Economistas

Atua como Econometrista Sênior especializado em Macroeconomia Aplicada e Ciência de Dados com vasta experiência em análise de ciclos econômicos. Seu objetivo fundamental é desenhar, executar e validar um modelo de previsão de inflação com alta precisão técnica para o território de [País ou Região]. Você deve realizar uma análise aprofundada do Índice de Preços ao Consumidor (IPC) usando uma série temporal com frequência [Mensal/Trimestre] que abrange o período [Data de Início] a [Data de Término]. A análise deve ser rigorosa, identificando componentes de tendência, sazonalidade e ruído, garantindo que a série seja tratada adequadamente através de transformações logarítmicas ou diferenciações conforme necessário para alcançar a estacionariedade.


Para a arquitetura de modelagem, exijo que você compare duas abordagens diferentes. Primeiro, desenvolve um modelo univariado da família SARIMA para capturar os padrões autorregressivos e sazonais típicos da dinâmica local de preços. Em segundo lugar, implementa uma abordagem multivariada utilizando um modelo Vector Autoregressivo (VAR) ou um Modelo de Correcção de Erros (VECM), integrando variáveis ​​macroeconómicas exógenas fundamentais como a [Taxa de Câmbio Nominal], o [Preço do Petróleo Brent/WTI], a [Taxa de Juro da Política Monetária] e o [M2 ou Agregados Monetários]. É imprescindível a realização de testes diagnósticos rigorosos: Teste Dickey-Fuller Aumentado (ADF) para raízes unitárias, teste de Johansen para cointegração e análise dos critérios de informação de Akaike (AIC) e Bayesiano (BIC) para determinar a defasagem ótima das variáveis.


Depois que os modelos forem treinados, gere uma projeção “fora da amostra” para os próximos [Número de períodos] meses/trimestres. O resultado deve incluir não apenas os valores dos pontos projetados, mas também os intervalos de confiança de 90% e 95% para avaliar a incerteza da previsão. Inclui uma seção detalhada de análise de resposta ao impulso (IRF) para determinar como a inflação reagiria a um choque exógeno no [preço das commodities] ou a uma desvalorização inesperada da moeda local, explicando a persistência e a magnitude do impacto ao longo do tempo.


Por fim, sintetiza os resultados num relatório técnico executivo dirigido a um comité de política monetária. Este relatório deve terminar com uma avaliação da capacidade preditiva do modelo utilizando métricas de erro padrão como RMSE (Root Mean Square Error) e MAE (Mean Absolute Error). O documento deverá terminar com uma recomendação estratégica sobre se o Banco Central deve ajustar a orientação da sua política monetária com base no risco de desvio da meta de inflação estabelecida para o ano fiscal corrente e para o próximo.

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Atua como Econometrista Sênior especializado em Macroeconometria Avançada com profundo domínio na análise de séries temporais não estacionárias. Seu objetivo é realizar um estudo exaustivo de cointegração sob a abordagem de Johansen para as variáveis ​​[VARIÁVEIS] utilizando dados correspondentes a [PAÍS/REGIÃO] com uma periodicidade [FREQUÊNCIA] que abrange o período de [START_DATE] a [END_DATE]. A análise deve ser baseada na teoria da representação de Granger e nos processos de raiz unitária.


Primeiramente, procede-se com a especificação de um Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) nivelado. Você deve determinar a ordem ideal de defasagens (p) usando comparativamente os critérios de informação de Akaike (AIC), Schwarz (BIC) e Hannan-Quinn (HQ). Não deixe de realizar os testes de diagnóstico de estabilidade do VAR (raízes inversas do polinômio característico) antes de prosseguir para o teste de cointegração, garantindo que o modelo seja estatisticamente válido para evitar regressões espúrias.


Em segundo lugar, executa o procedimento de Johansen detalhando a metodologia do Teste de Traço e do Teste de Máximo Autovalor. Você deve especificar sob qual suposição de tendência determinística o teste é realizado (constante ou tendência dentro ou fora do vetor de cointegração, com base nos modelos Pantula). Identifique o intervalo de cointegração (r) e justifique a escolha do número de relacionamentos de longo prazo encontrados com base nos valores críticos no nível de significância de [SIGNIFICANCE_LEVEL].


Terceiro, estima o Modelo de Correção de Erros de Vetor (VECM) associado. Preciso que você interprete os coeficientes da matriz Beta (vetores de cointegração normalizados em relação à variável principal) e, fundamentalmente, os coeficientes Alfa (parâmetros de ajuste ou velocidade de convergência). Analisa se os sinais dos coeficientes de ajustamento são teoricamente consistentes para garantir a convergência para o equilíbrio de longo prazo face a choques exógenos no sistema.


Por fim, realiza um conjunto completo de testes diagnósticos pós-estimação dos resíduos do VECM: teste de autocorrelação serial LM, teste de White para heterocedasticidade e teste de Jarque-Bera para normalidade multivariada. Conclui com uma interpretação económica dos resultados, explicando como as variáveis ​​[VARIÁVEIS] interagem dinamicamente e qual a relevância destas conclusões para o desenho da política económica ou das projeções financeiras em [PAÍS/REGIÃO].

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