Categoria: Análise de Dados na Prática
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Macroeconomia e Conjuntura
Neste exercício, construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, criamos tokens a partir das atas do Comitê de Política Monetária (COPOM) do Banco Central, o que permite classificar o sentimento implícito nos textos.
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Neste artigo, traduzimos 5 tarefas rotineiras de quem trabalha com dados, de R para SQL. O objetivo é mostrar que a sintaxe do código é parecida entre as linguagens e que é possível utilizar apenas uma interface que integra ambas as ferramentas. Mostramos exemplos com dados econômicos do Brasil.
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Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.
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Como quantificar sentimentos e emoções a partir de comunicados de política monetária? Neste exercício utilizamos os statements do FOMC para construir um índice de sentimentos, o que permite comparar a “narrativa” com a prática da política monetária, ou seja, mudanças da taxa de juros. Também avaliamos se tal índice é útil em prever mudanças de política através do teste de causalidade de Granger.
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Como coletar os seis indicadores de inflação por faixa de renda do Ipea, calcular a
variação acumulada em 12 meses e comparar os estratos entre si usando Python. O
tutorial cobre a composição correta do acumulado, a inversão da ordem entre as faixas
ao longo do tempo e a decomposição por grupos do IPCA que explica o resultado.
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