E não apenas do Banco Central brasileiro. O Quandl é um banco de dados imenso que centraliza mais de 5 milhões de conjuntos de dados. Tem dados de vários bancos centrais, agências internacionais, think thanks, de empresas, etc. A lista completa aqui. E, o melhor, tudo isso encontra-se disponível no R a partir do pacote de mesmo nome [veja aqui]. O que você está esperando, então, para aprender R? 🙂
Este artigo apresenta uma análise quantitativa da relação entre o ciclo de concessões de crédito, a atividade econômica e a política monetária no Brasil. Utilizando a linguagem Python, o estudo aplica técnicas de decomposição de séries temporais (X13-ARIMA e Filtro HP) para isolar os componentes cíclicos dos dados. Os resultados da modelagem econométrica confirmam a pro-ciclicidade do crédito em relação ao hiato do produto e sua sensibilidade às variações no hiato da taxa de juros real.
Este artigo analisa a dinâmica do consumo no Brasil utilizando Python e modelos de Vetores Autorregressivos (VAR). Ao segregar bens duráveis e não duráveis, o estudo quantifica a sensibilidade a choques de juros e renda. Criamos todo o processo através do ciclo de dados: coleta, tratamento, análise de dados, modelagem e apresentação dos resultados, tudo automatizado usando a linguagem Python.
O IPCA fechou 2025 em 4.26%, ficando acima da meta de 3% ao ano, mas dentro do intevalo de tolerância de ±1,5 ponto percentual. O valor veio abaixo da previsão da Análise Macro, de 4.66%, e abaixo do previsto pelo Boletim Focus, de 4.30%.
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