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

Como integrar o ChatGPT no R e no Python?

Neste tutorial mostramos como interagir com o modelo do ChatGPT através de comandos por linguagem de programação, em R e Python. Introduzimos o uso da API, a autenticação de usuário, o gerenciamento de chave de token e abordamos exemplos de interação. O objetivo é desenvolver uma base de conhecimento para possibilitar a construção de aplicações e produtos interessantes de Inteligência Artificial.

Classificação Econômica com Regressão Logística

Nesse artigo apresentamos o modelo de regressão logística, para resolver problemas de classificação binária. Mostramos a intuição do modelo e sua formulação matemática, além de pontuar as principais aplicações e casos de uso. Ao final, demonstramos um exemplo aplicado à classificação econômica para agrupamento em categorias de países com dados reais, usando as linguagens de programação R e Python.

O Banco Central deve reagir a um choque de preços administrados?

Neste exercício, mostramos como identificar um choque dos preços administrados sobre os preços livres utilizando um Vetor Autoregressivo e Função de Impulso Resposta. Realizamos a coleta, tratamento, visualização e criação do modelo usando o Python.

Mercado de Renda Fixa no Python

Realizamos neste artigo uma breve introdução ao mercado de renda fixa, elencando os principais termos e instrumentos. Também mostramos como criar uma análise, que envolve a coleta, tratamento e visualização de dados de títulos públicos usando o Python.

Previsão de demanda com o Prophet

Nesse artigo apresentamos o modelo Prophet, através da decomposição das equações e parâmetros, e mostramos um exemplo aplicado com dados para previsão de demanda usando as linguagens de programação R e Python.

Bagging, Random Forests e Boosting

Nesse artigo, vamos ilustrar os métodos Bagging, Random Forests e Boosting usando árvores de decisão como blocos de construção para construir modelos de previsão mais poderosos.

Estimando o juro neutro para o Brasil

A taxa de juros real neutra da economia é um elemento crucial na formulação da política monetária. No entanto, o uso da taxa de juros neutra na condução da política monetária enfrenta uma dificuldade inerente, pois se trata de uma variável não observável. Neste artigo, mostramos como criar estimativas para a Taxa de Juro Real Neutra de acordo com literaturas subjacentes utilizando o Python como ferramenta.

Como usar Principal Component Analysis para analisar ações

Como identificar os fatores significativos que influenciam a variabilidade nos retornos de ações individuais? Como comparar esses fatores ao selecionar empresas de setores distintos? Neste artigo, aplicamos a Análise de Componentes Principais para examinar ações nos setores de tecnologia e bancário, com o objetivo de identificar os fatores estatísticos relevantes.

Métodos de Reamostragem

Métodos de reamostragem são ferramentas indispensáveis na estatística moderna. Eles envolvem, basicamente, extrair de forma repetida amostras de um conjunto de treino de modo a reestimar o modelo de interesse em cada uma das amostras, obtendo assim informação adicional sobre o modelo ajustado. Vamos conhecer dois métodos úteis aplicáveis a dados de séries temporais de forma a auxiliar previsões: cross-validation e bootstrap.

Previsão econômica com modelos ARIMA

Neste texto abordamos modelos da família ARIMA para finalidade de previsão de séries temporais. Mostramos as diferenças de cada modelo com exemplos de dados econômicos do Brasil, em aplicações nas linguagens de programação R e Python.