MOTOR DA VERDADEO que move o preço do aço
Cada resposta abaixo vem com os dados que usou, as fontes, o período, a amostra, o método, as limitações e as evidências contrárias. Se não houver base para responder, a resposta é que não há.
Nada aqui conclui causa. Correlação é duas séries andando juntas — e duas séries econômicas brasileiras andam juntas por compartilharem inflação e câmbio, sem uma explicar a outra. Transformar isso em “o dólar faz o aço subir” é o erro que este sistema recusa por construção, e não por disciplina de quem escreve.
As frases que o sistema pode dizer, e diz: “Não sei: os dados foram analisados e não sustentam conclusão em nenhuma direção.” · “Não há dados suficientes para responder a esta pergunta.” · “Há correlação, mas não causalidade comprovada.” · “O dado mais recente é antigo demais para responder a esta pergunta.”
Cartões de transparência
- O bcb.incc.di e o malhapop.indice se movem juntos?
Não há dados suficientes para responder a esta pergunta. Uma das séries não tem observação gravada até 2026-09-16.
Classificação: Sem dados suficientes — A amostra é pequena demais para qualquer resultado ser estável. · Confiança: nenhuma
Fonte: INCC-DI — custo da construção (Banco Central — SGS (origem FGV)) — refere-se a —, divulgado em —
Fonte: Índice MalhaPop — preço mediano por família e praça (MalhaPop) — refere-se a —, divulgado em —
Limitações: Uma das séries não tem observação gravada até 2026-09-16.
Como reproduzir: Não se aplica.
Pendências desta análise: Período da análise não declarado. · Nenhuma evidência contrária listada — uma análise sem contraditório costuma ter olhado só para um lado. · bcb.incc.di: licença de uso não declarada. · malhapop.indice: licença de uso não declarada.
Os métodos que ainda não rodam
Estão previstos e não implementados, com o que falta em cada um. Implementar VAR para “ter VAR” produz saída, não resposta — e uma saída estatística mal fundamentada é mais convincente, e portanto mais perigosa, do que nenhuma.
- Regressão multivariada
Precisa de: Definição das variáveis de controle e teste de multicolinearidade.
Sem controles, o coeficiente do dólar absorve o efeito de tudo que anda com o dólar.
- VAR
Precisa de: Escolha de ordem por critério de informação e teste de estacionariedade.
Séries de preço em nível costumam ter raiz unitária; um VAR sobre elas produz regressão espúria.
- Causalidade de Granger
Precisa de: Estacionariedade, escolha de defasagem e o teste F com o seu p-valor.
Diz que uma série ajuda a prever a outra. Não diz que uma causa a outra — o nome do teste engana.
- Estudo de eventos
Precisa de: Datas de anúncio confiáveis e janela definida antes de olhar o resultado.
Escolher a janela depois de ver os dados garante encontrar o efeito que se procura.
- Mudança estrutural
Precisa de: Teste de quebra com data desconhecida (Bai-Perron ou equivalente).
Apontar a quebra a olho, no gráfico, é encontrar a data que confirma a história que já se contava.
- Diferenças-em-diferenças
Precisa de: Grupo de controle plausível e teste de tendências paralelas antes do tratamento.
Sem tendências paralelas, o método mede a diferença que já existia.
- Backtesting fora da amostra
Precisa de: Divisão temporal e leitura exclusivamente via `conhecidoEm()`.
É o único teste que pega o vazamento de informação futura — e o que mais falta nos painéis do setor.
- Detecção de sazonalidade
Precisa de: Pelo menos três ciclos anuais completos por série.
Dois anos de dado mensal não distinguem sazonalidade de tendência.
Como ler um cartão
Amostra é o número de períodos pareados. Abaixo do mínimo, o coeficiente não sai — com poucos pontos ele fica alto por acaso, e um número alto numa tela convence qualquer um.
Confiança é palavra, e não porcentagem. Um “87%” que não vem de um intervalo calculado empresta autoridade estatística a um palpite — e é citado depois, em reunião, sem a ressalva.
As duas datas de cada fonte existem porque o número de janeiro fica público em fevereiro. Analisar sem isso é ler o jornal de amanhã: o resultado sai bom demais, e ninguém questiona.
