Previsão Macroeconométrica usando o R
No terceiro Curso de Macroeconometria da Análise Macro, nosso objetivo é ensinar os alunos a construir modelos econométricos voltados para a previsão de variáveis macroeconômicas.
Aprenda a construir modelos econométricos voltados para a previsão de variáveis macroeconômicas
No terceiro Curso de Macroeconometria da Análise Macro, nos voltamos para a construção de modelos econométricos que servem para a previsão de variáveis macroeconômicas.
Para quem é
O Curso é direcionado principalmente para profissionais envolvidos na produção e interpretação de previsões macroeconométricas, em particular aquelas contidas no boletim Focus do Banco Central. Também podem achar útil o programa do Curso, estudantes de graduação e pós-graduação que objetivam produzir monografias, dissertações e teses que contenham modelos econométricos de previsão, bem como professores envolvidos em pesquisas e ensino de econometria aplicada.
Todo o material do Curso disponível agora mesmo!
Todo o material do Curso, incluindo videoaulas gravadas, scripts e pdfs estão disponíveis na plataforma. Você se inscreve no final da página e tem acesso imediato a todo o material do nosso Curso de R para Análise de Dados, além de acesso ao nosso suporte exclusivo.
Organização do Curso
O curso se divide em 14 seções, entre exposições dos principais modelos econométricos que serão utilizados como referência para a construção de modelos de previsão e estudos de caso aplicados à variáveis macroeconômicas brasileiras.
Além dos modelos econométricos tradicionais, os alunos também aprenderão a construir modelos bayesianos e de machine learning, afim de aumentar o kit de ferramentas necessário para a construção de modelos de previsão.
Programa Completo do Curso
Seção 01 — Apresentação do Curso
O professor faz uma apresentação de todo o conteúdo que será visto ao longo das seções do Curso.
Seção 02 — Propriedades estatísticas de séries temporais
Uma revisão de conceitos estatísticos básicos que servirão de pré-requisito para todas as seções seguintes do Curso.
Seção 03 — Introdução à Estratégias de Previsão Macroeconométrica
Nessa Seção, os alunos são expostas à estratégia básica de previsão que independe do tipo de modelo econométrico a ser utilizado.
Seção 04 — Avaliação de Previsões Macroeconométricas
Nessa Seção, os alunos aprenderão diversas métricas de acurácia de modelos de previsão.
Seção 05 — Modelos ARIMA e Metodologia Box-Jenkins
Nessa Seção, os alunos aprenderão a construir modelos univariados para previsão.
Estudo de Caso 01 — Construindo um modelo SARIMA para a inflação mensal medida pelo IPCA
Nessa Seção, os alunos aprenderão a construir um modelo univariado básico utilizando dados reais da inflação brasileira.
Seção 06 — Análise de Regressão e Previsão
Nessa Seção, os alunos aprendem a construir modelos de regressão múltipla voltados para previsão.
Estudo de Caso 02 - Usando modelos de regressão para prever o desemprego medido pela PNAD Contínua
No 2º estudo de caso, construímos um modelo de previsão para a taxa de desemprego.
Seção 07 — Vetor Autorregressivo (VAR)
Nessa Seção, nós mostramos como é possível estimar modelos de vetores autorregressivos.
Seção 08 — Cointegração e Vetor de Correção de Erros (VECM)
Nessa Seção, mostramos como é possível construir modelos envolvendo séries não estacionárias.
Estudo de Caso 03 - Previsão do desemprego usando um modelo VEC
Nesse exercício, nós construímos um modelo de previsão para o desemprego utilizando a metodologia VECM.
Seção 09 — VAR Bayesiano
Nessa Seção, os alunos aprendem a estimar modelos do tipo BVAR.
Seção 10 - Combinando Previsões
Nessa seção, os alunos aprendem a construir previsões combinadas.
Seção 11 — Modelos de Machine Learning aplicados à Macroeconomia
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.
Estudo de Caso 04 - Construindo modelos de previsão para a inflação mensal medida pelo IPCA
Nessa Seção, os alunos aprendem a aplicar modelos de machine learning para fins de previsão de variáveis macroeconômicas.
Seção 12 - Métodos de Reamostragem
Nessa Seção, os alunos aprendem as técnicas de cross-validation e bootstrap.
Seção 13 - Bagging, Random Forests e Boosting
Nessa Seção, os alunos aprendem a utilizar alguns dos mais famosos algortimos de meta-aprendizagem.
Estudo de Caso 05 - Estratégias de Previsão da Produção Industrial (PIM-PF)
Nessa Seção, os alunos constroem um modelo de previsão para a produção industrial brasileira.
Seção 14 - Trabalho de Conclusão do Curso
Na última seção do Curso, é solicitado aos alunos que construam uma estratégia de previsão para alguma variável macroeconômica relevante.
Material do Curso
Vídeos Didáticos
Cada seção será acompanhada de videoaulas subdividas em tópicos específicos, tornando o aprendizado ainda mais dinâmico.
Códigos disponíveis
Todos os códigos utilizados ao longo das seções ficam disponíveis para os alunos baixarem e reproduzirem.
Arquivos reprodutíveis
Em todas as seções, o professor produz arquivos em RMarkdown, encorajando os alunos a reproduzirem tudo o que é feito no curso.
Como eu farei o curso?
Nosso Curso 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.
Os alunos inscritos no Curso terão acesso a todo o material digital e às videoaulas por 24 meses. Poderão tirar dúvidas com o professor em plataforma exclusiva, bem como contarão com um grupo fechado no Whatsapp para networking com demais alunos.
Sobre o professor do Curso
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. Foi o criador e coordenador do Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE/UFF). Atualmente, é Sócio-fundador da Análise Macro e Palestrante. Caso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br. O portfólio e currículo completo do professor podem ser vistos aqui.
Emitimos Certificado de 90 horas para uso no seu trabalho ou universidade
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 o Trabalho de Conclusão do Curso, proposto na última seção.
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