Como avaliar o retorno econômico de uma política de pública? Um exemplo usando Controle Sintético e a política Mãe-Paranaense
Como podemos traduzir os efeitos de uma política pública para valores monetários? Essa é uma tarefa árdua que requer algumas premissas, entretanto, com métodos bem definidos, é possível obter estimativas dos ganhos e os gastos de uma política pública.
Neste exercício, demonstramos tal método usando a política "Mãe Paranense”, um conjunto de ações que visam reduzir a mortalidade materna e infantil no estado. Usamos a linguagem R como ferramenta para importar, tratar, analisar e modelar os dados.
Trimestre de nascimento e o efeito da educação nos rendimentos: como avaliar essa relação usando o R como ferramenta?
Neste exercício, investigamos a influência do trimestre de nascimento como um possível determinante dos rendimentos efetivos no Brasil. Pessoas nascidas em determinados trimestres tendem a acumular mais anos de estudo. Com base em uma observação empírica, utilizamos o trimestre de nascimento como uma variável instrumental para os anos de estudo em um modelo de Regressão Linear com Variáveis Instrumentais (IV). O objetivo é avaliar como essa relação afeta os rendimentos. Usamos a linguagem de programação R para a coleta, tratamento e análise de dados.
Avaliando os Ciclos da Taxa de Desocupação Brasileira usando Python
Neste exercício, implementamos Modelos de Componentes Não Observados (MCNO) em Python para analisar a Taxa de Desocupação Brasileira. Comparamos os componentes extraídos pelo MCNO com os obtidos pelo Filtro de Hodrick-Prescott (HP), uma técnica comum para decomposição de séries temporais.
Avaliando o impacto do aumento do bolsa família nas despesas orçamentárias totais usando Propensity Score
Neste exercício, usamos a linguagem de programação R para avaliar o impacto do programa Bolsa Família sobre as despesas totais da famílias brasileiras, tomando como referência dados da POF 2017-2018, usando o método de Propensity Score Matching.
Usando Python para compreender os Regimes da Volatilidade do Mercado Acionário Brasileiro
Neste exercício, vamos explorar os regimes de volatilidade do mercado acionário brasileiro utilizando o Ibovespa como proxy no Python. Para isso, vamos utilizar a biblioteca yfinance para baixar os dados históricos do índice e a biblioteca statsmodels para ajustar um modelo de regressão dinâmica com mudança de regime (Markov switching).
