Semana de turbulência e o impacto no FOCUS

O boletim Focus dessa semana refletiu duramente as notícias preocupantes da semana passada. As falas do presidente Bolsonaro sobre a troca da presidência da Petrobras impactaram diretamente no preço das ações da empresa, e, com a indicação de que podem ocorrer intervenções em outras empresas de energia, o mercado está apreensivo com a possível guinada da política econômica. O resultado dos anúncios pode ser visto nas projeções de aumento da taxa de juros de longo prazo e de redução do crescimento, impactos diretos de um país com maior nível de incerteza econômica.

Como pode-se ver acima, também vemos aumento nas expectativas de inflação. Além da turbulência apresentada, esse movimento é explicado pelo aumento do preço de combustíveis anunciado pelo Petrobrás, resultado da continuação da escalada dos preços do petróleo. Os indicadores de IGP-M e preços administrados também aparentam seguir essa tendência, apresentando aumento na semana:

 

O código de R desse artigo está disponível para os membros do novo Clube AM. Para saber mais, clique aqui.

____________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Os microdados dos CAGED fornecem informações detalhadas a nível de cidade, sexo, raça, nível de instrução, idade, salário e outras sobre os trabalhadores formais do Brasil, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

Transfer Learning: mostrando porque o Python está na ponta do desenvolvimento

A aprendizagem por transferência (transfer learning) é o reuso de um modelo pré-treinado em um novo problema. Portanto, sua utilização torna-se um avanço enorme para a previsão de diferentes tipos de variáveis, principalmente para aquelas ordenadas no tempo. Mostramos nesta postagem o uso do Transfer Learning com o Python para o caso de Séries Temporais.

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.