Resultado PIMPF - Outubro/2024

Resumo

A Análise Macro apresenta os resultados da PIMPF de Outubro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.

Variações por Seções e Grandes Categorias (tabela)

Número-índice S.A. por Seções

Variação Acumulada em 12 meses por Seções

Número-índice S.A. por Grandes Categorias

Variação Acumulada em 12 meses por Grandes Categorias

Tenha acesso ao código e suporte desse e de mais 500 exercícios no Clube AM!

Quer o código desse e de 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, conheça o Clube AM clicando aqui.

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

O que são Agentes de IA?

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Previsão do CPI usando text mining

Nowcasting do PIB usando a linguagem R

Previsão de demanda com o Prophet usando Python

Nowcasting do PIB: um modelo de fatores usando Python

Outros artigos relacionados

O que são Agentes de IA?

O que é um agente e como ele funciona? Como agentes tomam decisões usando racioncínio e planejamento? Neste artigo, nosso objetivo é investigar estas questões para construir um conhecimento fundamental sobre AI agents.

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.

Previsão do CPI usando text mining

Exploramos neste exercício, de forma similar a Ferreira (2022), a utilidade de tópicos latentes extraídos dos comunicados do FOMC, por um modelo LDA, na previsão da inflação norte-americana, medida pelo CPI. O objetivo é comparar um modelo econométrico simples, tal como um AR-GAP de Faust e Wright (2013), em especificações com e sem os fatores textuais.

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!