Indicadores Macroeconômicos
Séries temporais do Banco Central do Brasil atualizadas em tempo real. Atualizado em: 08/04/2026
Monetária
Panorama de juros, inflação e câmbio para leitura de política monetária.
Leitura rápida do cenário
Sinais de maior valor para decisão: direção de juros (Taylor e NK), projeção ARIMA e balanço inflação/meta.
SELIC — Taxa Meta
% a.m.Série 432 · BCB/SGS · convertida a.a.→a.m.
IPCA — Inflação Mensal
% a.m.Série 433 · BCB/SGS · Mensal
Meta de Inflação
% a.a.Série 13521 · BCB/SGS · Meta contínua definida pelo CMN
USD / BRL — Câmbio
R$Série 1 · BCB/SGS · PTAX diária
CDI — Taxa Mensal
% a.m.Série 12 · BCB/SGS · convertida a.d.→a.m.
Papel Moeda — Circulação
R$ miSérie 1780 · BCB/SGS · Saldo diário
Fonte: Banco Central do Brasil — SGS (Sistema Gerenciador de Séries Temporais) · Cache 1h · Última atualização: 08/04/2026
Modelos avançados
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Previsão VARmultivariado
Modelo VAR(1) mensalizado — SELIC, IPCA e USD/BRL predizem-se mutuamente. Selecione a variável-alvo: as outras duas contribuem para determinar sua trajetória.
SELIC — predita por IPCA + USD/BRL
% a.a.ACF / PACFautocorrelação
Função de Autocorrelação e Autocorrelação Parcial das séries mensalizadas. Bandas de confiança: ±2/√n
ACF — SELIC
lags 1–18Barras vermelhas = autocorrelação significativa (fora das bandas ±2/√n)
Causalidade de Granger3 lags
H₀: a variável linha não causa (no sentido de Granger) a variável coluna.
| causa ↓ / efeito → | SELIC | IPCA | USD |
|---|
Decomposição Clássicaaditiva
Tendência + Sazonalidade + Resíduo das séries mensais por médias móveis.
CointegraçãoEngle-Granger
Dois processos I(1) são cointegrados quando existe combinação linear estacionária entre eles.
| Par | β (OLS) | tADF | Conclusão |
|---|
Valores críticos EG (2 var.): 1%: −3.90 | 5%: −3.34 | 10%: −3.04
Funções de Impulso-RespostaVAR(1)
Resposta das variáveis a um choque unitário em cada série. Horizonte: 12 meses.
Resposta de SELIC
Resposta de IPCA
Resposta de USD
Regra de Taylor
Modelo de referência para política monetária: i = r* + π + α(π − π*) + β · gap
| r* = — | α = 1,5 | β = 0,5
| SELIC COPOM: —
SELIC vs Regra de Taylor — Histórico + Cenário ARIMA
% a.a.Séries 432, 13522, 13521, 24364 · BCB/SGS · Mensal
Gap de Inflação (α(π−π*))
p.p.Hiato do Produto (β·gap)
p.p.Desvio: SELIC − Taylor
p.p.Positivo = política mais restritiva que o modelo sugere
Juro Real Ex-Post
% a.a.SELIC − IPCA 12m acumulado
Fonte: Banco Central do Brasil — SGS · Regra de Taylor original (1993) adaptada ao contexto brasileiro
Modelo Novo Keynesiano proxy
Taxa implícita = r* + π + φπ(π−π*) + φx·gap. Gap via IBC-Br vs MM12.
SELIC vs Taxa NK implícita
% a.a.Gap de produto (proxy)
p.p.Inflação: observada vs esperada
Juros: observado vs esperado
Dívida observada vs latente
Expectativas Focus
Projeções semanais do mercado financeiro coletadas pelo Banco Central (Boletim Focus).
Leitura rápida do cenário
Síntese dinâmica das expectativas para inflação, juros, atividade e câmbio.
IPCA — Evolução das Expectativas
% a.a.Mediana semanal · Boletim Focus / BCB
PIB — Evolução das Expectativas
% a.a.Mediana semanal · Boletim Focus / BCB
Câmbio — Evolução das Expectativas
R$/USDMediana semanal · Boletim Focus / BCB
SELIC — Expectativas por Reunião COPOM (últimas 12)
% a.a.| Reunião | Mediana | Mín | Máx | Resp. | Data |
|---|
Fonte: Banco Central do Brasil — Boletim Focus · Atualizado semanalmente (segundas-feiras)
Personalizada
Monte um painel sob medida com séries do SGS, mantendo a mesma experiência visual das demais categorias.
Explorador de Sériespersonalizado
Insira códigos do SGS/BCB (2–8 séries). O modelo roda ARIMA individual e VAR(1) conjunto — tudo em Python puro.