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

Estimando a Inércia Inflacionária usando o Python

Como que a inflação passada pode afetar a inflação presente? É possível mensurar esse efeito, isto é, o grau de persistência da inflação, por meio de um processo autorregressivo de ordem 1. Mostramos como construí-la utilizando o Python como ferramenta de coleta de dados, análise e ajuste do modelo.

Técnicas de Data Storytelling para formatar Tabelas no Python

Como contextualizar os dados com Data Storytelling quando o chefe pede uma tabela e não um gráfico? Neste artigo, mostramos um caminho para criar boas análises e visualizações de dados através de tabelas personalizadas com o Python.

Mensuração de riscos inflacionários com regressão quantílica no R

O câmbio tem mais impacto sobre a inflação quando a inflação está elevada? Como a inércia inflacionária se comporta em regimes diferentes de inflação? Estas e outras questões macroeconômicas podem ser respondidas com análises de riscos através de regressão quantílica. Neste exercício mostramos o caminho para estimar uma Curva de Phillips Quantílica (CPQ) para o Brasil usando a linguagem R.

Como usar o Python para Analisar a DRE de uma empresa?

Quando analisamos a demonstração de resultados de uma empresa listada na bolsa de valores, frequentemente recorremos a ferramentas convencionais, que embora sejam úteis, muitas vezes carecem de automação. É aqui que entra o Python. Neste post, exploramos o poder do Python para automatizar o processo de coleta, tratamento e análise dos dados da Demonstração do Resultado do Exercício (DRE) da Copel, utilizando dados fornecidos pela CVM.

Analisando o nível de atividade econômica do Brasil usando Python

Como criar uma análise de dados do nível de atividade econômica do Brasil, passando pelas etapas de importação e tratamentos dos dados e sua a exploração e visualização? Mostramos nesta postagem o poder do Python para a construção de diversos tipos de formas de analisar indicadores importantes para a conjuntura econômica brasileira. Realizamos uma breve análise dos seguintes indicadores: PIB e seus componentes; PMS; PMC Ampliado; PIM-PF (Ind. Geral) e IBC-br, em suas diferentes medidas (taxas de variação). Apresentamos os resultados em gráficos e tabelas.

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.