Indicadores antecedentes da inflação brasileira

Chauvet, Marcelle

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Chauvet, Marcelle	-
dc.contributor.other	Costa e Silva, José Ricardo (Assistente)	-
dc.coverage.spatial	Brasil	pt_BR
dc.date.accessioned	2015-10-29T23:36:39Z	-
dc.date.available	2015-10-29T23:36:39Z	-
dc.date.issued	2001-04	-
dc.identifier.uri	http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/5050	-
dc.description.abstract	O objetivo deste artigo é a elaboração de indicadores que antecipem o início do ciclo de inflação, de forma que possibilite seu monitoramento em tempo real. Como primeiro passo, os pontos de mudança da taxa de inflação medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) foram determinados utilizando-se um modelo de cadeia de Markov periódico-estocástico. Esses pontos são os eventos que os indicadores devem antecipar.Ummodelo de fator dinâmico é então utilizado para extrair os movimentos cíclicos comuns em um grupo de variáveis que possuem poder de previsão com relação à inflação. Os indicadores antecedentes são elaborados para servir como instrumento prático de auxílio à política monetária com base mensal e são, portanto, classificados de acordo com o seu poder de previsão fora de amostra. Os resultados empíricos confirmam que os indicadores antecedentes resultantes constituem-se em um instrumento informativo para sinalizar a alternância de fases futuras da evolução da inflação mesmo em tempo real, quando somente informações preliminares não-revisadas estão disponíveis.	pt_BR
dc.language.iso	pt-BR	pt_BR
dc.publisher	Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)	pt_BR
dc.title	Indicadores antecedentes da inflação brasileira	pt_BR
dc.type	Pesquisa e Planejamento Econômico (PPE) - Artigos	pt_BR
dc.rights.holder	Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)	pt_BR
dc.source.urlsource	http://ppe.ipea.gov.br	pt_BR
dc.location.country	BR	pt_BR
dc.description.physical	p. 43-74 : il.	pt_BR
dc.rights.license	É permitida a cópia, reprodução e distribuição de textos, imagens, dados e demais arquivos, no todo ou em parte, em qualquer formato ou meio desde que sejam observadas as seguintes regras: a) O uso do material copiado se destina apenas para fins educacionais, de pesquisa, pessoal, circulação interna ou outros usos não comerciais. Reproduções para fins comerciais são proibidas; b) O material deve ser reproduzido sem sofrer qualquer alteração ou edição de conteúdo em relação ao original; e c) A reprodução deve ser acompanhada da citação da fonte, no seguinte formato: Fonte: PPE (http://ppe.ipea.gov.br)	pt_BR
dc.subject.keyword	Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA)	pt_BR
dc.subject.keyword	Modelo de cadeia de Markov periódico-estocástico	pt_BR
dc.subject.keyword	Política monetária	pt_BR
dc.relation.references	http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/3410	pt_BR
ipea.description.objective	Elaborar indicadores que antecipem o início do ciclo de inflação, de forma que possibilite seu monitoramento em tempo real.	pt_BR
ipea.description.additionalinformation	Artigo publicado em: pesquisa e planejamento econômico (ppe), rio de janeiro, v. 31, n. 1, p. 43-74, abr. 2001	pt_BR
ipea.access.type	Acesso Aberto	pt_BR
ipea.rights.type	Licença Comum	pt_BR
ipea.englishdescription.abstract	The goal of this paper is to construct leading indicators that anticipate inflation turning points in a real time monitoring basis. As a first step, turning points of the IPCA inflation are determined using a periodic stochastic Markov switching model. These turning points are the event timing that the leading indicators should anticipate. A dynamic factor model is then used to extract common cyclical movements in a set of variables that display predictive content for inflation. The leading indicators are designed to serve as practical tools to assist real-time monitoring of monetary policy on a monthly basis. Thus, the indicators are built and ranked according to their out-of-sample predictive performance. The leading indicators are found to be an informative tool for signaling future fases of the inflation cycle out-of-sample, even in real time when only preliminary and unrevised data are available.	pt_BR
ipea.researchfields	N/A	pt_BR
ipea.classification	Economia. Desenvolvimento Econômico	pt_BR
Appears in Collections:	Economia. Desenvolvimento Econômico: Artigos

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