Descrição
A reconstrução do Modelo de Pequeno Porte do Banco Central em Python,
exposto como servidor MCP — um modelo macroeconômico que você constrói, valida e
depois consulta a partir de um assistente de IA.
O que você constrói: 7 equações estimadas e 13 identidades
contábeis — curva IS, curva de Phillips, formação de expectativas, regra de Taylor,
paridade descoberta de juros, preços administrados e sazonalidade.
O que já está medido: erro absoluto médio de 0,47 ponto
percentual em 12 trimestres, com a projeção oficial do Banco Central caindo dentro
do fan estocástico do modelo em todos os trimestres testados.
Uma ressalva técnica: este não é o modelo vigente do Banco
Central. A versão reconstruída é anterior à mudança metodológica de setembro de
2020, quando o BC passou a estimar variáveis latentes por métodos bayesianos.
Ele captura os mecanismos essenciais de transmissão, mas não reproduz as projeções
oficiais atuais.
Já fez as versões anteriores? A Análise Macro ofereceu o Modelo
de Pequeno Porte em EViews e, uma vez, num workshop em R. Este é um curso novo:
mesma teoria, implementação em Python do zero e a camada de MCP, que não existia
antes. Quem cursou as versões anteriores tem condição especial — confira o e-mail.
