Qual o melhor modelo para prever a inflação medida pelo IPCA?
Neste exercício, testamos 18 modelos diferentes com um conjunto fixo de regressores para previsão da taxa de inflação, medida pelo IPCA. Implementamos o método da validação cruzada, visando obter resultados robustos para comparação de métricas de performance. Apresentamos os resultados gerais e desagregados por horizontes de previsão, além de automatizar todo o processo utilizando a linguagem Python.
Como analisar o sentimento dos textos do COPOM no Python?
Neste exercício construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, implementamos todas as etapas necessárias, desde web scraping e pré-processamento das atas do Comitê de Política Monetária do Banco Central (COPOM), até a criação de tokens e a classificação do sentimento implícito nos textos.
Como importar os textos do COPOM para análise de sentimentos no Python?
Os textos divulgados pelo COPOM, sejam os comunicados ou atas, são o ponto de partida para diversos tipos de análises quantitativas, como a análise de sentimentos, e qualitativas, como uma análise de cenário econômico. Neste artigo, mostramos como coletar estes textos de forma automatizada usando web scrapping e Python.
Como tratar dados no Python? Parte 5: renomeando colunas
Como dar novos nomes significativos para as colunas em uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de renomeação de colunas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.
Como tratar dados no Python? Parte 4: operações por grupos
Como mensalizar dados diários? Ou como filtrar os valores máximos para diversas categorias em uma tabela de dados usando Python? Estas perguntas são respondidas com os métodos de operações por grupos. Neste tutorial mostramos estes métodos disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.
