Este artigo desenvolve uma análise da hipótese da curva de Phillips — de acordo com a formulação de Phelps-Friedman — para a economia brasileira dos últimos 30 anos através da metodologia de ondaletas. Uma introdução às ideias fundamentais do argumento de Phillips é seguida por uma breve exposição dos principais desenvolvimentos teóricos no tema e uma discussão acerca do recente panorama da pesquisa no Brasil. Em seguida, uma análise exploratória das variáveis em questão é empreendida. Por fim, são apresentadas estruturas de correlação e variâncias estimadas através da metodologia de ondatelas, desagregando assim efeitos de curto e longo prazo. Nossos resultados rejeitam a hipótese da curva de Phillips para a economia brasileira no curto prazo enquanto sugere a sua validade no longo prazo. Ainda discutem-se aspectos da pol+itica econômica nacional evidenciados pela metodologia de análise empregada.

This paper implements a wavelets-based analysis of the Phillips curve hypothesis — as formulated by Friedman and Phelps — for the Brazilian economy, concerning the last thirty years. We provide an introductory discussion on Phillips curve's main arguments and an exploratory data analysis for the variables under consideration: prices, unemployment and real wages. In the sequel, we estimate variances and correlation structures between these aggregates through wavelets. Our findings reject the Phillips curve hypothesis for the Brazilian economy in the short run while suggest that it does hold in the long run. Finally, the correlation structure obtained in the paper captures particular aspects of Brazilian economic policy within the period.

Acontecimentos recentes no ambiente financeiro internacional suscitaram algumas questões relacionadas à inter-relação e interdependência dos diversos mercados ao longo do globo e seus graus de integração. Nesse sentido, este artigo propõe uma análise de variância e correlação para índices financeiros como o Dow Jones Industrial, o Ibovespa e o Euro Stoxx 50 através da decomposição destas séries em ondaletas. Uma vez que a metodologia de ondaletas é capaz de separar as diferentes frequências de uma série temporal ao longo do tempo (frequência-temporal), o estudo de uma estrutura de correlações e variâncias através desta metodologia é capaz de evidenciar fenômenos particulares de cada frequência de dados que, de forma agregada, são perdidos.

Since the benefits of portfolio international diversification results appeared in financial literature, the issue of financial co-movements among different markets has been a key question. Many recent studies have approached this topic targeting a correlation investigation among financial indicators. Unfortunately, the huge majority of them focus only in the time domain, ignoring the relevant frequency domain which could differentiate long and short-run investment contribution to the energy of a time series. This paper proposes a wavelet-based volatility and correlation analysis of key financial indexes for the Brazilian, American and European markets looking for some results concerning the correlation structure between them in time and frequency domain, obtaining distinct results for long and short-run investment performance and contribution.