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O boxplot resume em um desenho a mediana, os quartis, a amplitude e os valores atípicos de uma variável, e permite comparar distribuições lado a lado. O exemplo compara o interesse de busca pelo termo “Artificial intelligence” no Brasil e nos Estados Unidos, com código em R (gtrendsR e ggplot2) e Python (pytrends e plotnine).
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A variância de um portfólio de investimento mensura a volatilidade de uma cesta de ativos financeiros. É interessante conhecer a contribuição de cada ativo para a volatilidade total da carteira. No post de hoje, mostramos como construir essas métricas e a construir um dashboard usando o Python.
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Neste artigo entendemos sobre a importância da visualização de dados e vimos o que é, como funciona e como gerar gráficos de histograma. Esse tipo de gráfico é útil para diversas análises e pode ser facilmente produzido e personalizado usando linguagens de programação, como R e Python.
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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 a construção de simulações de Monte Carlo no Python.
- Econometria e Previsão,Estatística e Econometria,Estatística e Probabilidade
Série temporal é uma estrutura de dados fundamental para as áreas de economia e finanças, uma vez que a maioria das variáveis nessas áreas são observadas ao longo do tempo. Compreender as principais características estatísticas de uma série temporal é essencial para aqueles interessados em analisar dados econômicos.
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Se não fosse o gráfico de dispersão, a famosa curva de Phillips jamais teria sido descoberta pelos economistas. Essa é uma afirmação forte, mas retrata o poder que a visualização de dados desempenhou nos anos 50 no avanço da pesquisa econômica. Apesar de ser simples, o gráfico de dispersão é útil para entender os dados e suas relações. Neste artigo mostramos as principais aplicações e exemplos práticos feitos em R e Python.
- Mercado Financeiro,Mercado Financeiro e Investimentos
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 modelo de 3 fatores de Fama-French.
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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.
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As definições, as fórmulas e o cálculo das principais estatísticas descritivas (média, mediana, mínimo, máximo, percentis, frequência, desvio padrão e variância), com a aplicação em R e Python sobre os dados do Brasileirão Série A 2020 para gerar um sumário em uma linha de código.
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Os modelos de fatores de risco em finanças são utilizados para explicar as variações no retorno de um ativo ou carteira em relação a fatores/características macroeconômicas e da própria empresa. Esses modelos são usados para avaliar o risco de investimentos e gerenciamento de portfólio, permitindo a criação de estratégias e análises com objetivo de tomar decisões mais assertivas. A construção desses modelos geralmente envolve o uso de regressão linear ou outras técnicas estatísticas avançadas. Como ferramenta, podemos utilizar o Python para auxiliar na coleta, tratamento, análise e construção dos modelos.
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