Inflação implícita: uma análise comparativa sobre o poder de previsão de modelos acadêmicos e de mercado - Reche, Viviane Ramos da Cunha (2019)
Nesse trabalho estimei a inflação implícita brasileira através do diferencial entre a estrutura a termo da taxa de juros de títulos pré-fixados e os cupons de títulos indexados ao IPCA (NTN-B e DAP), utilizando metodologia diferenciada proposta por Vicente e Araújo (2017). A inflação implícita pode ser vista como proxy da inflação esperada. Em seguida, com base em uma amostra mensal de treino móvel iniciando entre 2014 e 2016 obtive previsões até junho de 2019 para a taxa de inflação, considerando de 1 até 4 meses como horizonte de projeção e os seguintes fatores: atividade medida pela produção industrial, inflação passada medida pelo IPCA, inflação futura medida pela implícita e inflação futura medida pela expectativa de inflação divulgada na pesquisa “Focus top five” conduzida pelo Banco Central do Brasil. Os resultados sugerem que curvas teóricas - como as de Phillips tradicionais com diferentes medidas de expectativa ou o modelo sarima - não superam o random walk em termos de menor erro médio de previsão. Já a curva de Phillips modificada que substitui a inflação esperada pela diferença entre a inflação implícita e o “Focus top five” como proxy de inovação na inflação futura se mostrou a melhor previsora para a inflação 1 mês a frente, com previsão superior ao random walk otimizado (com constante e ajuste de autoregressivo) e com previsão equivalente a do indicador antecedente IPCA-15.