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

Distribuições de probabilidade em dados: como identificar

Muitas análises partem da hipótese de normalidade dos dados sem testá-la. Nos retornos do Ibovespa, os pregões de oscilação extrema aparecem com frequência bem maior do que a normal prevê — e são eles que definem a perda máxima de uma carteira. O post mostra as distribuições que aparecem em séries econômicas e o roteiro para identificar a sua: histograma, assimetria e curtose, QQ-plot e teste de aderência.

Modelo de Solow: a teoria do crescimento no longo prazo

Um trabalhador brasileiro produz pouco mais de um quarto do que produz um americano, e a Coreia do Sul saiu de 7% da renda dos EUA em 1960 para 77% em 2023. O modelo de Solow é a teoria que organiza essas comparações. Este artigo percorre os fatos estilizados do crescimento, as duas equações do modelo, o diagrama que resume o estado estacionário e as extensões com progresso tecnológico e capital humano.

Modelos DSGE: o que são, e por que os bancos centrais os usam

Um modelo DSGE descreve a economia inteira a partir das decisões ótimas de famílias e firmas, movida por choques e resolvida em equilíbrio geral. Este post abre a sigla, mostra de onde saem a curva IS e a curva de Phillips, explica por que a crítica de Lucas motiva a microfundamentação e onde o método é criticado.

O modelo básico novo-keynesiano: como o Banco Central decide a taxa de juros

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.

Modelo de pequeno porte do BCB: como o Banco Central projeta a inflação

O Banco Central projeta a inflação de médio prazo com um modelo de cinco equações: curva de Phillips, curva IS, regra de Taylor, paridade de juros e curva de expectativas. Este post explica cada uma delas, a diferença entre as versões agregada e desagregada, e por que a estimação deixou de ser por GMM e passou a ser bayesiana em 2020.

Agente de IA que coleta dados do BCB e do IBGE sozinho

Construímos um agente de IA que recebe um pedido em português e decide sozinho onde buscar o dado — no Banco Central ou no IBGE. Ele coleta, valida em três camadas e guarda só o que passou. E quando não sabe o que está pegando, pergunta em vez de inventar. Por dentro: LangGraph, o loop agêntico, os guardrails de cada fonte e a memória do agente.

Como construímos um agente de IA que lê as atas do Copom

Toda reunião do Copom gera uma ata longa, e ler o documento para achar a Selic e o tom do comitê consome tempo. Mostramos um agente de IA que faz isso sozinho: três agentes (leitor, analista e redator) buscam a ata real na API do Banco Central, leem o documento inteiro e devolvem um resumo com a Selic exata. O post explica como o sistema funciona por dentro — o ciclo do agente, o mural compartilhado e as ferramentas (LangGraph, Python, Streamlit) — com o resultado real.

Pipeline de relatório de IPCA com agentes no Claude Code

Um relatório mensal do IPCA refeito por um único comando: scripts Python calculam as métricas, sete subagentes do Claude Code investigam por que o número surpreendeu a mediana Focus e escrevem os textos, e o Quarto monta o HTML. O post mostra a arquitetura em três camadas, o critério que decide o que vira script e o que vira agente, o fan-out de coletores em paralelo, o ciclo redator–checador com teto e o resultado real de março de 2026, quando o IPCA veio 0,28 ponto percentual acima do consenso.

Skills no Claude Code: o que são, onde ficam e como acionar

Uma skill do Claude Code empacota o procedimento de uma tarefa repetitiva — regras, fórmulas e formato de saída — num SKILL.md que o agente carrega só quando a tarefa aparece. O post mostra os três escopos (projeto, pessoal e plugin), o acionamento por slash command ou linguagem natural, a diferença para CLAUDE.md, subagente, MCP e hook, e o ciclo de construção por tentativa e erro que levou uma skill de variação do IPCA da versão mínima à versão estável em três iterações. O resultado é um procedimento versionado no git, igual para todo o time.

Context Engineering: o que o modelo lê quando responde

Como o modelo lê o seu pedido, como decide a resposta, e por que às vezes inventa coisa? A habilidade central de quem trabalha com LLM hoje deixou de ser escrever prompt mais bonito e passou a ser escolher o que entra no contexto do modelo a cada interação, ofício que ganhou o nome de context engineering. Antes de chegar nele, convém destrinchar o que está embaixo: o que é um token, como o modelo é treinado, o que muda quando ele vira agente, e por que o foco migrou do prompt para o contexto.

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