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.

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 da Turma de Inverno

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 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 1 ano. 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

Mestre em Economia | Cientista de Dados

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. 

Turma de Inverno: último dia de inscrições!

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Turma de Inverno

Para essa Turma, você terá acesso a:


Certificado de 90 horas
R para Análise de Dados (Bônus)

Acesso por 12 meses
Plataforma tira-dúvidas exclusiva

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Ou R$ 990 à vista

Preço válido para pessoas físicas, com pagamento diretamente através do link acima. Para pagamento via pessoa jurídica, por favor, enviar e-mail para comercial@analisemacro.com.br.