Análise da PNAD Contínua com 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="left" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Hoje o IBGE divulgou a edição de setembro da PNAD Contínua com dados do mercado de trabalho. A taxa de desemprego, aquela que mede a população desocupada (PD) em relação à população economicamente ativa (PEA), ficou em 11,8%, estável em comparação a agosto. Chama atenção, entretanto, a quantidade de pessoas que saiu da PEA, 304 mil, entre setembro e agosto, suficiente para compensar a queda de 302 mil pessoas na população ocupada. Em números absolutos, o total de pessoas desocupadas ficou em 12,022 milhões em setembro, ante 12,024 milhões em agosto. 

Preparamos, a propósito, uma apresentação para o Clube do Código, que inclui a atualização da previsão do nosso modelo BVAR. Ela pode ser acessada clicando na figura ao lado. Membros do Clube do Código têm acesso aos arquivos que geraram a apresentação, como sempre. 

Conheça o Clube do Código aqui.

OBS: O Clube do Código não implica em serviço de consultoria econômica, sendo tão somente um projeto que ensina os seus membros a utilizar o e o RStudio para produzir relatórios e apresentações, bem como gerar exercícios macroeconométricos.

[/et_pb_text][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2016/10/pnadcm092016.png" show_in_lightbox="off" url="https://github.com/analisemacro/degustacao/blob/master/clubedocodigo/pnadcm092016.pdf" url_new_window="on" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="left" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" /][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Resultado PNADc Trimestral - 3° Trimestre/2024

A Análise Macro apresenta os resultados da PNADc Trimestral do 3º trimestre de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.

Análise exploratória para modelagem preditiva no Python

Antes de desenvolver bons modelos preditivos é necessário organizar e conhecer muito bem os dados. Neste artigo, damos algumas dicas de recursos, como gráficos, análises e estatísticas, que podem ser usados para melhorar o entendimento sobre os dados usando Python.

Como usar modelos do Sklearn para previsão? Uma introdução ao Skforecast

Prever séries temporais é uma tarefa frequente em diversas áreas, porém exige conhecimento e ferramentas específicas. Os modelos de machine learning do Sklearn são populadores, porém são difíceis de aplicar em estruturas temporais de dados. Neste sentido, introduzimos a biblioteca Skforecast, que integra os modelos do Sklearn e a previsão de séries temporais de forma simples.

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!

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.