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

Como aplicar Balanceamento por Entropia no R?

Nesta postagem, apresentamos uma introdução ao Balanceamento por Entropia, comparando este método com a técnica de pareamento e demonstrando os resultados obtidos com a implementação do código em R.

Análise de Elasticidade Preço com Python

“Se eu aumentar o preço, o que vai acontecer com as vendas?” Uma forma de responder este tipo de pergunta é através de ferramentas analíticas de microeconomia, como a análise de elasticidade. Neste artigo, mostramos um exemplo prático utilizando dados reais com o Python.

Calculando o impulso de crédito no Python

Qual é o papel do crédito no crescimento da economia? Para analisar esta questão, calculamos o indicador de impulso de crédito para a economia brasileira e comparamos com o nível da atividade econômica usando o Python.

Analisando a Volatilidade de Longo Prazo do Ibovespa usando Python

Com base no modelo GARCH(1,1), realizamos realizar a modelagem da variância condicional dos log retornos diários do Ibovespa, abrangendo o período de janeiro de 2018 até dezembro de 2023. O objetivo principal é compreender a implementação desse modelo utilizando a linguagem de programação Python, além de conduzir uma análise do mercado acionário brasileiro ao longo do período amostral. Ao concluirmos este exercício, teremos a capacidade de obter uma medida representativa da variância de longo prazo da série temporal. Essa medida poderá ser comparada com a variância histórica, permitindo-nos inferir se a volatilidade presente está atualmente inferior ou superior àquela projetada para o futuro. Essa análise contribuirá para uma melhor compreensão da dinâmica da volatilidade no mercado acionário brasileiro.

Construindo uma NAIRU para o Brasil usando Python

Um dos maiores desafios para aqueles que trabalham com dados econômicos é aliar a prática com a teoria. Para tanto, o uso do Python pode facilitar esse desafio, permitindo construir todos os passos de uma análise de dados. Demonstramos o poder da linguagem tomando como exemplo a construção da NAIRU para o Brasil.

A Abordagem do Estudo de Eventos usando Python

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.

Análise regional da atividade econômica com dados do BCB usando Python

O Banco Central disponibiliza indicadores regionais sobre a atividade econômica, possibilitando análises a nível de regiões e estados brasileiros. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

Como coletar dados do Eurostat usando a API com o Python?

Neste artigo mostramos como pesquisar e como coletar os dados do portal Eurostat através do sistema de API usando a linguagem Python. Este processo permite automatizar rotinas de extração de dados, eliminando trabalho manual e repetitivo de atualização de bases de dados econômicos.

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.

Como analisar o Núcleo de Inflação no Brasil usando Python?

O Python se destaca como uma ferramenta robusta para análise de dados, permitindo a aplicação de uma ampla gama de técnicas em dados econômico-financeiros. Neste exercício, destacamos como a linguagem oferece uma facilidade muito grande na coleta de dados dos núcleos do IPCA diretamente do site do Banco Central, na manipulação eficiente desses dados e na construção de gráficos que facilitam a compreensão dos indicadores.