[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/04/plot-1.png" show_in_lightbox="on" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" /][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]
Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!
Neste artigo investigamos se a previsão desagregada da inflação é capaz de gerar previsões mais acuradas do que a previsão agregada. Utilizamos o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) como medida de interesse, aplicando um modelo simples e um modelo de passeio aleatório para comparação. Todo o processo pode ser feito de maneira automatizada utilizando a linguagem de programação R.
Como quantificar sentimentos e emoções a partir de comunicados de política monetária? Neste exercício utilizamos os statements do FOMC para construir um índice de sentimentos, o que permite comparar a "narrativa" com a prática da política monetária, ou seja, mudanças da taxa de juros. Também avaliamos se tal índice é útil em prever mudanças de política através do teste de causalidade de Granger.
Neste artigo mostramos como coletar dados de inflação segmentados por faixa de renda e como calcular a variação acumulada em 12 meses usando a linguagem de programação Python.
comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002
Criação Kamus – Hospedagem HostWP
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.
