PIB do terceiro trimestre surpreende a todos

Os resultados do PIB divulgado pelo IBGE para o terceiro trimestre do ano mostraram que a economia permanece bem aquecida, mas menos do que o mercado esperava. Internamente na Análise Macro, nossos modelos projetavam um crescimento menor do que o ocorrido. O hiato do produto positivo ajuda a explicar as surpresas.

O PIB cresceu 3,1% nos 12 meses encerrados em setembro de 2024, enquanto que o mercado esperava um crescimento de 3,5% e a Análise Macro um crescimento de 2,6%, assumindo 15 de novembro como data de previsão. Em termos de erro absoluto de previsão, nosso melhor modelo teve desempenho levemente inferior para este período de referência:

Nosso melhor modelo utiliza apenas 3 variáveis exógenas e defasagens para projetar a atividade econômica. Dessa forma, apesar do desempenho inferior no período, pode-se dizer que um modelo simples de projeção está bem próximo ao que profissionais de mercado utilizam. O fato de a economia estar operando acima do seu potencial pode ajudar a explicar estes erros:

Para os próximos trimestres esperamos uma atividade econômica ainda bastante aquecida, em ritmo maior do que as previsões de mercado.

Conclusão

Os resultados do PIB divulgado pelo IBGE para o terceiro trimestre do ano mostraram que a economia permanece bem aquecida, mas menos do que o mercado esperava. Internamente na Análise Macro, nossos modelos projetavam um crescimento menor do que o ocorrido. O hiato do produto positivo ajuda a explicar as surpresas.

Para aprender a produzir modelos como este, o curso de Previsão Macroeconômica usando Python e IA 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.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como usar automação com Python e IA na análise de ações

No cenário atual, profissionais de finanças buscam formas mais rápidas, eficientes e precisas para analisar dados e tomar decisões. Uma das grandes revoluções para isso é o uso combinado de Python, automação e modelos de linguagem grande (LLMs), como o Google Gemini. O dashboard que criamos é um ótimo exemplo prático dessa integração, reunindo dados, cálculos, visualizações e análise textual em um único ambiente.

Análise de ações com IA - um guia inicial

Neste artigo, você vai aprender a integrar IA na análise de ações de forma automatizada utilizando Python. Ao final, você terá um pipeline completo capaz de coletar dados de mercado, gerar gráficos, elaborar relatórios com linguagem natural.

Quais são as ferramentas de IA?

Um aspecto crucial dos Agentes de IA é a sua capacidade de tomar ações, que acontecem por meio do uso de Ferramentas (Tools). Neste artigo, vamos aprender o que são Tools, como defini-las de forma eficaz e como integrá-las ao seu Agente por meio da System Prompt. Ao fornecer as Tools certas para o seu Agente — e ao descrever claramente como essas Tools funcionam — você pode aumentar drasticamente o que sua IA é capaz de realizar.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

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.