Qual o hiato do produto no Brasil?
Entender o hiato do produto é fundamental para avaliar o ritmo da economia e as pressões inflacionárias no Brasil. Neste artigo, mostramos como estimar essa variável não observável a partir dos dados do PIB, explorando diferentes metodologias — de regressões simples a modelos estruturais — e discutindo as limitações e incertezas que cercam cada abordagem.
Como medir a comunicação do Banco Central?
Descubra como o índice ALT transforma a linguagem do Banco Central em dados analisáveis, permitindo investigar como o tom das atas do COPOM varia conforme o cenário macroeconômico e as decisões de política monetária.
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.
Tratamento e transformação de séries temporais macroeconômicas para modelagem
"Garbage in, garbage out" é a regra de ouro na previsão macroeconômica. Antes de aplicar qualquer modelo de IA ou econometria para prever indicadores como o IPCA ou o PIB, existe um trabalho crucial de tratamento de dados. Neste post, abrimos os bastidores do nosso dashboard de previsões e mostramos o passo a passo para transformar dados brutos de múltiplas fontes (como BCB, IBGE e FRED) em séries prontas para modelagem. Veja como lidamos com diferentes frequências, aplicamos transformações e usamos metadados para criar um pipeline de dados robusto e automatizado.
