As word clouds abaixo foram criadas com base nas atas das duas últimas reuniões do Comitê de Política Monetária (COPOM). Uma presidida por Alexandre Tombini e a outra por Ilan Goldfajn. O leitor adivinha a quem pertence cada uma?
As word clouds abaixo foram criadas com base nas atas das duas últimas reuniões do Comitê de Política Monetária (COPOM). Uma presidida por Alexandre Tombini e a outra por Ilan Goldfajn. O leitor adivinha a quem pertence cada uma?
Historicamente, métodos estatísticos como ARIMA, ETS, MSTL, Theta e CES têm sido confiavelmente empregados em diversos domínios. Na última década, modelos de aprendizado de máquina como XGBoost e LightGBM ganharam popularidade. Agora, podemos entrar em uma nova fase na era da previsão: o uso da IA Generativa para a previsão de séries temporais. Neste exercício, demonstramos de forma introdutória o TimeGPT e criamos um exemplo usando o Ibovespa.
Realizar previsões de séries financeiras é uma tarefa inglória. Ainda mais quando utiliza-se uma variável tão errática quanto um índice de mercado. Mas, e se ao invés de utilizarmos modelos já conhecidos, fazermos o uso da IA Generativa? Neste exercício usamos Gemini, Python e técnicas de Engenharia de Prompt e Árvore de Pensamento para prever o Ibovespa.
Neste exercício, contruímos um algoritmo simples de cenarização para a Dívida Bruta do Governo Geral (DBGG) em % do PIB, usando apenas dados públicos, simulações estatísticas, a literatura recente e a linguagem R. Em uma abordagem semi-automatizada, as simulações do modelo se aproximam das previsões do mercado para o ano de 2025.
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