Avaliando os Ciclos da Taxa de Desocupação Brasileira usando Python
Neste exercício, implementamos Modelos de Componentes Não Observados (MCNO) em Python para analisar a Taxa de Desocupação Brasileira. Comparamos os componentes extraídos pelo MCNO com os obtidos pelo Filtro de Hodrick-Prescott (HP), uma técnica comum para decomposição de séries temporais.
Avaliando o impacto do aumento do bolsa família nas despesas orçamentárias totais usando Propensity Score
Neste exercício, usamos a linguagem de programação R para avaliar o impacto do programa Bolsa Família sobre as despesas totais da famílias brasileiras, tomando como referência dados da POF 2017-2018, usando o método de Propensity Score Matching.
Usando Python para compreender os Regimes da Volatilidade do Mercado Acionário Brasileiro
Neste exercício, vamos explorar os regimes de volatilidade do mercado acionário brasileiro utilizando o Ibovespa como proxy no Python. Para isso, vamos utilizar a biblioteca yfinance para baixar os dados históricos do índice e a biblioteca statsmodels para ajustar um modelo de regressão dinâmica com mudança de regime (Markov switching).
Efeitos da transparência sobre a mortalidade infantil com RDD usando R
Este exercício visa analisar o impacto da Lei da Transparência (LAI) na mortalidade infantil em municípios brasileiros usando a linguagem de programação R. A LAI, que entrou em vigor em 2012, garante o acesso público à informação governamental, e espera-se que sua implementação tenha contribuído para a redução da mortalidade infantil.
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.
