Measuring core inflation in Brazil using an svar approach

dc.contributor.advisorDIOGO ABRY GUILLEN
dc.contributor.authorRabe, João Paulo De Faria Tavares
dc.coverage.spatialSão Paulo, SPpt_BR
dc.creatorRabe, João Paulo De Faria Tavares
dc.date.accessioned2021-09-13T03:23:41Z
dc.date.accessioned2021-05-23T20:58:50Z
dc.date.available2021-09-13T03:23:41Z
dc.date.available2020
dc.date.available2021-05-23T20:58:50Z
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2020
dc.description.abstractO objetivo principal deste artigo é apresentar uma nova medida de núcleo da inflação para a economia brasileira. Diferente das medidas estatísticas e ateóricas usualmente utilizadas pelo Banco Central do Brasil, a metodologia é baseada em Quah e Vahey (1995) e tem como alicerce a teoria de que a Curva de Phillips é vertical no longo prazo, assim, o núcleo da inflação é calculado como o componente da inflação que não impacta o nível de produto no longo prazo. Essa é uma abordagem quase não explorada no Brasil, e os resultados mostraram que poderia ser benéfica se incluída no conjunto de medidas seguidas pelo Banco Central. Para realizar o cálculo dessa medida de núcleo de inflação, são usados dois modelos estruturais de vetores autoregressivos. Primeiramente, estima-se o modelo bivariado proposto por Quah e Vahey (1995), em que a diferença (log) do nível de produto e a diferença (log) do nível de preços são utilizados com o objetivo de identificar os choques estrturais. Os resultados, conforme discutido na literatura relacionada, mostraram que ambos têm um padrão semelhante ao que a teoria identifica como choques positivos de demanda e oferta. Além disso, à luz de Bjørnland (2000) e Martel (2008), o segundo modelo estimado adiciona um índice de preços de commodities para melhor identificar os choques que afetam o sistema. Ambos os modelos apontam que a inflação medida e as medidas de núcleo seguem a mesma tendência, enquanto que a inflação de curto prazo (diferença entre a inflação medida e o núcleo calculado) se deve principalmente à choques de oferta. Embora pareça não haver consenso sobre qual é a melhor metodologia para calcular uma medida de núcleo de inflação, a literatura recomenda que uma medida de núcleo de inflação tenha algumas características específicas. Portanto, é feita uma comparação entre as medidas produzidas pelos modelos SVAR e as tipicamente utilizadas pelo Banco Central do Brasil para avaliar essas características. Os resultados apontaram que, entre as medidas de núcleo analisadas, as únicas sistematicamente não vieasadas são produzidas pela abordagem SVAR. Além disso, a metodologia SVAR também apresentou uma maior aderência à tendência da inflação do que os métodos de exclusão, enquanto a medida de núcleo por médias aparadas - por construção - é a que apresenta a melhor estatítisca. Finalmente, as medidas de núcleo com a melhor previsão de desempenho (fora da amostra) são provenientes do sistema (SVAR) trivariado, o Ex3 e o P55.pt_BR
dc.description.otherThe main objective of this paper is to present a new measure of core inflation for the Brazilian economy. Different from the statistical and atheoretical measures usually used by the Central Bank of Brazil, the methodology is based on Quah and Vahey (1995) and is backed by the economic theory that the Phillips Curve is vertical in the long-run, therefore the core inflation is calculated as the component of the measure inflation that does not impact the output level in the long-run. This is an approach almost not explored in Brazil, and the results have shown that could be beneficial if included in the set of measures followed by the Central Bank. In order to calculate this core measure, two Structural Vector-autoregression models are used. Firstly, it is estimated the bivariate model proposed by Quah and Vahey (1995), in which the (log) difference of output level and the (log) difference of price level are used aiming to identify core and non-core shocks. The results, as discussed in the related literature, showed that both structural shocks have a similar pattern to what the theory identifies as positive demand and supply shocks. Further, in light of Bjørnland (2000) and Martel (2008), a commodity price index is added to better identify the shocks affecting the system. Both models point out that the measured inflation and the core inflation measures follow the same trend, whereas short-term inflation is mainly due to supply shocks. Although there seems not to be a consensus as to what is the best methodology to calculate a core inflation measure, hence the literature recommends that a core inflation measure should have some specific characteristics. Therefore, a comparison among the measures produced by the SVAR models and the ones typically used by the Central Bank of Brazil is conducted to evaluate these features. The results pointed out that among the core measure analyzed the only ones systematically unbiased are produced by the SVAR approach. Moreover, the SVAR methodology also showed more gains in tracking the inflation trend than the exclusion methods, whereas the core measure based on trimmed means – by construction - is the one with the lowest error. Finally, the core measures with the best forecast (out-of-sample) performance are the SVAR trivariate system, the Ex3, and the P55.pt_BR
dc.format.extent48 p.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2849
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.rights.uriTODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.pt_BR
dc.subjectInflation; Core Inflation; SVAR; Brazil; Long-run Phillips Curvept_BR
dc.subjectInflação; Núcleo de Inflação; SVAR; Brasil; Curva de Phillips no longo prazo.pt_BR
dc.titleMeasuring core inflation in Brazil using an svar approachpt_BR
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
local.contributor.boardmemberDIOGO ABRY GUILLEN
local.contributor.boardmemberSilva, André Castro
local.contributor.boardmemberFranco, Francesco
local.contributor.boardmemberMIGUEL MARIA CHARTERS DE OLIVEIRA BANDEIRA DA SILVA
local.typeDissertaçãopt_BR
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