Rodando um BVAR para prever o desemprego com o R

Amanhã sai a PNAD Contínua referente a setembro de 2016. Temos um modelo BVAR (ver aqui) que prevê o desemprego medido por essa pesquisa. Abaixo, o que ele projeta. O desemprego só começa a melhorar a partir de meados do próximo ano... 🙁

 

point.desemprego point.pea point.po mean.desemprego mean.pea mean.po
set/16 11.92 -2.16 1.15 11.92 -2.16 1.15
out/16 12.05 -2.16 1.08 12.05 -2.17 1.06
nov/16 12.15 -2.15 1.00 12.16 -2.16 0.96
dez/16 12.23 -2.13 0.91 12.25 -2.15 0.83
jan/17 12.31 -2.09 0.82 12.32 -2.11 0.68
fev/17 12.35 -2.06 0.72 12.36 -2.06 0.51
mar/17 12.36 -1.99 0.62 12.37 -1.98 0.32
abr/17 12.38 -1.90 0.53 12.35 -1.88 0.11
mai/17 12.34 -1.83 0.43 12.29 -1.75 -0.12
jun/17 12.32 -1.72 0.34 12.21 -1.60 -0.38
jul/17 12.23 -1.61 0.23 12.08 -1.41 -0.67
ago/17 12.15 -1.48 0.15 11.91 -1.18 -1.00

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise do Censo Demográfico com o R

Como podemos analisar dados do Censo Demográfico para produzir pesquisas e implementar políticas públicas? Mostramos nesta postagem o resultado de uma breve análise dos dados preliminares do Censo Demográfico de 2022 usando o R.

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Colocar modelos em produção pode ser um grande desafio. Lidar com custos monetários, infraestrutura operacional e complexidades de códigos e ferramentas pode acabar matando potenciais projetos. Uma solução que elimina todos estes obstáculos é a recém lançada Shinylive. Neste artigo mostramos um exemplo com um modelo de previsão para o preço do petróleo Brent.

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Manter relatórios diários com dados e análises atualizados é um desafio, pois envolve várias etapas: coleta de dados, tratamento de informações, produção de análises e atualização de relatório. Para superar este desafio algumas ferramentas como Python + Quarto + GitHub podem ser usadas para automatizar tudo que for automatizável. Neste artigo mostramos um exemplo com dados do mercado financeiro.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.