Macroeconometria

Estimando a inércia inflacionária através de modelos de espaço-estado usando Python

Como a inflação passada pode impactar a inflação presente? Podemos mensurar esse efeito — ou seja, o grau de persistência da inflação — utilizando modelos autorregressivos. Este trabalho apresenta uma forma de calcular essa persistência usando modelos de Espaço de Estados, com Python como ferramenta para coleta de dados, análise e ajuste do modelo.

Prevendo Demanda de Energia usando TimeGPT no Python

Neste exemplo mostramos o poder da IA, especificadamente o uso do TimeGPT para prever os valores da Curva de Carga Horária de Energia Elétrica disponibilizada pela ONS. Comparamos o resultado da previsão com um modelo ingênuo e LGBM. Para o exercício, foi usado a linguagem Python para coleta, tratamento e modelagem.

Avaliando os Ciclos da Taxa de Desocupação Brasileira usando Python

Neste exercício, implementamos Modelos de Componentes Não Observados (MCNO) em Python para analisar a Taxa de Desocupação Brasileira. Comparamos os componentes extraídos pelo MCNO com os obtidos pelo Filtro de Hodrick-Prescott (HP), uma técnica comum para decomposição de séries temporais.

Em quanto um choque cambial afeta a inflação? Analisando funções impulso-resposta no VAR usando Python

Este exercício quantifica o repasse cambial sobre a inflação para a economia brasileira sob a ótica de um modelo Estimamos as funções de impulso resposta para analisar choques na variação do câmbio e a resposta ao longo do tempo sobre a inflação de preços livres usando a linguagem de programação Python para coleta, análise de dados e modelagem.

Modelagem preditiva de séries temporais hierárquicas no Python

A previsão de séries temporais hierárquicas é uma técnica para analisar e prever dados que se estruturam em diferentes níveis de granularidade. Neste artigo, vamos mergulhar no mundo da modelagem preditiva de séries temporais hierárquicas utilizando Python, explorando os conceitos, métodos e aplicações práticas dessa técnica usando o Python.