Categoria: Data Science
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Mostramos como a linguagem de programação Python pode ser utilizada para projetar variáveis macroeconômicas como o Câmbio (BRL/USD) por meio de um pipeline completo e reproduzível. O processo abrange desde a coleta e o tratamento dos dados até a modelagem e geração de previsões, combinando métodos estatísticos, técnicas de machine learning e ferramentas de inteligência artificial para apoiar a análise econômica e a tomada de decisão.
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O IPCA de janeiro veio em +0,33% na variação mensal. O valor veio abaixo da previsão da Análise Macro, de +0,50%.
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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.
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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.
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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.
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