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

Inflação de Serviços vs. Desemprego

A teoria econômica convencional sugere a presença de um trade-off entre inflação e desemprego no curto prazo, comumente conhecido como a Curva de Phillips. Em termos simples, reduções na taxa de desemprego podem resultar em um aumento temporário na inflação. Nesse contexto, a inflação de serviços emerge como uma categoria particularmente relevante devido às suas características distintivas. Para explorar e visualizar a relação entre inflação de serviços e desemprego, conduzimos uma análise utilizando a linguagem de programação Python. Além disso, empregamos o procedimento de Toda-Yamamoto para avaliar a existência de uma relação de causalidade no sentido Granger entre essas variáveis.

Modelo de previsão para grupos do IPCA

Neste artigo investigamos se a previsão desagregada da inflação é capaz de gerar previsões mais acuradas do que a previsão agregada. Utilizamos o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) como medida de interesse, aplicando um modelo simples e um modelo de passeio aleatório para comparação. Todo o processo pode ser feito de maneira automatizada utilizando a linguagem de programação R.

Text mining dos comunicados do FOMC: prevendo mudanças na política

Como quantificar sentimentos e emoções a partir de comunicados de política monetária? Neste exercício utilizamos os statements do FOMC para construir um índice de sentimentos, o que permite comparar a “narrativa” com a prática da política monetária, ou seja, mudanças da taxa de juros. Também avaliamos se tal índice é útil em prever mudanças de política através do teste de causalidade de Granger.

Analisando a inflação por faixa de renda no Python

Neste artigo mostramos como coletar dados de inflação segmentados por faixa de renda e como calcular a variação acumulada em 12 meses usando a linguagem de programação Python.

Criando o Fator de Momentum para o Brasil [Python]

Como criar o Fator Momentum para o Mercado Acionário Brasileiro? No post, apresentamos uma forma de criação do Fator usando o Python.

O IBC-Br é um bom preditor do PIB?

Toda vez que a autoridade monetária divulga o seu Índice de Nível de Atividade do Banco Central (IBC-Br), a imprensa costuma dizer que o mesmo antecipa os resultados do PIB. Mas será que isso é verdade? Vamos usar o Python como ferramenta de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados para verificar esse argumento.

Usando LLMs para prever a inflação (IPCA)

Como o surgimento de modelos de inteligência artificial, como os LLMs, estariam as profissões de economistas e cientistas de dados ameaçadas? Neste exercício, tentamos responder esta pergunta ao avaliar o potencial de LLMs em produzir previsões para a inflação no Brasil em diferentes períodos. Comparamos a qualidade das previsões do modelo Google PaLM com as previsões dos profissionais e instituições de mercado, disponibilizadas no relatório Focus do Banco Central.

Previsão do CPI usando text mining nos comunicados do FOMC

Se textos pudessem falar, o que eles diriam? O uso de dados textuais é capaz de melhorar um modelo de previsão? Neste exercício exploramos o uso de fatores textuais extraídos dos comunicados do FOMC para a previsão da inflação norte-americana.

Otimização de Portfólio com Hierarchical Risk Parity (HRP)

Como melhorar o processo de alocação de peso em um portfólio de investimentos? Veremos como realizar a aplicação do Hierarchical Risk Parity (HRP) no Python.

Taxa de Desemprego: PNAD Contínua vs. PME

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.