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 x 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.
Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?
Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?
Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.
