terça-feira, dezembro 19, 2006

Ruído x Informação

Os anúncios de hoje cedo (08:30 EST) são bons exemplos de como o mercado reage muito rápidamente a ruídos.

RUIDO
As manchetes:

=> Índice de preços no atacado de novembro (PPI) saltou para 2% (o esperado era 0,5% ) e no núcleo para 1,3% (o esperado era 0,2%).

=> Construções residenciais iniciadas aumentaram em 6,5% para 1588K (anterior: 1488K, esperado 1550K).

“Esse PPI mostra que a inflação não deve ceder tão cedo, não se pode descartar mais um aumento nos juros americanos!”
“Afinal o mercado imobiliário começou a se recuperar!”



INFORMAÇÃO

Como qualquer índice, o PPI é uma pesquisa amostral. Não sendo pesquisados em sua totalidade nem os mercados regionais, nem negócios e nem produtos. obtem-se, porém, excelentes estimativas de toda a de preços no atacado por meio de uma média ponderada de algumas amostras. Ocorre que às vezes algumas dessas componentes da pesquisa que deveriam representar setores bem mais amplos apresentam fortes movimentos que lhe são únicos, sem relação com o segmento que representam. Olhando mais detalhadamente no PPI (relatório original) de hoje logo se identifica que os veículos comerciais leves tiveram um anormal aumento de 13,7%. Se fossemos excluir esse setor do índice núcleo, a manchete de 1,3% já seria: 0,5%. Lembrando que os preços de atacado afetam muito indiretamente a decisão do FED sobre taxas de juros.

O caso do anúncio de "Starts" e "Permits" é mais curioso. “Permits” são as autorizações para início de construção e “Starts” são os inícios das construções, propriamente dito. Os "Starts" têm um pequeno atraso em relação aos “Permits” e são menos suaves que estes. Muitos serviços de informações simplesmente colocaram na manchete somente os “Starts” veja, porém, o que de fato vem acontecendo com essas estatísticas:





Para um período mais longo veja AQUI.

Um comentário:

Samuel Ramos disse...

Excelente explicação.

Agora, tanto o CPI quanto o PPI são amostragens suspeitas, pelas sucessivas modificações feitas na sistemática de cálculo se pode concluir que eles gostam de moldar os indicadores, seja destacando ou substituindo dados isolados para formar um Frankenstein ou uma Luana Piovani.