Nowcasting e Previsão de Retorno e Risco do Tesouro Direto Ipca+ por Regime de Mercado

Silva, Gledson Duarte da; Barbosa, William

doi:10.22167/2675-6528-202602223

Artigo

15 de setembro de 2026

Nowcasting e Previsão de Retorno e Risco do Tesouro Direto Ipca+ por Regime de Mercado

Gledson Duarte da Silva; William Barbosa

DOI: 10.22167/2675-6528-202602223

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A crescente participação de investidores no Tesouro Direto e a sensibilidade dos títulos indexados à inflação a juros, expectativas e mudanças de regime tornam relevante a previsão de curto prazo de seus movimentos de preço e risco. O estudo teve como objetivo estimar e avaliar modelos de nowcasting para retorno e risco dos títulos do Tesouro Direto, com foco no Tesouro IPCA+, considerando diferentes arranjos de mercado e buscando evidências sobre como choques inflacionários, expectativas e regimes afetam preços e rentabilidade. Para isso, construiu-se uma base de dados com preços e taxas do Tesouro Transparente, Selic e IPCA do Banco Central, utilizando curvas da ANBIMA como fonte auxiliar devido à cobertura histórica limitada. Empregou-se retorno logarítmico diário, volatilidade realizada em 21 pregões, validação temporal em cinco dobras, comparação entre LightGBM e um modelo de persistência, e uso descritivo de HMM com dois estados. Os resultados mostraram que o retorno em t+1 oscilou em torno de zero e admitiu ganho preditivo moderado com o LightGBM, que superou o modelo de referência. Já o risco em t+1 exibiu forte persistência, sendo melhor previsto pela repetição do valor mais recente. Os achados indicaram que retorno e risco exigem tratamentos distintos e que a heterogeneidade temporal da amostra é relevante para a interpretação econômica do Tesouro IPCA+. A cobertura limitada das curvas da ANBIMA restringiu a incorporação mais ampla da estrutura a termo de juros no bloco preditivo principal.

Palavras-chave: Gradient boosting; Hidden Markov Models; Inflação implícita; Taxa Selic; Volatilidade realizada.

1. Introdução

O Tesouro Direto foi instituído em janeiro de 2002 por meio de uma parceria entre o Tesouro Nacional e a Companhia Brasileira de Liquidação e Custódia (CBLC), atualmente B3, marcando uma transformação significativa no acesso de investidores de varejo ao mercado de dívida pública. Antes dessa iniciativa, a negociação de títulos públicos era restrita a grandes instituições financeiras e fundos de investimento. A criação dessa plataforma permitiu que pessoas físicas investissem diretamente em papéis do governo, eliminando parte da intermediação e reduzindo custos de transação (Ferreira, 2015). Para o governo, o programa consolidou-se como um importante mecanismo de captação interna de recursos e instrumento de política monetária (Perlin, 2016).

Para o investidor individual, o Tesouro Direto abriu a possibilidade de acessar ativos de renda fixa com diferentes estruturas de remuneração, desde taxas prefixadas até modalidades pós-fixadas, vinculadas à taxa básica de juros (Selic) e a indicadores como o Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) (Ferreira, 2015). Essa diversidade amplia a gama de estratégias de investimento, suprindo perfis conservadores e aqueles que buscam proteção contra a inflação. Em especial, o Tesouro IPCA+, que combina uma parte prefixada com correção pela inflação, garante a manutenção do poder de compra ao longo do tempo. Contudo, esse tipo de título está sujeito a flutuações de marcação a mercado, com seu valor podendo oscilar substancialmente em função das expectativas de inflação e das taxas de juros correntes no mercado (Portal do Investidor [GOV], 2022).

A dinâmica entre as taxas de juros, o comportamento da inflação e as negociações no Tesouro Direto revela aspectos importantes da microestrutura desse mercado. Em períodos de elevação da taxa Selic, como observado nos ciclos de aperto monetário de 2021-2022 (Banco Central do Brasil [BACEN], 2022), o aumento dos rendimentos dos títulos públicos atrai maior demanda por papéis pós-fixados atrelados à Selic. Comparativamente, a valorização dos títulos indexados à inflação, como o Tesouro IPCA+, torna-se menos expressiva no curto prazo devido ao aumento do custo de oportunidade, embora mantenham seu apelo como reserva de valor real em períodos de pressão inflacionária (Júnior e Tavares, 2024). A inflação no Brasil é historicamente instável e sujeita a atritos domésticos e externos (Minella et al., 2003), e estudos indicam que a persistência inflacionária brasileira é elevada, prolongando distúrbios e acentuando riscos para investidores em títulos corrigidos pela inflação (Silva e Leme, 2008).

O reconhecimento dessas configurações distintas de mercado é essencial para compreender as oscilações no retorno e no risco dos títulos do Tesouro Direto, impactando diretamente o comportamento dos investidores e a precificação dos títulos públicos. O Tesouro Direto tem apresentado um crescimento consistente em participação, volume e estoque, reforçando a relevância prática de análises como esta. Em dezembro de 2024, o número de investidores ativos atingiu 3.013.921 pessoas, e o acúmulo de títulos do programa fechou em 156,9 bilhões de reais (Tesouro Nacional [GOV], 2025). Em julho de 2025, a reserva ultrapassou 185,7 bilhões de reais, com títulos indexados à inflação representando cerca de 51,2% desse montante (Ministério da Fazenda [GOV], 2025).

Nesse cenário, a previsão de curto prazo dos movimentos de preço e risco dos títulos indexados à inflação torna-se relevante. O conceito de nowcasting refere-se à atualização imediata da estimativa para o próximo movimento do título (Bańbura, Giannone e Reichlin, 2010; Corsi, 2009). Em ativos marcados a mercado, novas informações sobre juros, inflação e prêmio real podem alterar preço e risco rapidamente. Para abordar essa complexidade, a modelagem pode incorporar a ideia de regimes de mercado, que representam contextos distintos de retorno e risco, e pode ser explorada por meio de modelos como Hidden Markov Models (Hamilton, 1989; Rabiner, 1989). Além disso, técnicas de aprendizado de máquina, como o LightGBM, são adequadas para combinar informações passadas de forma não linear e gerar previsões (Ke et al., 2017).

A ampliação da participação de investidores no Tesouro Direto e a sensibilidade dos títulos indexados à inflação a juros, expectativas e mudanças de regime tornam relevante a previsão de curto prazo de seus movimentos de preço e risco. Existe uma lacuna na compreensão aprofundada de como choques inflacionários, expectativas de mercado e mudanças de regime afetam preços e rentabilidade desses títulos, o que justifica a necessidade de ferramentas que possibilitem decisões mais informadas em ambientes econômicos voláteis para investidores e gestores. Deste modo, este trabalho possui como objetivo estimar e avaliar modelos de nowcasting aplicados à previsão de retorno e risco dos títulos do Tesouro Direto, com foco no Tesouro IPCA+, considerando diferentes arranjos de mercado e buscando evidências sobre como choques inflacionários, expectativas e regimes afetam preços e rentabilidade.

2. Material e Métodos

O estudo caracteriza-se como pesquisa aplicada, de natureza quantitativa, formulada como um problema de previsão para um passo à frente, utilizando a informação disponível em cada data t para estimar o que ocorreria no dia útil seguinte (t + 1).

A base de dados foi construída a partir de fontes públicas oficiais, com histórico diário de preços e taxas obtido no Tesouro Transparente (2026), refletindo o mercado secundário de títulos públicos federais. O estudo focou no Tesouro IPCA+ sem cupons semestrais, selecionando o título com maior cobertura e vencimento em 15 de maio de 2035 para evitar mudanças automáticas de preço.

Séries macroeconômicas, como Selic diária (série 11) e IPCA mensal (série 433), foram obtidas do Sistema Gerenciador de Séries Temporais [SGS] do BACEN. O período de dados brutos foi de 08 de março de 2010 a 30 de janeiro de 2026. O IPCA mensal foi alinhado ao calendário diário, e a inflação acumulada em 12 meses foi construída. Dados da Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais [ANBIMA] sobre a estrutura a termo de juros foram usados como fonte auxiliar, mas sua cobertura limitada (28 de janeiro de 2026 a 04 de fevereiro de 2026) impediu seu uso na comparação preditiva principal.

A construção dos alvos seguiu a literatura de “nowcasting” e modelagem de volatilidade (Bańbura, Giannone e Reichlin, 2010; Corsi, 2009). Equações gerais de retorno, risco e alvos em t+1 (1):

RET₁ = In (PU) – In (PUt-1)

em que: PUţ: é o preço unitário observado em t; RETț: é o retorno logarítmico diário.

RISCO₁ = $\frac{1}{n-1} \sum_{i=0}^{n-1} (RET_{t-i} – \overline{RET_n})^2$

em que: RISCO₁: é a volatilidade realizada em janela móvel de n pregões; RET: é a média dos retornos na janela de tamanho n; i: indexa as observações da janela móvel.

RETF1.t = RETt+1

em que: RETF1,ť: projeção do retorno em t + 1.

RISCOF1,t = RISCOt+1

em que: RISCOF1,ť: projeção do risco em t + 1.

Eq. (1.0) define o retorno diário do preço do título em escala logarítmica. Eq. (1.1) define o risco como uma medida de oscilação recente calculada a partir dos últimos 21 pregões, o que funciona como uma aproximação mensal da instabilidade do preço. Eq. (1.2) e eq. (1.3) apenas deslocam essas séries em um dia para criar os alvos de previsão.

O bloco supervisionado foi estimado utilizando LightGBM, um método de aprendizado de máquina para bases tabulares que combina informações passadas de forma não linear (Ke et al., 2017). Abordagem conceitual do bloco supervisionado (2):

Xt = [Z1,t-11, Z2,t-l2,………,Zk,t-lk]

em que: x₁: representa o vetor de atributos disponível em t, formado por defasagens financeiras e macroeconômicas.

ŷt = F(xt) = $\sum_{m=1}^{M} v f_m(x_t)$

em que: ŷť: representa a previsão do alvo no instante t; F (xī): representa a função preditiva estimada; M: representa o número total de árvores; v: representa a taxa de aprendizagem; fm(xt): representa a árvore da interação m.

O bloco de regimes foi modelado separadamente por um Hidden Markov Model [HMM] gaussiano com dois estados, utilizado para caracterização descritiva da amostra e não como insumo central da comparação preditiva (Hamilton, 1989; Rabiner, 1989). A conceptualização do bloco de regimes está resumida no decorrer das eq. (3.0) até eq. (3.3). Abordagem conceitual do HMM gaussiano com dois estados (3):

St ∈ {1, 2}

em que: St: representa o estado oculto no instante t.

P(St = j St-1 = i) = Pij, i,j∈ {1, 2}

em que:pij: representa a probabilidade de transição do estado i para o estado j.

Yt = [RETD,t, RISCOD,t]

em que: yt: representa o vetor observado de retorno e risco.

yt|St = s ~ Ν(μς,Σς)

em que: μs representa a média; ∑5: representa a matriz de covariância do estado s.

A Tabela 1 resume as variáveis centrais do “dataset” consolidado.

Tabela 1. Definição das variáveis

Variável	Definição operacional	Fonte	Tipo da Variável
PU	Preço unitário diário do Tesouro IPCA+ selecionado	Tesouro Transparente	explicativa numérica
TAXA_IPCA	Taxa diária de venda do título selecionado	Tesouro Transparente	explicativa numérica
RET_D	Retorno logarítmico diário do preço unitário	Derivada de PU	explicativa numérica
RISCO_D	Volatilidade realizada em 21 pregões de RET_D	Derivada de RET_D	explicativa numérica
SELIC	Taxa Selic diária, série SGS 11	SGS/BACEN	explicativa numérica
D_SELIC_1	Variação diária da Selic	Derivada de SELIC	explicativa numérica
D_SELIC_5	Variação acumulada em 5 pregões da Selic	Derivada de SELIC	explicativa numérica
IPCA	IPCA mensal, série SGS 433, alinhado ao calendário diário	SGS/BACEN	explicativa numérica
IPCA_12M	Inflação acumulada em 12 meses	Derivada de IPCA	explicativa numérica
RET_F1	Alvo de retorno em t+1	Derivada por deslocamento temporal	dependente numérica
RISCO_F1	Alvo de risco em t+1	Derivada por deslocamento temporal	dependente numérica

Fonte: Dados originais da pesquisa

O retorno diário foi calculado em escala logarítmica. O risco foi medido pela volatilidade realizada em janela móvel de 21 pregões. Os alvos RET_F1 e RISCO_F1 foram obtidos por deslocamento de uma posição para a frente (‘shift(-1)’), visando prever o próximo dia útil com base na informação corrente (Corsi, 2009; Bańbura et al., 2010).

Os preditores para o bloco supervisionado incluíram valores passados (lags 1, 2 e 5) de RET_D, RISCO_D, SELIC, D_SELIC_1, D_SELIC_5 e TAXA_IPCA, além de IPCA e IPCA_12M contemporâneos. O IPCA mensal foi alinhado ao calendário diário usando ‘merge_asof’ com direção ‘backward’ (Júnior e Tavares, 2024).

O HMM foi ajustado usando RET_D e RISCO_D padronizados, com dois estados, até 250 iterações, tolerância de 10-4 e sete reinicializações, selecionando o modelo de maior log-verossimilhança (Hamilton, 1989; Rabiner, 1989).

O bloco preditivo principal, baseado em LightGBM, utilizou ‘n_estimators = 400’, regularização moderada e ‘force_col_wise = True’. O ‘early stopping’ foi aplicado no treino. Para RISCO_F1, o ajuste foi realizado na escala log1p, e a previsão final retornou à escala original por expm1 (Ke et al., 2017; Hyndman e Athanasopoulos, 2021).

A validação externa foi realizada com ‘TimeSeriesSplit’ em cinco dobras, com ‘gap = 1’ e tamanho de teste dinâmico (máximo entre 120 observações e um sexto da amostra útil). O período de avaliação foi de 14 de abril de 2010 a 29 de janeiro de 2026 (Hyndman e Athanasopoulos, 2021). A Tabela 2 resume essa distribuição cronológica.

Tabela 2. Distribuição cronológica das dobras da validação temporal

Dobra	Treino até	Início do teste	Fim do teste
1	2012-11-29	2012-12-03	2015-07-16
2	2015-07-15	2015-07-17	2018-03-07
3	2018-03-06	2018-03-08	2020-10-22
4	2020-10-21	2020-10-23	2023-06-15
5	2023-06-14	2023-06-16	2026-01-29

Fonte: Dados originais da pesquisa

As métricas de avaliação empregadas foram o Erro Absoluto Médio (MAE) e a Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE), que permitem avaliar o desempenho preditivo (Hodson, 2022). Equações das métricas MAE e RMSE (4):

MAE = $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i – \hat{y}_i|$

RMSE = $\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i – \hat{y}_i)^2}$

em que: y₁: representa o valor observado na observação i; ŷ¡: representa o valor na observação i; n: representa o número total de observações avaliadas.

3. Resultados e Discussão

A análise descritiva das distribuições de retorno (RET_D) e risco (RISCO_D) em cada estado inferido, apresentada na Figura 1, revelou compatibilidade aproximada com a hipótese de normalidade para algumas configurações. No entanto, os gráficos de probabilidade normal (Figura 2) indicaram desvios sistemáticos, sugerindo assimetria ou caudas mais pesadas, especialmente para o risco. Esses achados são descritivos e complementares, sem substituir testes formais de normalidade (National Institute of Standards and Technology, 2026).

A trajetória do retorno em t+1 (RET_F1) mostrou oscilações em torno de zero ao longo da amostra, sem um padrão repetitivo claro, indicando instabilidade diária e forte influência de reprecificações (Figura 3). Em contraste, a dinâmica do risco em t+1 (RISCO_F1) exibiu blocos de maior e menor instabilidade, sugerindo continuidade mais forte no curto prazo (Figura 4). O valor máximo de RET_F1 foi 0,142691 em 2015-09-24, e o mínimo -0,170763 em 2020-03-11. Para RISCO_F1, o máximo foi 0,050059 em 2013-06-26, e o mínimo 0,001813 em 2011-08-09.

Figura 1: Histogramas por estado com curva normal ajustada

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 2: QQ plots por estado para RET_D e RISCO_D

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 3: Retorno diário em t+1 ao longo da amostra

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 4: Risco diário em t+1 ao longo da amostra

Fonte: Dados originais da pesquisa

A análise da função de autocorrelação (ACF) confirmou essas diferenças. Para RET_F1, os coeficientes de autocorrelação foram pequenos e sem decaimento lento (Figura 5), embora o teste de Ljung Box ainda rejeitasse a hipótese de ruído branco (p-valor de 1,81 * 10-12), indicando alguma dependência temporal residual. Para RISCO_F1, a ACF apresentou valores muito altos nos primeiros lags (p1 = 0,983, ρ5 = 0,883, p10 = 0,723 e p21 = 0,337), diminuindo gradualmente (Figura 6). Isso é compatível com o agrupamento de volatilidade e sugere que períodos de instabilidade tendem a persistir (Hyndman e Athanasopoulos, 2021; Ljung e Box, 1978).

Figura 5: Autocorrelação do retorno em t+1

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 6: Autocorrelação do risco em t+1

Fonte: Dados originais da pesquisa

A heterogeneidade da amostra foi sintetizada pelas estatísticas descritivas, conforme Tabela 3. O preço unitário (PU) variou entre 402,270000 e 2389,690000, e a taxa do título (TAXA_IPCA) oscilou entre 3,010000 e 7,990000. Variáveis macroeconômicas como o IPCA mensal (-0,680000 a 1,620000) e o IPCA acumulado em 12 meses (1,877488 a 12,131481) também exibiram amplitudes significativas, refletindo distintos períodos monetários e inflacionários.

Tabela 3. Definição das variáveis

Variável	Mínimo	Máximo	Média	Desvio Padrão	Observações
PU	402,270000	2389,690000	1338,066352	637,209710	3967
TAXA_IPCA	3,010000	7,990000	5,673426	1,048831	3967
RET_F1	-0,170763	0,142691	0,000443	0,012394	3966
RISCO_F1	0,001813	0,050059	0,010338	0,006998	3946
SELIC	0,007469	0,055131	0,037129	0,013054	3967
D_SELIC_1	-0,003653	0,005569	0,000006	0,000342	3966
D_SELIC_5	-0,003653	0,005569	0,000028	0,000765	3962
IPCA	-0,680000	1,620000	0,460401	0,358207	3967
IPCA_12M	1,877488	12,131481	5,824383	2,264401	3967

Fonte: Dados originais da pesquisa

A análise da ACF dos erros fora da amostra indicou que, para RET_F1, a maior parte das autocorrelações se aproximou de zero, mas o lag 1 foi negativo e o teste de Ljung Box permaneceu significativo (p-valor de 2,04 * 10-13), sugerindo dependência residual de curtíssimo prazo (Figura 7). Para RISCO_F1, os resíduos também rejeitaram ruído branco (p-valor de 7,31 * 10-165), com um pico negativo no lag 21, o que é mais compatível com a construção da medida de risco do que com sazonalidade econômica (Figura 8).

Figura 7: Autocorrelação dos resíduos fora da amostra de RET_F1

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 8: Autocorrelação dos resíduos fora da amostra de RISCO_F1

Fonte: Dados originais da pesquisa

A comparação das métricas de treino e teste (Tabela 4) e a checagem pareada nas dobras de teste (Tabela 5) revelaram desempenhos preditivos distintos para os alvos. Para RET_F1, o LightGBM superou o modelo de referência (baseline de persistência) em treino e teste, com MAE de 0,008081 e RMSE de 0,012398 na média das dobras. Para RISCO_F1, o modelo de referência foi superior, com MAE de 0,000436 e RMSE de 0,001227. Isso indica que o retorno diário pode se beneficiar da combinação de informações passadas, enquanto o risco de curtíssimo prazo é melhor descrito pela continuidade da série.

Tabela 4. Métricas de treino e teste por modelo

Target	Modelo	MAE treino	RMSE treino	MAE teste	RMSE teste
RET_F1	LightGBM	0.007830	0.012665	0.008081	0.012398
RET_F1	Baseline de persistência	0.011477	0.018970	0.012130	0.018903
RISCO_F1	Baseline de persistência	0.000450	0.001251	0.000436	0.001227
RISCO_F1	LightGBM	0.001144	0.002363	0.001732	0.003432

Fonte: Dados originais da pesquisa

Tabela 5. Comparação pareada para RET_F1 e RISCO_F1 nas dobras de teste

Target	Modelo	MAE	RMSE	Observação
RET_F1	LightGBM	0,008081	0,012888	3280
RET_F1	Baseline de persistência	0,012130	0,019588	3280
RISCO_F1	Baseline de persistência	0,000436	0,001379	3280
RISCO_F1	LightGBM	0,001732	0,004265	3280

Fonte: Dados originais da pesquisa

A comparação entre valores observados e previstos no último período de teste (Figura 9) mostrou que o LightGBM acompanhou a direção local das oscilações de RET_F1 melhor que a referência ingênua, apesar de desvios em mudanças abruptas. Para RISCO_F1, a persistência reproduziu o nível corrente da série com maior proximidade, coerente com a continuidade observada (Figura 10).

Figura 9: Valores observados e previstos de RET_F1 no último teste

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 10: Valores observados e previstos de RISCO_F1 no último teste

Fonte: Dados originais da pesquisa

O nowcast final em t+1, com base no melhor modelo validado, foi gerado com informação disponível em 30 jan. 2026 para 02 fev. 2026 (Tabela 7). Para RET_F1, o LightGBM previu 0,001175, com faixa empírica de 95% entre -0,022796 e 0,022847. Para RISCO_F1, o modelo de persistência previu 0,005213, com faixa entre 0,003661 e 0,006626. A banda mais estreita para o risco reforça sua maior continuidade temporal (Figura 11; Hyndman e Athanasopoulos, 2021).

Figura 11: Nowcast de retorno e risco em t+1 com intervalo de 95%

Fonte: Dados originais da pesquisa

A reapresentação da autocorrelação dos alvos (Figura 12 para RET_F1 e Figura 13 para RISCO_F1) reforçou a diferença estrutural entre retorno e risco, com o risco de hoje carregando mais informação sobre o risco de amanhã do que o retorno de hoje sobre o retorno de amanhã (Hyndman e Athanasopoulos, 2021; Ljung e Box, 1978).

Figura 12: Reapresentação da autocorrelação do retorno em t+1

Fonte: Dados originais da pesquisa

Figura 13: Reapresentação da autocorrelação do risco em t+1

Fonte: Dados originais da pesquisa

O Hidden Markov Model (HMM) ajustado identificou dois estados persistentes na amostra, com elevadas probabilidades de permanência diária no mesmo estado (p00 = 0,988733 e p11 = 0,973141), conforme Tabela 6. Isso sugere a existência de contextos de mercado distintos ao longo do tempo (Hamilton, 1989; Rabiner, 1989). Contudo, o HMM foi utilizado principalmente como instrumento descritivo, dada a cobertura limitada dos dados da estrutura a termo de juros (ETTJ) da ANBIMA, que impediu sua incorporação central no bloco preditivo.

Tabela 6. HMM final em amostra completa

Medida	Resultado
Contagem de estados	{“0”: 2782, “1”: 1164}
Log-verossimilhança final	-7327,915014
p00	0,988733
p01	0,011267
p10	0,026859
p11	0,973141

Fonte: Dados originais da pesquisa

Tabela 7. Nowcast final em t+1 com intervalo empírico de 95%

Target	Data base t	Data previsão t+1	Modelo	Previsão Pontual	Limite inferior 95%	Limite superior 95%
RET_F1	2026-01-30	2026-02-02	LightGBM	0,001175	-0,022796	0,022847
RISCO_F1	2026-01-30	2026-02-02	Baseline de persistência	0,005213	0,003661	0,006626

Fonte: Dados originais da pesquisa

Os resultados demonstram uma clara distinção entre o retorno diário do Tesouro IPCA+ e seu risco. O retorno, que reage a revisões de preço e choques inesperados, permite um ganho preditivo moderado com modelos mais flexíveis como o LightGBM. Em contraste, o risco, construído sobre uma janela móvel, exibe forte continuidade temporal, sendo melhor previsto por uma regra simples de persistência. A heterogeneidade temporal da amostra, evidenciada pelos dois regimes identificados pelo HMM, é relevante para a interpretação econômica, indicando que o mercado não se comporta de forma homogênea ao longo do tempo. Embora a dinâmica inflacionária e a persistência do risco sejam importantes, a limitação histórica das curvas da ANBIMA restringiu a incorporação mais ampla da estrutura a termo de juros no modelo preditivo principal.

Em síntese, o estudo indicou que o retorno diário do Tesouro IPCA+ apresenta baixa persistência e pode ser moderadamente previsto por modelos de aprendizado de máquina, enquanto o risco de curtíssimo prazo demonstra alta persistência e é melhor estimado pela repetição do valor mais recente. Essa distinção ressalta a necessidade de abordagens preditivas diferenciadas para cada alvo, fornecendo uma base objetiva para decisões em ambientes de mercado voláteis.

4. Conclusão

O estudo buscou estimar e avaliar modelos de nowcasting para o retorno e risco dos títulos do Tesouro IPCA+, considerando arranjos de mercado e a influência de choques inflacionários, expectativas e regimes sobre preços e rentabilidade. Verificou-se que o retorno diário do Tesouro IPCA+ oscilou em torno de zero, admitindo um ganho preditivo moderado com o modelo LightGBM, que superou a referência de persistência. Em contraste, o risco em t+1 exibiu forte persistência, sendo melhor previsto pela simples repetição do valor mais recente. Essa distinção ressaltou a necessidade de abordagens preditivas diferenciadas para cada alvo. Observou-se também que a heterogeneidade temporal da amostra, evidenciada por dois regimes identificados por um Hidden Markov Model, é relevante para a interpretação econômica, indicando que o comportamento do mercado não é homogêneo ao longo do tempo.

A principal contribuição deste trabalho reside na oferta de uma base objetiva para decisões em ambientes de mercado voláteis, ao combinar previsão pontual, validação fora da amostra e intervalo empírico para o horizonte de um dia. Os achados indicam que o retorno e o risco exigem tratamentos preditivos distintos, fornecendo insights valiosos para investidores e gestores. Contudo, a cobertura histórica limitada das curvas da ANBIMA restringiu a incorporação mais ampla da estrutura a termo de juros reais, nominais e da inflação implícita no bloco preditivo principal. Para estudos futuros, sugere-se que a ampliação consistente dessas curvas poderá indicar se a segmentação por regime acrescenta conteúdo econômico e valor preditivo adicional, aprofundando a compreensão de como choques inflacionários e expectativas de mercado afetam a precificação desses títulos.

Referências Bibliográficas

Banco Central do Brasil [BACEN]. 2022. Relatório de Inflação. Disponível em: https://www.bcb.gov.br/content/ri/relatorioinflacao/202212/ri202212p.pdf. Acesso em: 02 abr. 2026.

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Portal do Investidor [GOV]. 2022. Tesouro IPCA+. Disponível em: https://www.gov.br/investidor/pt-br/investir/tipos-de-investimentos/titulos-publicos/tesouro-ipca. Acesso em: 02 abr. 2026.

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Tesouro Nacional [GOV]. 2025. Tesouro Direto bate recordes de vendas, número de operações, resgates e vendas líquidas em dezembro. Disponível em: https://www.gov.br/tesouronacional/pt-br/noticias/investimentos-no-tesouro-direto-somam-r-8-55-bilhoes-em-dezembro-maior-valor-da-serie-historica. Acesso em: 02 abr. 2026.

Tesouro Transparente. 2026. Taxas dos Títulos Ofertados pelo Tesouro Direto. Disponível em: https://www.tesourotransparente.gov.br/ckan/dataset/taxas-dos-titulos-ofertados-pelo-tesouro-direto. Acesso em: 02 abr. 2026.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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“Marca”: viabilidade econômica para moda sustentável LGBTQIA+ em São Paulo

O cenário atual da moda, marcado pelo consumo excessivo de “fast fashion” e pela exclusão de corpos dissidentes, evidenciou a necessidade de marcas focadas em conscientização, “upcycling” e transmutação têxtil. Neste contexto, o estudo objetivou analisar a viabilidade econômica de uma marca de moda sustentável e inclusiva, direcionada ao público LGBTQIA+ na cidade de São Paulo. A pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso quantitativo, fundamentado na aplicação de um questionário para aferir o comportamento de consumo e na projeção de cenários financeiros para um quinquênio. Os resultados revelaram um ticket médio viável de R$200,00 e confirmaram a rentabilidade da operação com um Valor Presente Líquido de R$ 47.699,49, uma Taxa Interna de Retorno de 343,70% e uma Taxa Interna de Retorno Modificada de 115,80%. A análise de sensibilidade comprovou a solidez do projeto, demonstrando retorno positivo mesmo em simulações pessimistas. O empreendimento mostrou-se viável, indicando que a união entre valores de sustentabilidade, economia social e estrutura financeira eficiente resulta em um negócio de baixo risco.

Palavras-chave: Análise de investimentos; Economia circular; Empreendedorismo; Impacto socioambiental; Vestuário.

13 de outubro de 2026

Preditores de óbitos em idosos com síndrome respiratória aguda grave confirmados por Influenza A(H1N1)pdm09

A infecção pelo vírus influenza A(H1N1)pdm09 pode evoluir para Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG), com maior risco de óbitos em idosos. O objetivo foi analisar fatores preditores de óbito em casos de SRAG confirmados para influenza A(H1N1)pdm09, entre idosos com 60 anos ou mais, considerando fatores individuais e contextuais das Regiões Administrativas (RA) do Estado de São Paulo (ESP), e comparar o desempenho de modelos de regressão. Realizou-se um estudo descritivo e analítico no ESP, de 2023 a 2024, utilizando dados do SIVEP-Gripe e da Fundação SEADE. Incluíram-se 714 casos confirmados por RT-PCR de influenza A(H1N1)pdm09 em residentes do ESP com 60 anos ou mais. Analisaram-se variáveis sociodemográficas, clínicas, de internação, tratamento, vacinação e local de residência. Empregou-se regressão logística binária e hierárquica logística, com o desfecho de evolução para óbito. Dos 714 casos, 202 resultaram em óbito. O modelo final de regressão logística binária associou maior chance de óbito ao sexo masculino, idade avançada, saturação de oxigênio inferior a 95%, internação em UTI e uso de suporte ventilatório invasivo. A presença de tosse e o uso de antiviral foram associados a menor chance de óbito. O modelo hierárquico logístico apresentou desempenho semelhante, com pequena contribuição contextual residual das RA. Concluiu-se que o modelo de regressão logística binária foi suficiente e mais simples para representar os dados, sendo adotado como modelo final.

Palavras-chave: Influenza A(H1N1)pdm09; Modelagem hierárquica logística; Óbito por Influenza A(H1N1)pdm09; Regressão logística; Síndrome Respiratória Aguda Grave.

13 de outubro de 2026

Construindo a beleza desde cedo: comportamentos de consumo de maquiagem e skincare na Geração Alpha

O interesse feminino pela estética manifesta-se em diversas sociedades, sendo amplificado pelo avanço da internet e das redes sociais, que impulsionaram o surgimento de influenciadores digitais. O estudo analisou como o marketing de influência digital impacta o comportamento de consumo e a percepção estética de meninas da Geração Alpha (3 a 15 anos) no estado de São Paulo, sob a perspectiva de seus pais e/ou responsáveis, com foco no consumo precoce de maquiagem e skincare e na construção de padrões estéticos. Para isso, realizou-se uma pesquisa bibliográfica, aplicou-se um formulário quantitativo online e presencial, e conduziu-se uma entrevista com um médico dermatologista. Os resultados indicaram que o interesse pela beleza surge precocemente, com incentivo dos responsáveis. As jovens demonstraram desejo de pertencimento, e itens de maquiagem apresentaram ligeira predominância sobre os de skincare. A maioria dos participantes acreditou que o marketing de influência impacta as decisões de compra. Concluiu-se que o interesse pela beleza e o incentivo ao autocuidado são naturalizados desde cedo, e que o marketing de influência contribui para a formação de desejos de consumo, embora a amostra não probabilística limite generalizações.

Palavras-chave: Adolescentes; Crianças; Estética; Influenciadores; Redes Sociais.

13 de outubro de 2026

Uma visão geral comparativa das frotas de veículos elétricos no Brasil e na União Europeia

O transporte rodoviário contribui para aproximadamente 20% das emissões globais de CO2, impulsionando a busca por soluções de mobilidade mais limpas, como veículos elétricos. O objetivo deste estudo foi comparar os mercados de veículos elétricos no Brasil e na União Europeia, contrastando suas políticas, adoção por consumidores e desenvolvimento de infraestrutura. Empregou-se um desenho de pesquisa descritiva comparativa, analisando dados quantitativos da Associação Brasileira do Veículo Elétrico, Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores, European Alternative Fuels Observatory e European Environment Agency para o período de 2015 a 2024, complementados por análise qualitativa de documentos de política. Os resultados revelaram uma divergência estrutural fundamental: o Brasil apresentou crescimento exponencial de 80,7% ao ano (2022-2025), com híbridos compreendendo aproximadamente 66% das vendas e impulsionado por incentivos fiscais que alavancam a bioeconomia do etanol. A União Europeia, por sua vez, mostrou expansão em fase de consolidação a uma taxa anual de 8,35% (2008-2025), com veículos elétricos a bateria superando 40% dos novos registros, impulsionados por mandatos regulatórios vinculativos. A análise de densidade de infraestrutura indicou que a rede pública de carregamento da União Europeia (55,3 pontos por mil veículos de combustível alternativo) era o dobro da brasileira (27,9 pontos por mil veículos eletrificados). A quantificação ambiental confirmou que a matriz energética predominantemente renovável do Brasil (64 gCO2/kWh) resultou em emissões well-to-wheel substancialmente menores em comparação com a matriz da União Europeia (246 gCO2/kWh). Concluiu-se que o modelo brasileiro, com incentivos fiscais neutros em tecnologia e aproveitamento da infraestrutura de biocombustíveis, pode acelerar a adoção de híbridos em economias emergentes com baixo gasto público. Para mercados maduros, o modelo da União Europeia, com mandatos regulatórios, estabeleceu um mercado dominante de veículos elétricos a bateria, embora com custo fiscal mais elevado.

Palavras-chave: Energia renovável; Mercado; Qualitativo; Quantitativo.

13 de outubro de 2026

População e Imigração no Japão: Projeções com Séries Temporais e Análise Causal Demográfica até 2044

O envelhecimento populacional e a baixa taxa de fecundidade configuram desafios demográficos complexos no Japão, acompanhados pela expansão da imigração estrangeira como resposta às restrições de oferta de mão de obra. O estudo teve como objetivo analisar as tendências demográficas japonesas e projetar sua evolução até 2044, com ênfase nas relações entre declínio populacional, fecundidade e imigração. Aplicaram-se os modelos de séries temporais ARIMA e Prophet a dados históricos do Banco Mundial, do Instituto Nacional de Pesquisa Populacional e Segurança Social do Japão e da Agência de Serviços de Imigração do Japão, abrangendo o período de 2003 a 2023 para a série populacional e de 2014 a 2024 para a série imigratória. A análise incluiu estatísticas descritivas, correlação de Pearson, teste de estacionariedade de Dickey-Fuller aumentado e testes de causalidade de Granger, além da avaliação preditiva por meio das métricas MAE e MAPE. Os resultados evidenciaram a continuidade da redução populacional e o crescimento do contingente de imigrantes nas projeções até 2044. O Prophet apresentou menores valores de MAE e MAPE nos conjuntos de teste, embora a curta extensão da série imigratória limitasse a capacidade de generalização. Os testes de causalidade temporal não identificaram evidências estatisticamente significativas de precedência entre população e imigração. Concluiu-se que a imigração pode contribuir para mitigar restrições de oferta de mão de obra, mas não constitui, isoladamente, mecanismo suficiente para reverter o declínio populacional japonês.

Palavras-chave: Declínio populacional; Demografia; Fertilidade; Fluxos migratórios; Séries temporais.

13 de outubro de 2026

Marketing digital e engajamento no youTube: estratégias para canais de crimes reais no Brasil

O fenômeno dos crimes reais consolidou-se como um nicho de crescimento no YouTube brasileiro, impulsionado pela expansão das mídias digitais e pelo fascínio do público. Contudo, muitos criadores enfrentaram dificuldades para alcançar crescimento sustentável. Analisou-se como as estratégias de marketing digital influenciaram o crescimento, o engajamento e a monetização de canais brasileiros de crimes reais na plataforma YouTube. Adotou-se pesquisa de abordagem mista, qualitativa e quantitativa, de natureza exploratória e descritiva. Analisaram-se quatro canais brasileiros do nicho por meio de análise documental de conteúdos, coleta de métricas públicas via Social Blade e Noxinfluencer, e aplicação de questionários a quatro criadores e a 104 espectadores. Os resultados evidenciaram que os canais de maior desempenho adotaram estratégias distintas, como abordagem narrativa linear e contextualizada, comunicação emocional personalizada, postura técnico-informativa ou conteúdo opinativo provocativo. Verificou-se convergência entre criadores e audiência sobre a centralidade do storytelling para retenção, com a maioria dos espectadores afirmando que a forma como a história era contada determinava a continuidade da visualização. Os criadores indicaram o tempo médio de retenção como métrica mais preditiva para crescimento sustentável, embora 100% dependessem exclusivamente do AdSense para monetização, revelando vulnerabilidade financeira. Concluiu-se que o sucesso no nicho depende da integração entre marketing digital, identidade narrativa consistente e responsabilidade ética.

Palavras-chave: creator economy; engajamento digital; marketing de conteúdo; storytelling; true crime.

13 de outubro de 2026

Utilização de técnicas de Machine Learning Não Supervisionado para planejamento de trabalho de revisão de remunerações para aposentadoria

O dimensionamento de pessoal e a gestão de fluxos de aposentadoria em órgãos públicos federais configuraram desafios estratégicos complexos. O estudo teve como objetivo aplicar técnicas de Machine Learning não supervisionado, especificamente Agrupamento (K-means) e Análise de Correspondência Múltipla (ACM), para aprimorar o planejamento de revisões funcionais em uma autarquia federal brasileira. A metodologia consistiu no processamento de uma base validada de 487 servidores ativos. Inicialmente, variáveis quantitativas, como idade, tempo de contribuição e remuneração, foram submetidas ao algoritmo K-means, resultando na formação de cinco clusters, apoiada no Método do Cotovelo e Coeficiente de Silhueta. Subsequentemente, os grupos foram integrados a variáveis qualitativas via ACM, projetadas em um mapa perceptual que explicou 74,81% da inércia dos dados. Os resultados revelaram que os clusters 0 e 3 representaram os perfis de maior criticidade previdenciária, concentrando todos os beneficiários de abono de permanência e a maioria dos cargos extintos. A pesquisa gerou um Plano de Ação escalonado, priorizando os 75 servidores desses clusters que integralizaram os requisitos de aposentadoria até 2025, com diretriz similar para 2026. Em contrapartida, o cluster 2 apresentou menor risco, com inatividade prevista apenas a partir de 2031. O modelo mostrou-se amplamente favorável como ferramenta de auditoria e saneamento, embora sua plena eficácia dependa de uma governança de dados mais rigorosa no serviço público.

Palavras-chave: Agrupamento; Análise de Correspondência Múltipla (ACM); Aposentadoria; Clusterização.

13 de outubro de 2026

Gestão de vendas para o desempenho de uma empresa do setor imobiliário

A gestão de vendas desempenha um papel estratégico no desempenho organizacional, especialmente em setores de desenvolvimento imobiliário, caracterizados por complexidade comercial. Este estudo teve como objetivo analisar a contribuição das práticas de gestão de vendas para o desempenho comercial e organizacional de uma empresa do setor imobiliário, considerando seu modelo de atuação e estrutura comercial. A pesquisa caracterizou-se como exploratória, com abordagem qualitativa e quantitativa, adotando um estudo de caso único. Coletaram-se dados por meio de triangulação, utilizando pesquisa documental e questionário estruturado aplicado à equipe de vendas terceirizada. Os resultados indicaram que a empresa estruturou suas práticas de gestão comercial com metas mensais e anuais, campanhas de marketing e sistemas de incentivos. O desempenho foi acompanhado por indicadores quantitativos, como volume de vendas e percentual de atingimento de metas. No período analisado, realizaram-se 179 vendas, correspondendo a 74,6% da meta anual estabelecida. Observaram-se oportunidades de aprimoramento no alinhamento entre planejamento comercial, acompanhamento de resultados e efetividade das estratégias. A percepção dos corretores apontou limitações nos sistemas de incentivo, como a ausência de progressividade nas comissões e a duração das premiações. Concluiu-se que, embora a gestão de vendas influencie o desempenho organizacional, existem fragilidades no alinhamento entre esforço, recompensa e motivação da força de vendas. Recomendaram-se o fortalecimento do acompanhamento sistemático, a melhoria da comunicação, a definição de metas mais realistas e a implementação de incentivos progressivos para potencializar os resultados comerciais.

Palavras-chave: Estratégias de vendas; Força de vendas; Gestão comercial; Indicadores de desempenho; Setor imobiliário.

13 de outubro de 2026

Delineo: Adaptação de modelo de difusão para prototipagem de interface de usuário guiada por esboço

A evolução da inteligência artificial e das redes neurais profundas revolucionou as interações humano-máquina. Modelos generativos, embora promissores para a síntese de imagens, enfrentam desafios na prototipagem de interfaces de usuário (UI) ao falhar em respeitar a estrutura espacial. Para solucionar essa divergência, propôs-se uma abordagem de difusão latente condicionada, integrando uma arquitetura de controle a um modelo de larga escala ajustado para interfaces móveis, que suportou esboços de UI para guiar a inferência de imagens. A base de dados de treinamento foi composta por aproximadamente 12.400 imagens de UI e esboços de fontes públicas, pré-processadas e enriquecidas com dados sintéticos e instruções textuais. A abordagem utilizou um modelo Stable Diffusion 3.5 Large como base, adaptado com ControlNet canny edges e um adaptador LoRA. A viabilidade da abordagem foi validada por avaliação quantitativa, empregando uma métrica de similaridade semântica normalizada (SSN) baseada em Sentence-BERT, e por análise qualitativa com 20 especialistas da indústria. Os resultados confirmaram que o método superou as capacidades do modelo original. Contudo, a avaliação evidenciou que a eficácia na estruturação lógica da interface ainda enfrentava degradação estética e perda de elementos funcionais. Concluiu-se que, embora a tecnologia comprove sua viabilidade técnica para otimizar a transição entre requisitos e a implementação de código, a automatização de processos criativos demanda aprimoramentos arquiteturais para atingir o rigor visual exigido pela indústria de desenvolvimento de software.

Palavras-chave: Adaptação de baixo posto; Aprendizado de máquina; Difusão latente condicionada; Redes neurais profundas.

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26 de junho de 2026

IA em pré-vendas: Geração automatizada de propostas

Vitor Luis Genaro; Felipe Carvalhal Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. O mercado de consultoria em tecnologia exige das organizações uma eficiência operacional crescente, aliada à capacidade analítica e à velocidade de resposta ao cliente. Nesse cenário dinâmico, a área de pré-vendas assume […]

Mba Executivo Em Liderança E Gestão

26 de junho de 2026

PMaaS: Alavancando projetos em PMEs sem PMO

Vitor Conceição Faria; Ewerton Mauro Visotto Faria Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. O cenário empresarial contemporâneo, marcado por alta competitividade e uma transformação digital acelerada, impõe desafios complexos às empresas, especialmente às de pequeno e médio porte. Muitas dessas organizações, embora engajadas […]

Mba Executivo Em Liderança E Gestão

26 de junho de 2026

Gestão Ágil do Ciclo de Vida em Fomento Público

Vinícius Nascimento Garcia; Ana Carla Gasques Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A agência pública estadual de fomento enfrentava um cenário de desenvolvimento reativo e fragmentado de suas linhas de crédito, caracterizado pelo baixo uso de dados e pela ausência de uma governança […]

Mba Executivo Em Liderança E Gestão

26 de junho de 2026

Mentoria e Onboarding: Desenvolvendo Talentos em GC

Vinícius Andrade de Carvalho; Ewerton Mauro Visotto Faria Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A demanda por serviços de outsourcing tem experimentado um crescimento notável tanto no Brasil quanto globalmente, impulsionando empresas a expandir suas operações terceirizadas. Relatórios como o “Global Outsourcing Survey […]

Artigo

Nowcasting e Previsão de Retorno e Risco do Tesouro Direto Ipca+ por Regime de Mercado

Resumo

1. Introdução

2. Material e Métodos

3. Resultados e Discussão

4. Conclusão

Referências Bibliográficas

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