Indicadores Macroeconômicos
Séries temporais do Banco Central do Brasil atualizadas em tempo real. Atualizado em: 04/06/2026
Atividade 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: 04/06/2026
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
SELIC: observada vs estimada
Dívida observada vs latente
Leitura rápida do cenário
Síntese automática do momentum do PIX com base em transações, ticket médio e estoque de chaves.
PIX — Pagamentos Instantâneos
Estatísticas oficiais do sistema de pagamentos instantâneos do Banco Central do Brasil.
Transações PIX — Volume Mensal
quantidadeDados Abertos PIX · BCB · Mensal
Transações PIX — Valor Mensal
R$Dados Abertos PIX · BCB · Mensal
Ticket Médio por Transação
R$Dados Abertos PIX · BCB · Valor / Quantidade
Crescimento Mensal (MoM)
%Dados Abertos PIX · BCB · Variação mensal da quantidade
Chaves PIX por Tipo
breakdownDados Abertos PIX · BCB · Distribuição por tipo de chave
Fonte: Banco Central do Brasil — Estatísticas do PIX (Dados Abertos) · Cache 6h
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)
Explorador de Sériespersonalizado
Insira códigos do SGS/BCB (2–8 séries). O modelo roda ARIMA individual e VAR(1) conjunto — tudo em Python puro.
- Adicione cada série com o código BCB e o nome desejado; esse nome será usado na legenda e nos cards analíticos.
- Ao incluir as séries SGS/BCB com suas respectivas legendas, os modelos avançados (ARIMA por série e VAR conjunto) são aplicados automaticamente ao conjunto informado.