Categoria: Econometria e Previsão

Cointegração e Vetor de Correção de Erros: Prevendo o desemprego

Neste artigo, mostramos como é possível criar uma previsão do Desemprego medida pela PNADc por meio de um VECM utilizando o R e o Python como ferramentas.

Pré-processamento de dados: lidando com valores extremos e valores ausentes

No contexto de ciência de dados, é comum ter que lidar com problemas nos dados de um modelo preditivo, tais como valores extremos (outliers) ou valores ausentes (missing data). Em muitos casos, é preciso aplicar pré-processamentos para validar e utilizar um modelo, ao mesmo tempo que é necessário evitar o vazamento de dados (data leakage). Abordamos estes desafios neste artigo mostrando exemplos com dados reais em aplicações nas linguagens de programação R e Python.

Aplicações de Modelos de Vol: Beta Dinâmico usando GARCH

O Beta de Mercado é uma medida financeira que representa a sensibilidade ou volatilidade de um ativo em relação ao mercado como um todo. Em outras palavras, o Beta de Mercado mede a resposta esperada de um ativo a movimentos no mercado de referência, geralmente representado por um índice amplo, como o índice geral de ações de um país (por exemplo, o S&P 500 nos EUA e o Ibovespa no Brasil).

Reamostragem em modelos preditivos: separação treino e teste

Nesse artigo abordamos técnicas de reamostragem de dados, conhecidas como separação treino/validação/teste, úteis para avaliar a acurácia de modelos preditivos. Mostramos exemplos e aplicações das técnicas, destacando o contexto e os desafios que podem emergir, usando problemas de regressão e de classificação com dados temporais e de corte transversal. Códigos dos exemplos são expostos nas linguagens de programação R e Python.

Previsão com Vetores Autorregressivos (VAR) no R

Como estimar um modelo VAR no R com dados do IBGE e do BCB: testes de estacionariedade, escolha de defasagem, diagnóstico, previsão do IPCA 12 meses à frente, função impulso-resposta e decomposição de variância.

Categoria: Econometria e Previsão

Cointegração e Vetor de Correção de Erros: Prevendo o desemprego

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