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

Otimizando tarefas com técnicas de Engenharia de Prompt aplicadas em IA generativa

Convidamos um Economista, um Cientista de Dados e um Estatístico para uma competição de previsão. A cada mês, por um ano, eles deveriam compartilhar suas previsões e suas estratégias entre si, viabilizando calibragens. Neste artigo mostramos como foi o desempenho de cada um e o que isso tudo tem a ver com IA e Engenharia de Prompt.

FED Speeches: Quantificando a Incerteza da Política Monetária com IA e Python

Os discursos dos membros do FED podem dar indicativos relevantes sobre a condução da política monetária, como a percepção de incerteza na fala e na escolha das palavras. Sendo assim, monitorar e interpretar não é suficiente, é necessário quantificar a incerteza nos discursos. Neste exercício mostramos o caminho para construir um indicador de incerteza da política monetária, usando métodos inovadores de IA com o Python.

Hiato do Produto do Brasil no Python

Uma medida extremamente importante para a avaliação econômica de um país é o Hiato do Produto. Neste post, realizamos uma comparação das diferentes formas de estimação dessa variável não observável utilizando o Python como ferramenta de análise de dados.

Como analisar a contribuição para a Volatilidade de uma carteira de ações usando Python

A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.

Analisando o impacto fiscal de propostas legislativas com IA

Todos os anos milhares de proposições legislativas são geradas na Câmara dos Deputados e Senado Federal, o que dificulta o trabalho de monitoramento feito por economistas, jornalistas e analistas de mercado. No entanto, ao empregar técnicas de engenharia de prompt e IA, podemos analisar estas milhares de proposições em questão de segundos. Neste exercício mostramos o caminho para esta automatização usando o Python.

Ibovespa vs. Variação da Formação Bruta de Capital Fixo: há relação?

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.

Analisando a Volatilidade de ações usando Python

Como realizar uma análise de dados da ação de sua carteira? Uma das formas mais eficiêntes de compreender os movimentos do preço de uma ação é através de sua volatilidade. Para tanto, criamos uma análise da volatilidade usando Python, tomando como exemplos os retornos mensais da ação da WEGE3.

Estimando a Inércia Inflacionária usando o Python

Como que a inflação passada pode afetar a inflação presente? É possível mensurar esse efeito, isto é, o grau de persistência da inflação, por meio de um processo autorregressivo de ordem 1. Mostramos como construí-la utilizando o Python como ferramenta de coleta de dados, análise e ajuste do modelo.

Técnicas de Data Storytelling para formatar Tabelas no Python

Como contextualizar os dados com Data Storytelling quando o chefe pede uma tabela e não um gráfico? Neste artigo, mostramos um caminho para criar boas análises e visualizações de dados através de tabelas personalizadas com o Python.

Mensuração de riscos inflacionários com regressão quantílica no R

O câmbio tem mais impacto sobre a inflação quando a inflação está elevada? Como a inércia inflacionária se comporta em regimes diferentes de inflação? Estas e outras questões macroeconômicas podem ser respondidas com análises de riscos através de regressão quantílica. Neste exercício mostramos o caminho para estimar uma Curva de Phillips Quantílica (CPQ) para o Brasil usando a linguagem R.

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