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

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? É o que vamos verificar nesse exercício usando o Python.

Dados: como são disponibilizados e como são coletados

Neste post, veremos quais são os principais formatos nos quais os dados costumam ser disponibilizados e aprenderemos, através de exemplos práticos, sobre as ferramentas de ciência de dados para coletar essas informações, sejam de fontes nacionais ou internacionais, seja usando o R ou o Python.

Dashboard de Análise de Assimetria e Curtose 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 cálculo da Assimetria e Curtose.

Prêmio do Swap pré-DI 360 no Python

No post de hoje, continuamos com a série de postagens envolvendo exercícios de Macroeconometria no Python, investigando dessa vez a relação entre o Swap pré-DI 360 dias e a Expectativas da Selic de acordo com o Focus. Estimamos ao fim, por meio de um 2SLS com instrumentos o Prêmio.

Análise de Dados na Prática com um Case real

Neste artigo, percorremos o ciclo de análise de dados de ponta a ponta, visando resolver um problema de assimetria de informação no mercado de combustíveis. Mostramos uma visão geral sobre o processo de análise de dados no dia a dia de trabalho, dando ênfase na linha de raciocínio por trás de cada etapa e ressaltando ferramentas e alternativas que podem ser utilizadas.

Construindo um Dashboard de medidas de Desvio-Padrão no Python

Neste artigo percorremos o ciclo de análise de dados de ponta a ponta, visando resolver um problema de assimetria de informação no mercado de combustíveis. Mostramos uma visão geral sobre o processo de análise de dados no dia a dia de trabalho, dando ênfase na linha de raciocínio por trás de cada etapa e ressaltando ferramentas e alternativas que podem ser utilizadas.

Construindo uma Regra de Taylor no Python

Dando continuidade ao nosso esforço de compreensão do organismo econômico brasileiro por meio de equações, adicionamos o Banco Central via a estimação de uma regra de Taylor. Realizaremos a construção do modelo por meio do Python, seguindo todos os passos de coleta e tratamento dos dados, finalizando com a construção do modelo via OLS.

Estruturas de Dados: Séries Temporais vs. Dados de Corte Transversal

Com o aumento da disponibilidade de dados, torna-se fundamental conhecer técnicas e métodos para analisá-los e utilizá-los de forma estratégica. Nesse contexto, é importante compreender como os dados são estruturados e quais ferramentas podem ser usadas para trabalhar com eles. Neste artigo, exploramos os conceitos das principais estruturas de dados, mostramos exemplos e aplicações em R e Python para trabalhar com dados de série temporal e corte transversal.

Construindo um Dashboard de Portfólio de Investimentos no Python

É possível automatizar todo o processo de coleta e visualização de dados construindo um Dashboard no Python. O processo de coleta é feito por meio da biblioteca yfinance. O Dashboard é construído no ambiente da biblioteca Dash e os gráficos construídos por meio do Plotly.

Estimando uma Curva IS no Python

A curva IS é uma curva de demanda agregada da economia, descrevendo o equilíbrio no mercado de bens e serviços, sendo expressa pelo hiato do produto em função de suas próprias defasagens, da taxa real de juros e do resultado primário. Vejamos neste post a implementação da Curva IS utilizando o Python.