O objetivo deste estudo é estimar o viés de substituição de produtos no cálculo da inflação ao consumidor, ou seja, estimar a inflação levando em conta a possibilidade da troca de bens dentro de uma cesta de produtos em resposta à mudança de preços relativos. Isso ocorre porque a fórmula utilizada atualmente pelo IBGE, tanto para o INPC quanto para o IPCA, para medir a inflação ao consumidor é a de Laspeyres modificado base móvel (índice do Bureau), que considera a mesma cesta de bens e serviços ao longo do tempo. Este índice tende a superestimar o aumento do custo de vida justamente por não considerar as trocas. Seguindo trabalhos anteriores, a estimação do viés se deu comparando um índice Laspeyres para um subconjunto do IPCA com a inflação mensurada pelo índice de Theil-Tornqvist para o mesmo subconjunto de produtos. Este índice se aproxima de um índice de custo de vida, logo, que considera a substituição de bens. No entanto, ele necessita atualizações freqüentes das cestas de bens e serviços ou das estruturas de ponderação. Como não existem no Brasil pesquisas de consumo das famílias que forneça estruturas de ponderações periódicas, estas tiveram que ser estimadas. Para tanto, foram utilizadas previsões de um modelo de sistema de demanda AIDS baseado nos microdados da POF 95-96. O viés de substituição estimado foi de 3,33 p.p. de agosto de 1999 a junho de 2006, o que equivale a dizer que a inflação ao consumidor foi superestimada em 0,31 p.p. ao ano. Pela impossibilidade de trabalhar com o nível mais desagregado do IPCA (o subitem), certamente, o viés calculado é subestimado. Caso o viés estimado fosse descontado dos reajustes dados às aposentadorias, pensões e demais auxílios concedidos pelo Ministério da Previdência e Assistência Social, o governo poderia ter poupado de 2000 a junho de 2006, aproximadamente, R$ 8 bilhões. / The objective of this study is to estimate the substitution of products bias in the calculation of consumer inflation, therefore, estimate the inflation taking into account the possibility of switching goods in a basket of products, in response to a change in relative prices. This happens because the estimation formula used by IBGE, both with INPC an IPCA, to measure consumer inflation is Laspeyres (Bureau\'s index), witch considers the same basket of goods over time. This index tends to overestimate the increase in the living cost, by not taking into account the substitution of products. Following previous works, the estimation of the bias was made comparing a Lapeyres index for a subgroups of IPCA with the inflation measure by the Theil-Tornqvist index for the same subgroups. This gets closer to an index of cost of living, which considers the substitution of goods. However, it needs frequent updates of the baskets of goods and services or of the weighted structures. As there are no surveys of family consumption in Brazil that provide periodic weighted structures, these had to be estimated. To do it, were used micro data of POF 95-96. The substitution bias estimated was 3,33 p.p of August 1999 to June 2006, which is equivalent of saying that the consumer inflation was overestimated in 0,31 p.p per year. With the impossibility of working with a more highly disaggregated level of IPCA (the sub items), certainly the calculated bias was underestimated. If the bias estimated was discounted from adjustment given to retirement, pensions and other benefits granted by the Ministry of Welfare and Social Assistance, the government could have saved, from 2000 to June 2006, approximately R$ 8 billions.

O objetivo deste estudo é estimar o viés de substituição de produtos no cálculo da inflação ao consumidor, ou seja, estimar a inflação levando em conta a possibilidade da troca de bens dentro de uma cesta de produtos em resposta à mudança de preços relativos. Isso ocorre porque a fórmula utilizada atualmente pelo IBGE, tanto para o INPC quanto para o IPCA, para medir a inflação ao consumidor é a de Laspeyres modificado base móvel (índice do Bureau), que considera a mesma cesta de bens e serviços ao longo do tempo. Este índice tende a superestimar o aumento do custo de vida justamente por não considerar as trocas. Seguindo trabalhos anteriores, a estimação do viés se deu comparando um índice Laspeyres para um subconjunto do IPCA com a inflação mensurada pelo índice de Theil-Tornqvist para o mesmo subconjunto de produtos. Este índice se aproxima de um índice de custo de vida, logo, que considera a substituição de bens. No entanto, ele necessita atualizações freqüentes das cestas de bens e serviços ou das estruturas de ponderação. Como não existem no Brasil pesquisas de consumo das famílias que forneça estruturas de ponderações periódicas, estas tiveram que ser estimadas. Para tanto, foram utilizadas previsões de um modelo de sistema de demanda AIDS baseado nos microdados da POF 95-96. O viés de substituição estimado foi de 3,33 p.p. de agosto de 1999 a junho de 2006, o que equivale a dizer que a inflação ao consumidor foi superestimada em 0,31 p.p. ao ano. Pela impossibilidade de trabalhar com o nível mais desagregado do IPCA (o subitem), certamente, o viés calculado é subestimado. Caso o viés estimado fosse descontado dos reajustes dados às aposentadorias, pensões e demais auxílios concedidos pelo Ministério da Previdência e Assistência Social, o governo poderia ter poupado de 2000 a junho de 2006, aproximadamente, R$ 8 bilhões. / The objective of this study is to estimate the substitution of products bias in the calculation of consumer inflation, therefore, estimate the inflation taking into account the possibility of switching goods in a basket of products, in response to a change in relative prices. This happens because the estimation formula used by IBGE, both with INPC an IPCA, to measure consumer inflation is Laspeyres (Bureau\'s index), witch considers the same basket of goods over time. This index tends to overestimate the increase in the living cost, by not taking into account the substitution of products. Following previous works, the estimation of the bias was made comparing a Lapeyres index for a subgroups of IPCA with the inflation measure by the Theil-Tornqvist index for the same subgroups. This gets closer to an index of cost of living, which considers the substitution of goods. However, it needs frequent updates of the baskets of goods and services or of the weighted structures. As there are no surveys of family consumption in Brazil that provide periodic weighted structures, these had to be estimated. To do it, were used micro data of POF 95-96. The substitution bias estimated was 3,33 p.p of August 1999 to June 2006, which is equivalent of saying that the consumer inflation was overestimated in 0,31 p.p per year. With the impossibility of working with a more highly disaggregated level of IPCA (the sub items), certainly the calculated bias was underestimated. If the bias estimated was discounted from adjustment given to retirement, pensions and other benefits granted by the Ministry of Welfare and Social Assistance, the government could have saved, from 2000 to June 2006, approximately R$ 8 billions.

Submitted by André Furtado Braz (andre.braz@fgv.br) on 2012-05-11T18:14:39Z No. of bitstreams: 1 Versão Final_André Braz.pdf: 728822 bytes, checksum: eb3a9ee3323bce96ed76b7dbb7ed3a48 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2012-05-11T18:15:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Versão Final_André Braz.pdf: 728822 bytes, checksum: eb3a9ee3323bce96ed76b7dbb7ed3a48 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-17T20:16:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Versão Final_André Braz.pdf: 728822 bytes, checksum: eb3a9ee3323bce96ed76b7dbb7ed3a48 (MD5) Previous issue date: 2011-12-16 / Desde a implantação do sistema de metas de inflação em julho de 1999, o Banco Central (BC) tem utilizado para monitorar a política monetária um número crescente de indicadores, dentre os quais, incluem-se as medidas de núcleo de inflação. O objetivo é obter uma informação mais precisa sobre o curso da inflação no país e, consequentemente, sobre o futuro da política monetária. Além do Banco Central, muitas instituições financeiras utilizam medidas de núcleo para orientar suas estimativas em relação ao comportamento da inflação no país. Deste modo, esta dissertação faz uma avaliação dos núcleos de inflação utilizando os principais testes estatísticos e econométricos sugeridos pela literatura econômica e propõe ainda novos indicadores para o Brasil. / Since the implementation of inflation targeting system in July 1999, the Central Bank (BC) is used to monitor the monetary policy of a growing number of indicators, among which include measures of core inflation. The goal is to obtain more precise information about the course of inflation in the country and hence on the future of monetary policy. In addition to the Central Bank, many financial institutions use core measures to guide their expectations regarding the behavior of inflation in the country. Thus, this paper makes an assessment of core inflation using the main statistical and econometric tests suggested in the literature and proposes new economic indicators for Brazil.

Esta pesquisa investiga o comportamento de determinação de preços na cidade de São Paulo. São analisadas mais de seis milhões de cotações do índice de preços ao consumidor da FIPE. Os principais resultados são: (i) a freqüência média de mudança dos preços é de 32,35% ao mês; (ii) os preços duram em média 2,56 meses; (iii) há grande heterogeneidade entre produtos quanto ao comportamento de mudança dos preços; (iv) 40% das mudanças de preço são para baixo; (v) as mudanças de preço possuem magnitude considerável; (vi) a freqüência de mudança dos preços exibe padrões sazonais em alguns grupos; (vii) a freqüência de mudança dos preços respondeu às incertezas eleitorais de 2002 em alguns grupos; (viii) as funções de risco comum são decrescentes e apresentam picos na duração correspondente a doze meses para alguns subgrupos, e (ix) o risco de mudança dos preços responde ao índice inflacionário para aproximadamente 70% dos subgrupos. / This research investigates the price-setting behavior in São Paulo city. We analyze more than six millions of consumer price index quotes produced by FIPE. The main results are: (i) the average frequency of price change is 32,35% per month; (ii) the prices remain unchanged on average for 2,56 months; (iii) there is a large degree of product heterogeneity related to the behavior of price change; (iv) 40% of price changes are price decreases; (v) the magnitude of price changes is large; (vi) the frequency of price change exhibits seasonal patterns for some groups; (vii) for some groups the frequency of price change was affected by 2002 elections; (viii) the baseline hazard functions are downward-sloping with 12 month spikes for some subgroups, and (ix) the hazard of price change responds to inflation for almost 70% of the subgroups.

Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@fgv.br) on 2009-10-19T12:18:21Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Joao_Luiz_Ayres.pdf: 463363 bytes, checksum: 3d72501f2cf6e2f0d459c3e04d7a6cfc (MD5) / Approved for entry into archive by Antoanne Pontes(antoanne.pontes@fgv.br) on 2009-10-21T11:32:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Joao_Luiz_Ayres.pdf: 463363 bytes, checksum: 3d72501f2cf6e2f0d459c3e04d7a6cfc (MD5) / Made available in DSpace on 2009-10-21T11:32:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Joao_Luiz_Ayres.pdf: 463363 bytes, checksum: 3d72501f2cf6e2f0d459c3e04d7a6cfc (MD5) / We investigate temporary sales using a very detailed data set for 13 years of retail prices in the Brazilian economy, with price quotes collected every 10-days. We find strong evidence of co-movement between frequency and size of sales and the macroeconomic varibles. The common belief in the literature that sales do not react to changes in macroeconomic variables may be due to little macro volatility in the analysed countries so far. / Nós investigamos promoções temporárias usando uma base de dados detalhada de 13 anos sobre preços ao consumidor no Brasil, com cotações de preços coletadas decendialmente. Nós encontramos forte evidências da existência de relação entre a frequência e tamanho de promoções e as variáveis macroeconômicas. A crença comum na literatura de que promoções não reagem a mudanças nas variáveis macroeconômicas pode ser devido a baixa volatilidade do cenário macro- econômico nos países analisados até o presente momento.

Submitted by MARCOS VINICIUS ARAUJO RECHTMAN (mvrechtman@gmail.com) on 2016-10-18T21:34:07Z No. of bitstreams: 1 Marcos Vinicius Rechtman.pdf: 3277755 bytes, checksum: 5a20cffed5baa0e415a33214fbd178ff (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2016-11-01T15:22:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Marcos Vinicius Rechtman.pdf: 3277755 bytes, checksum: 5a20cffed5baa0e415a33214fbd178ff (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-11-08T12:44:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Marcos Vinicius Rechtman.pdf: 3277755 bytes, checksum: 5a20cffed5baa0e415a33214fbd178ff (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-08T12:44:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Vinicius Rechtman.pdf: 3277755 bytes, checksum: 5a20cffed5baa0e415a33214fbd178ff (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / Este trabalho investigou as emissões primárias de debêntures atreladas ao IPCA no Brasil, buscando entender quais são os fatores macro e microeconômicos que influenciam o investidor na decisão de comprar/apreçar esse título privado. Em outras palavras, quais são as variáveis que afetam o spread de crédito da debênture sobre as NTN-Bs, títulos públicos brasileiros atrelados ao IPCA e considerados 'livres de risco', na emissão primária. Com esse propósito, o estudo utilizou regressões multifatoriais, com os resultados indicando que o Rating da companhia é o fator que se mostrou mais significante; outros fatores como setor, duration e tamanho da companhia não se mostraram significativos e, por fim, algumas variáveis apresentaram sinais opostos ao esperado pela teoria econômica – nestes casos buscou-se uma interpretação com base nas características do mercado financeiro brasileiro.

Esta pesquisa investiga o comportamento de determinação de preços na cidade de São Paulo. São analisadas mais de seis milhões de cotações do índice de preços ao consumidor da FIPE. Os principais resultados são: (i) a freqüência média de mudança dos preços é de 32,35% ao mês; (ii) os preços duram em média 2,56 meses; (iii) há grande heterogeneidade entre produtos quanto ao comportamento de mudança dos preços; (iv) 40% das mudanças de preço são para baixo; (v) as mudanças de preço possuem magnitude considerável; (vi) a freqüência de mudança dos preços exibe padrões sazonais em alguns grupos; (vii) a freqüência de mudança dos preços respondeu às incertezas eleitorais de 2002 em alguns grupos; (viii) as funções de risco comum são decrescentes e apresentam picos na duração correspondente a doze meses para alguns subgrupos, e (ix) o risco de mudança dos preços responde ao índice inflacionário para aproximadamente 70% dos subgrupos. / This research investigates the price-setting behavior in São Paulo city. We analyze more than six millions of consumer price index quotes produced by FIPE. The main results are: (i) the average frequency of price change is 32,35% per month; (ii) the prices remain unchanged on average for 2,56 months; (iii) there is a large degree of product heterogeneity related to the behavior of price change; (iv) 40% of price changes are price decreases; (v) the magnitude of price changes is large; (vi) the frequency of price change exhibits seasonal patterns for some groups; (vii) for some groups the frequency of price change was affected by 2002 elections; (viii) the baseline hazard functions are downward-sloping with 12 month spikes for some subgroups, and (ix) the hazard of price change responds to inflation for almost 70% of the subgroups.

O Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) é o índice utilizado pelo Banco Central do Brasil ao estabelecer suas metas inflacionárias. Por servir como uma referência de inflação, o IPCA é atentamente monitorado, tanto por investidores estrangeiros e brasileiros, quanto por gestores públicos. Sabe-se que uma inflação alta e descontrolada causa distorções e perdas econômicas no país, assim há um interesse por parte de administradores e gestores financeiros em prever a inflação máxima para um determinado período de tempo. Dessa forma, o objetivo do trabalho foi modelar os níveis máximos de IPCA, que podem ocorrer em um quadrimestre. A escolha de quadrimestres visa equiparar a análise com os intervalos entre as apresentações dos demonstrativos de cumprimento das metas fiscais por parte do Poder Executivo. Foi utilizada a distribuição Generalizada de Valores Extremos (do inglês Generalized Extreme Values - GEV) para modelagem. Para a estimação dos parâmetros da distribuição GEV utilizou-se o método da Máxima Verossimilhança e a Inferência Bayesiana. Na elicitação de informação para construção das distribuições a priori, foram utilizados dados de países economicamente semelhantes ao Brasil, a Rússia, China e Índia, os quais pertencem ao BRICS. Além disso, foram criadas diferentes combinações de distribuição a priori, usando informações desses países com diferentes estruturas de variância. Para avaliar qual melhor metodologia de estimação foram analisadas a acurácia e precisão das estimativas dos níveis máximos de inflação para determinados tempos de retorno. Os resultados permitiram observar que a abordagem Bayesiana, que utilizou como informação a média de dados dos países do BRICS para construção da distribuição a priori Normal Trivariada, levou a predições mais precisas e acuradas. / The Brazilian Consumer Price Index (CPI) is the index used by the Central Bank of Brazil in establishing its inflation targets. By serving as an inflation reference, the Brazilian CPI is closely monitored by foreign and Brazilian investors as well as by public managers. It is known that high and uncontrolled inflation causes distortions and economic losses in the country, so there is an interest on the part of managers and financial managers to predict maximum inflation for a certain period of time. Thus, the objective of the work was to model the maximum Brazilian CPI levels, which can occur in a four-month period. The choice of four-month periods aims to equate the analysis with the intervals between the presentations of the statements of compliance with the fiscal targets by the government. The Generalized Extreme Values (GEV) distribution was used for modeling. For the estimation of the parameters of the GEV distribution the maximum likelihood method and the Bayesian Inference were used. In the elicitation of information for the construction of the prior distributions, we used data from countries economically similar to Brazil: Russia, China and India, which belong to BRICS. In addition, different combinations of prior distribution were created, using information from these countries with different variance structures. In order to evaluate the best estimation methodology, the accuracy and precision of the estimates of the maximum inflation levels for certain return times were analyzed. The results showed that the Bayesian approach, which used as information the mean data of the BRICS countries for construction of the Normal Trivariate prior distribution, led to more accurate and accurate predictions. / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - FAPEMIG

Submitted by Leonardo Siqueira Vasconcelos (leonardosiq@gmail.com) on 2017-06-29T19:00:55Z No. of bitstreams: 1 LeonardoSV_MFEE(29062017).pdf: 995295 bytes, checksum: ac8da096bc5c475ee94c4f80d2256774 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2017-07-05T19:06:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LeonardoSV_MFEE(29062017).pdf: 995295 bytes, checksum: ac8da096bc5c475ee94c4f80d2256774 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-05T19:07:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LeonardoSV_MFEE(29062017).pdf: 995295 bytes, checksum: ac8da096bc5c475ee94c4f80d2256774 (MD5) Previous issue date: 2017-05-31 / The availability of online prices represents a unique opportunity for the construction of price indexes and the measurement of inflation. This type of data can be collected remotely, at much higher frequencies, and a tiny fraction of the cost of traditional price- collection methods. The Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), through the Broad National Consumer Price Index (IPCA), already collects data online for the subitem airfare. The paper seeks to show evidence that simple collection on company websites is not always the best way to obtain price variations due to automatic price swings. Additionally, a review of the theoretical and empirical literature highlighting the national and international collection method is presented. In order to reach the proposed objective, we used the time-series econometric procedure using the Vector Autoregressive Model related to the National Civil Aviation Agency (ANAC) price changes. / A disponibilidade de preços online representa uma oportunidade única para a construção de índices de preços e mensuração da inflação. Esse tipo de dado pode ser coletado remotamente, com grande frequência e um custo reduzido em relação ao método tradicional de coleta de preços. O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), através do Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), já realiza a coleta de dados online referente ao subitem passagem aérea. O trabalho procura mostrar evidências de que a simples coleta nos sites das empresas nem sempre é a melhor forma de se obter as variações de preço, em virtude das oscilações automáticas de preços. Adicionalmente apresenta-se uma revisão da literatura teórica e empírica destacando o método de coleta nacional e internacional. Para alcançar o objetivo proposto, utilizou-se o procedimento econométrico de séries temporais através do Modelo de Vetor Autoregressivo relacionado as variações de preços da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC).

Submitted by Taíse Ferraz Lyra (taise.lyra@fgv.br) on 2014-05-14T15:24:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Taíse Ferraz Lyra (Versão Final).pdf: 1069993 bytes, checksum: 3407689a27bfac06aff01d4fda05f6f2 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2014-05-19T16:45:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Taíse Ferraz Lyra (Versão Final).pdf: 1069993 bytes, checksum: 3407689a27bfac06aff01d4fda05f6f2 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2014-05-26T19:26:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Taíse Ferraz Lyra (Versão Final).pdf: 1069993 bytes, checksum: 3407689a27bfac06aff01d4fda05f6f2 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-05-26T19:28:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Taíse Ferraz Lyra (Versão Final).pdf: 1069993 bytes, checksum: 3407689a27bfac06aff01d4fda05f6f2 (MD5) Previous issue date: 2014-02-24 / Outliers are observations that appear to be inconsistent with the others. Also called atypical, extreme or aberrant values, these inconsistencies can be caused, for instance, by political changes or economic crises, unexpected cold or heat waves, and measurement or typing errors. Although outliers are not necessarily incorrect values, they can distort the results of an analysis and lead researchers to erroneous conclusions if they are related to measurement or typing errors. The objective of this research is to study and compare different methods for detecting abnormalities in the price series from the Consumer Price Index (Índice de Preços ao Consumidor - IPC), calculated by the Brazilian Institute of Economy (Instituto Brasileiro de Economia - IBRE) from Getulio Vargas Foundation (Fundação Getulio Vargas - FGV). The IPC measures the price variation of a fixed set of goods and services, which are part of customary expenses for families with income levels between 1 and 33 monthly minimum wages and is mainly used as an indice of reference to evaluate the purchasing power of consumer. In addition to the method currently used by price analysts in IBRE, the study also considered variations of the IBRE Method, the Boxplot Method, the SIQR Boxplot Method, the Adjusted Boxplot Method, the Resistant Fences Method, the Quartile Method, the Modified Quartile Method, the Median Absolute Deviation Method and the Tukey Algorithm. These methods wre applied to data of the munucipalities Rio de Janeiro and São Paulo. In order to analyze the performance of each method, it is necessary to know the real extreme values in advance. Therefore, in this study, it was assumed that prices which were discarded or changed by analysts in the critical process were the real outliers. The method from IBRE is correlated with altered or discarded prices by analysts. Thus, the assumption that the changed or discarded prices by the analysts are the real outliers can influence the results, causing the method from IBRE be favored compared to other methods. However, thus, it is possible to compute two measurements by which the methods are evaluated. The first is the method’s accuracy score, which displays the proportion of detected real outliers. The second is the number of false-positive produced by the method, that tells how many values needed to be flagged to detect a real outlier. As higher the hit rate generated by the method and as the lower the amount of false positives produced therefrom, the better the performance of the method. Therefore, it was possible to construct a ranking relative to the performance of the methods, identifying the best among those analyzed. In the municipality of Rio de Janeiro, some of the variations of the method from IBRE showed equal or superior to the original method performances. As for the city of São Paulo, the method from IBRE showed the best performance. It is argued that a method correctly detects an outlier when it signals a real outlier as an extreme value. The method with the highest accuracy score and with smaller number of false-positive was from IBRE. For future investigations, we hope to test the methods in data obtained from simulation and from widely used data bases, so that the assumption related to the discarded or changed prices, during the critical process, does not alter the results. / Outliers são observações que parecem ser inconsistentes com as demais. Também chamadas de valores atípicos, extremos ou aberrantes, estas inconsistências podem ser causadas por mudanças de política ou crises econômicas, ondas inesperadas de frio ou calor, erros de medida ou digitação, entre outras. Outliers não são necessariamente valores incorretos, mas, quando provenientes de erros de medida ou digitação, podem distorcer os resultados de uma análise e levar o pesquisador à conclusões equivocadas. O objetivo deste trabalho é estudar e comparar diferentes métodos para detecção de anormalidades em séries de preços do Índice de Preços ao Consumidor (IPC), calculado pelo Instituto Brasileiro de Economia (IBRE) da Fundação Getulio Vargas (FGV). O IPC mede a variação dos preços de um conjunto fixo de bens e serviços componentes de despesas habituais das famílias com nível de renda situado entre 1 e 33 salários mínimos mensais e é usado principalmente como um índice de referência para avaliação do poder de compra do consumidor. Além do método utilizado atualmente no IBRE pelos analistas de preços, os métodos considerados neste estudo são: variações do Método do IBRE, Método do Boxplot, Método do Boxplot SIQR, Método do Boxplot Ajustado, Método de Cercas Resistentes, Método do Quartil, do Quartil Modificado, Método do Desvio Mediano Absoluto e Algoritmo de Tukey. Tais métodos foram aplicados em dados pertencentes aos municípios Rio de Janeiro e São Paulo. Para que se possa analisar o desempenho de cada método, é necessário conhecer os verdadeiros valores extremos antecipadamente. Portanto, neste trabalho, tal análise foi feita assumindo que os preços descartados ou alterados pelos analistas no processo de crítica são os verdadeiros outliers. O Método do IBRE é bastante correlacionado com os preços alterados ou descartados pelos analistas. Sendo assim, a suposição de que os preços alterados ou descartados pelos analistas são os verdadeiros valores extremos pode influenciar os resultados, fazendo com que o mesmo seja favorecido em comparação com os demais métodos. No entanto, desta forma, é possível computar duas medidas através das quais os métodos são avaliados. A primeira é a porcentagem de acerto do método, que informa a proporção de verdadeiros outliers detectados. A segunda é o número de falsos positivos produzidos pelo método, que informa quantos valores precisaram ser sinalizados para um verdadeiro outlier ser detectado. Quanto maior for a proporção de acerto gerada pelo método e menor for a quantidade de falsos positivos produzidos pelo mesmo, melhor é o desempenho do método. Sendo assim, foi possível construir um ranking referente ao desempenho dos métodos, identificando o melhor dentre os analisados. Para o município do Rio de Janeiro, algumas das variações do Método do IBRE apresentaram desempenhos iguais ou superiores ao do método original. Já para o município de São Paulo, o Método do IBRE apresentou o melhor desempenho. Em trabalhos futuros, espera-se testar os métodos em dados obtidos por simulação ou que constituam bases largamente utilizadas na literatura, de forma que a suposição de que os preços descartados ou alterados pelos analistas no processo de crítica são os verdadeiros outliers não interfira nos resultados.