Análise do IBC-Br com o R

Hoje pela manhã o IBGE divulgou mais um indicador referente à atividade em abril: o IBC-Br, o Índice de Nível de Atividade do Banco Central. É outra pesquisa que também conta com script automático de coleta, tratamento e visualização de dados no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. Na comparação interanual, houve queda de 15,09% no IBC-Br em abril. O acumulado em 12 meses também foi para terreno negativo, registrando -0,52%. O IBC-Br, por construção, retrata o que ocorre com as pesquisas de alta frequência da indústria, comércio e serviços.

Uma apresentação dos dados está disponível aqui.

(**) Isso e muito mais você aprende no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

_________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como avaliar modelos de IA na previsão macroeconômica?

Descubra como economistas e cientistas de dados estão combinando econometria e inteligência artificial para aprimorar previsões macroeconômicas. Neste post, você vai entender as principais etapas de avaliação de modelos — da preparação dos dados à validação cruzada — e conhecer as métricas e técnicas que revelam quais métodos realmente entregam as melhores previsões. Uma leitura essencial para quem quer compreender o futuro da análise econômica orientada por dados.

Análise exploratória e seleção de séries temporais econômicas para modelagem

Quer entender como transformar dados econômicos brutos em previsões macroeconômicas precisas? Neste post, mostramos passo a passo como realizar a análise exploratória e seleção de séries temporais com Python — desde o tratamento de dados e remoção de multicolinearidade até a escolha das variáveis mais relevantes usando técnicas de machine learning e econometria. Um guia essencial para quem quer unir teoria econômica e inteligência artificial na prática da previsão macroeconômica.

Transformers para Análise de Séries Temporais

Neste tutorial, mostramos passo a passo como aplicar dados de séries temporais em modelos baseados na arquitetura Transformer, utilizando a biblioteca Darts no Python. Você aprenderá como transformar dados temporais em um formato compatível, ajustar o modelo e gerar previsões. Uma introdução prática e didática à união entre Deep Learning e análise de séries temporais.

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.