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

Simulações de Monte Carlo 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 a construção de simulações de Monte Carlo no Python.

Propriedades estatísticas de séries temporais

Série temporal é uma estrutura de dados fundamental para as áreas de economia e finanças, uma vez que a maioria das variáveis nessas áreas são observadas ao longo do tempo. Compreender as principais características estatísticas de uma série temporal é essencial para aqueles interessados em analisar dados econômicos.

Análise Exploratória de Dados com o Gráfico de Dispersão

Se não fosse o gráfico de dispersão, a famosa curva de Phillips jamais teria sido descoberta pelos economistas. Essa é uma afirmação forte, mas retrata o poder que a visualização de dados desempenhou nos anos 50 no avanço da pesquisa econômica. Apesar de ser simples, o gráfico de dispersão é útil para entender os dados e suas relações. Neste artigo mostramos as principais aplicações e exemplos práticos feitos em R e Python.

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

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: Capital Asset Pricing Model (CAPM).