https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14199
File | Description | Size | Format | |
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matheusfellipedeoliveirasantos.pdf | PDF/A | 3.36 MB | Adobe PDF | View/Open |
Type: | Dissertação |
Title: | Singular spectrum analysis para estimativa de núcleo de inflação no Brasil |
Author: | Santos, Matheus Fellipe de Oliveira |
First Advisor: | Souza, Rafael Morais de |
Co-Advisor: | Corrêa, Wilson Luiz Rotatori |
Referee Member: | Gabriel, Luciano Ferreira |
Referee Member: | Oliveira, Fernando Luiz Cyrino |
Resumo: | 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. |
Abstract: | Inflation measures based on cost-of-living indices may not be the most appropriate for the use of monetary policy, as they may have a high degree of noise in their composition. A proposal to reduce the noise present in consumer prices indexes is the measure of core inflation, which aims to separate the noise from the estimation of the long-term inflation trend. This work evaluated whether the core inflation measures obtained by the Singular Spectrum Analysis (SSA) method are feasible for use by the monetary authority in Brazil. The measures estimated by SSA from the Broad Consumer Price Index (IPCA) data between 1999 and 2021 are compared to the inflation cores used by the Central Bank of Brazil, through the evaluation of the properties of unbiadesness, short-term adjustment dynamics and the predictive ability. The results indicated that the measures estimated by SSA through graphical analysis and grouping by frequency ranges fulfill the tested properties and demonstrate a greater predictive capacity than the measures used by the Brazilian monetary authority. Moreover, the Central Bank cores should be used sparingly, as some of the measures do not have satisfactory results regarding the unbiasedness and predictive ability. Therefore, SSA method grouping by graphical analysis and frequency ranges can provide better inflation core measures for the Central Bank of Brazil. |
Keywords: | Núcleo de inflação Tendência de inflação Singular spectrum analysis Capacidade preditiva Core inflation Inflation trend Singular spectrum analysis Predictive ablility |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Institution Initials: | UFJF |
Department: | Faculdade de Economia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Economia |
Access Type: | Acesso Aberto Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil |
Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
DOI: | https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2022/00114 |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14199 |
Issue Date: | 14-Apr-2022 |
Appears in Collections: | Mestrado em Economia Aplicada - CMEA (Dissertações) |
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