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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados
- Econometria e Machine Learning
Neste post, veremos quais são os principais formatos nos quais os dados costumam ser disponibilizados e aprenderemos, através de exemplos práticos, sobre as ferramentas de ciência de dados para coletar essas informações, sejam de fontes nacionais ou internacionais, seja usando o R ou o Python.
- Mercado Financeiro
Vamos continuar a série de postagens sobre como construir um Dashboard de métricas relacionadas a avaliação de ações e construção de um Portfolio de investimentos no Python. Trazemos nessa semana um componente importante para avaliação do risco: o cálculo da Assimetria e Curtose.
- Macroeconometria
No post de hoje, continuamos com a série de postagens envolvendo exercícios de Macroeconometria no Python, investigando dessa vez a relação entre o Swap pré-DI 360 dias e a Expectativas da Selic de acordo com o Focus. Estimamos ao fim, por meio de um 2SLS com instrumentos o Prêmio.
- Data Science
Neste artigo, percorremos o ciclo de análise de dados de ponta a ponta, visando resolver um problema de assimetria de informação no mercado de combustíveis. Mostramos uma visão geral sobre o processo de análise de dados no dia a dia de trabalho, dando ênfase na linha de raciocínio por trás de cada etapa e ressaltando ferramentas e alternativas que podem ser utilizadas.
- Mercado Financeiro
Neste artigo percorremos o ciclo de análise de dados de ponta a ponta, visando resolver um problema de assimetria de informação no mercado de combustíveis. Mostramos uma visão geral sobre o processo de análise de dados no dia a dia de trabalho, dando ênfase na linha de raciocínio por trás de cada etapa e ressaltando ferramentas e alternativas que podem ser utilizadas.
- Macroeconometria
Dando continuidade ao nosso esforço de compreensão do organismo econômico brasileiro por meio de equações, adicionamos o Banco Central via a estimação de uma regra de Taylor. Realizaremos a construção do modelo por meio do Python, seguindo todos os passos de coleta e tratamento dos dados, finalizando com a construção do modelo via OLS.
- Econometria e Machine Learning
Com o aumento da disponibilidade de dados, torna-se fundamental conhecer técnicas e métodos para analisá-los e utilizá-los de forma estratégica. Nesse contexto, é importante compreender como os dados são estruturados e quais ferramentas podem ser usadas para trabalhar com eles. Neste artigo, exploramos os conceitos das principais estruturas de dados, mostramos exemplos e aplicações em R e Python para trabalhar com dados de série temporal e corte transversal.
- Mercado Financeiro
É possível automatizar todo o processo de coleta e visualização de dados construindo um Dashboard no Python. O processo de coleta é feito por meio da biblioteca yfinance. O Dashboard é construído no ambiente da biblioteca Dash e os gráficos construídos por meio do Plotly.
- Macroeconometria
A curva IS é uma curva de demanda agregada da economia, descrevendo o equilíbrio no mercado de bens e serviços, sendo expressa pelo hiato do produto em função de suas próprias defasagens, da taxa real de juros e do resultado primário. Vejamos neste post a implementação da Curva IS utilizando o Python.
- Econometria e Machine Learning
Está perdido em meio a uma selva de ferramentas, modelos e linguagens, e não sabe por onde começar a análise de dados? Não se preocupe! Neste artigo apresentamos um guia de trabalho que irá ajudá-lo a identificar problemas e desenvolver soluções baseadas em dados. Descubra como funciona, as aplicações, ferramentas e conhecimentos necessários para agregar valor com análise de dados!
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