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

Determinantes do Preço do Ouro: VAR + Linguagem R

Este artigo realiza uma análise econométrica para investigar os determinantes dinâmicos do preço do ouro. Utilizando um modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) em R, examinamos o impacto de variáveis como o dólar (DXY), a curva de juros e a incerteza global. Os resultados mostram que um fortalecimento inesperado do dólar tem um efeito negativo e significativo no curto prazo sobre os retornos do ouro, embora a maior parte de sua variância seja explicada por fatores intrínsecos ao seu próprio mercado.

Existe correlação entre vagas de emprego e o S&P 500?

O que explica a divergência entre S&P 500 e vagas de emprego? Seria o impacto da IA ou a política monetária? Utilizando um análise dados e modelo VAR e testes de causalidade de Granger usando a linguagem de programação R, investigamos a relação e o motivo por trás da “boca de jacaré”.

Como medir a comunicação do Banco Central?

Descubra como o índice ALT transforma a linguagem do Banco Central em dados analisáveis, permitindo investigar como o tom das atas do COPOM varia conforme o cenário macroeconômico e as decisões de política monetária.

Análise de Séries Temporais com a Linguagem R: dados ISP-RJ

Neste tutorial, vamos conduzir uma análise diagnóstica completa. Começaremos visualizando a série e sua tendência, depois a decomporemos em seus componentes fundamentais. Em seguida, investigaremos a distribuição estatística dos dados e, por fim, aplicaremos técnicas mais avançadas, como a análise de autocorrelação e testes de estacionariedade, que são pré-requisitos cruciais para a construção de modelos de previsão robustos como o ARIMA.

Análise de dados com a Linguagem R: Segurança no Rio de Janeiro

Neste post, criamos um tutorial prático que guia você através do ciclo completo de análise de dados, desde a coleta e tratamento até a visualização e comunicação de resultados. Utilizando a linguagem R, o ecossistema tidyverse e a ferramenta de publicação Quarto, analisamos a base de dados de criminalidade do Instituto de Segurança Pública (ISP) do Rio de Janeiro.

Criando seu primeiro Transformer para previsão de séries econômicas

Este tutorial mostra como construir e avaliar um modelo Transformer para prever a Dívida Bruta do Governo Geral (DBGG) do Brasil. Utilizando a biblioteca darts, exploramos desde a coleta dos dados via API do Banco Central até a comparação com modelos clássicos, como ETS e Theta.

Como avaliar modelos de IA na previsão macroeconômica?

Descubra como economistas e cientistas de dados estão combinando econometria e inteligência artificial para aprimorar previsões macroeconômicas. Neste post, você vai entender as principais etapas de avaliação de modelos — da preparação dos dados à validação cruzada — e conhecer as métricas e técnicas que revelam quais métodos realmente entregam as melhores previsões. Uma leitura essencial para quem quer compreender o futuro da análise econômica orientada por dados.

Análise exploratória e seleção de séries temporais econômicas para modelagem

Quer entender como transformar dados econômicos brutos em previsões macroeconômicas precisas? Neste post, mostramos passo a passo como realizar a análise exploratória e seleção de séries temporais com Python — desde o tratamento de dados e remoção de multicolinearidade até a escolha das variáveis mais relevantes usando técnicas de machine learning e econometria. Um guia essencial para quem quer unir teoria econômica e inteligência artificial na prática da previsão macroeconômica.

Transformers para Análise de Séries Temporais

Neste tutorial, mostramos passo a passo como aplicar dados de séries temporais em modelos baseados na arquitetura Transformer, utilizando a biblioteca Darts no Python. Você aprenderá como transformar dados temporais em um formato compatível, ajustar o modelo e gerar previsões. Uma introdução prática e didática à união entre Deep Learning e análise de séries temporais.