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Cursos Aplicados de R: ÚLTIMA CHAMADA!

By | Cursos

ÚLTIMA CHAMADA para as Turmas de Outono dos nossos Cursos Aplicados de R. Venha aprender conosco econometria, data science, finanças, macroeconomia aplicada e política monetária (central banking) usando uma linguagem de programação. São 12 cursos com vagas em aberto, todos com material digital exclusivo e videoaulas gravadas super didáticas e intuitivas, que revelam o que está por trás de cada passo. Você nunca mais vai precisar se perguntar como o autor fez um exercício aplicado usando estatística e econometria! Temos vagas para os seguintes Cursos:

- Teoria Macroeconômica (https://bit.ly/2C2Uo1W)
- Análise de Conjuntura usando o R (https://bit.ly/2Tyibk0)
- Macroeconometria usando o R (https://bit.ly/2GYxNHN)
- Introdução à Estatística usando o R (https://bit.ly/2NORVgl)
- Introdução à Econometria usando o R (https://bit.ly/2TukbK5)
- Séries Temporais usando o R (https://bit.ly/2XDLDEt)
- Dados em Painel usando o R (https://bit.ly/2ExWYxn)
- Construção de Cenários e Previsões usando o R (https://bit.ly/2EymUsI)
- Econometria Financeira usando o R (https://bit.ly/2SJV55E)
- Teoria da Política Monetária (https://bit.ly/2SIi9S8)
- Modelos do Banco Central (https://bit.ly/2HjFjfX)
- Formação em Macroeconometria (https://bit.ly/2SIieoU)
- Formação em Econometria (https://bit.ly/2XEY56T)

Todos os nossos Cursos contam com Nivelamento em R, de modo que você não precisa ter conhecimento da linguagem para fazê-los. Nós te ensinamos. Por fim, você ainda pode parcelar em até 10x sem juros diretamente no site com cartão de crédito!

Nowcasting do PIB: um modelo de fatores

By | Clube do Código

A edição 57 do Clube do Código aborda o tema de nowcasting. Em termos bem gerais, nowcasting é a previsão do presente -- ou do futuro/passado muito recente. O objetivo, neste caso, é encontrar um conjunto de variáveis capaz de capturar a dinâmica da série de interesse no mesmo período em que esta ocorre.

Entretanto, este conjunto pode envolver um número arbitrariamente grande de variáveis: dezenas, centenas ou até milhares. Se o número de variáveis for superior ao número de observações, não é possível estimar coeficientes em modelos paramétricos tradicionais (OLS, por exemplo). Por outro lado, mesmo que seja possível estimar os coeficientes, não é apropriado introduzir um número muito elevado de variáveis nos modelos: isto pode gerar overfitting, o que tende a produzir previsões bastante imprecisas.

Uma solução comumente adotada é utilizar um modelo com fatores. Mais especificamente, um fator busca reduzir o conjunto de informações (variáveis) a uma fonte de variação comum entre elas. Em geral, essa fonte de variação comum é não-observável. A ideia, portanto, é utilizar um conjunto de variáveis relacionadas a essa fonte e, ao extrair o componente de variação comum entre elas, obter uma aproximação desta fonte não-observável.

Para ficar mais claro, imagine que estejamos interessados em acompanhar em "tempo real" a evolução da atividade econômica. Sabemos que uma série de variáveis são afetados ou afetam a atividade econômica, embora em direções e magnitudes possivelmente distintas. Por exemplo, a utilização de energia elétrica, a produção da indústria, a confiança dos consumidores, etc. Ao extrair o componente de variação comum entre estas variáveis, poderíamos ter uma medida (indireta) da atividade econômica. E se tivermos estas informações disponíveis no instante t, poderemos ter informação sobre a atividade econômica também em t -- um Nowcast.

Estimulado por essa ideia, o exercício busca realizar um Nowcast do PIB. O IBGE divulga os resultados do PIB cerca de 2 meses depois do fim de cada trimestre. Porém, uma variedade de informações sobre a atividade torna-se disponível no decorrer do próprio trimestre. É possível, então, reunir essas informações, extrair fatores e obter previsões. De início, serão utilizadas apenas 10 variáveis: medidas de inflação, atividade da indústria e confiança dos agentes. Após realizar o tratamento nos dados, serão construídos os fatores através de Componentes Principais (PCA). Em seguida, será ajustado um modelo OLS com a série de PIB como variável dependente e os quatro primeiros fatores como covariáveis.

Mudança na assinatura do Clube do Código

By | Clube do Código

A partir dessa semana, mudaremos o processo de assinatura do Clube do Código. Dado que o mesmo chegou à maturidade em termos de estoque de códigos para exercícios, apresentações e relatórios, o preço mensal de R$ 49,90 não reflete mais o valor do material disponível. Há uma grande quantidade de material disponível no Clube, de modo que faz sentido fazermos uma alteração no preço de entrada, bem como selecionar melhor o tipo de assinante que queremos para ele. Isto porque, no modelo de assinatura atual, alguns alunos estavam pagando o primeiro mês e cancelando logo em seguida, de modo a ter acesso a esse estoque de exercícios. Não é o tipo de assinante que queremos, já que o objetivo do Clube é contribuir para que o Blog da Análise Macro permaneça sendo um dos mais ativos da internet, bem como criar uma comunidade de pessoas interessadas em análise de dados.

Assim, a partir de agora teremos uma assinatura anual de R$ 499,90 para novos entrantes no Clube. Esse valor dá acesso a todo o estoque de códigos de exercícios e demais materiais bem como garante o acesso futuro aos novos códigos por 1 ano a partir da data da assinatura. Nesse valor já está, portanto, embutido um super desconto para os novos assinantes do Clube!

Para os assinantes atuais do Clube, por suposto, nada muda. A assinatura continua sendo mensal, debitada no cartão de crédito via paypal.

Para quem ainda não é assinante, corre lá e garanta já o seu acesso a códigos super-didáticos para exercícios, relatórios e apresentações em R, Beamer/LaTeX e RMarkdown. Muita estatística, econometria e machine learning te espera no Clube! Assine aqui.

Curso de Macroeconometria está com inscrições abertas!

By | Cursos

Começa no próximo dia 22/04, a Turma de Outono do Curso de Macroeconometria usando o R. Com uma proposta única no país, o curso utiliza diversas técnicas econométricas para entender o fascinante mundo da macroeconomia. Dividido em três grandes blocos, o curso proporciona ao aluno uma introdução qualificada ao mundo dos modelos macroeconométricos. Na primeira parte, o organismo econômico é desvendado por meio da estimação de Curvas de Phillips, Curva IS, Paridade Descoberta da Taxa de Juros e da Regra de Taylor. No segundo bloco, são construídos modelos para diversas variáveis macroeconômicas. Na última parte, por fim, o tema da causalidade é explorado por meio de testes estatísticos.

Ao longo das 15 seções do curso, os alunos aprendem a utilizar a econometria de forma didática e totalmente aplicada para analisar variáveis macroeconômicas. Para isso, utiliza-se o R como linguagem principal. Para quem não tem conhecimentos da linguagem, um Nivelamento está disponível durante todo o período da turma.

Curtiu? Então, garanta já a sua vaga aqui!

Curso de Análise de Conjuntura está com inscrições abertas!

By | Cursos

Começa no próximo dia 22/04, a Turma de Outono do Curso de Análise de Conjuntura usando o R. Totalmente revisado e reformulado, o curso busca ensinar alunos de graduação e pós-graduação, professores e profissionais de mercado a usar o R para coletar e tratar dados macroeconômicos. Com uma proposta única e inovadora no país, o curso utiliza uma das linguagens mais utilizadas em data science para analisar dados de nível de atividade, mercado de trabalho, inflação, mercado de crédito, política fiscal, política monetária, setor externo e economia internacional.

Ao longo das 11 seções do curso, os alunos aprendem a coletar e tratar diversos índices e séries da economia brasileira, como PIB, IBC-Br, PMC, PIM-PF, PNAD Contínua, CAGED, IPCA, taxas de juros, spread bancário, inadimplência, endividamento das famílias, gastos e receitas do governo, endividamento do governo, superávit requerido, formação da taxa básica de juros, taxa de câmbio, operações de swap, dentre outras.

São ensinadas diversas técnicas para coletar os dados de fontes como IBGE, IPEADATA e Banco Central com pacotes como sidraR, ecoseries, BETS rbcb. Ademais, o curso ensina a tratar os dados, construindo variações mensais, interanuais e acumuladas em 12 meses, criar médias móveis, tratar sazonalidade e deflacionar dados nominais. Tudo isso, utilizando o R como linguagem natural.

Veja o conteúdo completo aqui.

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