Análise Macro Indica

Domingo à noite é tempo de relaxar, mas também de se preparar para a semana que começa, não é mesmo? Que tal, então, você colocar um Blues, abrir um bom tinto e ler alguns textos que o Blog Análise Macro indica? Você vai ficar informado, com o selo AM de qualidade. Veja abaixo o que separamos:

Belluzo e a volatilidade, do professor Carlos Eduardo Gonçalves;
A emenda do ajuste, coluna de Samuel Pessôa na FSP;
O huno, coluna do Alexandre Schwartsman na FSP;
Call de Abertura, com Alexandre Schwartsman e Luiz Gustavo Medina na CBN;
Economia de Quarta, com Monica de Bolle na CBN;
Mais ambição, menos inflação, versão 2016, de Mário Mesquita, no Valor;
Meio século de estagnação, de Pedro Ferreira e Renato Fragelli, no Valor.

Por hoje é isso! Domingo que vem, tem mais! Boa semana a todos os leitores. 🙂

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Tratamento e transformação de séries temporais macroeconômicas para modelagem

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

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

Econometria, ML ou IA para previsão da PMS?

Outros artigos relacionados

Tratamento e transformação de séries temporais macroeconômicas para modelagem

"Garbage in, garbage out" é a regra de ouro na previsão macroeconômica. Antes de aplicar qualquer modelo de IA ou econometria para prever indicadores como o IPCA ou o PIB, existe um trabalho crucial de tratamento de dados. Neste post, abrimos os bastidores do nosso dashboard de previsões e mostramos o passo a passo para transformar dados brutos de múltiplas fontes (como BCB, IBGE e FRED) em séries prontas para modelagem. Veja como lidamos com diferentes frequências, aplicamos transformações e usamos metadados para criar um pipeline de dados robusto e automatizado.

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI... Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados.

Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.

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!