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O IPCA da Copa

O IPCA tem sido o centro das atenções nos últimos meses. Em patamares altos, coloca em risco, a já ruim, popularidade de Dilma e nos faz questionar a respeito dos coelhos que a presidente e sua equipe pretendem tirar da cartola para reverter a situação, dado que estamos em ano eleitoral.

É muito comum observar governos adotarem medidas de curto prazo em ano de eleição, como um ultimo suspiro antes da sociedade revelar sua preferência por um ou outro governante nas urnas. Mas Dilma tem um problema pela frente. O Brasil não tem mais pulmão para acompanhar o ritmo de suas medidas econômicas e o que poderia ser feito para ajudar, do ponto de vista político, pode atrapalhar e muito.

Depois de ter gastado algumas boas horas criando e testando modelos de previsão de IPCA, cheguei a um SARIMA que, em meio a suas limitações, é coerente e nos ajuda a imaginar um pouco o que está por vir. Vale lembrar que um SARIMA tem um intervalo de confiança generoso, para não dizer outra coisa, e como a previsão foi feita para os próximos nove meses a tendência é que os intervalos fiquem cada vez maiores. Paciência.

Por razões lógicas, não irei divulgar o meu modelo aqui, mas nada melhor do que um belo correlograma para nos dizer um pouco à respeito da coerência de um SARIMA. Segue abaixo:

resisarimaipca

Fiquem à vontade para dar a opinião de vocês. Considero razoável a hipótese de que o modelo é, no mínimo, interessante.

Segue agora o correlograma da série. Os dados são desde janeiro de 1999.

Rplot

Essa é a hora de deixar a imaginação falar. É claro que sem ter estudado um pouco da metodologia Box-Jenkins fica difícil propor um modelo, mas depois de ler um pouco e fazer alguns exercícios, ou vários, as coisas começam a ficar mais claras.

Agora, o ajuste do SARIMA à série original:

Rplot01

Em preto, a série original, em vermelho, o ajuste do modelo. Passível de críticas, lógico. Aceito as que sejam construtivas nos comentários.

Após essa breve introdução, vamos fazer as previsões e observar o que o modelo nos diz à respeito do futuro. Segue as previsões para os próximos nove meses:

Point Forecast        Lo 80     Hi 80       Lo 95    Hi 95

Apr 2014      0.9042943  0.547518540 1.2610700  0.35865288 1.449936

May 2014      0.7342194  0.296905829 1.1715331  0.06540599 1.403033

Jun 2014      0.4632798  0.001661066 0.9248985 -0.24270511 1.169265

Jul 2014      0.4109195 -0.061853178 0.8836923 -0.31212394 1.133963

Aug 2014      0.5092334  0.031540558 0.9869262 -0.22133474 1.239801

Sep 2014      0.5648867  0.084299595 1.0454738 -0.17010786 1.299881

Oct 2014      0.4922249  0.010919725 0.9735300 -0.24386783 1.228318

Nov 2014      0.4882966  0.006923685 0.9696696 -0.24789976 1.224493

Dec 2014      0.6616659  0.180124356 1.1432075 -0.07478836 1.398120

previanual

Como podemos observar através dos resultados, previsão de inflação acima do centro da meta para o resto do ano. Inflação no centro da meta não é pauta mais, nem no discurso do ministro Mantega e muito menos no que tem se observado até aqui. Assim como as Contas Nacionais, o IPCA também passou um processo de margarinarização (entendedores entenderão) e a meta agora é o limite superior, o centro da meta é somente uma abstração neoliberal.

Confesso que IPCA não é o meu forte, por isso, vou encerrar minha análise por aqui. Na previsão, o acumulado do ano está em 7.38, 0.88 acima do limite superior da meta. Ao longo do ano eu venho ao blog e atualizo as previsões, é claro que o modelo vai errar algumas vezes e, espero eu, acertar em outras. A base de dados vai mudando e as previsões também, normal.

Triste ver a década de 80 virando a esquina e nos assombrando novamente, mas uma hora essa conta ia chegar. Por mais engraçado que isso possa soar, tomara que eu esteja errado.

 

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3 comentários em “O IPCA da Copa

  1. Dados desde 1999? Nao teria problemas com quebras estruturais?
    O fit in-sample esta bom, mas isso as vezes engana bem.

    Duas coisas adicionais. 1- essas barrinhas do correlograma dos residuos ai (como se fossem intervalo de confianca) nao sao validas, a nao ser que voce assuma que os dados sejam iid – o que acho muito forte.

    2 – voce ja pensou em fazer algo como model averaging? Como eh dificil elegir um modelo apenas, e’ comum utilizar varios modelos para fazer previsoes, e depois tirar uma media (simples ou ponderada, depende..) das mesmas. Em geral, essa estrategia reduz o intervalo de confianca e minimiza o ” model uncertainty”. As vezes pode ser uma boa..

    Abraco

  2. Pedro, obrigado pelo comentário.

    Conheço as limitações do modelo e tenho buscado outras alternativas na literatura. Pretendo atualizar as previsões ao longo do ano e ajustar o modelo está nos planos.

    Abraço

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