Estimando a Inércia Inflacionária usando o Python
Como que a inflação passada pode afetar a inflação presente? É possível mensurar esse efeito, isto é, o grau de persistência da inflação, por meio de um processo autorregressivo de ordem 1. Mostramos como construí-la utilizando o Python como ferramenta de coleta de dados, análise e ajuste do modelo.
Como usar o Python para Analisar a DRE de uma empresa?
Quando analisamos a demonstração de resultados de uma empresa listada na bolsa de valores, frequentemente recorremos a ferramentas convencionais, que embora sejam úteis, muitas vezes carecem de automação. É aqui que entra o Python. Neste post, exploramos o poder do Python para automatizar o processo de coleta, tratamento e análise dos dados da Demonstração do Resultado do Exercício (DRE) da Copel, utilizando dados fornecidos pela CVM.
Analisando o nível de atividade econômica do Brasil usando Python
Como criar uma análise de dados do nível de atividade econômica do Brasil, passando pelas etapas de importação e tratamentos dos dados e sua a exploração e visualização? Mostramos nesta postagem o poder do Python para a construção de diversos tipos de formas de analisar indicadores importantes para a conjuntura econômica brasileira.
Realizamos uma breve análise dos seguintes indicadores: PIB e seus componentes; PMS; PMC Ampliado; PIM-PF (Ind. Geral) e IBC-br, em suas diferentes medidas (taxas de variação). Apresentamos os resultados em gráficos e tabelas.
Como aplicar Balanceamento por Entropia no R?
Nesta postagem, apresentamos uma introdução ao Balanceamento por Entropia, comparando este método com a técnica de pareamento e demonstrando os resultados obtidos com a implementação do código em R.
Analisando a Volatilidade de Longo Prazo do Ibovespa usando Python
Com base no modelo GARCH(1,1), realizamos realizar a modelagem da variância condicional dos log retornos diários do Ibovespa, abrangendo o período de janeiro de 2018 até dezembro de 2023. O objetivo principal é compreender a implementação desse modelo utilizando a linguagem de programação Python, além de conduzir uma análise do mercado acionário brasileiro ao longo do período amostral.
Ao concluirmos este exercício, teremos a capacidade de obter uma medida representativa da variância de longo prazo da série temporal. Essa medida poderá ser comparada com a variância histórica, permitindo-nos inferir se a volatilidade presente está atualmente inferior ou superior àquela projetada para o futuro. Essa análise contribuirá para uma melhor compreensão da dinâmica da volatilidade no mercado acionário brasileiro.
