IPCA de setembro vem em linha com previsão da Análise Macro

O IBGE divulgou recentemente os dados de inflação de setembro/2024. A previsão da Análise Macro era de um aumento do IPCA em 0,39% no mês, com viés altista, enquanto que o indicador mostrou uma variação levemente superior, de 0,44%, puxado por despesas com habitação. Por sua vez, a previsão de mercado era de 0,51% de aumento na inflação, de acordo com o relatório Focus/BCB.

O modelo de previsão para o IPCA produzido pela Análise Macro considera uma grande variedade de indicadores, tais como:

  • Preços de commodities
  • Mercado cambial
  • Expectativas
  • Inércia
  • Dentre outros

Dentre os modelos trabalhados, que variam em abordagens estatísticas, econométricas, de machine learning e inteligência artificial (IA), destacam-se os resultados de alguns, como:

  • Regressão Ridge
  • Regressão Huber
  • Regressão Bayesiana
  • Modelos Ensemble
  • Modelos de IA (Gemini)
  • Dentre outros

Nosso melhor modelo erra, em média, apenas 0.02 pontos percentuais a cada mês. Para aprender a produzir modelos como este, o curso de Inteligência Artificial para Previsão Macroeconômica usando Python ensina como coletar, tratar, analisar, modelar os dados e, por fim, produzir previsões acuradas para indicadores macroeconômicos do Brasil e apresentar resultados. No curso também ensinamos a automatizar todo o processo.

Para o final do ano, a previsão corrente é de que a inflação continue aumentando. Para acompanhar as previsões da Análise Macro, acesse nossa dashboard com os principais modelos nesse link: https://analisemacro.shinyapps.io/previsao_macro/

Quer obter mais de 500 exercícios do Clube AM?

Quer ter mais de 500 exercícios de análise de dados com ideias validadas por nossos especialistas em problemas reais de análise de dados do seu dia a dia? Além de acesso a vídeos, materiais extras e todo o suporte necessário para você reproduzir esses exercícios? Então, fale com a gente no Whatsapp e veja como fazer parte do Clube AM, clicando aqui.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como coletar dados para relatórios de câmbio com Python

O monitoramento do mercado cambial permite tomar melhores decisões de consumo e investimento, por sua influência em diversos preços da economia. Neste artigo, mostramos rotinas simples de Python para coleta e análise de dados que são comumente utilizados em relatórios de câmbio.

Sumarizando divulgações trimestrais de empresas usando IA no Python

Neste exercício, iremos utilizar a inteligência artificial no Python para analisar e sumarizar divulgações trimestrais de empresas. Focaremos no uso de ferramentas como Gemini e técnicas de processamento de linguagem natural para extrair informações de documentos PDF relacionados aos relatórios financeiros das empresas.

Prevendo efeitos de mudanças de preços em produtos usando TimeGPT

O exercício explora como prever os efeitos de mudanças nos preços de produtos utilizando o TimeGPT, uma ferramenta de previsão de séries temporais no Python. Usando elasticidade-preço, é possível medir a resposta da demanda a variações de preço. O exemplo prático utiliza dados de vendas de abacates nos EUA.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.