Macroeconomia

Como usar o Python para tratar e manipular dados de Séries Temporais

Este exercício tem como objetivo apresentar a biblioteca pytimetk para a manipulação de dados em séries temporais no Python. Utilizaremos como exemplo os núcleos de inflação, demonstrando como carregar, estruturar, manipular e visualizar esses dados.

Hiato do Produto do Brasil no Python

Uma medida extremamente importante para a avaliação econômica de um país é o Hiato do Produto. Neste post, realizamos uma comparação das diferentes formas de estimação dessa variável não observável utilizando o Python como ferramenta de análise de dados.

Analisando o nível de atividade econômica do Brasil usando Python

Como criar uma análise de dados do nível de atividade econômica do Brasil, passando pelas etapas de importação e tratamentos dos dados e sua a exploração e visualização? Mostramos nesta postagem o poder do Python para a construção de diversos tipos de formas de analisar indicadores importantes para a conjuntura econômica brasileira. Realizamos uma breve análise dos seguintes indicadores: PIB e seus componentes; PMS; PMC Ampliado; PIM-PF (Ind. Geral) e IBC-br, em suas diferentes medidas (taxas de variação). Apresentamos os resultados em gráficos e tabelas.

Como analisar o Núcleo de Inflação no Brasil usando Python?

O Python se destaca como uma ferramenta robusta para análise de dados, permitindo a aplicação de uma ampla gama de técnicas em dados econômico-financeiros. Neste exercício, destacamos como a linguagem oferece uma facilidade muito grande na coleta de dados dos núcleos do IPCA diretamente do site do Banco Central, na manipulação eficiente desses dados e na construção de gráficos que facilitam a compreensão dos indicadores.

Criando Tabelas com o Python: mostrando o poder da linguagem sobre o Excel

Nos dias atuais, pessoas que trabalham com dados estão constantemente confrontados com um dilema: criar uma tabela não tão genial no Excel ou manter em um formato ainda pior, como um dataframe, mas mantendo a flexibilidade de obtenção dos dados. Podemos resolver esse grande problema, unindo a flexibilidade e beleza ao usar a biblioteca great_tables do Python.