Inflação

RESOLUÇÕES DAS QUESTÕES PROPOSTAS

QUESTÃO 01

Inflação: é variação de preço de um determinado produto em um espaço de tempo.

Taxa de Juros: é um valor referencial para a cobrança de juros

Taxa de Câmbio: é a variação de preço entre duas moedas

Os temas conceituados acima estão sendo cada vez mais falados na mídia e em diversos meios de comunicação, e é possível encontra-los juntos em uma única máteria. Como nos mostra um pequeno trecho do texto do professor do Instituto de Economia da UFRJ Ph.D. Franklin Serrano: “A inflação sistemática no Brasil atual é fundamentalmente de custos (e não de demanda) e pode ser inteiramente explicada por choques de oferta (tanto do câmbio quanto de altas dos preços internacionais das commodities e do petróleo) e pela inércia, que é apenas parcial, dada a desindexação formal dos salários e o baixo poder de barganha dos trabalhadores.

Combinando a forte relação entre a taxa de juros e o câmbio com o fato de que a inflação no Brasil atual é fundamentalmente de custos (e não de demanda) e é muito afetada pelo câmbio, podemos entender como o sistema de metas de inflação brasileiro realmente funciona.

O Banco Central maneja o diferencial de juros para valorizar o câmbio (e às vezes para evitar desvalorizações) e levar a inflação para perto da meta, independentemente do governo não saber direito qual será o impacto exato na demanda ou mesmo se a demanda terá algum efeito permanente sobre os preços livres. Assim, o câmbio valorizado não é um subproduto indesejável da política monetária e sim o instrumento principal de controle da inflação de custos.

Neste contexto, o nível absurdo da taxa de juros interna parece ser um resultado inevitável da curiosa estratégia de implementar um regime com metas de inflação fortemente declinantes de meados de 1999 até o início de 2006, num período no qual de acordo com índices calculados pelo próprio IPEA os níveis de preços internacionais das commodities subiram 72% e do petróleo e derivados 283%!”

QUESTÃO 02

MEDIDAS DESCRITIVAS

É um ramo da estatística que aplica várias técnicas para descrever e sumarizar um conjunto de dados. Se diferencia da estatística inferencial, ou estatística indutiva, pelo objetivo: organizar, sumarizar dados ao invés de usar os dados em aprendizado sobre a população. Esse princípio faz da estatística descritiva independente.

Descrever um conjunto de dados de forma organizada e compacta por meio de suas estatísticas, o que não significa que estes cálculos e conclusões possam ser levados para a população.

As medidas descritivas básicas mais importantes são as de posição e as de variabilidade.

• Medidas de Tendência Central:

São medidas que indicam a localização dos dados. Costumamos responder ao primeiro desafio com o uso da Média aritmética, a Mediana, ou a Moda. Por vezes escolhemos valores específicos da função distribuição acumulada chamados quantis como quartis, decis, ou percentis.

Quando se trabalha com dados numéricos observa-se uma tendência destes de se agruparem em torno de um valor central. Isto indica que algum valor central é a característica dos dados e que o mesmo pode ser usado para representá-los.

• Medidas de dispersão

As medidas de dispersão servem para avaliar o quanto os dados são semelhantes, descreve então o quanto os dados distam do valor central. Desse jeito, as medidas de dispersão servem também para avaliar qual o grau de representação da média.

È fácil demonstrar que apenas a média é insuficiente para descrever um grupo de dados. Dois grupos podem ter a mesma média, mas serem muito diferentes na amplitude de variação de seus dados.

As principais medidas de dispersão são:

-Amplitude total: é a diferença entre o valor maior e o valor menor de um grupo de dados;

-Soma dos quadrados: é baseada na diferença entre cada valor e a média da distribuição;

-Variância: é a soma dos quadrados dividida pelo número de observações do grupo menos 1;

-Desvio padrão: é expresso na mesma medida das variaçõe (Kg, cm, m³ …)

• Técnicas de amostragem probabilística

A amostragem será probabilística quando cada elemento da população tem uma probabilidade conhecida e igual de ser selecionado. Caso contrário, a amostragem será não probabilística. Segundo essa definição, a amostragem probabilística implica um sorteio com regras bem determinadas, cuja realização só será possível se a população for finita e totalmente acessível.

A grande vantagem deste método é que os resultados obtidos na pesquisa podem ser projetados para a população total.

I- Tipos de amostragem probabilística:

a) A amostragem aleatória simples (AAS) é a maneira mais fácil para selecionarmos uma amostra probabilística de uma população. Ela é composta por elementos retirados ao acaso da população. Então todo elemento da população deve ter igual probabilidade de ser escolhido para a amostra. Esse procedimento de amostragem possui dois critérios:

A amostragem aleatória simples sem reposição: é um processo bastante utilizado principalmente pela sua simplicidade. Nela cada unidade amostral, antes da tomada da amostra, tem igual probabilidade de pertencer à ela e quando a unidade é sorteada ela é removida da população ou seja, cada unidade só pode ser escolhida uma única vez.

A amostragem aleatória simples com reposição: permite que cada elemento da população tenha a mesma probabilidade de ser selecionado e esta probabilidade se mantém constante ao longo de todo o processo de seleção da amostra (se as extrações fossem sem reposição isso não aconteceria). Ou seja, durante o sorteio, a unidade amostral já sorteada retorna para a população. Portanto em cada seleção a população mantém a mesma quantidade de unidades elementares para serem sorteadas.

b) A amostragem aleatória estratificada: deve ser realizada quando a população for constituída por diferentes estratos. Muitas vezes uma população é composta de subpopulações (ou estratos) bem definidos. A amostra