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

MAE, RMSE, ACC, F1, ROC, R2? Avaliação de desempenho de modelos preditivos

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.

A Abordagem do Estudo de Eventos no Mercado Financeiro

A maioria das pesquisas em finanças está dedicada a investigar o efeito de um anúncio da companhia ou de um evento, sistêmico ou não, sobre o preço de uma ação. Esses estudos são conhecidos como “estudos de eventos”. Neste contexto, apresentaremos uma breve introdução à metodologia e demonstraremos como aplicá-la por meio de exemplos reais utilizando a linguagem de programação Python.

Estimando o repasse externo sobre a inflação brasileira

A avaliação do repasse externo é uma ferramenta fundamental para os profissionais que lidam com questões relacionadas à inflação e à política monetária no contexto brasileiro. Neste cenário, mostramos como a linguagem de programação Python facilita todo o processo de coleta, tratamento de dados e estimação do efeito do repasse externo sobre a inflação doméstica.

Previsão de inadimplência com Redes Neurais

Neste artigo introduzimos a base de muitas aplicações de inteligência artificial: o modelo de Redes Neurais. Mostramos a intuição, sua formulação matemática e uma aplicação com dados de empréstimo bancário usando R e Python.

Construindo o Capital Asset Pricing Model no Python

O Modelo de Precificação de Ativos, conhecido como CAPM (do inglês, Capital Asset Pricing Model), é uma das teorias mais fundamentais no campo da finança, essencial para a avaliação e precificação de ativos financeiros. Neste artigo, iremos mostrar como é possível analisar o CAPM para o Mercado Brasileiro usando o Python.

Estimando a volatilidade da taxa de câmbio

O que é Volatilidade? Como podemos calcular essa métrica? Este artigo apresenta uma breve introdução à volatilidade, descreve como podemos calcular a volatilidade utilizando Modelos de Volatilidade Condicional e demonstra a aplicação prática dessa abordagem para estimar a volatilidade da taxa de câmbio BRL/USD por meio da linguagem de programação Python.

Quanto vale seu carro? Uma aplicação de Árvores de Decisão

Neste artigo mostramos como precificar carros usados usando Árvores de Decisão. Apresentamos como funciona o método, exploramos as fórmulas, as visualizações gráficas e demonstramos as aplicações em R e Python.

Valuation no Python

Um modelo de avaliação de ações, comumente chamado de Valuation, é um mecanismo que converte um conjunto de previsões (ou observações) de uma série de variáveis da empresa e variáveis econômicas em uma previsão do valor de mercado da ação da companhia. Neste artigo, mostramos como usar um modelo simples de avaliação de ações por meio do Python.

Usando swaps cambiais para reagir a choques

Como podemos prever a resposta do Banco Central a choques cambiais usando Swaps? Utilizamos a linguagem de programação Python como nossa principal ferramenta para coletar, processar os dados e criar um modelo VEC (Vector Error Correction) que nos permita obter uma função de impulso-resposta e, assim, encontrar as respostas desejadas.

Classificação com Máquina de Vetores de Suporte (SVM)

Neste artigo mostramos como funciona o algoritmo SVM para problemas de classificação. Desenvolvemos a intuição com exemplos gráficos e mostramos aplicações para dados econômicos usando R e Python.
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