Categoria: Econometria e Previsão
- Econometria e Previsão,Macroeconometria,Macroeconomia e Conjuntura
Este exercício apresenta uma investigação econométrica sobre a persistente estagnação da taxa de participação no mercado de trabalho brasileiro no período pós-pandemia. Utilizando a linguagem R e dados públicos do IBGE e Banco Central, construímos um modelo de regressão linear múltipla com correção de erros robustos (Newey-West). A análise testa a hipótese de que o aumento real das transferências de renda (Bolsa Família/Auxílio Brasil) elevou o salário de reserva, desincentivando o retorno à força de trabalho.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Econometria e Previsão
O hiato do produto mede a distância entre o PIB efetivo e o PIB potencial — e como o potencial não é observável, cada método entrega um número diferente. Calculamos sete medidas para o Brasil no Python, tratamos o problema de fim de amostra do filtro HP com as projeções do Focus e resumimos o conjunto pela mediana entre as medidas.
- Econometria e Previsão,Macroeconometria
Este artigo realiza uma análise econométrica para investigar os determinantes dinâmicos do preço do ouro. Utilizando um modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) em R, examinamos o impacto de variáveis como o dólar (DXY), a curva de juros e a incerteza global. Os resultados mostram que um fortalecimento inesperado do dólar tem um efeito negativo e significativo no curto prazo sobre os retornos do ouro, embora a maior parte de sua variância seja explicada por fatores intrínsecos ao seu próprio mercado.
- Econometria e Previsão,Estatística e Probabilidade,Macroeconometria
O que explica a divergência entre S&P 500 e vagas de emprego? Seria o impacto da IA ou a política monetária? Utilizando um análise dados e modelo VAR e testes de causalidade de Granger usando a linguagem de programação R, investigamos a relação e o motivo por trás da “boca de jacaré”.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Econometria e Previsão
Neste tutorial, vamos conduzir uma análise diagnóstica completa. Começaremos visualizando a série e sua tendência, depois a decomporemos em seus componentes fundamentais. Em seguida, investigaremos a distribuição estatística dos dados e, por fim, aplicaremos técnicas mais avançadas, como a análise de autocorrelação e testes de estacionariedade, que são pré-requisitos cruciais para a construção de modelos de previsão robustos como o ARIMA.
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