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

Entendendo o basicão de SQL para usuários de Excel

Neste artigo, traduzimos 5 tarefas rotineiras de quem trabalha com dados, de Excel para SQL. O objetivo é mostrar que, apesar das diferenças de interface e capacidades, é possível tratar e analisar dados em SQL usando comandos similares sem grande esforço. Mostramos exemplos com dados econômicos do Brasil.

Decompondo o Retorno de Portfólios Setoriais por Fatores de Risco

O investimento baseado em fatores tem se tornado uma prática comum na pesquisa e nas estratégias de investimento adotadas por diversas instituições de pesquisa e gestoras financeiras. A teoria subjacente a essa abordagem sugere que os retornos de ativos financeiros são influenciados por diversos fatores de risco, que podem ser de natureza macroeconômica, contábil e estatística, impactando a empresa ou o portfólio em análise. Neste artigo, apresentamos como é possível estimar a sensibilidade ao longo do tempo para cada fator de risco em diferentes portfólios setoriais. Em seguida, detalhamos o processo de decomposição dos retornos do portfólio, permitindo identificar quais fatores contribuíram positiva ou negativamente em cada período. Vale destacar que toda a análise de dados foi conduzida utilizando a linguagem de programação Python como ferramenta principal.

Analisando a crise Argentina e as exportações do Brasil com R

Neste artigo, analisamos brevemente a evolução recente das exportações do Brasil, com ênfase para a Argentina, um grande parceiro comercial na pauta de exportações que está em crise econômica desde 2018.

Mineração de textos do COPOM: criando um indicador de sentimentos

Neste exercício, construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, criamos tokens a partir das atas do Comitê de Política Monetária (COPOM) do Banco Central, o que permite classificar o sentimento implícito nos textos.

Entendendo o basicão de SQL para usuários de R

Neste artigo, traduzimos 5 tarefas rotineiras de quem trabalha com dados, de R para SQL. O objetivo é mostrar que a sintaxe do código é parecida entre as linguagens e que é possível utilizar apenas uma interface que integra ambas as ferramentas. Mostramos exemplos com dados econômicos do Brasil.

Fama-Macbeth Regression: explorando o mercado acionário brasileiro

A regressão Fama-MacBeth é um método utilizado para estimar parâmetros em modelos de precificação de ativos, como o Modelo de Precificação de Ativos de Capital (CAPM). O método estima os betas e prêmios de risco para quaisquer fatores de risco que se espera que determinem os preços dos ativos. O método opera com vários ativos ao longo do tempo (dados em painel). Os parâmetros são estimados em duas etapas. Vamos aplicar a regressão Fama-Macbeth para dados do mercado acionário brasileiro utilizando o Python.

Lei de Okun: qual a relação entre crescimento econômico e desemprego?

A Lei de Okun é uma relação empírica que busca quantificar a relação entre a taxa de desemprego e a taxa de crescimento econômico. Ela foi proposta pelo economista Arthur Okun na década de 1960 e está presente em diversos livros textos de graduação. Buscamos através deste artigo investigar duas formas da Lei de Okun, descrevendo-a utilizando dados do Brasil. Usamos o Python para realizar todo o processo de análise de dados.

El Niño e IPCA: mensurando impactos climáticos sobre a inflação de alimentos

Será que o El Niño impacta o preço do feijão com arroz no prato dos brasileiros? Para responder esta pergunta estimamos um modelo VAR(p) utilizando dados do Oceanic Niño Index (ONI) e investigamos a decomposição histórica dos choques estruturais.

Coletando dados do Google Trends no R e no Python

Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.

Contribuição para a Volatilidade [Python]

A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.