Vocês viram o comunicado de manutenção da taxa Selic em 14,25% a.a.? Não? Deem uma olhada, então, aqui. Achei bastante clara, com uma explicação bastante abrangente para não poder flexibilizar a política monetária nesse momento.
Vocês viram o comunicado de manutenção da taxa Selic em 14,25% a.a.? Não? Deem uma olhada, então, aqui. Achei bastante clara, com uma explicação bastante abrangente para não poder flexibilizar a política monetária nesse momento.
Neste exercício, utilizamos Python para aplicar um Modelo Oculto de Markov (HMM) na identificação e análise de regimes inflacionários no Brasil, com base na série temporal do IPCA mensal.
Este exercício analisa a política monetária brasileira utilizando modelos de Markov Switching Regression. O objetivo é identificar diferentes regimes de política monetária e como eles influenciam a taxa Selic, a meta de inflação e o hiato do produto. Usamos a linguagem de programação Python para o processo de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados.
Janelas Móveis/Deslizantes, ou Rolling Windows, são termos frequentes na análise de séries temporais. Mas o que são e como aplicá-las no Python? Neste tutorial, mostramos como essa ferramenta é essencial para a análise de dados utilizando como exemplo a correlação móvel de ações brasileiras.
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.
