Simulações de Monte Carlo no Python
Vamos continuar a série de postagens sobre como construir um Dashboard de métricas relacionadas a avaliação de ações e construção de um Portfolio de investimentos no Python. Trazemos nessa semana a construção de simulações de Monte Carlo no Python.
Propriedades estatísticas de séries temporais
Série temporal é uma estrutura de dados fundamental para as áreas de economia e finanças, uma vez que a maioria das variáveis nessas áreas são observadas ao longo do tempo. Compreender as principais características estatísticas de uma série temporal é essencial para aqueles interessados em analisar dados econômicos.
Construindo um Dashboard do Modelo FAMA-French no Python
Vamos continuar a série de postagens sobre como construir um Dashboard de métricas relacionadas a avaliação de ações e construção de um Portfolio de investimentos no Python. Trazemos nessa semana um componente importante para avaliação do risco: o modelo de 3 fatores de Fama-French.
Ibovespa vs Economia Real: procedimento de Toda-Yamamoto no Python
Verificamos a relação entre o Ibovespa e a variação interanual da Formação Bruta de Capital Fixo (FBCF) por meio do procedimento de Toda-Yamamoto usando o Python como ferramenta.
Construindo Modelos de Fatores no Python
Os modelos de fatores de risco em finanças são utilizados para explicar as variações no retorno de um ativo ou carteira em relação a fatores/características macroeconômicas e da própria empresa. Esses modelos são usados para avaliar o risco de investimentos e gerenciamento de portfólio, permitindo a criação de estratégias e análises com objetivo de tomar decisões mais assertivas. A construção desses modelos geralmente envolve o uso de regressão linear ou outras técnicas estatísticas avançadas. Como ferramenta, podemos utilizar o Python para auxiliar na coleta, tratamento, análise e construção dos modelos.
