Singular spectrum analysis para estimativa de núcleo de inflação no Brasil

• Autor(a) principal: Santos, Matheus Fellipe de Oliveira
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2022/00114; https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14199
• topic: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA; Núcleo de inflação; Tendência de inflação; Singular spectrum analysis; Capacidade preditiva; Core inflation; Inflation trend; Singular spectrum analysis; Predictive ablility

As medidas de inflação baseadas em índices de custo de vida podem não ser as mais adequadas para o uso da política monetária, pois podem possuir elevado grau de ruído em sua composição. Uma proposta para reduzir o ruído presente nos índices de preços ao consumidor é a medida de núcleo de inflação, que visa A separar o ruído da estimação da tendêndia de longo prazo da inflação. Este trabalho avaliou se as medidas de núcleo de inflação obtidas pelo método Singular Spectrum Analysis (SSA) são viáveis para o uso da autoridade monetária no Brasil. As medidas estimadas por SSA a partir dos dados do Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) entre 1999 e 2021 foram comparadas aos núcleos de inflação utilizados pelo Banco Central do Brasil através da avaliação das propriedades de ausência de viés, da dinâmica de ajustamento e da capacidade preditiva. Os resultados apontaram que as medidas estimadas por SSA através de análise gráfica e agrupamento por frequência apresentaram as propriedades desejadas e demonstraram ter uma capacidade preditiva maior que as medidas utilizadas pela autoridade monetária brasileira. Destaca-se, também, que os núcleos de inflação do Banco Central devem ser utilizados com parcimônia, visto que algumas das medidas não possuem resultados satisfatórios em relação à ausência de viés e à capacidade preditiva. Com isso, o método SSA, a partir dos agrupamentos por análise gráfica e por frequência, pôde fornecer melhores núcleos de inflação para o Banco Central do Brasil.