Previsão Macroeconométrica usando o R

O professor faz uma apresentação de todo o conteúdo que será visto ao longo das seções do Curso.

Uma revisão de conceitos estatísticos básicos que servirão de pré-requisito para todas as seções seguintes do Curso.

Nessa Seção, os alunos são expostas à estratégia básica de previsão que independe do tipo de modelo econométrico a ser utilizado.

Nessa Seção, os alunos aprenderão diversas métricas de acurácia de modelos de previsão.

Nessa Seção, os alunos aprenderão a construir modelos univariados para previsão.

Nessa Seção, os alunos aprenderão a construir um modelo univariado básico utilizando dados reais da inflação brasileira.

Nessa Seção, os alunos aprendem a construir modelos de regressão múltipla voltados para previsão.

No 2º estudo de caso, construímos um modelo de previsão para a taxa de desemprego.

Nessa Seção, nós mostramos como é possível estimar modelos de vetores autorregressivos.

Nessa Seção, mostramos como é possível construir modelos envolvendo séries não estacionárias.

Nesse exercício, nós construímos um modelo de previsão para o desemprego utilizando a metodologia VECM.

Nessa Seção, os alunos aprendem a estimar modelos do tipo BVAR.

Nessa seção, os alunos aprendem a construir previsões combinadas.

Nessa Seção, os alunos têm uma introdução a modelos de machine learning e suas possíveis aplicações para construção de modelos de previsão de variáveis macroeconômicas.

Nessa Seção, os alunos aprendem a aplicar modelos de machine learning para fins de previsão de variáveis macroeconômicas.

Nessa Seção, os alunos aprendem as técnicas de cross-validation e bootstrap.

Nessa Seção, os alunos aprendem a utilizar alguns dos mais famosos algortimos de meta-aprendizagem.

Nessa Seção, os alunos constroem um modelo de previsão para a produção industrial brasileira.

Na última seção do Curso, é solicitado aos alunos que construam uma estratégia de previsão para alguma variável macroeconômica relevante.