Slides da 2ª aula do Curso de Análise de Conjuntura usando o R

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Amanhã, 15/07, os alunos do Curso de Análise de Conjuntura usando o R terão acesso à videoaula Fundamentos Macroeconômicos para Análise de Conjuntura. Os slides, material escrito e lista de exercício já estão disponíveis na área restrita do curso. Ademais, todos os alunos têm acesso aos códigos que geraram o material em um repositório do GitHub. Montar um curso inovador a preço de custo foi a forma que nós encontramos para melhorar a educação econômica no país. Ainda não se inscreveu? Não perca tempo! Ainda estamos recebendo inscrições. Clique aqui e saiba mais. Ou você vai continuar querendo entender o que Marx e Keynes disseram? 🙂

[/et_pb_text][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="left" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"] aula02 [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Como preparar os dados para um modelo preditivo?

Transfer Learning para Previsão de Séries Temporais com o Python

Como usar o Python para tratar e manipular dados financeiros

Outros artigos relacionados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

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.

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

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.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!