MIGUEL MARIA CHARTERS DE OLIVEIRA BANDEIRA DA SILVA

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Forecasting Inflation Using Deep Learning: An Application of Convolutional LSTM Networks and Variational Autoencoders
(2021) Theoharidis, Alexandre Fernandes
Esse trabalho apresenta um modelo inovador baseado em deep learning para previsão de inflação, um problema desafiador e, até o momento, sem solução na Macroeconomia moderna. Os desafios emergem devido ao comportamento não linear e não estacionário exibido pela inflação na prática, divergindo da dinâmica esperada a partir da Curva de Phillips Neokeynesiana. Consequentemente, modelos econométricos convencionais se mostram incapazes de produzir previsões críveis e consistentes, pois não possuem a flexibilidade necessária para capturar essas complexidades. Nesse contexto, deep learning se apresenta como uma abordagem promissora, dado o seu sucesso no tratamento de dados não lineares e abundantes (big data). Exemplos ilustrativos são encontratos nos campos de reconhecimento de fala, interpretação textual, processamento de imagens e modelagem de séries temporais financeiras, entre outros. Surpreendentemente, apesar de seu potencial, não há aplicações de deep learning ao problema descrito para investigar se há a possibilidade de aprimorar previsões de inflação através dessa técnica. Portanto, como contribuição à literatura, esse estudo propõe um modelo de deep learning híbrido que combina Autoencoders Variacionais com Redes LSTM Convolucionais para ampliar a acurácia das previsões de inflação. O procedimento de estimação do modelo emprega técnicas do estado-da-arte para reduzir a probabilidade de overfitting, tais como a adição de camadas de dropout e batch normalization à arquitetura do modelo. Através de um banco de dados macroeconômicos públicos composto por 134 séries temporais mensais da economia estadunidense, o modelo proposto é comparado contra populares benchmarks econométricos e de machine learning, incluindo a regressão Ridge, a regressão LASSO, Random Forests, métodos Bayesianos, VECM, e o perceptron de múltiplas camadas. Usando observações coletadas no período que se estende de janeiro de 1978 até dezembro de 2019, a análise empírica corrobora a superioridade do modelo em termos de consistência e desempenho fora da amostra. A robustez das conclusões é confirmada mediante cross-validation e simulações usando diferentes amostras de treino, validação e teste.
Impacto da expansão de Gastos Governamentais em Preços de Ativos Financeiros
(2022) Abreu, Carolina Ramos
Com o objetivo de encontrar a relação entre políticas fiscais expansionistas e a percepção de risco de uma economia refletida no comportamento dos principais ativos financeiros, essa dissertação investiga os efeitos dinâmicos do aumento de gastos governamentais em preços de ativos de uma amostra dos principais mercados líquidos. Para isso, esse trabalho utiliza um VAR estrutural para identificar os choques nos gastos e observar o impacto nos preços transacionados de bolsas de valores, juros futuros, e taxa de câmbio. Os resultados encontrados buscando a relação entre choque fiscal e a reação das variáveis dependentes (preços) corroboram a intuição ao trazer resultados significativos para bolsa e câmbio, mas não para taxas de juros. Há significância especialmente para a taxa de câmbio no grupo de países subdesenvolvidos.
Choques de política monetária: uma aplicação de Romer e Romer (2004) ao caso brasileiro
(2024) Ruhmke, Edivan
Este trabalho tem por objetivo analisar os efeitos que a política monetária possui sobre a inflação e o produto na economia brasileira. Para tanto, foi adotada a abordagem de Romer e Romer (2004), que tem como ponto de partida a elaboração de uma regressão cuja variável dependente é a mudança na taxa de juros e como explicativas as projeções internas da autoridade monetária. O resíduo desta regressão é o que os autores consideram como choque de política monetária, uma vez que reflete o componente exógeno da decisão. Para obter as projeções internas do Copom, se fez necessário coletar as informações das apresentações técnicas da entidade. Neste trabalho, foram coletadas as projeções de inflação, crescimento do PIB (Produto Interno Bruto), de variação de preços administrados e do resultado em conta corrente para o período compreendido entre 2002 e 2018. Além de elaborar uma medida de choque de política monetária que refletisse o mais próximo possível o trabalho original de Romer e Romer (2004), foram elaboradas ainda medidas que combinassem as projeções internas do Copom com as obtidas a partir da pesquisa Focus. Neste trabalho, a estimativa do efeito sobre o produto e a inflação foi feito através das funções de Impulso-Resposta tal como obtidas pelo método de projeções locais. Os resultados indicam que um choque contracionista na política monetária tem efeitos negativos na atividade econômica e no nível de preços, diferindo de estudos anteriores. Por fim, também é feita uma comparação com outros trabalhos que buscam identificar os choques de política monetária no Brasil.
Efeitos de Política Monetários no Brasil: uma abordagem de alta frequência.
(2022) Ferreira Neto, Juliano
O presente trabalho traz evidências de que mudanças em alta frequência no mercado de juros futuros ao redor das decisões do COPOM são um importante instrumento para identificação de efeitos de política monetária para inflação e atividade no Brasil. Com base em uma abordagem híbrida, uma série de choques monetários identificada por HFI é inserida como instrumento externo em um VAR estrutural (Proxy-SVAR). Os efeitos de surpresa monetária nas variáveis macro se diferenciam de métodos tradicionais, como decomposição de Cholesky. A mesma série de choques é submetida ao método de projeção local, apresentando funções-resposta semelhantes. Também é testada no Proxy-SVAR uma série de choques identificada pelo método narrativo, provando esta ser uma metodologia importante para o estudo de efeitos monetários para o Brasil.
Choques macroeconômicos e a inflação das diferentes classes sociais no Brasil
(2021) Possidonio, Daniel Bócoli
Durante os últimos 15 anos, no Brasil, pôde-se observar pelos dados, que existe uma diferença entre a inflação da classe mais pobre em relação à inflação da classe mais rica. Esta dissertação consiste em estudar o motivo da origem desta desigualdade, pela ótica da rigidez de preço enfrentada por estas classes. Observou-se que as classes mais pobres consomem mais do grupo alimentos e menos do grupo de transportes do que as classes mais ricas – importante ressaltar que o grupo de alimentos apresenta uma maior frequência de ajuste de preço do que o grupo de transportes. Dos dados, percebe-se também que nos 15 anos no Brasil, esta diferença de inflação apresenta uma correlação negativa com o ciclo econômico do produto. Utilizando um modelo Novo Keynesiano e com quatro tipos de choques exógenos diferentes (monetário, de preferência, de oferta de trabalho e de markup), concluiu-se que os únicos choques que explicam o comovimento entre a diferença de inflação enfrentada pelas classes sociais e o produto são os choques de markup - nos itens que as classes mais pobres consomem mais do que as classes mais ricas - e o choque de oferta de trabalho.
Efeitos de política monetária no brasil: identificando o efeito informação
(2023) Kucinski Carreira, Fernando
O presente trabalho tem como objetivo estudar o efeito informação contido nas publicações de decisões do Comitê de Política Monetária (COPOM) e seus efeitos sobre atividade econômica, inflação e taxa de juros. Para isso, utilizamos de ferramentas de análise textual para identificar surpresas narrativas, conjuntamente com diversos estudos diferentes que identificaram choques de política monetária no mesmo período de comunicações do Banco Central. Com os dados mencionados acima, utilizamos o método de projeção local para estimar efeitos de impulso-resposta sobre as variáveis econômicas. Nossos resultados demonstraram a importância de se estudar choques de efeito informação separadamente de choques de política monetária, e de outros ganhos ao analisar os choques de efeito informação específicos de alguns campos da economia.
Business cycles, 𝐂𝐎𝟐 emissions, and Pigouvian taxes
(2022) Kury, Felipe
Este artigo utiliza o modelo de Equilíbrio Geral Estocástico Dinâmico (DSGE) com uma variável que representa a energia produzida a partir de combustíveis fósseis, em uma economia que estabelece regras de tributação para emissões de dióxido de carbono (𝐶𝑂2) aplicada sob dois cenários: uma regra Laissez-Faire (onde não existe tributação) e outra sob modelo de Pigouvian (que existe a aplicação de regra de tributação). Uma externalidade, representando a energia produzida a partir de combustíveis fósseis, é introduzida no modelo básico do Real Business Cycles (RBC). Devido a inclusão da externalidade, ocorre uma alocação ineficiente e uma regra tributária (Pigouvian Tax) é implementada como ferramenta de política fiscal para mitigar o consumo e impactos da utilização de energia de combustíveis fósseis, além de tornar a alocação eficiente. O estudo também explora as influências nos agregados macroeconômicos sob os dois regimes tributários propostos. Além disso, o estudo fornece uma análise dos resultados para ambos os cenários sob dois choques econômicos diferentes: Produtividade Total dos Fatores (TFP) e Preço da energia produzida a partir de combustíveis fósseis – Os preços de petróleo cru WTI (West Texas Intermediate – US base Crude Oil) foram utilizados como uma proxy para simular choques de preço nos combustíveis fósseis. Por fim, o estudo ilustra a influência das políticas climáticas nos resultados ao longo prazo nos ciclos econômicos e os tipos de choques mais relevantes para avaliar a escolha desta política fiscal, em seguida, conclui com insights sobre a implementação da regra tributaria de Pigouvian.
Avaliação empírica da Reversal Interest Rate no Brasil
(2021) Alves, Vinicius de Andrade Martins
No período recente o Brasil experimentou taxas de juros no mais baixo patamar histórico, na mesma linha de outros bancos centrais ao redor do mundo, que reduziram significativamente os juros como resposta ao choque que a pandemia do Covid-19 provocou. No Brasil, questionamentos vieram à tona se a taxa de juros tinha sido reduzida para além de um patamar estimulativo, com resultado contrário sobre as variáveis macroeconômicas. Este trabalho busca estimar a chamada Reversal Interest Rate para o Brasil. Essa é a taxa limiar de piso a partir da qual a política monetári tem seu papel estimulativo revertido, através do canal de crédito. Ou seja, quedas de juros contraem a economia ao invés de estimulá-la. Utilizando dados micro bancários e um modelo em painel, foi observado que a Selic Reversal é, de fato, positiva, apesar de estar em um patamar próximo a 0%. Testagem do canal de crédito através de choques monetários indica que em ambientes que a Selic está próxima da Reversal Interest Rate, a política monetária é menos potente do que em contextos que a Selic está distante desse limiar.
Os efeitos de choques de incerteza na economia brasileira: uma abordagem VAR com sign restrictions
(2021) Duarte, Ciro Aloísio De Paula
Esta dissertação investiga os efeitos de choques de incerteza doméstica em variáveis macroeconômicas brasileiras. A análise é conduzida tanto por meio de uma modelagem VAR com sign restrictions, inspirada no trabalho de Uligh (2005), como pela extensão do método com penalty function. Como resultados principais encontramos que choques de incerteza de curta duração (6 meses) geram pressões inflacionárias no curto prazo, além de uma depreciação do real frente ao dólar no primeiro mês após o choque. Em particular, ao aumentarmos o tempo de permanência do choque observa-se um viés altista dos preços ainda maior ao longo tempo e uma taxa de juros de curto prazo menos estimulativa. Estimamos também que o choque de um desvio padrão na variável de incerteza indica efeitos contracionistas na economia, sugerindo uma redução no crescimento em torno de 0,4% para o modelo base e 0,6% para o modelo alternativo. Com o propósito de comparação, aplica-se o mesmo modelo para dados macroeconômicos americanos e nota-se que o dólar tem uma leve tendência a apreciar em momentos de alta incerteza, além de um viés desinflacionário nos preços, diferentemente do caso brasileiro.
Previsão através de técnicas de machine learning de períodos risk-off no Brasil
(2022) Fernandes, Carlos Vinícius Cotrim
Este artigo utiliza técnicas de machine learning como K-médias e clusters hierárquicos e o comovimento dos principais ativos financeiros brasileiros ligados aos mercados de juros, câmbio e renda variável para identificar períodos popularmente conhecidos como risk-on e risk-off no Brasil. Após identificar os períodos, busco prevê-los com o uso de diversas variáveis macroeconômicas em defasagens de três, seis e doze meses com relação aos períodos encontrados e Random Forests. Aqui temos a contribuição relevante de variáveis não frequentemente utilizadas para previsões como dados de emprego e índices de preços. Por fim, realizo simulações de carteiras com os ativos brasileiros e as previsões obtidas, buscando mostrar uma aplicação possível para os períodos risk-off encontrados e as previsões das Random Forests, nessas simulações temos ganho de rentabilidade independente da defasagem em relação ao portfólio 60/40 e ganho de rentabilidade das defasagens 6 e 12 meses em relação ao CDI