Comunicação fiscal e seus efeitos na política monetária: uma análise baseada em processamento de linguagem natural
Palavras-chave:
Aprendizado de Máquina, Análise de texto, Processamento de Linguagem Natural, Dominância FiscalResumo
O objetivo deste artigo é investigar como o tom das comunicações da autoridade fiscal pode influenciar as decisões de política monetária. Para tanto, um índice de sentimento da política fiscal foi desenvolvido utilizando técnicas de machine learning, tendo como fonte de informação os relatórios mensais da dívida pública emitidos pelo Tesouro Nacional. O índice de sentimento foi utilizado como variável explicativa em duas abordagens para alcançar o objetivo central do artigo. Na primeira, uma versão tradicional da função de reação do banco central foi estimada utilizando técnicas econométricas clássicas. Na segunda, a análise foi expandida para um modelo de Equilíbrio Geral Estocástico Dinâmico (DSGE), a fim de estimar funções de reação do banco central e, com isso, produzir inferências sobre o efeito do sentimento da política fiscal no comportamento da política monetária. Os principais resultados sugerem que o sentimento da política fiscal influenciou o processo de tomada de decisões da política monetária no Brasil, indicando um possível cenário de dominância fiscal. Nesse sentido, este artigo contribui com uma abordagem inédita sobre um tema importante nas finanças públicas, reforçando o papel fundamental da comunicação e coordenação entre as autoridades monetárias e fiscais.
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