Categoria: Macroeconometria
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O que é Volatilidade? Como podemos calcular essa métrica? Este artigo apresenta uma breve introdução à volatilidade, descreve como podemos calcular a volatilidade utilizando Modelos de Volatilidade Condicional e demonstra a aplicação prática dessa abordagem para estimar a volatilidade da taxa de câmbio BRL/USD por meio da linguagem de programação Python.
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Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.
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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.
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A Curva IS diz quanto de atividade custa um aperto de juros e em quantos trimestres o custo aparece. Neste tutorial estimamos a equação do modelo de pequeno porte do Banco Central em Python, com dados públicos: hiato do produto do BCB, expectativas do Focus e resultado primário. O resultado: persistência de 0,89, efeito do juro de −0,20 por trimestre e meia-vida de seis trimestres. E um alerta sobre o juro neutro, a peça que mais muda o resultado.
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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.
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