Estimando a volatilidade da taxa de câmbio
O que é Volatilidade? Como podemos calcular essa métrica? Este artigo apresenta uma breve introdução à volatilidade, descreve como podemos calcular a volatilidade utilizando Modelos de Volatilidade Condicional e demonstra a aplicação prática dessa abordagem para estimar a volatilidade da taxa de câmbio BRL/USD por meio da linguagem de programação Python.
Como analisar o Núcleo de Inflação no Brasil usando Python?
O Python se destaca como uma ferramenta robusta para análise de dados, permitindo a aplicação de uma ampla gama de técnicas em dados econômico-financeiros. Neste exercício, destacamos como a linguagem oferece uma facilidade muito grande na coleta de dados dos núcleos do IPCA diretamente do site do Banco Central, na manipulação eficiente desses dados e na construção de gráficos que facilitam a compreensão dos indicadores.
Propensity Score com Múltiplas Variáveis no R
O escore de propensão é provavelmente a maneira mais comum de agregar múltiplas variáveis de correspondência em um único valor que pode ser correspondido, ou seja, muito útil para a realização de pareamento.
O escore de propensão é a probabilidade estimada de que uma determinada observação teria sido tratada. A correspondência de escore de propensão muitas vezes significa selecionar um conjunto de observações de controle correspondidas com valores semelhantes do escore de propensão.
Como analisar a relação de risco-retorno de ações?
O que é retorno? O que é o risco? Como exatamente os definimos e como podemos avaliar os ativos com base nessas medidas? Neste artigo, apresentamos uma introdução concisa à análise e gestão de ativos financeiros, destacando a eficácia do Python na coleta, tratamento e análise de dados financeiros. Exploraremos como utilizar a linguagem para avaliar o risco-retorno de ações.
Retropolando a série do desemprego no Brasil
Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.
