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- Macroeconomia
Este exercício apresenta a construção e decomposição do Índice de Condições Financeiras (ICF) para a economia brasileira, utilizando a linguagem Python. Baseado na abordagem do Banco Central do Brasil, o estudo automatiza a coleta de dados públicos e aplica a Análise de Componentes Principais (PCA) para segregar o índice em sete grupos de ativos, como juros locais, juros externo, risco, etc. A análise permite identificar quais vetores estão atuando sobre a economia, oferecendo um diagnóstico preciso sobre a virada do ciclo financeiro observada no início de 2026.
- Data Science
O IPCA de janeiro veio em +0,33% na variação mensal. O valor veio abaixo da previsão da Análise Macro, de +0,50%.
- Data Science
Como construir um indicador de incerteza da economia brasileira no Python, replicando a lógica do IIE-Br da FGV. O exercício usa as atas do COPOM como fonte textual e a dispersão das expectativas de mercado (IPCA, câmbio e Selic) do Banco Central, tudo com dados públicos. O resultado acompanha de perto o índice oficial da FGV nos grandes episódios de crise.
- Macroeconomia
Este exercício apresenta a replicação do Índice de Condições Financeiras (ICF) do Banco Central do Brasil utilizando a linguagem Python. O estudo detalha o ciclo completo de dados: coleta automatizada de variáveis locais e globais (via APIs do BCB, FRED e Yahoo Finance), tratamento estatístico (padronização e remoção de tendência) e modelagem via Análise de Componentes Principais (PCA). Os resultados validam a metodologia, gerando um indicador aderente à dinâmica histórica de aperto e afrouxamento financeiro da economia brasileira.
- Data Science
Quanto um choque do dólar move a inflação brasileira? Este tutorial mostra como medir o repasse cambial no R com um modelo VAR e funções impulso-resposta, usando dados públicos do Banco Central e do IBGE. O efeito atinge o pico por volta do terceiro trimestre e se dissipa em cerca de um ano.
- Data Science
Eleições são momentos de incerteza, mas os dados do Boletim Focus mostram que nem toda incerteza é igual. Ao analisar as previsões de inflação, juros e câmbio nos anos que antecederam as eleições de 2014, 2018 e 2022, este post investiga como o mercado revisa cenários macroeconômicos ao longo do tempo.
- Macroeconometria
Um tutorial completo para medir o ciclo das concessões de crédito no Brasil usando Python. Coletamos os dados do BCB e do IBGE, deflacionamos pelo IPCA, removemos a sazonalidade com o X-13ARIMA-SEATS e extraímos o ciclo com o Filtro Hodrick-Prescott. Ao final, uma regressão confirma que o crédito é pró-cíclico com a atividade e contracíclico com os juros, com dados que vão até meados de 2026.
- Macroeconometria
Este artigo analisa a dinâmica do consumo no Brasil utilizando Python e modelos de Vetores Autorregressivos (VAR). Ao segregar bens duráveis e não duráveis, o estudo quantifica a sensibilidade a choques de juros e renda. Criamos todo o processo através do ciclo de dados: coleta, tratamento, análise de dados, modelagem e apresentação dos resultados, tudo automatizado usando a linguagem Python.
- Data Science
O IPCA fechou 2025 em 4.26%, ficando acima da meta de 3% ao ano, mas dentro do intevalo de tolerância de ±1,5 ponto percentual. O valor veio abaixo da previsão da Análise Macro, de 4.66%, e abaixo do previsto pelo Boletim Focus, de 4.30%.
- Macroeconomia
Neste exercício, mostramos como o Python pode ser utilizado para calcular uma métrica central para a compreensão da dinâmica entre crédito e atividade econômica no Brasil, a partir de um ciclo completo e altamente reprodutível de coleta, tratamento e análise de dados.
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