Categoria: Economia
- Dados Macroeconômicos
Neste exercício mostramos como dar os primeiros passos para acessar dados brasileiros de fontes públicas, disponibilizados nas volumosas bases do BCB, IPEADATA e IBGE. Estas fontes constituem um ativo valiosíssimo para pesquisadores e profissionais de mercado – além de ser um “parquinho de diversões” para amantes de dados -, sendo fundamental o domínio de linguagens de programação como o R para coleta e automatização de rotinas.
- Macroeconometria
A IA oferece métodos para compreender e prever variáveis agregadas da economia, como ciclos econômicos, decisões de políticas monetárias e previsões de diferentes indicadores econômicos. Utilizando algoritmos de Machine Learning os economistas podem analisar grandes volumes de dados econômicos para identificar padrões e tendências, fornecendo insights.
O Python torna o processo de análise e modelagem mais acessível e eficiente. Ao aplicar técnicas de IA na Macroeconomia, é possível melhorar nossa compreensão dos fenômenos econômicos e a precisão de nossas previsões, abrindo novas oportunidades para análise e tomada de decisões.
No presente exercício iremos mostrar o uso do IA Aprendizado de Máquina para realizar a previsão da probabilidade de recessão nos EUA, conforme três diferentes modelos de Machine Learning.
- Macroeconometria
Neste post mostramos como podemos construir um modelo que descreve a Curva IS a partir da linguagem Python. Passamos por todo o processo de construção de um exercício de dados, realizando a coleta, o tratamento, a modelagem e a demonstração dos resultados encontrados.
- Macroeconometria
O Spread Bancário é definido como a diferença entre o custo do empréstimo e a remuneração oferecida ao poupador. Neste exercício, propomos a elaboração de um modelo para analisar o Spread Bancário no contexto brasileiro, empregando uma abordagem de regressão linear múltipla. Para realizar essa análise, utilizamos a linguagem de programação Python como ferramenta principal.
- Macroeconometria
O termo “Regra de Bolso” pode ser entendido como um regra prática, basicamente um método aproximado para fazer algo, baseado na experiência prática. A Regra de Taylor propõe-se a ser utilizada com este intuito, visando determinar a taxa de juros básica da economia, usando um subconjunto da informação necessária para uma regra ótima do instrumento de política monetária. Neste artigo, veremos como podemos criar a Regra de Taylor facilmente usando o Python, tomando como base dados da economia brasileira.
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