Categoria: Macroeconomia e Conjuntura

Como coletar dados para relatórios de câmbio com Python

O monitoramento do mercado cambial permite tomar melhores decisões de consumo e investimento, por sua influência em diversos preços da economia. Neste artigo, mostramos rotinas simples de Python para coleta e análise de dados que são comumente utilizados em relatórios de câmbio.

IPCA de setembro vem em linha com previsão da Análise Macro

O IBGE divulgou recentemente os dados de inflação de setembro/2024. A previsão da Análise Macro era de um aumento do IPCA em 0,39% no mês, com viés altista, enquanto que o indicador mostrou uma variação levemente superior, de 0,44%, puxado por despesas com habitação. Por sua vez, a previsão de mercado era de 0,51% de aumento na inflação, de acordo com o relatório Focus/BCB.

Como avaliar o retorno econômico de uma política de pública? Um exemplo usando Controle Sintético e a política Mãe-Paranaense

Como podemos traduzir os efeitos de uma política pública para valores monetários? Essa é uma tarefa árdua que requer algumas premissas, entretanto, com métodos bem definidos, é possível obter estimativas dos ganhos e os gastos de uma política pública. Neste exercício, demonstramos tal método usando a política “Mãe Paranense”, um conjunto de ações que visam reduzir a mortalidade materna e infantil no estado. Usamos a linguagem R como ferramenta para importar, tratar, analisar e modelar os dados.

O que é e como aplicar análise de sentimentos no Python?

A análise de sentimentos conta palavras positivas e negativas segundo um dicionário e resume o tom de um documento em um número. Este artigo explica como a medida é construída, por que o dicionário escolhido decide o resultado, e aplica o método a cem atas do COPOM. O indicador reproduz a cronologia econômica do período, mas sua correlação com a direção dos juros é de apenas 0,09.

Trimestre de nascimento e o efeito da educação nos rendimentos: como avaliar essa relação usando o R como ferramenta?

Neste exercício, investigamos a influência do trimestre de nascimento como um possível determinante dos rendimentos efetivos no Brasil. Pessoas nascidas em determinados trimestres tendem a acumular mais anos de estudo. Com base em uma observação empírica, utilizamos o trimestre de nascimento como uma variável instrumental para os anos de estudo em um modelo de Regressão Linear com Variáveis Instrumentais (IV). O objetivo é avaliar como essa relação afeta os rendimentos. Usamos a linguagem de programação R para a coleta, tratamento e análise de dados.

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Como coletar dados para relatórios de câmbio com Python

IPCA de setembro vem em linha com previsão da Análise Macro

Como avaliar o retorno econômico de uma política de pública? Um exemplo usando Controle Sintético e a política Mãe-Paranaense

O que é e como aplicar análise de sentimentos no Python?

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