Muito boa iniciativa aqui.
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Neste exercício, criamos um tutorial no Python de como usar o Hidden Markov Models, utilizando como exemplo a detecção de mudanças de regime nos retornos mensais do Ibovespa, identificando períodos de alta e baixa volatilidade
O VIF é uma estatística útil para identificar multicolinearidade em regressões. Esse problema gera, dentre outros, erros padrões maiores, o que pode impactar os intervalos de confiança em modelos preditivos. Este Neste artigo, mostramos seu cálculo, a interpretação e uma aplicação em Python.
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.
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