Vetores Autoregressivos Bayesianos
Neste artigo, mostramos como é possível utilizar o Vetores Autoregressivos por meio da Abordagem Bayesiana. Como exemplo, demonstramos a estimação e previsão de série macroeconômicas utilizando o R e o Python.
Construindo exercícios de Macroeconomia aplicada
A Macroeconomia é um campo de estudo que combina a macroeconomia e a econometria para analisar e modelar as relações entre várias variáveis macroeconômicas usando métodos estatísticos e matemáticos. Em essência, é a aplicação de técnicas econométricas a dados macroeconômicos para obter insights sobre o funcionamento de uma economia como um todo.
Aplicações de Modelos de Volatilidade: otimização de portfólio usando GARCH
Uma aplicação interessante da variância calculada a partir dos modelos da família ARCH é a possibilidade de obter os pesos para um portfólio de mínima variância ao longo do tempo. Veremos neste artigo como obter as medidas para um portfólio de dois ativos e a possibilidade do cálculo por meio do R e do Python.
Cointegração e Vetor de Correção de Erros: Prevendo o desemprego
Neste artigo, mostramos como é possível criar uma previsão do Desemprego medida pela PNADc por meio de um VECM utilizando o R e o Python como ferramentas.
Aplicações de Modelos de Vol: Beta Dinâmico usando GARCH
O Beta de Mercado é uma medida financeira que representa a sensibilidade ou volatilidade de um ativo em relação ao mercado como um todo. Em outras palavras, o Beta de Mercado mede a resposta esperada de um ativo a movimentos no mercado de referência, geralmente representado por um índice amplo, como o índice geral de ações de um país (por exemplo, o S&P 500 nos EUA e o Ibovespa no Brasil).
