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.
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.
