Previsão e Núcleo de Inflação: uma abordagem baseada em Wavelets e Redes Neurais

Abstract

O controle inflacionário tem ganhado muita importância nos estudos econômicos nas últimas décadas, principalmente devido a adoção de metas para inflação a partir da década de 90, utilizada como política monetária por diversos países. Para fazer uma análise da inflação, uma medida que separa componentes persistentes e transitórios de um índice de inflação tem se mostrado importante. Na literatura, esta medida é conhecida como Núcleo de Inflação. Neste trabalho, são propostos Núcleos de Inflação baseados em wavelets das famílias Daubechies e Symlets, sendo utilizadas Redes Neurais para previsão da inflação para diversos horizontes de tempo. Os resultados de previsão são comparados com as previsões obtidas a partir dos Núcleos de Inflação utilizados pelo Bacen. Conclui-se que os núcleos baseados em wavelets apresentam um resultado superior quando comparado com os núcleos oficiais.