·
Ciências Econômicas ·
Macroeconomia 1
· 2023/2
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12
Prova 1 Resolvida-20221
Macroeconomia 1
UFPE
9
Atividade Pesquisa-2023 1
Macroeconomia 1
UFPE
1
Lista Modelo Rck-2022 1
Macroeconomia 1
UFPE
3
Lista 2 - Macroeconomia 1 - 2023-1
Macroeconomia 1
USP
2
Lista Macroeconomia 1-2022 2
Macroeconomia 1
UFSC
2
Atividade 2-2022 1
Macroeconomia 1
UFRPE
17
Modelo Mundell-Fleming: Equilíbrio do Balanço de Pagamentos e Taxas de Câmbio
Macroeconomia 1
FEEVALE
37
Tópico 5 do Curto ao Longo Prazo Macroeconômico-2022 2
Macroeconomia 1
UFRN
4
Plano de Ensino - Projeto de Monografia em Ciências Econômicas
Macroeconomia 1
UNIP
4
Lista 2-2021-2
Macroeconomia 1
UFRPE
Texto de pré-visualização
Macroeconomia 1 - Lista 1A Professor: Marcelo Eduardo Alves da Silva Monitores: Caio Coutinho e Letícia Fischer Ciências Econômicas Universidade Federal de Pernambuco Entrega: Checar Classroom Questão 1. Obtenha os seguintes dados no IPEADATA http://www.ipeadata.gov.br/ Default.aspx: • PIB - preços de mercado - índice real encadeado dessazonalizado (média 1995 = 100). • Consumo final - famílias - índice real encadeado dessazonalizado (média 1995 = 100). • Formação bruta de capital fixo - índice real encadeado dessazonalizado (média 1995 = 100). • PIB - consumo final - APU - índice real encadeado dessazonalizado (média 1995 = 100). Esta é a série de gastos do governo. • Indicadores Industriais - horas trabalhadas - indústria - índice dessazonalizado (média 2006 = 100). Você precisa transformar essa série para a frequência trimestral, para isso tire a média simples entre os meses que compõem o trimestre. Trimestre 1 = média dos meses de janeiro, fevereiro e março, Trimestre 2=abril,.. etc. Siga os seguintes passos: i Aplique o logaritmo natural nas séries. Feito isso, use o filtro HP (Hodrick–Prescott)1 nas séries em logaritmo e obtenha a tendência de cada série. Faça um gráfico para cada série junto com sua tendência estimada pelo filtro HP. ii Obtenha o componente cíclico de cada série. Relembre que o componente cíclico de uma série é dado por: Y C t = Yt − Y T t , onde Yt é a série do dado e Y T t é o componente de tendência estimado pelo filtro HP. Faça um gráfico para cada componente cíclico de cada série. Identifique episódios históricos associando-os aos resultados encontrados. 1O filtro pode ser obtido no Excel, R, python, Matlab, etc. E tem ainda uma opção online https: //dge.repec.org/cgi-bin/hpfilter.cgi. Você deve usar um parâmetro de penalidade de 1600 para séries com frequência trimetral. 1 iii Agora faça um gráfico de dispersão para cada componente cíclico da série junto com o componente cíclico do PIB. Estime uma linha de tendência (no Excel ou outro soft- ware). O que você pode dizer sobre a prociclicalidade das séries com relação ao PIB? iv Agora faça uma tabela para os componentes cíclicos das séries, como vista em sala de aula, para isso calcule as seguintes estatísticas: (i) correlação com a parte cíclica do PIB, (ii) desvio padrão da parte cíclica das séries (o desvio padrão é uma medida de volatilidade), (iii) desvio padrão da série relativo ao PIB. O que você pode dizer sobre os resultados? Quais variáveis são procíclicas e quais são contracíclicas? Quais variáveis são mais volatéis que o PIB? Como você explicaria os resultados para a volatilidade do consumo e do investimento em relação à volatilidade do PIB? Questão 2. Obtenha os seguintes dados no SIDRA/IBGE: • Taxa de desocupação, na semana de referência, das pessoas de 14 anos ou mais de idade (%). Siga os seguintes passos: i Aplique o filtro HP (Hodrick–Prescott) sobre a série e obtenha a tendência. Faça um gráfico para a série junto com sua tendência estimada pelo filtro HP. A tendência da série de desemprego pode ser associada com a taxa de desemprego natural (de equilíbrio de longo prazo). ii Em quais períodos de tempo, a taxa de desocupação ficou acima da taxa natural de desemprego? Identifique episódios históricos associando-os aos resultados encontrados. iii Agora obtenha a série de desemprego para os Estados Unidos (Unemployment Rate Percent, Monthly, Seasonally Adjusted) em https://fred.stlouisfed.org/series/ UNRATE. Esses dados são mensais e você precisa transformar para a frequência trimes- tral como antes. Use um período comparável ao disponível para a taxa de desocupação do Brasil. Aplique o filtro HP e obtenha uma estimativa para a taxa de desemprego natural americana. Faça um gráfico para a série junto com sua tendência estimada pelo filtro HP. iv Agora faça um gráfico com as duas séries de tendência (taxa de desemprego natural) do Brasil e dos EUA. Como as séries se comparam? Quais as razões que você apontaria para a diferença entre as séries? 2 Questão 3. Obtenha os seguintes dados no IPEADATA: • Índice nacional de preços ao consumidor amplo (IPCA) geral: taxa de variação de 1980 a 2022. • Meio de pagamento ampliado - M2 - fim de período - R$ (milhões). Siga os seguintes passos: i Faça um gráfico para a série de inflação para o período completo e para dois subperíodos: 1980-1994:6 e 1994:7 em diante. Para o primeiro subperíodo identifique os diversos planos de estabilização no período.2 A que se deve o sucesso do Plano Real em reduzir a inflação? Qual o papel da responsabilidade fiscal? ii Agora calcule a taxa de variação da série de M2 para todo o período disponível. Feito isto, faça um gráfico colocando a taxa de variação (em %) de M2 junto com a taxa de inflação para o período 1988:8-1994:6. iii Diante dos resultados, o que você pode dizer sobre a frase de Milton Friedman de que: “Inflation is always and everywhere a monetary phenomenon, in the sense that it is and can be produced only by a more rapid increase in the quantity of money than in output.”? 2Você pode achar útil olhar o site do Banco Central https://www.bcb.gov.br/controleinflacao/ 25anosreal. 3
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Trimestre 1 = média dos meses de janeiro, fevereiro e março, Trimestre 2=abril,.. etc. Siga os seguintes passos: i Aplique o logaritmo natural nas séries. Feito isso, use o filtro HP (Hodrick–Prescott)1 nas séries em logaritmo e obtenha a tendência de cada série. Faça um gráfico para cada série junto com sua tendência estimada pelo filtro HP. ii Obtenha o componente cíclico de cada série. Relembre que o componente cíclico de uma série é dado por: Y C t = Yt − Y T t , onde Yt é a série do dado e Y T t é o componente de tendência estimado pelo filtro HP. Faça um gráfico para cada componente cíclico de cada série. Identifique episódios históricos associando-os aos resultados encontrados. 1O filtro pode ser obtido no Excel, R, python, Matlab, etc. E tem ainda uma opção online https: //dge.repec.org/cgi-bin/hpfilter.cgi. 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