Neste exercício exploramos os dados públicos sobre o preço da gasolina no Brasil, sua composição, evolução temporal, políticas associadas e, por fim, construímos um modelo simples de previsão. Com um modelo em mãos, o analista pode cenarizar o comportamento futuro da série da forma como preferir. Todos os procedimentos foram feitos usando a linguagem de programação Python.
Não é de hoje que técnicas de machine learning vêm sendo usadas para explorar características não lineares de séries temporais (econômicas), especialmente para finalidade de previsão. Como exemplo, apresentamos uma abordagem híbrida do modelo NNAR e comparamos suas previsões com as de mercado, encontrando resultados em linha com a literatura recente.
O PIB é uma variável econômica complexa e de difícil previsão. Neste artigo, mostramos que unir métodos simples e métodos avançados pode aumentar significativamente a previsibilidade do crescimento da economia.
Como criar previsões através de modelos de machine learning de dados de séries temporais? Neste tutorial mostramos como a biblioteca skforecast do Python pode facilitar todo o trabalho.
Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do FED.