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

Abstract

Professor do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada-UFRGS Resumo. O controle inflacionário tem ganhado muita importância nos estudos econômicos nasúltimas 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 umíndice de inflação tem se mostrado importante. Na literatura, esta medidaé 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.