Categoria: Macroeconomia e Conjuntura
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Neste exercício de text mining, avaliamos o poder preditivo de um indicador de sentimentos construído quantitativamente com base nos textos das atas do COPOM. Usando a linguagem R, performamos o teste de causalidade de Granger e analisamos a correlação do indicador com as variáveis macroeconômicas do boletim Focus.
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Quanto a atividade econômica responde aos juros no Brasil? Estimamos uma Curva IS por GMM em Python, com o hiato do produto do BCB e da IFI, testes de instrumentos e resíduos, e a sensibilidade da política monetária em janelas móveis.
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Previamente, construímos um indicador que quantifica o sentimento proveniente das decisões de política monetária, implícito nas atas do COPOM. Hoje, avaliaremos se o indicador provê informações úteis para tomadores de decisão, seus pontos fortes e fracos, assim como sua interpretação prática.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Macroeconomia e Conjuntura
Neste exercício, construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, criamos tokens a partir das atas do Comitê de Política Monetária (COPOM) do Banco Central, o que permite classificar o sentimento implícito nos textos.
- Econometria e Previsão,Macroeconometria,Macroeconomia e Conjuntura
A Lei de Okun continua valendo no Brasil? Atualizamos a estimação com dados de 2004 a 2026: cada ponto percentual de crescimento trimestral do PIB reduz a taxa de desocupação em cerca de 0,2 p.p. Mostramos as duas versões da lei, por que a pandemia quase quebrou uma delas e como reproduzir tudo no Python.
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