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

Introdução a dados textuais no Python

Manejar dados textuais é diferente de manejar uma tabela com números. A preparação deste tipo de dado requer cuidados especiais com o uso de ferramentas específicas. Neste artigo introduzimos algumas ferramentas úteis da linguagem de programação Python.

Onde encontrar dados e ferramentas para text mining?

A aplicação das técnicas de mineração de texto pode trazer análises quantitativas informativas sobre a emoção, tom, categoria e outros padrões de interesse em documentos textuais. O primeiro passo é identificar, coletar e preparar estes dados brutos. Neste artigo, apresentamos bases de dados públicas de Economia e Finanças que podem ser exploradas, assim como ferramentas de programação úteis.

O que é mineração de textos e sua relação com IA?

Com uma matéria prima em comum, a mineração de textos e a inteligência artificial generativa usam grandes volumes de dados não estruturados para fins distintos e com aplicações em Economia, Finanças, Marketing e outras áreas. Mas quando devemos usar uma técnica e não a outra? O que é possível fazer e o que é mineração de textos? Neste artigo introduzimos estes tópicos e fornecemos alguns exemplos de aplicações.

Avaliando a evolução do Funcionalismo Público nos Estados Brasileiros usando Controle Sintético no R

O objetivo deste exercício é introduzir o uso do método de Controle Sintético na linguagem de programação R, aplicando-o a um exemplo prático relevante para a análise de políticas públicas. Vamos focar na utilização dessa técnica para avaliar o impacto do Regime de Recuperação Fiscal (RRF) sobre o número de vínculos do poder executivo nos estados brasileiros, com ênfase no caso do Rio de Janeiro.

Em quanto um choque cambial afeta a inflação? Analisando funções impulso-resposta no VAR usando Python

Este exercício quantifica o repasse cambial sobre a inflação para a economia brasileira sob a ótica de um modelo Estimamos as funções de impulso resposta para analisar choques na variação do câmbio e a resposta ao longo do tempo sobre a inflação de preços livres usando a linguagem de programação Python para coleta, análise de dados e modelagem.

Análise do Foco de Queimadas no Brasil usando Python

Nos últimos dias, infelizmente, observamos um aumento no número de focos de queimadas em várias regiões do Brasil. Em resposta a essa situação, realizamos uma análise no Python da série temporal dos focos de queimadas no país, utilizando dados mensais coletados pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) de 1998 a 2024. O objetivo desta análise é investigar tendências, padrões sazonais, distribuição e o comportamento geral do número de focos de queimadas, a fim de identificar padrões relevantes que possam contribuir para uma melhor compreensão do problema.

Modelagem preditiva de séries temporais hierárquicas no Python usando TimeGPT

A previsão de séries temporais hierárquicas é uma técnica para analisar e prever dados que se estruturam em diferentes níveis de granularidade. Neste artigo, vamos realizar a previsão de séries temporais hierárquicas usando a IA TimeGPT.

Incorporando IA na previsão do PIB

O PIB é uma variável econômica complexa e de difícil previsão. Neste artigo, mostramos que unir métodos simples e métodos avançados pode aumentar significativamente a previsibilidade do crescimento da economia.

Previsão do Ibovespa com IA Generativa e Python

Realizar previsões de séries financeiras é uma tarefa inglória. Ainda mais quando utiliza-se uma variável tão errática quanto um índice de mercado. Mas, e se ao invés de utilizarmos modelos já conhecidos, fazermos o uso da IA Generativa? Neste exercício usamos Gemini, Python e técnicas de Engenharia de Prompt e Árvore de Pensamento para prever o Ibovespa.

Extraindo informações de PDFs com Inteligência Artificial e Python

Apesar de serem muito utilizados para compartilhar informações, os arquivos PDFs podem ser um empecilho para extrair dados. Neste artigo mostramos como usar IA para superar este desafio facilmente através do Python.