Coletando dados da SELIC com o Python

A Selic é a taxa básica de juros da economia brasileira, configurando-se como um dos principais instrumentos de política monetária no país. Neste post de hoje, mostramos como é possível obter os dados da Taxa Selic Meta utilizando o Python.

Para obter os dados da Taxa Selic Meta, é necessário utilizarmos a biblioteca {python-bcb}, em conjunto com seu módulo sgs, de forma que possamos importar os dados do Sistema Gerenciador de Séries Temporais do Banco Central (SGS).

Portanto, iremos instalar e carregar as bibliotecas necessárias.

Em seguida, devemos buscar o código da série da Taxa Meta Selic no site do SGS, que é disponibilizado pelo código 432. Com o código em mãos, utilizamos a função sgs.get(), com argumentos 'selic' (para o nome da coluna no data frame importado) e '432', referente ao código para a importação. Veja que configuramos um período de início, a partir de 2010.

Será importado um Data Frame, no qual poderemos realizar manipulações e visualizações.

________________________________________

Quer saber mais?

Veja nossos cursos de Macroeconomia através da nossa trilha de Macroeconomia Aplicada.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

Dashboard Financeiro com IA e Shiny Python: Análise de Dados Abertos da CVM

Este artigo apresenta um tutorial completo sobre como construir uma ferramenta de análise financeira de ponta. Utilizando Shiny for Python, demonstramos a automação da coleta de dados das Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP) da CVM e o tratamento dessas informações com Pandas. O ponto alto do projeto é a integração da IA Generativa do Google Gemini, que atua como um assistente de análise, interpretando os dados filtrados pelo usuário e fornecendo insights contábeis e financeiros em tempo real. O resultado é um dashboard dinâmico que democratiza a análise de dados complexos e acelera a tomada de decisão.

Econometria, ML ou IA para previsão da PMS?

Prever a Pesquisa Mensal de Serviços (PMS/IBGE) é um desafio por natureza: trata-se de uma série mensal, sujeita a volatilidade e choques que vão de fatores sazonais a mudanças estruturais no setor. Para enfrentar esse problema, realizamos um exercício de comparação entre três abordagens de modelagem: econometria tradicional (ARIMA), machine learning (XGBoost) e inteligência artificial (TimeGPT).

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.