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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados
- Macroeconometria
A IA oferece métodos para compreender e prever variáveis agregadas da economia, como ciclos econômicos, decisões de políticas monetárias e previsões de diferentes indicadores econômicos. Utilizando algoritmos de Machine Learning os economistas podem analisar grandes volumes de dados econômicos para identificar padrões e tendências, fornecendo insights.
O Python torna o processo de análise e modelagem mais acessível e eficiente. Ao aplicar técnicas de IA na Macroeconomia, é possível melhorar nossa compreensão dos fenômenos econômicos e a precisão de nossas previsões, abrindo novas oportunidades para análise e tomada de decisões.
No presente exercício iremos mostrar o uso do IA Aprendizado de Máquina para realizar a previsão da probabilidade de recessão nos EUA, conforme três diferentes modelos de Machine Learning.
- Data Science
Na corrida da IA, novas ferramentas e modelos são lançados quase que diariamente. Neste artigo mostramos como o Google tem competido neste mercado através do AI Studio e do Gemini e damos um exemplo de integração em Python.
- Data Science
Se expectativas de inflação ancoradas com a meta são importantes para a economia, analisar o grau de ancoragem é imperativo para economistas e analistas de mercado. Neste exercício mostramos uma forma de aplicar esta análise com uma metodologia desenvolvida pelo FMI. Desde a coleta dos dados, passando pelo modelo e pela visualização de dados, mostramos como analisar a política monetária usando o Python.
- Mercado Financeiro
Quando analisamos a demonstração de resultados de uma empresa listada na bolsa de valores, frequentemente recorremos a ferramentas convencionais, que embora sejam úteis, muitas vezes carecem de automação. É aqui que entra o Python. Neste post, exploramos o poder do Python para automatizar o processo de coleta, tratamento e análise dos dados da Demonstração do Resultado do Exercício (DRE) da Eletrobras, utilizando dados fornecidos pela CVM (Comissão de Valores Mobiliários).
- Macroeconometria
Neste post mostramos como podemos construir um modelo que descreve a Curva IS a partir da linguagem Python. Passamos por todo o processo de construção de um exercício de dados, realizando a coleta, o tratamento, a modelagem e a demonstração dos resultados encontrados.
- Avaliação de Políticas Públicas
A ausência de avaliação de impacto de programas é um desafio frequente em muitas esferas do setor público. Isso é frequentemente atribuído à predominância do senso comum e da subjetividade nas avaliações. Essa lacuna não só resulta da falta de análise de dados, mas também da realização de análises inadequadas. Pior ainda, não se faz análises prévias ou posteriores programadas. Então, como podemos realizar uma avaliação adequada de políticas/programas? Este artigo aborda essa questão, destacando o exemplo prático de como avaliar o impacto do salário mínimo no desemprego em redes de fast food, um exercício ensinado em nosso curso de Avaliação de Políticas Públicas utilizando Python.
- Data Science
Neste exercício mostramos como usar a API de dados da DBnomics, que disponibiliza dados econômicos do Brasil e do mundo de ~100 fontes diferentes. Além de ser gratuita, a API é acessível diretamente do Python e é atualizada em tempo quase real.
- Data Science
Neste exercício mostramos do zero como criar dashboards de análise de dados econômicos usando Python + Shiny. A vantagem destas ferramentas gratuitas é a facilidade de automatização e os ricos recursos disponíveis.
- Mercado Financeiro
O pairs trading é um exemplo clássico de uma estratégia baseada na relação intrínseca entre dois ou mais pares de títulos, caso compartilhem algum vínculo econômico subjacente. Um exemplo pode ser duas empresas que fabricam o mesmo produto ou duas empresas em uma cadeia de suprimentos. Ao modelarmos esse vínculo econômico com um modelo matemático, podemos conduzir negociações com base nele. Neste exercício, apresentamos uma introdução ao conceito de cointegração e pairs trading, reproduzindo um exemplo simples para o mercado acionário brasileiro utilizando a linguagem Python como ferramenta.
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