Economia

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.
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.
Neste exercício, implementamos o Nowcasting utilizando Modelos de Fatores Dinâmicos (Dynamic Factor Models) em Python, com o objetivo de prever o PIB dos EUA com base nos dados dos conjuntos FRED-MD e FRED-QD.
Como explicar modelos de previsão de séries  temporais econômicas utilizando métodos de Machine Learning? Neste exercício, demonstraremos alguns métodos úteis para avaliar os parâmetros dos preditores em tais modelos. Para isso, utilizaremos o framework da biblioteca Skforecast em Python.
Neste exercício, exploramos como o framework da biblioteca `skforecast` do Python pode ser extremamente útil para a previsão de séries temporais econômicas, utilizando como exemplo as variações no desemprego dos EUA ao longo de um horizonte de 1 ano.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.