Data Science

Análise Preditiva de Séries Temporais usando Python

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.

Como usar IA para ler as atas do FED

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.

Devemos usar a métrica MAPE em previsão de demanda?

A previsão de demanda é um componente essencial da análise econômica e empresarial. Para avaliar a precisão das previsões, diversas métricas de erro são utilizadas. Entre elas, o Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE – Mean Absolute Percentage Error) é uma das mais conhecidas. Neste artigo discutimos suas vantagens e desvantagens com exemplos.

Regimes inflacionários com Modelo Oculto de Markov usando Python

Neste exercício, utilizamos Python para aplicar um Modelo Oculto de Markov (HMM) na identificação e análise de regimes inflacionários no Brasil, com base na série temporal do IPCA mensal.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.