Serie: Documentos de Trabajo. 2240.
Autor: Carlos Moreno Pérez y Marco Minozzo.
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Resumen
Este documento investiga la relación entre las opiniones expresadas en las minutas de las reuniones del Comité de Política Monetaria del Banco Central de Brasil (COPOM) y la economía real. Construimos medidas de las minutas del COPOM utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático. En primer lugar, creamos medidas del contenido de los párrafos de las minutas, utilizando el algoritmo Asignación Latente de Dirichlet (LDA, por sus siglas en inglés). En segundo lugar, construimos un índice de incertidumbre para las minutas, utilizando los modelos Word Embedding y K-Medias. Combinando los anteriores índices, creamos dos índices de incertidumbre temáticos. El primero de estos se construye con los párrafos que tienen una mayor probabilidad de temas relacionados con las «condiciones económicas generales». El segundo índice de incertidumbre temático se construye con los párrafos que tienen una mayor probabilidad de temas relacionados con la «inflación» y la «discusión de política monetaria». Finalmente, a través de un modelo Estructural de Vectores Autorregresivos, estudiamos los efectos de estos índices de incertidumbre en algunas variables macroeconómicas de Brasil. Nuestros resultados muestran que una mayor incertidumbre conduce a un descenso de la inflación, del tipo de cambio, de la producción industrial y del comercio al por menor en el período comprendido entre enero de 2000 y julio de 2019.