O problema de identificação fraca surge naturalmente em modelos macroeconômicos. Consequentemente, métodos de variáveis instrumentais produzem resultados enigmáticos de forma mais frequente do que seria empiricamente razoável. Neste trabalho, propomos dois novos métodos para tratar destas dificuldades, no que tange a duas das principais equações de modelos macro: a Curva de Phillips Novo-Keynesiana (NKPC) e a Equação de Euler (EE). Sabe-se das dificuldades em se estimar um coeficiente de sensibilidade positivo entre inflação e produto no primeiro caso, e que, mesmo quando se obtém uma estimativa positiva, o nível de rigidez nominal implicado para a economia é incompatível com o que sugerem os micro dados. Nós abordamos essa questão no primeiro capítulo, propondo um modelo de economia multi-setorial com heterogeneidade na fixação de preços entre setores. O método gera coeficientes de sensibilidade positivos e estáveis para diferentes configurações econométricas, assim como níveis de rigidez nominal alinhados com a evidência micro, para a economia como um todo e também para cada setor individualmente. Todas essas estimativas variam em linha com implicações teóricas, quando hipóteses do modelo são alteradas. O foco do segundo capítulo é a estimação da elasticidade de substituição intertemporal (EIS), parâmetro central da EE. Argumentamos como o uso de séries oficiais de consumo – que são estatisticamente tratadas antes de disponibilizadas – distorce estimativas da EIS. Propondo um modelo generalizado para desfiltrar diferentes tipos de séries de consumo disponíveis, – micro e macro, com várias frequências –, demonstramos como a utilização de consumo não filtrado gera estimativas da EIS que são consideravelmente mais estáveis, independente do arcabouço econométrico e da série de consumo usada. Resultados também parecem menos sensíveis à presença de instrumentos fracos, comparativamente a estimações usando séries oficiais.