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

Análise dos Preços de Combustíveis usando o Python

Neste exercício, realizamos uma análise dos preços de combustíveis no Brasil, utilizando Python para todo o processo de coleta, tratamento, ajuste pela inflação, cálculo de médias e visualização dos dados.

Uma introdução à Inteligência Artificial e a Engenharia de Prompt

“Um especialista sabe todas as respostas, se você fizer as perguntas certas”. Este é o mesmo princípio usado nas técnicas de Prompt Engineering, com objetivo de otimizar as respostas de aplicações de IA generativa. Neste artigo apresentamos algumas destas técnicas com exemplos práticos em Python.

Como identificar mensagens de erro na coleta de dados de sites públicos

Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.

O que é e como calcular o Beta de Mercado usando o Python?

Neste tutorial, explicamos o conceito de Beta de Mercado e como calculá-lo por meio de regressão linear utilizando a linguagem de programação Python. Demonstramos como interpretar graficamente e analisar os parâmetros estimados do método estatístico, contextualizando-o na teoria financeira com um exemplo real. Em seguida, aprofundamos a análise, desenvolvendo um Beta com Janelas Deslizantes e aplicando o modelo CAPM. Por fim, utilizamos a regressão linear múltipla para reproduzir o modelo de três fatores de Fama-French, uma extensão do CAPM.

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

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.

Como construir uma base de dados para gerar previsões para a inflação medida pelo IPCA

Neste exercício, apresentamos as principais fontes de dados públicos utilizadas na macroeconomia e desenvolvemos uma rotina para coletar, tratar e disponibilizar (ETL) as variáveis para uso em modelos preditivos.

Como extrair e apresentar dados de Pedidos de Recuperação Judicial com Python

Os pedidos de RJ podem ser um termômetro para a atividade econômica do país. Usando dados do Serasa e a linguagem Python, podemos avaliar, a nível de setor, se há mais empresas no Brasil em apuros ou não.

Como coletar dados de conjuntura do setor externo com Python

Toda e qualquer economia de mercado deve ter algum contato, menor ou maior, a depender de diversos fatores, com o resto do mundo. Convencionou-se, nesse contexto, a designar como setor externo a área da análise de conjuntura onde são compiladas e analisadas as transações comerciais e financeiras que são feitas entre residentes e não residentes de um determinado país. Neste artigo mostramos rotinas simples para analisar dados de taxa de câmbio e do balanço de pagamentos usando Python.

Criando um Dashboard de Análise de Sentimento de Demonstrativos de Empresas no Python

Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa os resultados financeiros de empresas brasileiras usando o Python + Shiny.

Como coletar dados de CNPJ da Receita Federal com Python

Obter dados de empresas, estabelecimentos, CNAES, sócios e muito mais de forma aumatizada é possível com ferramentas como o Python. Neste exercício, mostramos como explorar estes dados da Receita Federal do Brasil.