Categoria: Macroeconomia

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.

Criando uma Apresentação de Conjuntura Econômica com o Python

Neste texto mostramos uma alternativa interessante para usuários de Python. Imagine escrever sua apresentação, analisar e apresentar os dados com código de Python usando apenas uma interface, sem copia e cola e sem quebra galhos? A ferramenta Quarto proporciona exatamente isso, permitindo que o usuário desenvolva seu relatório mesclando texto, imagens, tabelas e códigos em um único documento fonte. No final, o usuário pode compilar o documento e gerar um PDF, um HTML, apresentação de slides, etc.

TimeGPT e a previsão automática usando IA no Python

Historicamente, métodos estatísticos como ARIMA, ETS, MSTL, Theta e CES têm sido confiavelmente empregados em diversos domínios. Na última década, modelos de aprendizado de máquina como XGBoost e LightGBM ganharam popularidade. Agora, podemos entrar em uma nova fase na era da previsão: o uso da IA Generativa para a previsão de séries temporais. Neste exercício, demonstramos de forma introdutória o TimeGPT e criamos um exemplo usando o IPCA.

Como analisar os dados do PIB usando o Python?

A análise de dados não tem favoritos; você pode analisar qualquer tipo de área e qualquer indicador. Você pode até mesmo criar gráficos mais bonitos do que instituições renomadas, tudo isso usando uma ferramenta de fácil acesso, como o Python. Neste texto, mostraremos como é possível analisar dados do PIB utilizando a linguagem Python.

Sazonalidade do IPCA: como analisar

Como identificar e remover o efeito do calendário na inflação brasileira. O tutorial mostra o gráfico por mês que revela o padrão sazonal, a decomposição da série em tendência, sazonalidade e resíduo, e o cálculo do IPCA sazonalmente ajustado, com dados de 2010 a julho de 2026.

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

Criando uma Apresentação de Conjuntura Econômica com o Python

TimeGPT e a previsão automática usando IA no Python

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