No imediato pós-crise a política econômica brasileira sofreu significativa mudança. Tanto a política monetária quanto a política fiscal parecem agora trabalhar não apenas para cumprir uma meta de inflação, mas também para alcançar um determinado patamar de crescimento econômico e uma região de taxa de câmbio. Na Resenha 01/2012 essa e outras questões, relacionadas à evolução da teoria macroeconômica nos últimos 70 anos, são analisadas. Clique aqui para ver o documento completo.
Neste exercício, utilizamos Python para aplicar um Modelo Oculto de Markov (HMM) na identificação e análise de regimes inflacionários no Brasil, com base na série temporal do IPCA mensal.
Este exercício analisa a política monetária brasileira utilizando modelos de Markov Switching Regression. O objetivo é identificar diferentes regimes de política monetária e como eles influenciam a taxa Selic, a meta de inflação e o hiato do produto. Usamos a linguagem de programação Python para o processo de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados.
Janelas Móveis/Deslizantes, ou Rolling Windows, são termos frequentes na análise de séries temporais. Mas o que são e como aplicá-las no Python? Neste tutorial, mostramos como essa ferramenta é essencial para a análise de dados utilizando como exemplo a correlação móvel de ações brasileiras.
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