Regressão Linear para Séries Temporais
Uma série temporal é, basicamente, uma sequência de observações tomada ao longo de um período de tempo. Diversos conjuntos de dados se apresentam como uma série temporal, como a taxa de desemprego, os juros básicos de uma economia, o PIB, a taxa de inflação, etc, o que torna esse campo da econometria extremamente importante. Para além da economia, há também aplicações do que chamamos de econometria de séries temporais na engenharia, nos negócios, nas ciências naturais, nas ciências sociais, etc.
Dashboard de Contribuição de Volatilidade no Python
A variância de um portfólio de investimento mensura a volatilidade de uma cesta de ativos financeiros. É interessante conhecer a contribuição de cada ativo para a volatilidade total da carteira. No post de hoje, mostramos como construir essas métricas e a construir um dashboard usando o Python.
O modelo básico novo-keynesiano
Como o Banco Central, e uma parte especifica de economista pensam sobre os fenômenos econômicos? Como realizam interpretações e tomam decisões baseadas em equações que simplificam a realidade? Vamos entender neste post como é o funcionamento do modelo básico novo-keynesiano.
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.
