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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados
- Macroeconomia
Aprenda a utilizar o Python dentro do Google Colab para processar milhões de microdados do Novo CAGED e analisar a diferença salarial entre trabalhadores admitidos e demitidos. O artigo aborda engenharia de dados com SQLite, cálculo de médias com filtro de outliers, deflacionamento pelo INPC e ajuste sazonal com X-13ARIMA-SEATS.
- Macroeconomia
Este exercício ensina a calcular o Custo Unitário do Trabalho (CUT) e a Produtividade da economia brasileira utilizando Python. O tutorial aborda a coleta de dados do IBGE (PIB e PNAD Contínua), a aplicação de ajuste sazonal via X-13ARIMA-SEATS e a decomposição do indicador para análise de competitividade e inflação.
- Data Science
Mostramos como a linguagem de programação Python pode ser utilizada para projetar variáveis macroeconômicas como o Câmbio (BRL/USD) por meio de um pipeline completo e reproduzível. O processo abrange desde a coleta e o tratamento dos dados até a modelagem e geração de previsões, combinando métodos estatísticos, técnicas de machine learning e ferramentas de inteligência artificial para apoiar a análise econômica e a tomada de decisão.
- Macroeconomia
Este exercício ensina como calcular a Paridade do Poder de Compra (PPP) e a Taxa de Câmbio Real para o Brasil utilizando Python. Através da coleta automatizada de dados de inflação (IPCA e CPI americano) e câmbio, o exercício demonstra como mensurar o desalinhamento cambial do Real em relação ao Dólar, identificando períodos históricos de sobrevalorização e subvalorização da moeda brasileira com base na teoria econômica.
- Macroeconometria
Este artigo apresenta um exercício prático de macroeconomia aplicada utilizando Python para investigar a relação entre o nível de atividade econômica e o mercado de trabalho no Brasil. O estudo detalha o processo de coleta automatizada do Hiato do Produto do Banco Central e a construção de uma série histórica longa de desemprego (unificando PME e PNAD Contínua). Através de técnicas de ajuste sazonal (X-13ARIMA-SEATS) e modelagem econométrica, estima-se a NAIRU (Taxa de Desemprego Não Aceleradora da Inflação) implícita da economia brasileira em 9,46%, confirmando a forte correlação negativa prevista pela Lei de Okun.
- Macroeconomia
Este artigo explora a dinâmica de preços da economia brasileira para além do índice cheio do IPCA. Utilizando a linguagem Python e dados oficiais do IBGE, ensinamos como calcular e visualizar a Inflação Acumulada e a Inflação Relativa de itens específicos desde o ano 2000. A análise revela a discrepância entre bens que se tornaram relativamente mais baratos, como tecnologia, e serviços que encareceram acima da média, como educação e saúde.
- Macroeconomia
Este exercício apresenta a construção e decomposição do Índice de Condições Financeiras (ICF) para a economia brasileira, utilizando a linguagem Python. Baseado na abordagem do Banco Central do Brasil, o estudo automatiza a coleta de dados públicos e aplica a Análise de Componentes Principais (PCA) para segregar o índice em sete grupos de ativos, como juros locais, juros externo, risco, etc. A análise permite identificar quais vetores estão atuando sobre a economia, oferecendo um diagnóstico preciso sobre a virada do ciclo financeiro observada no início de 2026.
- Data Science
O IPCA de janeiro veio em +0,33% na variação mensal. O valor veio abaixo da previsão da Análise Macro, de +0,50%.
- Data Science
Dá para medir incerteza econômica no Brasil sem bases proprietárias? Neste post, exploramos um exercício de ciência de dados que adapta a metodologia do IIE-Br da FGV usando apenas dados públicos: atas do COPOM como fonte textual e a dispersão das expectativas de mercado para inflação, juros e câmbio. Um exemplo prático de como transformar teoria econômica em um pipeline de dados reprodutível.
- Macroeconomia
Este exercício apresenta a replicação do Índice de Condições Financeiras (ICF) do Banco Central do Brasil utilizando a linguagem Python. O estudo detalha o ciclo completo de dados: coleta automatizada de variáveis locais e globais (via APIs do BCB, FRED e Yahoo Finance), tratamento estatístico (padronização e remoção de tendência) e modelagem via Análise de Componentes Principais (PCA). Os resultados validam a metodologia, gerando um indicador aderente à dinâmica histórica de aperto e afrouxamento financeiro da economia brasileira.
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