Central Banking
Curso voltado para quem quer entender como funciona o processo de modelagem e previsão dentro dos bancos centrais.
O curso faz um passeio por técnicas econométricas sofisticadas de modo a compreender o impacto da política monetária sobre o ciclo econômico.
Esse é o segundo curso da área de Central Banking da Análise Macro, cujo objetivo é apresentar aos alunos técnicas econométricas sofisticadas aplicadas à modelagem e previsão de variáveis macroeconômicas dentro dos bancos centrais. Cumprindo a missão da Análise Macro, o curso une a teoria econométrica à operacionalização de modelos até então tidos como caixas pretas pelo público. Da construção de indicadores antecedentes simples aos desenvolvimentos mais recentes de machine learning, o aluno será introduzido ao mundo dos modelos e previsões macroeconométricas. Um curso pioneiro no Brasil e com poucos pares no mundo.
O curso é dividido em 11 seções. A primeira seção faz uma introdução ao R, a linguagem que utilizaremos nos laboratórios empíricos. A seção 2, por sua vez, apresenta a desagregação da inflação medida pelo IPCA em preços livres e administrados, por categorias de uso e por tipo de comercialização. A seção 3 introduz a técnica de rolling regression e a aplica aos diferentes grupos do IPCA, de modo a obter estimativas de inércia inflacionária. A seção 4 destrincha a teoria dos modelos VAR e SVAR, bem como operacionaliza a estimação desses modelos. A seção 5 ilustra a teoria de cointegração e os modelos VEC e SVEC, também operacionalizando a estimação dos mesmos. A seção 6 apresenta modelos multivariados bayesianos, bem como estima os mesmos. A seção 7 ensina o aluno diferentes técnicas de combinação de previsões, de modo a reduzir o erro das mesmas. A seção 8 apresenta técnicas de validação de previsões, de modo a escolher aquelas com as melhores medidas de acurácia. As seções 9 e 10 tratam da teoria e prática de modelos estruturais amplamente utilizados em bancos centrais, de modo a verificar o impacto da política monetária no ciclo econômico e, consequentemente, na inflação. A seção 11 encerra o curso, fazendo um overview dos principais algoritmos de machine learning e sua aplicação na previsão da inflação.
O curso se destina basicamente a economistas de mercado interessados em melhor compreender o processo de modelagem e previsão dentro de bancos centrais, estudantes de graduação e pós-graduação interessados em produzir monografias e dissertações na área de macroeconometria, professores em busca de técnicas econométricas aplicadas à macroeconomia. Engenheiros, matemáticos, estatísticos e físicos que trabalham no mercado financeiro e têm de operacionalizar modelos de previsão também se constituem no público-alvo do curso.
Não há necessidade de conhecimentos prévios de R, que é introduzido na primeira seção do curso. É conveniente que os alunos tenham conhecimentos de teoria macroeconômica, política monetária, um curso de introdução à econometria e outro de econometria de séries temporais. Todos esses pré-requisitos, a propósito, estão disponíveis na lista de cursos da Análise Macro.
A partir dessa data, estarão disponíveis todos os materiais revisados e atualizados do Curso.
Laboratório: Estimando Curvas de Phillips desagregadas
Laboratório: Estimando a inércia em diferentes grupos do IPCA
Laboratório: Seleção de preditores para a construção de modelos VAR/SVAR
Laboratório: investigando cointegração entre variáveis macroeconômicas
Laboratório: estimando diferentes modelos bayesianos
Laboratório: combinando as previsões geradas pelos modelos multivariados estimados
Laboratório: aplicando medidas de acurácia às previsões geradas pelos modelos multivariados estimados
Laboratório: estimando equações de forma simultânea com o R
Laboratório: estimando equações de forma simultânea com o R
Laboratório: previsão da inflação com algoritmos de machine learning
Vídeos Didáticos
Cada seção será acompanhada de um vídeo gravado que conduzirá o aluno em todos os passos.
Apostila de Alta Qualidade
O curso conta com uma apostila de elevada qualidade, contendo as 8 seções.
Listas de Exercícios
Para que o aluno possa praticar os conceitos vistos, cada seção termina com uma lista de exercícios.
Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, especialista em Data Science pela Johns Hopkins University e um dos professores pioneiros na oferta de Cursos de R no Brasil. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. Atualmente, é Sócio-fundador da Análise Macro, Conselheiro do Instituto Millenium e Palestrante. Caso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br
Nosso Curso de Modelos do Banco Central é 100% adaptável à sua rotina de trabalho ou estudo. Você escolhe o melhor horário para assistir aos vídeos gravados e aprofundar o tema da videoaula replicando o exercício realizado pelo professor. Todos os códigos utilizados são disponibilizados para que o aluno possa aprender de forma autônoma. De forma a dar maior atenção aos alunos, as vagas para essa turma serão limitadas.
Os alunos inscritos no Curso terão acesso a todo o material digital e às videoaulas por 12 meses. Além disso, também terão acesso ao Clube do Código pelo mesmo período. Poderão tirar dúvidas com o professor em plataforma exclusiva, bem como terão acesso a mentorias on-line.
Não tem conhecimento de R? Não se preocupe! Ficará disponível durante todo o período do curso de Modelos do Banco Central o material da nossa introdução ao tidyverse (nivelamento em R). O nivelamento possibilita uma introdução qualificada ao R, mostrando o que há de mais avançado na linguagem para lidar com coleta, tratamento e apresentação de dados.
De forma a dar um suporte customizado aos alunos inscritos nessa turma do curso, o professor disponibilizará até seis mentorias exclusivas via o ambiente virtual appear.in. Nessas mentorias, os alunos podem tirar dúvidas sobre o Curso ou sobre outros aspectos do R para coletar, tratar e visualizar dados.
Os alunos inscritos no Curso têm acesso a Certificado de 90 horas para fins de atividades complementares de cursos de graduação ou pós-graduação, bem como na sua empresa. Para ter acesso ao certificado, o aluno deverá entregar mais do que 70% das atividades propostas ao longo do Curso no prazo de 12 meses.
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