O que o IPCA-15 já conta sobre o IPCA do mês

Sai o IPCA-15. Em poucos minutos, a pergunta que circula em toda mesa é sempre a mesma: e o IPCA cheio, vai dar quanto? A resposta mais comum — "mais ou menos isso" — está certa na direção e frequentemente errada no tamanho, de um jeito que importa quando se está montando uma posição em juro real ou revisando a projeção de fim de ano.

Este texto responde à pergunta com dados: 72 meses de séries oficiais do IBGE, de setembro de 2020 a agosto de 2026, comparando IPCA-15 e IPCA no índice cheio e nos nove grupos. O objetivo não é produzir uma regra de bolso melhor, mas mostrar de onde vem o erro — porque é aí que está o que dá para fazer a respeito.

01O que o IPCA-15 é, e o que ele não é

O IPCA-15 é o mesmo índice que o IPCA: mesma cesta, mesmos pesos da POF, mesmas dezesseis áreas urbanas, mesma metodologia de cálculo. A diferença é uma só, e é toda a diferença: a janela de coleta é outra. Enquanto o IPCA coleta preços aproximadamente do dia 1º ao dia 30 do mês de referência, o IPCA-15 coleta aproximadamente do dia 16 do mês anterior ao dia 15 do mês de referência.

Duas consequências saem direto do desenho, e são elas que explicam tudo o que vem depois:

• O IPCA-15 não é um pedaço do IPCA. Cerca de metade da sua janela está no mês anterior. Ele é um índice completo de um mês deslocado, não uma apuração parcial do mês corrente.
• O IPCA-15 não vê a segunda metade do mês. Tudo que for reajustado depois do dia 15 — e boa parte dos reajustes de tarifa e de combustível tem data marcada — entra no IPCA sem ter passado pela prévia.

02Quanto custa tratar a prévia como se fosse o resultado

A regra ingênua é supor IPCA = IPCA-15. Nos 72 meses da amostra, ela produz:

Lido em frequência: em apenas 31% dos meses a prévia acertou o IPCA dentro de 0,05 p.p.; em 54% ficou dentro de 0,10 p.p.; e em 28% dos meses o erro passou de 0,20 p.p. — um tamanho que, em mês de decisão do Copom, é a diferença entre duas narrativas.

O viés praticamente nulo é uma boa notícia e uma armadilha. Boa notícia porque significa que a prévia não é sistematicamente otimista nem pessimista: não há um "fator de correção" a aplicar. Armadilha porque a média zero esconde uma dispersão grande — o erro típico não é pequeno, ele apenas muda de sinal.

E se usarmos uma regressão em vez da regra de bolso?

Estimando a relação nos mesmos 72 meses:

O coeficiente abaixo de 1 é reversão à média: meses de prévia muito alta tendem a ser seguidos de IPCA um pouco menor, e vice-versa. Mas — e este é o ponto honesto — o ganho prático é nulo: o erro absoluto médio da regressão é 0,156 p.p. contra 0,158 p.p. da regra ingênua — dois milésimos de ponto percentual de diferença. Quem trocar "IPCA ≈ IPCA-15" por uma regressão univariada está adicionando parâmetros estimados sem comprar precisão nenhuma.

Acrescentar o IPCA do mês anterior melhora um pouco (desvio-padrão do resíduo cai de 0,23 para 0,21 p.p.), e o sinal do coeficiente é instrutivo: negativo. Mês anterior alto significa que parte daquele impulso já foi capturada pela janela da prévia, e não se repete no IPCA. Outra vez a mesma explicação: janela.

03Antes de criticar, reconheça: 0,16 p.p. é muito bom

A comparação relevante não é com a perfeição, e sim com o que se teria sem a prévia. Erro absoluto médio das alternativas triviais, na mesma amostra:

A prévia corta o erro praticamente pela metade em relação ao melhor benchmark bobo. E acerta a direção da mudança — se o IPCA vai acelerar ou desacelerar em relação ao mês anterior — em 70% dos meses.

Vale notar também que a qualidade do sinal depende do ambiente, não do método. Dividindo a amostra: de set/2020 a dez/2022, o erro absoluto médio foi de 0,24 p.p.; de jan/2023 a ago/2026, de 0,11 p.p. Nada mudou na metodologia do IBGE — mudou a volatilidade dos preços que as duas janelas capturam de forma diferente.

04De onde vem o erro que sobra

A resposta curta continua sendo a janela. Há um teste simples que mostra isso de forma quase constrangedora.

Se o problema fosse ruído de amostragem, nada que envolvesse as janelas resolveria. Mas, se o problema for de fase, então a média entre o IPCA-15 do mês e o do mês seguinte deveria cobrir muito melhor a janela do IPCA — e cobre:

Esse segundo previsor é inútil na prática — exige informação que só existe um mês depois. Ele serve como diagnóstico: confirma que parte relevante do que o IPCA vai registrar só aparece na prévia seguinte, porque acontece depois do dia 15.

O caso extremo da amostra é julho de 2022. O IPCA-15 marcou +0,13% e o IPCA fechou em −0,68% — 0,81 p.p. de diferença. Não houve erro de medição em lugar nenhum: houve um corte abrupto de tributos sobre combustíveis e energia cujo efeito se concentrou na parte do mês que a prévia não cobre. Os dois números estão certos; eles medem períodos diferentes.

O erro por grupo, ponderado pelo peso

Decompondo o erro absoluto médio nos nove grupos da cesta — e multiplicando pelo peso de cada um, que é o que converte erro de grupo em erro de índice:

Três leituras dessa tabela:

• Transportes e Habitação respondem por mais da metade do problema. São exatamente os grupos dominados por combustíveis, energia elétrica e tarifas públicas — preços que mudam em data marcada e, portanto, caem de um lado ou do outro da linha do dia 15. Não é volatilidade genérica: é calendário.
• Educação é quase perfeita (0,03 p.p.), e pela mesma razão invertida: os reajustes escolares se concentram no início do ano e são amplamente antecipados, então as duas janelas contam a mesma história.
• A soma das contribuições (0,35 p.p.) é mais que o dobro do erro observado no índice cheio (0,16 p.p.). Isso não é inconsistência: é compensação. Os erros de grupo têm sinais independentes e se cancelam parcialmente na agregação. É um lembrete contra o exercício comum de somar surpresas por grupo para "explicar" a surpresa do índice — a conta não fecha por construção.

A prévia não erra porque mede mal. Ela erra porque mede outro intervalo de tempo — e no Brasil os preços mais pesados mudam em datas, não em médias.

05Como usar o IPCA-15 sem se enganar

Quatro regras práticas que decorrem direto da evidência acima:

1. Trate a prévia como medição de uma janela vizinha, não como previsão. A pergunta certa não é "quanto o IPCA-15 prevê", e sim "quantos dos dias que o IPCA vai medir o IPCA-15 já mediu" — e o que ele diz sobre esses dias em particular.
2. Separe evento datado de tendência. Antes de transportar a prévia para o mês cheio, liste o que nela é reajuste com data (combustível, bandeira tarifária, passagem, tarifa de água) e recalcule o efeito desses itens na janela do IPCA, que é outra. É aqui que mora a maior parte dos 0,16 p.p.
3. Use o carregamento a seu favor. Aumentos ocorridos perto do fim da janela da prévia continuam pressionando a janela do IPCA, mesmo sem nenhum reajuste novo. Esse pedaço é aritmética, não previsão.
4. Não espere ganho de sofisticação estatística no agregado. Regressão univariada não melhora nada; o ganho está na desagregação e no calendário, não no modelo do índice cheio.

É exatamente essa a lógica de um nowcast bem construído: ele não tenta "prever o IPCA a partir do IPCA-15", ele usa a prévia como observação oficial de um pedaço da janela e estima o resto com preços coletados em alta frequência e com o calendário de administrados. O IPCA-15 deixa de ser a resposta e vira o maior — e mais confiável — insumo dela.

06Nota sobre os dados

Séries oficiais do IBGE (Sistema Nacional de Índices de Preços ao Consumidor), variação mensal do IPCA e do IPCA-15, índice cheio e nove grupos, de setembro de 2020 a agosto de 2026 — 72 observações. Pesos por grupo: média do período na estrutura do IPCA. A amostra inclui o choque de 2021-22 e o ciclo de desinflação subsequente; períodos mais longos suavizariam as estatísticas de erro, mas a decomposição por grupo é estável nas duas subamostras. Cálculos do Macro Strategy Brazil.