Avaliando a evolução do Funcionalismo Público nos Estados Brasileiros usando Controle Sintético no R
O objetivo deste exercício é introduzir o uso do método de Controle Sintético na linguagem de programação R, aplicando-o a um exemplo prático relevante para a análise de políticas públicas. Vamos focar na utilização dessa técnica para avaliar o impacto do Regime de Recuperação Fiscal (RRF) sobre o número de vínculos do poder executivo nos estados brasileiros, com ênfase no caso do Rio de Janeiro.
Em quanto um choque cambial afeta a inflação? Analisando funções impulso-resposta no VAR usando Python
Este exercício quantifica o repasse cambial sobre a inflação para a economia brasileira sob a ótica de um modelo Estimamos as funções de impulso resposta para analisar choques na variação do câmbio e a resposta ao longo do tempo sobre a inflação de preços livres usando a linguagem de programação Python para coleta, análise de dados e modelagem.
Análise do Foco de Queimadas no Brasil usando Python
Nos últimos dias, infelizmente, observamos um aumento no número de focos de queimadas em várias regiões do Brasil. Em resposta a essa situação, realizamos uma análise no Python da série temporal dos focos de queimadas no país, utilizando dados mensais coletados pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) de 1998 a 2024. O objetivo desta análise é investigar tendências, padrões sazonais, distribuição e o comportamento geral do número de focos de queimadas, a fim de identificar padrões relevantes que possam contribuir para uma melhor compreensão do problema.
Modelagem preditiva de séries temporais hierárquicas no Python usando TimeGPT
A previsão de séries temporais hierárquicas é uma técnica para analisar e prever dados que se estruturam em diferentes níveis de granularidade. Neste artigo, vamos realizar a previsão de séries temporais hierárquicas usando a IA TimeGPT.
Previsão do Ibovespa com IA Generativa e Python
Realizar previsões de séries financeiras é uma tarefa inglória. Ainda mais quando utiliza-se uma variável tão errática quanto um índice de mercado. Mas, e se ao invés de utilizarmos modelos já conhecidos, fazermos o uso da IA Generativa? Neste exercício usamos Gemini, Python e técnicas de Engenharia de Prompt e Árvore de Pensamento para prever o Ibovespa.
