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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados

Como construir um Vetor Autoregressivo Estrutural (SVAR) no Python?

Apresentamos neste exercício como é a aplicação de um Vetor AutoRegressivo Estrutural (SVAR) no Python a partir da biblioteca statsmodels.

Previsão com Vetores Autoregressivos no Python

Modelos Vetoriais AutoRegressivos (VAR) são amplamente utilizados na análise de séries temporais macroeconômicas. Eles permitem modelar a dinâmica conjunta de várias variáveis, capturando como choques em uma afetam as demais ao longo do tempo. Neste exercício, mostramos como aplicar um modelo VAR a um conjunto de dados macroeconômicos brasileiros para gerar previsões.

Previsão do Desemprego: Redes Neurais vs. Previsões do Focus

Não é de hoje que técnicas de machine learning vêm sendo usadas para explorar características não lineares de séries temporais (econômicas), especialmente para finalidade de previsão. Como exemplo, apresentamos uma abordagem híbrida do modelo NNAR e comparamos suas previsões com as de mercado, encontrando resultados em linha com a literatura recente.

Incorporando IA na previsão do PIB

O PIB é uma variável econômica complexa e de difícil previsão. Neste artigo, mostramos que unir métodos simples e métodos avançados pode aumentar significativamente a previsibilidade do crescimento da economia.

Previsão da Taxa de Desocupação Brasileira com Python

Neste tutorial criamos a previsão da taxa de desocupação brasileira com todos os passos de coleta, tratamento, análise e modelagem no Python.

Como Prever Séries Econômicas no Python?

Neste exercício, exploramos como o framework da biblioteca skforecast do Python pode ser extremamente útil para a previsão de séries temporais econômicas, utilizando como exemplo as variações no desemprego dos EUA ao longo de um horizonte de 1 ano.

Análise Preditiva de Séries Temporais usando Python

Como criar previsões através de modelos de machine learning de dados de séries temporais? Neste tutorial mostramos como a biblioteca skforecast do Python pode facilitar todo o trabalho.

Como usar IA para ler as atas do FED

Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do FED.

Devemos usar a métrica MAPE em previsão de demanda?

A previsão de demanda é um componente essencial da análise econômica e empresarial. Para avaliar a precisão das previsões, diversas métricas de erro são utilizadas. Entre elas, o Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE – Mean Absolute Percentage Error) é uma das mais conhecidas. Neste artigo discutimos suas vantagens e desvantagens com exemplos.

Regimes inflacionários com Modelo Oculto de Markov usando Python

Neste exercício, utilizamos Python para aplicar um Modelo Oculto de Markov (HMM) na identificação e análise de regimes inflacionários no Brasil, com base na série temporal do IPCA mensal.

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