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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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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Heterogeneidade Territorial do Bolsa Família: uma Análise por Clusters e Efeitos Fixos

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Heterogeneidade Territorial do Bolsa Família: uma Análise por Clusters e Efeitos Fixos

O Programa Bolsa Família (PBF) representa uma das políticas de proteção social mais relevantes globalmente, o que justifica a investigação de seus efeitos diante das acentuadas e heterogêneas desigualdades regionais brasileiras. O estudo avaliou os reflexos socioeconômicos dos repasses do programa sobre a saúde, a educação e o mercado de trabalho nos municípios brasileiros, no período de 2004 a 2019. Para isso, aplicou-se a técnica de agrupamento K-means para segmentação territorial e estimaram-se modelos econométricos de dados em painel com efeitos fixos, tanto a nível nacional quanto segregados por clusters. Os resultados revelaram a natureza anticíclica do PBF no mercado de trabalho, com uma relação negativa entre repasses e vínculos empregatícios formais em quatro dos cinco clusters, sugerindo que os recursos foram mais intensos onde o mercado formal falhou. Na saúde, o programa associou-se à redução significante da mortalidade infantil evitável em municípios com maior equilíbrio socioeconômico, mas não apresentou efeito detectável em agrupamentos de maior precariedade estrutural, indicando que a transferência de renda é necessária, porém insuficiente sem infraestrutura de saúde funcional. Na educação, a análise por subperíodos mostrou atenuação progressiva do coeficiente nacional, refletindo a convergência das taxas de matrícula para um patamar de alta inércia temporal. Concluiu-se que o PBF cumpriu seu objetivo de proteção social de forma anticíclica e territorialmente focalizada, mas sua capacidade de transformar indicadores estruturais dependeu da sinergia com investimentos em infraestrutura pública.

Palavras-chave: Bolsa Família; Mortalidade Infantil; Municípios Brasileiros; Painel de Dados; Política Pública.

Gestão Tributária

17 de setembro de 2026

Limites Jurídicos e Práticos da Dedutibilidade Retroativa dos Juros sobre Capital Próprio

A gestão tributária adequada é crucial para a saúde financeira das empresas, especialmente no complexo sistema tributário brasileiro. Os Juros sobre Capital Próprio (JCP) constituem um mecanismo jurídico relevante para a remuneração do capital próprio, utilizado para otimizar a carga tributária. O estudo investigou a controvérsia sobre a dedutibilidade de JCP referentes a exercícios anteriores à deliberação societária que autoriza seu pagamento. Aplicou-se a metodologia de pesquisa e análise documental empírica, baseada em “Normative Systems”, para identificar cinco propriedades representativas dos argumentos jurídicos na jurisprudência administrativa e judicial. Analisaram-se acórdãos do Conselho Administrativo de Recursos Fiscais (CARF), revelando padrões decisórios predominantes, divergências interpretativas, incoerências argumentativas e significativa insegurança jurídica. Os resultados indicaram forte tendência de invalidação dos planejamentos envolvendo JCP extemporâneos na esfera administrativa. Contudo, o julgamento do Tema 1319 pelo Superior Tribunal de Justiça (STJ) seguiu direção oposta, consagrando tese favorável à dedutibilidade e estabelecendo um precedente paradigmático que pode influenciar a jurisprudência administrativa e redefinir os critérios decisórios.

Palavras-chave: CARF; gestão tributária; limitação temporal; lucro real; planejamento tributário.

17 de setembro de 2026

Símbolos da Moda Esportiva: Consumo, Identidade e Status entre Consumidores Brasileiros

A moda esportiva consolidou-se como linguagem simbólica de distinção social nas últimas décadas, impulsionada pela expansão do mercado de wellness e pela reconfiguração dos padrões de prestígio nas sociedades de consumo contemporâneas. O estudo objetivou compreender como os símbolos da moda esportiva influenciaram a construção de identidade e pertencimento e sua associação ao prestígio social entre consumidores brasileiros que adquiriram produtos do setor nos últimos 12 meses. Desenvolveu-se a pesquisa por meio de levantamento bibliográfico e pesquisa descritiva, com levantamento do tipo survey aplicado a uma amostra não probabilística por conveniência de 445 consumidores brasileiros de moda esportiva. Os principais resultados indicaram que a maioria dos respondentes associou marcas esportivas a percepções de status social; mais da metade reconheceu o wellness como novo símbolo de prestígio; e parcela expressiva percebeu o sportstyle como mais aceito em ambientes formais de trabalho. Em contrapartida, formas ostensivas de sinalização, como preferência por logotipos visíveis, influência de redes sociais e disposição a pagar sobrepreço, foram amplamente rejeitadas, revelando uma dissociação entre a atribuição simbólica de status e o comportamento de sinalização ostensiva. O consumidor brasileiro de moda esportiva com elevado capital cultural operou por meio de sinais simbólicos sutis e não ostensivos, compatíveis com o fenômeno do consumo inconspícuo, no qual a distinção social se manifestou de forma internalizada.

Palavras-chave: Consumo inconspícuo; Distinção; Prestígio social; Sportstyle; Wellness.

17 de setembro de 2026

Modelo Validado de Formação de Competência Técnica e Habilidades Não Técnicas em Indústrias Químicas Complexas

Analisou-se a implementação de um processo sistemático para o desenvolvimento e a atualização de competências técnicas e habilidades não técnicas em Operações Industriais e Segurança de Processo em uma indústria química de alta complexidade, pertencente a uma multinacional localizada no Polo Petroquímico de Camaçari, Bahia. O estudo objetivou implementar um processo mensurável e sustentável que assegurou a competência técnica e não técnica de 100% dos operadores, em conformidade com a legislação estadual da Bahia, diretrizes de institutos internacionais e políticas corporativas. A pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso de abordagem mista, que envolveu diagnóstico documental, entrevistas semiestruturadas com 85 operadores experientes, análise de tarefas críticas e o desenvolvimento e aplicação piloto de um programa modular de treinamento. Este processo evidenciou a necessidade de alinhamento e atualização sistemática das competências requeridas. Os resultados obtidos indicaram a eficácia do modelo proposto, com 100% dos operadores concluindo os módulos teóricos e práticos e alcançando uma taxa de aprovação superior a 80%, além de conformidade operacional em campo. O trabalho contribuiu com um modelo estruturado de formação, incluindo matriz de competências, programas modulares de treinamento e diretrizes para certificação e recertificação, demonstrando potencial de replicação em outras unidades industriais de elevada complexidade e risco, e fortalecendo a segurança de processo e a sustentabilidade operacional.

Palavras-chave: Capacitação; Competência; Habilidades não técnicas; Segurança de processo; Treinamento.

17 de setembro de 2026

Planejamento de Cronograma para Definição de Válvulas em Projetos Industriais com o MS Project

A indústria química brasileira é um setor de grande impacto nacional, representando 11% do PIB em 2025 e passando constantemente por mudanças e inovações de processo e de gestão. No âmbito de projetos, o setor da indústria requer cada vez mais processos dinâmicos e eficientes, dentre os quais a gestão de cronograma. Diante desse panorama, o estudo objetivou o planejamento de cronograma para a definição de válvulas em projetos, através da ferramenta MS Project. A pesquisa realizou-se por meio de um estudo de caso, cujo escopo foi a definição das válvulas para um tanque de armazenamento na indústria química. Desenvolveu-se a Estrutura Analítica do Projeto (EAP), as atividades do cronograma e suas relações de precedência e sucessão. Consideraram-se as durações das atividades e realizou-se a alocação e análise de recursos, obtendo-se o cronograma. A partir dele, construíram-se o gráfico de Gantt, o diagrama “Activity-On-Node” e o diagrama de caminho crítico. Os resultados obtidos revelaram que o cronograma desenvolvido constituiu uma aplicação efetiva na gestão das atividades, mostrando-se uma ferramenta adequada para a estruturação e organização do escopo, dos recursos e do caminho crítico.

Palavras-chave: Análise de caminho crítico; ferramentas de gestão; projetos industriais.

Compliance E Esg

17 de setembro de 2026

Governança Pública Climática e Enchentes de 2024 no Rio Grande do Sul

As enchentes de 2024 no Rio Grande do Sul evidenciaram fragilidades estruturais na governança pública em um contexto federativo submetido a risco climático extremo. Este trabalho analisou, no recorte temporal de maio de 2024 a maio de 2025, como a atuação federal, estadual e municipal se estruturou diante da crise e em que medida a comparação com os Países Baixos ofereceu parâmetros úteis para o fortalecimento da resiliência institucional. A pesquisa adotou abordagem qualitativa, aplicada, exploratória e comparativa, com análise documental e análise de conteúdo de fontes oficiais, relatórios técnicos internacionais, atos normativos e pronunciamentos institucionais, organizados por categorias temáticas e interpretados com apoio do Modelo das Três Linhas do IIA. Os resultados mostraram que, embora os três níveis de governo tenham criado ou reestruturado instrumentos relevantes de coordenação e reconstrução após o desastre, prevaleceu uma institucionalidade reativa, posterior ao evento, com lacunas de continuidade administrativa, integração preventiva, monitoramento e accountability. Na comparação internacional, o modelo neerlandês destacou-se por combinar autoridade operacional permanente, base territorial clara, financiamento próprio e mecanismos mais robustos de monitoramento e responsabilização. Concluiu-se que os impactos das enchentes foram agravados menos pela ausência formal de normas e mais pela insuficiente articulação entre operação, gestão de riscos e controle. O fortalecimento da governança climática, no caso gaúcho, depende de institucionalizar coordenação, dados, financiamento e accountability em bases permanentes.

Palavras-chave: accountability; adaptação climática; gestão de riscos; governança multinível.

Digital Business

17 de setembro de 2026

Dados e Automação Utilizados em uma Campanha de Marketing na Engenharia Civil

A crescente utilização de dados no marketing digital impulsionou a adoção de estratégias mais orientadas por métricas e desempenho, com o Inbound Marketing em destaque. O uso de ferramentas de Business Intelligence (BI) mostrou-se fundamental para transformar dados em informações estratégicas, apoiando a tomada de decisão e a construção de bases de contatos qualificadas. Analisou-se como a ausência de integração entre sistemas de BI e plataformas de automação de marketing impactou a eficiência operacional e a efetividade das estratégias de Inbound Marketing em uma empresa de engenharia. Para isso, adotou-se uma abordagem descritiva de natureza qualitativa, baseada na análise dos processos operacionais envolvidos, desde a leitura de relatórios extraídos do BI e sua posterior transformação em mailings, até a preparação para importação no RD Station. Os resultados indicaram que o processo atual dependia de etapas manuais e empíricas, demandando tempo significativo. Identificaram-se limitações relacionadas à ausência de integração entre os sistemas, o que impactou diretamente a eficiência operacional e aumentou a dependência de atividades repetitivas. Concluiu-se que a estruturação adequada do processo de gestão de mailings e a integração entre BI e ferramentas de automação de marketing representam uma oportunidade para otimizar fluxos, melhorar a qualidade dos dados e fortalecer as estratégias de Inbound Marketing.

Palavras-chave: Automação de Marketing; Business Intelligence; Inbound Marketing; Integração de Sistemas; RD Station.

17 de setembro de 2026

Detecção de Anomalias no Monitoramento de Saúde de Pontes Usando Redes Neurais

O monitoramento da saúde estrutural de pontes tornou-se cada vez mais relevante diante do envelhecimento das infraestruturas e da intensificação de eventos extremos associados às mudanças climáticas. Nesse contexto, abordagens baseadas em dados destacaram-se como alternativas promissoras para o reconhecimento de anomalias. O estudo objetivou desenvolver e avaliar uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para o reconhecimento de anomalias em séries temporais de aceleração estrutural. A metodologia adotada consistiu no uso de autoencoders treinados exclusivamente com dados representativos da condição íntegra, permitindo ao modelo aprender padrões associados ao estado saudável da estrutura; em seguida, o erro de reconstrução, quantificado por meio do erro quadrático médio (MSE), foi utilizado como critério para identificação de desvios em relação a essa condição. O conjunto de dados analisado foi composto por 1767 séries temporais de 1000 pontos cada, pertencentes a duas classes: íntegra (normal) e anômala (danificada). Os resultados obtidos demonstraram que o modelo proposto apresentou elevada capacidade de reconhecimento da classe anômala, com taxa de detecção superior a 90%, e desempenho global satisfatório, com área sob a curva ROC (AUC) próxima de 0,78, indicando boa capacidade discriminativa e reforçando o potencial da abordagem para aplicações em monitoramento estrutural.

Palavras-chave: Autoencoders; Detecção de Anomalias; Monitoramento de Pontes; Redes Neurais.

17 de setembro de 2026

Gestão Escolar Integrada: o Papel da Direção Administrativa na Capacitação da Equipe de Gestão Pedagógica para a Compreensão do Orçamento Escolar

A administração escolar foi abordada sob a perspectiva da integração entre gestores administrativos e pedagógicos, com foco na participação democrática, capacitação e qualificação dos atores. O objetivo geral consistiu na elaboração de um Guia de Orientações para Orçamento, direcionado à equipe de gestão pedagógica e mediado pela direção administrativa, visando instrumentalizar esses profissionais para a compreensão e participação nos processos financeiros e decisórios da instituição. Para tanto, o estudo desenvolveu-se em uma instituição particular privada, adotando uma abordagem qualitativa, descritiva e aplicada, com procedimento metodológico de estudo de caso. A pesquisa mapeou desafios práticos e dificuldades de comunicação entre os setores, analisou referenciais teóricos da gestão escolar e estruturou o instrumento formativo proposto. Os resultados demonstraram que a ausência de integração entre as áreas administrativa e pedagógica pode comprometer a efetividade da gestão escolar, evidenciando a necessidade de processos formativos contínuos que promovam entendimento mútuo, cooperação e construção coletiva de soluções. O Guia proposto fortaleceu a gestão democrática, elevou a qualificação da equipe pedagógica e melhorou os processos decisórios institucionais, destacando o papel formativo e estratégico do diretor administrativo.

Palavras-chave: Comunicação escolar; Gestão escolar participativa; Orçamento escolar.

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14 de setembro de 2026

Não lemos apenas palavras

Como novos códigos, tecnologias e formas de comunicação ampliam aquilo que precisamos aprender a interpretar Ser alfabetizado costuma ser entendido inicialmente como: reconhecer letras, formar palavras, compreender frases e produzir textos. Durante muito tempo, foi principalmente a partir desse domínio que definimos o que significava saber ler e, consequentemente, participar de diferentes espaços da sociedade. […]

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11 de setembro de 2026

Chamada de artigos – Edição Temática Gestão de Pessoas

Submissões abertas de 11/09/2026 a 30/09/2026 Estão abertas as submissões para a Chamada Temática Gestão de Pessoas 2026, da Revista Estratégias & Soluções (E&S). A chamada será organizada em dois fluxos editoriais: Fluxo 1 – Trabalhos finais de destaque do MBA USP/EsalqDestinado aos TCCs do curso de Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq que obtiveram […]

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Entre Sísifo e o tonel das Danaides

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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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