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

Construindo um Dashboard do Modelo FAMA-French no Python

Vamos continuar a série de postagens sobre como construir um Dashboard de métricas relacionadas a avaliação de ações e construção de um Portfolio de investimentos no Python. Trazemos nessa semana um componente importante para avaliação do risco: o modelo de 3 fatores de Fama-French.

Ibovespa vs Economia Real: procedimento de Toda-Yamamoto no Python

Verificamos a relação entre o Ibovespa e a variação interanual da Formação Bruta de Capital Fixo (FBCF) por meio do procedimento de Toda-Yamamoto usando o Python como ferramenta.

Como Gerar Sumários de Estatísticas Descritivas?

Neste artigo navegamos pelas definições, fórmulas, cálculos e computação das estatísticas descritivas de dados do tipo série temporal e/ou corte transversal. Mostramos na prática, em R e Python, como gerar um sumário para reportar e analisar os dados rapidamente.

Construindo Modelos de Fatores no Python

Os modelos de fatores de risco em finanças são utilizados para explicar as variações no retorno de um ativo ou carteira em relação a fatores/características macroeconômicas e da própria empresa. Esses modelos são usados para avaliar o risco de investimentos e gerenciamento de portfólio, permitindo a criação de estratégias e análises com objetivo de tomar decisões mais assertivas. A construção desses modelos geralmente envolve o uso de regressão linear ou outras técnicas estatísticas avançadas. Como ferramenta, podemos utilizar o Python para auxiliar na coleta, tratamento, análise e construção dos modelos.

Ancoragem de Expectativas no Python

Expectativas ancoradas, significando a manutenção da inflação em torno de um valor próximo da meta, inclusive após a ocorrência de choques relevantes, tornam menos custosa a ação do Banco Central no combate a pressões inflacionárias. No post de hoje, verificamos a ancoragem de expectativas para diferentes horizontes utilizando o Python como ferramenta para a construção do exercício.

O Alicerce da Ciência de Dados: entendendo o Processo Gerador dos Dados

No impulso de assumir uma distribuição normal para qualquer variável que aparecer em sua frente, o cientista de dados comete o erro de desconhecer os dados sendo trabalhados e, consequentemente, realiza inferências e previsões pouco acuradas. Infelizmente, isso é um problema comum com o boom da ciência de dados nos anos recentes, mas neste artigo vamos tentar trazer um pouco de luz sobre o assunto.

Dashboard do Modelo CAPM no Python

Estimando o repasse cambial no Python

Medidas de repasse externo fazem parte da caixa de ferramentas de todos aqueles que trabalham com inflação e política monetária. Podemos utilizar o Python para realizar todo o processo ferramental de coleta, tratamento e estimação do efeito do repasse externo para a inflação doméstica.

Variáveis Quantitativas e Qualitativas: o que são e como analisar?

O que é uma variável quantitativa? E uma variável qualitativa? Quais são os exemplos dessas variáveis? E quais ferramentas de análise exploratória de dados podem ser usadas para cada caso? Neste artigo mostramos as diferenças entre os principais tipos de variáveis usadas em ciência de dados e vemos exemplos práticos com dados públicos.