Categoria: Economia

Como obter dados macroeconômicos com a linguagem R? Um guia para sair do Excel

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.

IA e Previsão Macroeconômica usando Python

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.

Como construir uma Curva IS

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.

Construindo um Modelo para o Spread Bancário no Brasil

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.

Regra de Taylor para o Brasil

Tutorial completo de como estimar uma regra de Taylor para o Brasil no Python, com dados trimestrais do Banco Central. O texto explica a teoria, a construção do juro neutro pelas expectativas Focus e a restrição não linear que a especificação com suavização exige.

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