation. From a panel of 100 countries, we assess whether greater transparency is associated with lower inflation, what types of transparency are most relevant, and especially if the effect of transparency on inflation is different between emerging and developed countries. The estimation faces the omitted variable problem: unobservable characteristics of a particular country can lead to both greater transparency and lower inflation. To try to control this endogeneity, we used three different methodologies: a two-step GMM (S-GMM) dynamic panel estimation developed by Arellano-Bover and Blundell-Bond, a fixed-effect panel and an ordinary least squares estimation. The results show that there is enough evidence that countries with greater transparency have lower inflation. Moreover, the effect of transparency in undeveloped countries is highly significant and negatively correlated with the level of inflation, while the effect for developed countries is smaller and less significant. Increased transparency in emerging countries may be related to regime changes, greater commitment to inflation control and credibility. Thus, greater transparency tends to have a significant impact on inflation in these emerging countries. When analyzing the five types of transparency that compose the index, the monetary policy transparency was the most frequently significant. This type of transparency is associated with timely explanations of monetary policy decisions and signals about the future interest trajectory, while the other sub-indices have more structural and bureaucratic characteristics with long-term effects. The third chapter compares the ability to project consumer inflation in Brazil (IPCA) outside the sample of three methodologies: the MIDAS, an augmented factor VAR (FAVAR) and a nowcast with mixed frequency model and dynamic factors. Over the last few years, several models of inflation projections have been suggested. In addition to the traditional time series models, new approaches allow the use of a large number of variables and the incorporation of samples at different frequencies in the same estimation without over-parameterization. In this chapter, we try to evaluate what kind of methodology is best to predict short-term inflation in Brazil. We estimated the models in four-year windows, with the out-of-sample forecast for the following year and forecast horizon one step ahead and compared the performance of the out-of-sample estimation done by the three models with a naive AR(1) model. The results show that the projections made using MIDAS are much more accurate than those estimated by FAVAR and nowcast, and all three methodologies were superior to AR(1). We noticed that there was a significant worsening of predictive capacity in the years 2015 and 2016 models, especially in the FAVAR and nowcast models. Also, we observed gains in accuracy in the combination of projections: the simple arithmetic mean of the projections has a smaller error than the individual projections performed in each estimation. Ao longo dos últimos anos observamos uma enorme evolução na comunicação dos bancos centrais ao redor do mundo. Além do caráter informacional, a transparência atua na coordenação dos agentes e é considerada hoje importante aliada no controle de expectativas de inflação. A despeito do avanço no sentido de maior transparência, há questionamentos de até que ponto ela é realmente desejável do ponto de vista social. Essa tese analisa a decisão de aumentar a transparência em um ambiente de informação incompleta, o efeito empírico da transparência na inflação e avalia a capacidade preditiva de modelos de inflação. O primeiro capítulo desenvolve um modelo em ambiente de informação incompleta. A partir de um jogo estilizado em que a coordenação é desejável do ponto de vista individual, os agentes utilizam sinais públicos e privados para escolherem suas ações. O processo de aquisição de informação privada é endógeno e os agentes escolhem o quanto investir na precisão da informação privada a um custo linear. Além de ter por objetivo estabilizar a economia, a autoridade monetária decide o quanto revelar na informação pública. A informação pública tem um papel duplo: expandir o conjunto informacional e coordenar as expectativas dos agentes. Contudo, por atuar no high order belief, a informação pública pode coordenar excessivamente os agentes, potencializando os danos de eventuais erros. Esse capítulo foca nas seguintes questões: Há ganhos em aumentar a precisão da informação pública? Em que situações maior transparência aumenta o bem estar social e em quais circunstância a opacidade é ótima? Os resultados apontam que maior precisão na informação pública pode gerar aumento no bem estar agregado, especialmente quando a informação recebida privadamente pelo governo não é extremamente precisa e quando o custo de se obter informação privada é um canal importante. Para os casos em que a informação recebida pelo governo é extremamente precisa, a opacidade é ótimo. O segundo capítulo analisa empiricamente os efeitos da transparência do banco central no nível da inflação. A partir de um painel com 100 países, avaliamos se maior transparência está associada a menor inflação, quais tipos de transparência são mais relevantes e, principalmente, se o efeito da transparência na inflação é diferente entre países emergentes e desenvolvidos. A estimação enfrenta o problema de variável omitida: características não observáveis de determinado pais podem levar tanto à maior transparência, quanto à menor inflação. Para tentar controlar essa questão, utilizamos três metodologias diferentes: uma estimação de painel dinâmico via GMM (S-GMM) em dois passos desenvolvido por Arellano-Bover e Blundell-Bond, um painel de efeito fixo e uma estimação de mínimos quadrados ordinários. Os resultados apontam que há sim evidências de que países com maior transparência possuem menor inflação. Ainda, o efeito da transparência em países não desenvolvidos é altamente significante e negativamente correlacionado com nível da inflação, enquanto o efeito para países desenvolvidos é menor e pouco significante. Aumento de transparência em países emergentes pode estar relacionado a maior compromisso no controle inflacionário e credibilidade. Assim, maior transparência tende a ter impacto relevante na inflação desses países. Ao analisarmos os cinco tipos de transparência que compõe o índice, a transparência de política monetária foi a que se mostrou significante de forma mais frequente. Este tipo de transparência está associado a explicações tempestivas de decisões de política monetária e sinalizações sobre a trajetória de juros futura, enquanto os demais sub-índices possuem características mais estruturais e burocráticas, com efeitos de longo prazo. O terceiro capítulo compara a capacidade de projetar a inflação ao consumidor no Brasil (IPCA) fora da amostra de três metodologias: o MIDAS, um VAR aumentado com fatores (FAVAR) e um modelo de frequência mista e fatores dinâmicos de nowcast. Ao longo dos últimos anos, diversos modelos de projeções de inflação foram sugeridos. Em adição aos modelos tradicionais de séries de tempo, novas abordagens permitem o uso de um grande número de variáveis e a incorporação de amostras em diferentes frequências na mesma estimação sem que haja sobreparametrização. Neste capítulo, procuramos avaliar qual tipo de metodologia é melhor para prever a inflação de curto prazo no Brasil. Estimamos os modelos em janelas de quatro anos, com a previsão fora da amostra para o ano seguinte e horizonte de previsão um mês à frente e comparamos o desempenho dessa estimação fora da amostra dos três modelos com um modelo naive AR(1). Os resultados apontam que as projeções realizadas com a tecnologia MIDAS são muito mais acuradas do que àquelas estimadas pelo FAVAR e pelo nowcast, e todas as três metodologias se mostraram superiores ao AR(1). Percebemos que houve piora significativa na capacidade preditiva nos modelos anos de 2015 e 2016, principalmente nas projeções dos modelos FAVAR e nowcast. Ainda, observamos ganhos de acurácia na combinação de projeções: a média aritmética simples das projeções possui erro menor do que as projeções individuais realizadas em cada estimação.

O objetivo deste estudo é avaliar se há ganhos em trabalhar com dados desagregados por regiões para projetar a inflação no Brasil. Para este fim, construímos modelos autoregressivos univariados para o agregado do IPCA (principal índice de preços ao consumidor brasileiro) e duas desagregações (por região ou por grupo e região) para um horizonte de projeção de até 12 meses à frente. Foram utilizados dados mensais do IPCA entre janeiro de 1996 e outubro de 2016 para o índice nacional e 11 regiões metropolitanas e capitais que compõem o índice. A análise das projeções fora da amostra foi feita em dois cortes distintos de tempo. Primeiro entre dezembro de 2006 e outubro de 2016 e, num segundo momento, para o período dezembro de 2006 a dezembro de 2012. Os modelos foram estimados pelo software Oxmetrics 7 e, em alguns casos, foi utilizado também o algoritmo Autometrics. As comparações dos modelos foram feitas pelo Erro Quadrático Médio e pela técnica Model Confidence Set, desenvolvida por Hansen, Lunde e Nason (2011). Os resultados indicam que o desempenho dos modelos desagregados é superior aos modelos agregados e, em especial, a desagregação por regiões pode contribuir para menor erro de previsão, embora não haja um único modelo que seja superior em todos os horizontes de projeção e o resultado esteja condicionado à amostra analisada. The objective of this study is to evaluate if there are gains in working with data disaggregated by regions to forecast inflation in Brazil. For this purpose, we constructed univariate autoregressive models with different types and levels of IPCA (main Brazilian consumer price index) disaggregation for a forecasting horizon of up to 12 months ahead. Monthly IPCA data were used between January 1996 and October 2016 for the national index and 11 metropolitan regions and capitals that make up the index. The analysis of out-of-sample projections was done in two distinct time sections. First between December 2006 and October 2016 and, secondly, for the period December 2006 and December 2012. The models were estimated by software Oxmetrics 7 and, in some cases, the Autometrics algorithm was also used. The comparisons of the models were made by the Mean Square Error and the Model Confidence Set technique, developed by Hansen, Lunde and Nason (2011). The results indicate that the performance of the disaggregated models is better than the aggregate models and, in particular, the disaggregation by regions may contribute to a smaller prediction error, although there is not a single model that is superior in all the forecast horizons and the result is Conditioned to the analyzed sample.

Wavelet analysis allows for a much more flexible approach than spectral analysis, being highly utilized in many fields, it is a natural evolution from the Fourier analysis. Unifying both time domain and frequency domain in its analysis, it gives the researcher the ability to observe relations that were previously inaccessible and its flexibility makes it recommended to analyze series with structural changes. This work contains a chronological and theoretical introduction of the technique, focusing on what will be used, presenting some successful applications in economics. Lastly, it is created a measure of economic activity by denoising, in both global and specific scales, the seasonally adjusted GDP series and utilizing this measure in a Phillips curve, as described by the Brazilian Central Bank in theirs semi-structural aggregate small sized models, to forecast future inflation. This forecast is then compared to forecasts using the traditional HP filter and a measure of output gap elaborated by Areosa (2008), which incorporates some economic structure in the output gap. A análise de wavelet permite uma abordagem muito mais flexível que a análise espectral, sendo bastante utilizada em diversas áreas, ela é uma evolução natural da análise de Fourier. Unificando o domínio do tempo e o da frequência em sua análise, dão ao pesquisador a capacidade de observar relações que antes eram inacessíveis e sua flexibilidade a torna recomendada para analisar séries onde ocorram mudanças estruturais. Este trabalho faz uma introdução cronológica e teórica da técnica, focando no que será utilizado, apresentando algumas aplicações bem-sucedidas em economia. Por fim, é criado uma medida de atividade econômica ao extrair ruídos, globais e em escalas específicas, da série de PIB dessazonalizado e utilizado esta medida numa curva de Phillips, como descrita pelo Banco Central do Brasil em seus modelos agregados semiestruturais de pequeno porte, para projetar inflação futura. Estas projeções também são comparadas com projeções utilizando o tradicional filtro HP e uma medida de hiato elaborada por Areosa (2008), que incorpora uma estrutura econômica ao hiato do produto.

Este trabalho estima por MQO a função de reação do tipo 'Taylor' para os Estados Unidos, utilizando uma amostra que se inicia em 1954 até 2016, incluindo os subperíodos deste intervalo. As taxas de juros estimadas respondem, como esperado, aos desvios da inflação, desvios do produto, da taxa de juros defasada, e também, às variáveis dummies, que capturam ciclos de elevação de juros e períodos de zero lower bound. Os resultados obtidos são comparáveis aos encontrados na literatura (subperíodos); no entanto, estimativas relativas aos últimos 63 anos e às janelas móveis, sugerem um FED menos preocupado com a inflação nos últimos anos. Uma possível explicação foi a mudança de foco do FED, valorizando através da sua política monetária, a manutenção do emprego e crescimento do PIB.

This thesis presents three chapters about forward-looking indicators. In the first two chapters, we propose a factor augmented VAR that combines Nelson and Siegel yield curve factors and principal components extracted from a large dataset. We find that the factor augmented VAR models do a very good job in fitting the level, slope and curvature of the yield curve. The out-of-sample forecasting using principal components beats consistently the predictions from autoregressive and extant literature models in the short- and long-term horizons. We apply this methodology for Brazilian and US economy in the first and second chapter, respectively. Despite the differences between these countries, the results are quite similar. Additionally, we show that forecasting improvement comes from the nature of our dataset that gather mainly forward-looking series. In the last chapter, we study the behavior of macroeconomic predictions made by professional forecasters, specifically, 1-year inflation expectation. We conclude that apart of biased and inefficient forecasting, forecasters misestimate the inflation seasonality. This conclusion is not a country specific. We find seasonality in 1-year inflation for Brazil, Chile, Israel, New Zealand, US and Euro Zone. Esta tese apresenta três capítulos sobre indicadores antecedentes. Nos dois primeiros, propomos um modelo VAR aumentado por fatores, que combina os fatores latentes da curva de juros sugerido por Nelson e Siegel com os principais componentes extraídos de uma ampla base de dados. O modelo VAR aumentado por fatores apresenta um bom ajuste para o nível, inclinação e curvatura da curva de juros. As projeções fora da amostra para o modelo com principais componentes é significativamente superior às previsões feitas pelos modelos auto-regressivos e pelos sugeridos na literatura, tanto nos horizontes de curto e de longo prazo. Aplicamos esta metodologia para o Brasil e os Estados Unidos no primeiro e segundo capítulo, respectivamente. Apesar das diferenças entre estes países, os resultados encontrados são semelhantes. Adicionalmente, mostramos que a melhora nas projeções é resultado da natureza da nossa base de dados, que coleta indicadores antecedentes. No último capítulo, discutimos o comportamento de projeções macroeconômicas feitas por analistas profissionais, especificamente, as estimações para a inflação 1 ano à frente. Concluímos que além das previsões serem viesadas e ineficientes, os analistas erram a estimação da sazonalidade da inflação. Esta conclusão não é algo específico para um único país. Encontramos sazonalidade na expectativa de inflação 1 ano à frente para o Brasil, Chile, Israel, Nova Zelândia, Estados Unidos e Zona do Euro.

O aumento e a persistência do patamar da inflação de serviços no Brasil entre 2002 e 2015 se tornaram motivo de preocupação para os economistas. O presente estudo se propõe a estudar os efeitos que os choques internacionais ocorridos na última década, de incerteza e de elevação nos preços de commodities, além do prêmio de risco doméstico, tiveram sobre os índices de inflação, especialmente sobre serviços. Para tal, foram estimados vetores autorregressivos estruturais, assumindo a hipótese de retratar o Brasil como pequena economia aberta, de forma que variáveis determinadas no mercado internacional não serão afetadas por políticas internas. Esses choques podem afetar a inflação por dois canais de contágio: via custos ou via atividade econômica. Conclui-se que o canal de contágio preponderante para a inflação de serviços no curto prazo foi o canal de custos e, no longo prazo, o canal de atividade econômica. This work main concern is the study of the effects of the international shocks that have happened during the last decade. More specifically, shocks of uncertainty and commodity inflation, as well as risk premium, had over the inflation indexes, especially those concerning services. We estimated structural vector autoregressions, assuming that Brazil is a small open economy and considering that international variables will not be affected by domestic policies. This shocks can affect inflation by two channels: costs or economic activity. Is was concluded that the main channel of transmission for the services inflation in the short term was the cost channel, and, in the long term, the economic activity one.

Este trabalho visa avaliar o poder preditivo que séries macroeconômicas tem sobre o índice de preços ao consumidor amplo do brasileiro (IPCA) utilizando técnicas de séries de tempo. As previsões são realizadas para um horizonte de até 12 períodos a frente e comparadas com um processo autoregressivo como referência. O período vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015. Utilizou-se um conjunto amplo de informação de 1170 séries diferentes. Para cada momento e horizonte utilizou-se o processo de seleção através do algoritmo Autometrics desenvolvido por Hendry e Doornik (2014). O desempenho preditivo dos modelos foi comparado utilizando o Model Confident Set, desenvolvido por Hansen, Lunde and Nason (2010). Os resultados sugerem que há ganhos expressivos de previsão principalmente para os horizontes mais longos This work evaluates the prediction capabilities of econometric time series models based on macroeconomics indicators for Brazilian consumer price index (IPCA). We run a pseudo real time prediction exercise with twelve steps ahead horizon. Predictions are compared with univariate models such as the first order autoregressive model among others. The sample period goes from January 2000 to August 2015. We evaluated over 1170 different economic variable for each forecast period, searching for the best predictor set in each point in time using Autometrics algorithm as model selector. Models’ performance is compared using Model Confident Set, developed by Hansen, Lunde and Nason (2010). Our results suggest possible gains in predictions that use a high number of indicators particularly at longer horizons.

OBJETIVO: Analisar a evolução dos preços relativos dos grupos de produtos alimentares e sua influência nas políticas públicas para uma alimentação saudável.MÉTODOS: Foram analisados dados do município de São Paulo de 1939 a 2010, a partir da aplicação de métodos de cálculo de números-índices. Foram utilizados dados do banco de preços e estruturas de ponderação da Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (1939 a 1988) e do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (1989 a 2010). O banco de preços foi organizado, sua consistência foi testada e os preços foram deflacionados pelo Índice de Preços ao Consumidor. Os dados relativos a preços deflacionados foram calculados e agregados por categorias e grupos alimentares da pirâmide alimentar adaptada. Os índices de preços de cada grupo foram construídos aplicando a fórmula de Laspeyres modificada. O índice geral de preços da alimentação foi comparado com índices de cada grupo alimentar e respectiva categoria: alimentos in natura; alimentos industrializados; bebidas; carnes, leguminosas, leite e ovos; cereais e tubérculos; e refeições fora do domicílio.RESULTADOS: Os grupos alimentares de gorduras, óleos, condimentos, açúcares e alimentos processados (alimentos industrializados) apresentaram tendência de redução de preços em termos relativos. O índice dos alimentos in natura,como frutas e verduras, apresentaram tendência de elevação de preços. Outros grupos alimentares, como cereais, farinhas e massas, carnes, leite e ovos, apresentaram estabilidade de preços relativos ao longo do tempo.CONCLUSÕES: A evolução dos preços relativos dos alimentos no município de São Paulo mostra tendência desfavorável à manutenção da alimentação saudável em nível domiciliar em longo prazo. OBJETIVO: Analizar la evolución de los precios relativos de los grupos de productos alimenticios y su influencia en las políticas públicas para una alimentación saludable.MÉTODOS: Se analizaron datos del municipio de Sao Paulo de 1939 a 2010, a partir de la aplicación de métodos de cálculo de números-índices. Se utilizaron datos del banco de precios y estructuras de ponderación de la Fundación Instituto de Pesquisas Económicas (1939 a 1988) y del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (1989 a 2010). El banco de precios fue organizado, su consistencia fue evaluada y los precios fueron deflacionados por el Índice de Precio al Consumidor. Los datos relativos a precios deflacionados fueron calculados y agregados por categorías y grupos alimenticios de la pirámide alimenticia adaptada. Los índices de precios de cada grupo fueron construidos aplicando la fórmula de Laspeyres modificada. El índice general de precios de la alimentación fue comparado con los índices de cada grupo alimenticio y respectiva categoría: alimentos in natura; alimentos industrializados; bebidas; carnes, leguminosas, leche y huevos; cereales y tubérculos y comidas ingeridas fuera del domicilio.RESULTADOS: Los grupos alimenticios de grasas, aceites, condimentos, azúcares y alimentos procesados (alimentos industrializados) presentaron tendencia de reducción de precios en términos relativos. El índice de los alimentos in natura, como frutas y verduras, presentaron tendencia de elevación de precios. Otros grupos alimenticios, como cereales, harinas y pastas, carnes, leche y huevos presentaron estabilidad de precios relativos a lo largo del tiempo.CONCLUSIONES: La evolución de los precios relativos de los alimentos en el municipio de Sao Paulo muestra tendencia desfavorable para el mantenimiento de alimentación saludable a nivel domiciliar a largo plazo. OBJECTIVE: To analyze the evolution of relative prices of food groups and its influence on public healthy eating policies.METHODS: Data from the municipality of Sao Paulo between 1939 and 2010 were analyzed based on calculating index numbers. Data from the Economic Researches Foundation Institute price database and weight structures (1939 to 1988) and from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (1989 to 2010) were used to. The price database was organized, its consistency tested and prices were deflated using the consumer price index. Relative prices were calculated and associated to food categories and groups, according to the food pyramid guide adapted for the Brazilian population. The price indices for each group were calculated according to Laspeyres modified formula. The general food price index was compared with the indices for each food group and respective category: fresh food, processed food, beverages, meat, legumes, milk and eggs, cereals and root vegetables and eating out.RESULTS: Price indices for fat, oil, spices, sugars and sweets and processed food showed relative price reduction. Fresh food, such as fruit and vegetables, showed an increase in relative prices. Other food groups, such as cereals, flour and pasta, meat, milk and egg, showed a steadier long term trend in relative prices.CONCLUSIONS: The evolution of relative prices of food in the city of Sao Paulo demonstrates a negative trend towards healthy eating at household level in the long run.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:39:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_8241_194-Marcos Vinicius Nunes Montes.pdf: 2239234 bytes, checksum: 8578d5eaa2455f7505a4eab0d9c91149 (MD5) Previous issue date: 2016-05-24 Considerando o amplo arcabouço teórico existente acerca da importância do regime de metas de inflação e da credibilidade da política monetária para o processo de ancoragem das expectativas de inflação em relação à meta anunciada pela autoridade monetária e, consequentemente, para obtenção da estabilidade do nível de preços na economia com custos sociais menores, 05 índices de credibilidades propostos e testados empiricamente em períodos anteriores para o Brasil, foram aplicados em conjunto para os dados recentes da economia brasileira (2003 a 2015) com objetivo de analisar as possíveis convergências e divergência das relações dinâmicas entre os índices de credibilidade e as principais variáveis macroeconômicas. Para isso foram implementados modelos Vetoriais Autoregressivos (VAR) para cada índice e, através das funções de impulso-resposta obtidas pelas estimações, foram apresentadas as principais respostas estatisticamente significantes e que foram consideradas comuns entre os índices de credibilidade. Além disso, ao final do estudo foram realizados testes de robustez que reforçam a consistência dos resultados alcançados pelas implementações econométricas. Taking into account the theoretical literature on the importance of the inflation targeting regime and the monetary policy credibility towards the anchoring process of inflationary expectations and the long-run price level stability with lower social costs, this work adopted 05 indicators for credibility available in the related literature in order to test empirical relations between the Brazilian monetary policy credibility and the main macroeconomic variables, during the period from January 2003 to May 2015. This work estimated Vector Autoregressive (VAR) models for each indicator and, by their impulse-response functions, presented the main statistically significant responses which were regarded as common responses among all the indicators. Furthermore, at the end of the work, a robustness test was conducted and its findings confirmed the consistence of the original results achieved with the econometric methodology

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. The present work has aim to evaluate the superior predictions capabilities of econometrics time series models based on macroeconomics indicators for Brazilian inflation (IPCA). The models were adjusted in sample and the ex-post prediction are accumulating in one to twelve steps ahead. The forecasts will be compared with univariate models like first order autoregressive - AR (1) that is the chosen benchmark. The period of the sample goes through January 2000 to August 2015 for model adjustment and evaluation. It was evaluate over 1170 different economic variable for each forecast period, searching for the best predictor set for each point in time. It was used Autometrics to model selection. The models were compared the Model Confident Set, developed by Hansen, Lunde and Nason (2010). The results founded in this essay evidences gain of accuracy for one-step ahead.