Série temporal: o que é e como ler dados econômicos

Uma série temporal é um conjunto de valores de uma mesma variável registrados ao longo do tempo, como a inflação mês a mês ou o PIB trimestre a trimestre. Cada valor está ligado a uma data, e a sequência desses valores mostra como a variável evoluiu: quando subiu, quando caiu e quando mudou de ritmo.

Quase todo indicador que acompanhamos na conjuntura econômica é uma série temporal. A produção industrial, o IPCA, o saldo do Novo CAGED e a taxa de câmbio são publicados como sequências de valores, um para cada dia, mês ou trimestre.

Neste post, vamos ver o que define uma série temporal e por que a ordem das observações carrega informação, como lidar com indicadores de periodicidades diferentes e quais movimentos aparecem misturados em qualquer indicador econômico: a tendência, o ciclo, a sazonalidade e o componente irregular. O exemplo é a produção industrial do IBGE, medida pela Pesquisa Industrial Mensal de Produção Física (PIM-PF).

Na figura acima, cada ponto é o índice de produção industrial com ajuste sazonal de um mês, de setembro de 2023 a agosto de 2026, e a linha liga os meses na ordem do calendário. O índice usa a média mensal de 2022 como referência igual a 100. Em agosto de 2026, ele marca 103,25, ou seja, a indústria produziu 3,25% a mais do que a média de 2022, já descontado o efeito do calendário.

A mesma informação cabe numa tabela, com uma linha por mês. Abaixo, estão os seis últimos meses da série:

Os seis últimos meses da série da figura. Fonte: IBGE, PIM-PF, SIDRA tabela 8888, variável 12607. Elaboração: Análise Macro.

O que é uma série temporal

O mesmo indicador. Todos os valores medem a mesma coisa, com o mesmo conceito, a mesma unidade e a mesma metodologia. Na tabela acima, todas as linhas trazem o índice de produção industrial com ajuste sazonal, na escala em que a média de 2022 é igual a 100. Se a pesquisa mudasse de método no meio do caminho, a série passaria a juntar dois indicadores diferentes sob o mesmo nome.

Datas sucessivas. Cada valor está ligado a uma data, e as datas seguem a ordem do calendário. Na produção industrial, a data é o mês de referência: o valor de agosto de 2026 mede o que a indústria produziu em agosto, mesmo que o IBGE só o divulgue semanas depois.

Periodicidade definida. O intervalo entre duas observações é sempre o mesmo. Na produção industrial, há exatamente um valor para cada mês, de janeiro de 2002 até o dado mais recente.

Com essas três características, a série permite acompanhar a evolução da variável, identificar oscilações e perceber mudanças de comportamento. Na tabela acima, o índice sobe até 106,57 em abril de 2026 e recua para 103,25 em agosto, uma queda de 3,1% em quatro meses.

Por que a ordem das observações é informação

O que muda quando os mesmos números aparecem em outra ordem?

Pense numa tabela com a renda média de cada estado brasileiro em um mesmo ano. Esse tipo de dado se chama corte transversal: várias unidades, como estados, empresas ou pessoas, observadas numa mesma data. Podemos ordenar os estados por nome, por região ou pela renda, e a informação continua a mesma, porque cada linha se refere a uma unidade diferente.

Numa série temporal, a posição de cada valor faz parte do dado. Se embaralharmos as seis linhas da tabela da produção industrial, os seis números continuam lá, e a média deles continua em 104,72. A trajetória, porém, desaparece: deixamos de saber que o índice subiu até abril e caiu nos quatro meses seguintes.

É dessa comparação entre datas que surgem as perguntas da análise de conjuntura: a indústria cresceu em relação ao mês passado? A inflação acelerou em relação ao ano anterior? O desemprego voltou ao nível de antes da pandemia? Cada pergunta compara um valor com outro da mesma série, em datas diferentes, e só pode ser respondida porque sabemos qual valor veio antes.

A ordem também cria uma ligação entre os valores. A produção de um mês costuma ficar perto da do mês anterior, porque as fábricas, os empregados e as encomendas de um mês continuam lá no mês seguinte. Essa dependência entre observações próximas no tempo se chama autocorrelação, e é a base dos modelos de previsão de séries temporais. As diferenças entre os dois tipos de dado, e o que elas mudam na análise, estão em Série temporal ou corte transversal? Como diferenciar.

Periodicidade e frequência dos indicadores

Até aqui, tratamos a série como uma sequência de valores ordenados. Mas de quanto em quanto tempo esses valores são observados?

A produção industrial tem periodicidade mensal e frequência de 12 observações por ano. O PIB tem periodicidade trimestral, com 4 observações por ano, e a taxa de câmbio tem periodicidade diária, com uma observação para cada dia útil, cerca de 250 por ano.

A periodicidade de alguns dos indicadores mais acompanhados na conjuntura brasileira. Elaboração: Análise Macro.

A periodicidade define com que frequência cada indicador permite acompanhar a economia. O PIB é a medida mais abrangente da atividade, porque reúne a produção de todos os setores, mas sai uma vez por trimestre e chega semanas depois do fim do período.

Para acompanhar a atividade entre uma divulgação e outra, usamos indicadores mensais. O mais usado é o IBC-Br, um índice mensal que o Banco Central calcula com informações da indústria, do comércio, dos serviços e da agropecuária, e que funciona como uma prévia do ritmo do PIB. No post O IBC-Br é um bom preditor do PIB?, testamos até que ponto o índice mensal antecipa o trimestral.

A produção industrial cumpre um papel parecido para um setor. Como sai todo mês, ela mostra uma virada da indústria antes de o PIB do trimestre confirmar o movimento.

Como converter uma série para outra frequência

E quando precisamos comparar indicadores de periodicidades diferentes? Para relacionar o câmbio com a produção industrial, por exemplo, temos uma série diária e outra mensal, e as duas precisam estar na mesma frequência antes de qualquer comparação.

Passar de uma frequência maior para uma menor, como de diária para mensal ou de mensal para trimestral, é uma agregação temporal: reunimos as observações de cada período num valor só. A agregação pode usar a média, a soma ou o valor do fim do período, e cada forma responde a uma pergunta diferente. Na tabela abaixo, aplicamos as três ao segundo trimestre de 2026 e, no câmbio, ao mês de agosto:

Fonte: Novo CAGED (estoque de empregos formais, série 28763 do SGS/BCB), IBGE (PIM-PF, SIDRA tabela 8888) e Banco Central (taxa de câmbio do dólar, venda, série 1 do SGS). Elaboração: Análise Macro.

Qual agregação usar? A resposta vem do que a variável mede.

O fluxo se soma. No segundo trimestre de 2026, o Novo CAGED registrou saldos de 79,6 mil vínculos formais em abril, 81,6 mil em maio e 137,0 mil em junho. O saldo do trimestre é a soma dos três, 298,2 mil, porque cada saldo mensal conta os empregos criados naquele mês, e os empregos criados no trimestre são os de abril, mais os de maio, mais os de junho.

O estoque se lê numa data. No fim de junho de 2026, o país tinha 48,0 milhões de vínculos formais. Se somássemos os estoques de abril, maio e junho, chegaríamos a 143,7 milhões, um número que conta três vezes os mesmos trabalhadores.

Para o estoque, usamos o valor do fim do trimestre, ou a média dos três meses, 47,9 milhões, quando queremos o número típico de empregados no período. A relação entre os dois tipos de variável está em Estoque e fluxo: a diferença nos indicadores econômicos.

O índice de produção usa a média. A produção industrial mede um fluxo, o que as fábricas produziram no mês, mas é publicada como número-índice. Em abril, maio e junho de 2026, o índice com ajuste sazonal marcou 106,57, 105,47 e 103,81, e a média dos três, 105,28, é o índice do trimestre.

Por que a média, se a produção é um fluxo? Porque o índice é proporcional à quantidade produzida, e a média dos três meses equivale à soma da produção do trimestre dividida por três. A divisão mantém o resultado na mesma escala dos meses, em que a média de 2022 é igual a 100. A soma dos três índices, 315,85, mede a mesma produção numa escala que não se compara com nenhum valor mensal da série. Como o índice é construído está em Número-índice, nível e variação: como ler um indicador econômico.

No preço, a escolha depende da pergunta. Em agosto de 2026, a média da taxa de câmbio de venda do dólar nos 21 dias úteis do mês foi de R$ 5,15, e a cotação do último dia, 31 de agosto, foi de R$ 5,18.

A média responde qual foi o dólar típico do mês, e serve para comparar com a produção ou as vendas, que aconteceram ao longo dos 21 dias. A cotação de 31 de agosto responde quanto valia em reais, naquela data, uma dívida em dólar, e entra no balanço de uma empresa que fecha o mês.

O caminho inverso, de uma frequência menor para uma maior, como de trimestral para mensal, é a desagregação temporal. Ele exige estimar os valores de dentro de cada período, por interpolação ou com a ajuda de um indicador mensal relacionado, porque a série original traz um valor só por trimestre. O post Métodos de Reamostragem de Séries Temporais no Python mostra as duas direções da conversão.

Tendência, ciclo, sazonalidade e irregular: os componentes de uma série

O que faz uma série subir ou cair de um mês para o outro?

Até aqui, vimos a série como uma sequência de valores ordenados, observados numa periodicidade definida. Mas podemos olhar para essa sequência de outra maneira e perguntar quais movimentos aparecem dentro dela.

A produção industrial de um mês reflete, ao mesmo tempo, o crescimento da economia ao longo dos anos, a fase de expansão ou de recessão em que a atividade se encontra, o calendário daquele mês e os acontecimentos que ocorreram só nele. Na análise de séries temporais, esses movimentos se chamam componentes, e a operação que os estima é a decomposição da série.

Tendência

A tendência resume para onde a variável caminha num intervalo longo. Ela reflete fatores que mudam devagar, como o tamanho da população, o estoque de máquinas e a produtividade das empresas.

Na produção industrial, a direção de longo prazo foi de alta entre 2002 e 2013. O índice com ajuste sazonal passou de 90,77, em janeiro de 2002, para 120,41, em setembro de 2013, o máximo da série. Desde 2016, a direção é outra: o índice oscila entre 97 e 107, com exceção de dois episódios que veremos adiante, e marca 103,25 em agosto de 2026.

Ou seja, a tendência também muda ao longo do tempo, quando mudam os fatores que a sustentam.

Ciclo

O ciclo é o movimento das recessões e das recuperações. Numa expansão, as empresas contratam, investem e produzem mais; numa contração, cortam produção e emprego. A duração de cada fase varia: uma recessão pode durar um ano ou três, e a recuperação seguinte pode ser rápida ou lenta.

Na produção industrial, a recessão de 2015 e 2016 é o exemplo mais nítido. O índice com ajuste sazonal caiu de 117,54, em janeiro de 2014, para 97,01, em outubro de 2016, uma perda de 17,5% em menos de três anos. A recuperação de 2017 e 2018 e a retomada depois da pandemia, a partir de meados de 2020, são fases de expansão.

Sazonalidade

A sazonalidade é previsível. Ela aparece todos os anos nos mesmos meses, com intensidade parecida, porque vem do calendário: o número de dias úteis, os feriados, as férias e as safras se repetem a cada ano.

Na indústria, o caso mais conhecido é dezembro. Muitas fábricas dão férias coletivas no fim do ano, e a produção de dezembro ficou abaixo da de novembro em todos os anos desde 2002. Em dezembro de 2025, o índice sem ajuste sazonal, chamado de série bruta, recuou de 103,14 para 93,90, uma queda de 9,0% sobre novembro.

Fevereiro, mais curto e com o Carnaval, ficou abaixo de janeiro em 23 dos 25 anos da série. Na direção oposta, os meses do segundo semestre, como agosto e outubro, costumam ter produção acima da média do ano. A inflação também tem um padrão sazonal, que analisamos em Como analisar a Sazonalidade do IPCA no Python?.

Irregular

Na produção industrial, o exemplo mais claro é a greve dos caminhoneiros, em maio de 2018. Com as estradas bloqueadas por cerca de dez dias, faltaram insumos às fábricas, e a produção parou de ser escoada. O índice com ajuste sazonal caiu 10,9% em maio, a terceira maior queda mensal da série desde 2002, e subiu 12,5% em junho, para 105,08, um pouco acima dos 104,85 de abril.

O irregular também inclui variações pequenas, presentes em quase todo mês: uma parada de manutenção numa refinaria, um feriado prolongado, chuvas acima do normal numa região produtora. Cada uma mexe pouco no índice, e juntas fazem a série oscilar de um mês para o outro mesmo quando a economia mantém o ritmo.

A decomposição da produção industrial

No dado divulgado pelo IBGE, os componentes chegam combinados num número só. Para vê-los um a um, precisamos estimá-los a partir da própria série, com um método de decomposição.

Na figura abaixo, aplicamos à série bruta da produção industrial, de janeiro de 2002 a agosto de 2026, a decomposição STL, sigla em inglês para decomposição sazonal e de tendência por regressões locais. O método estima a tendência com médias ponderadas de meses vizinhos e a sazonalidade com os valores do mesmo mês em anos diferentes.

O método estima três componentes: a tendência e o ciclo saem juntos, numa única curva chamada tendência-ciclo. Os dois movimentos são lentos, e distinguir um do outro exige uma hipótese adicional sobre a duração dos ciclos, como a dos filtros usados para estimar o hiato do produto, a distância entre o PIB observado e o PIB potencial.

Uma dessas estimações está em Medindo o Hiato do Produto do Brasil usando Python. O X-13ARIMA-SEATS, método que o IBGE usa no ajuste sazonal da produção industrial, também estima a tendência e o ciclo numa curva só.

A tendência-ciclo. No painel de cima, a linha cinza é a série bruta, como o IBGE a divulga, e a linha azul é a tendência-ciclo. A curva sobe até 2011, fica entre 116 e 119 até agosto de 2013, quando marca 118,9, e cai até 99,0 em setembro de 2016, uma perda de 16,7%. É a recessão de 2015 e 2016 vista sem o calendário e sem os choques de cada mês. De 2017 em diante, a curva fica entre 99,5 e 104,1.

A sazonalidade. No painel do meio, a sazonalidade aparece como a porcentagem em que cada mês fica acima ou abaixo da tendência-ciclo por efeito do calendário. O formato se repete a cada ano: em dezembro de 2025, o componente sazonal é de −9,6%, ou seja, o calendário de dezembro reduz a produção em 9,6% em relação ao nível da tendência-ciclo. A tabela abaixo traz a média de cada mês:

Média do componente sazonal de cada mês entre 2012 e 2025, em % sobre a tendência-ciclo, na decomposição da figura acima. Fonte: IBGE, PIM-PF. Elaboração: Análise Macro.

Os meses de férias e com menos dias úteis ficam abaixo da tendência-ciclo: janeiro, fevereiro e dezembro, com −8,2%, −10,6% e −8,5%. Agosto e outubro ficam mais de 8% acima. Entre fevereiro e agosto, só o calendário faz a produção variar cerca de 22%, mais do que os 16,7% que a tendência-ciclo perdeu na recessão de 2015 e 2016.

O irregular. No painel de baixo, o irregular é o que sobra depois de retiradas a tendência-ciclo e a sazonalidade. Na maior parte do tempo, ele é pequeno: em 70% dos meses desde 2002, fica entre −2% e +2%. Os maiores valores coincidem com acontecimentos conhecidos: −7,4% em maio de 2018, com a greve dos caminhoneiros; −13,1% em dezembro de 2008, no auge da crise financeira internacional; e −27,8% em abril de 2020, com o fechamento de fábricas no início da pandemia.

Como os componentes se combinam: decomposição aditiva e multiplicativa

Como os componentes se juntam para formar o valor que o IBGE divulga? A combinação pode ser escrita como uma soma ou como um produto:

A decomposição da figura usa a forma multiplicativa, com a tendência e o ciclo juntos num valor só. Em dezembro de 2025, a tendência-ciclo estava em 104,05, o fator sazonal era 0,904 (−9,6%) e o fator irregular, 0,998 (−0,15%). Multiplicando os três, 104,05 × 0,904 × 0,998 ≈ 93,9, que é o índice bruto divulgado pelo IBGE para aquele mês, 93,90.

Por que a forma multiplicativa é a mais usada em séries econômicas? Porque o efeito do calendário tende a crescer junto com o nível da série. Se as fábricas param uma semana a mais em dezembro, a produção perdida é proporcional ao que elas produziriam naquela semana.

Na produção industrial, uma queda sazonal de 9,6% equivale a cerca de 8,8 pontos do índice quando a tendência-ciclo está em 91, como no início de 2002, e a cerca de 11,4 pontos quando ela está em 119, como em 2013. Na forma aditiva, o efeito de dezembro teria o mesmo tamanho em pontos nos dois anos.

A forma aditiva se ajusta melhor quando a amplitude da sazonalidade fica estável em unidades da série, o que acontece em séries que oscilam em torno de zero, como a variação mensal de um índice. As duas formas se ligam pelo logaritmo: o logaritmo de um produto é a soma dos logaritmos, e por isso uma decomposição multiplicativa pode ser estimada como aditiva sobre o logaritmo da série, como fizemos na figura.

O que dá errado ao ler uma série sem separar os componentes

Se os componentes chegam combinados no número divulgado, o que acontece quando lemos a série sem separá-los?

Na série original, uma queda mensal pode ter origens diferentes, e cada uma leva a uma conclusão diferente sobre a economia. Em dezembro, ela pode refletir o calendário; num mês específico, pode resultar de um choque pontual; quando as quedas se prolongam, podem indicar uma desaceleração mais persistente da atividade.

A queda de dezembro que vem do calendário

Em dezembro de 2017, a série bruta da produção industrial caiu 10,6% em relação a novembro, de 105,58 para 94,39. Lida sozinha, essa queda sugeriria uma indústria em crise.

Na série com ajuste sazonal, porém, dezembro de 2017 subiu 2,7% sobre novembro, e na comparação com dezembro de 2016 a produção cresceu 4,9%. A queda da série bruta vinha das férias coletivas de fim de ano, e escondia uma alta da produção descontado o calendário.

O mesmo cálculo sobre a série bruta, em qualquer dezembro de 2015 a 2025, mostra quedas entre 7,6% e 12,9%, em anos de crescimento e em anos de recessão. Por isso, a variação de um mês contra o mês anterior, chamada de variação na margem, é calculada sobre a série com ajuste sazonal. As regras de cada taxa estão em Taxas de variação: mensal, interanual e acumulada.

A greve de maio de 2018, um choque de um mês

O ajuste sazonal retira o calendário e mantém o irregular. Em maio de 2018, a série com ajuste caiu 10,9%, e quem lesse esse dado como o início de uma recessão teria errado: em junho, o índice subiu 12,5% e voltou ao nível de abril.

Na decomposição da figura, maio de 2018 aparece no irregular, com −7,4%, e a tendência-ciclo praticamente não se move, de 103,43 em abril para 103,37 em maio. A greve tirou produção de um mês e não mudou o ritmo da indústria.

Por que o irregular de maio, −7,4%, é menor que a queda de 10,9% na margem? Porque o irregular compara maio com o nível da tendência-ciclo, e a margem compara maio com abril, que na decomposição tinha ficado 1,7% acima desse nível. O IBGE e a decomposição da figura também estimam a sazonalidade de maio com métodos diferentes.

Para não confundir um choque de um mês com uma mudança de ritmo, a análise de conjuntura acompanha também a média móvel de três meses, que dilui o mês atípico entre os vizinhos. A média de fevereiro a abril de 2018 era 104,12, e a de março a maio caiu para 100,95, uma redução de 3,0%, bem menor que os 10,9% da margem. O custo é que maio entra nas três médias que o incluem, e o choque aparece diluído por três leituras seguidas.

A recessão de 2015 e 2016, uma queda espalhada por muitos meses

O erro também acontece na direção contrária, quando tratamos como oscilação passageira uma queda que se prolonga. Entre janeiro de 2014 e outubro de 2016, a produção com ajuste sazonal recuou em 20 dos 34 meses e subiu nos outros 14. Muitas quedas foram de 1% ou 2%, e cada uma, olhada mês a mês, poderia ser lida como uma oscilação irregular. Somadas, levaram o índice de 117,54 para 97,01, uma perda de 17,5%.

A recessão aparecia na persistência: as quedas se repetiam, e as altas não recuperavam o que tinha sido perdido. Na decomposição, esse movimento aparece na tendência-ciclo, que cai 16,7% entre agosto de 2013 e setembro de 2016, enquanto o irregular fica entre −5% e +3,4% em todo o período de 2014 a 2016.

Por isso, a leitura do ciclo usa medidas que reúnem vários meses. A comparação com o mesmo mês do ano anterior e a variação acumulada em 12 meses mostram se a queda se espalha no tempo. Em dezembro de 2015, por exemplo, a produção estava 12,0% abaixo de dezembro de 2014.

A pandemia, na fronteira entre o ciclo e o irregular

Em abril de 2020, o índice com ajuste sazonal caiu para 75,35, 26,0% abaixo de fevereiro. Em maio, junho e julho, a produção cresceu 7,9%, 10,3% e 8,9% sobre o mês anterior, e em setembro voltou a superar o nível de fevereiro.

Do ponto de vista econômico, foi uma recessão: a atividade caiu em quase todos os setores ao mesmo tempo, e o emprego acompanhou. A queda e a recuperação, porém, couberam em poucos meses, e a decomposição da figura, que estima a tendência-ciclo com médias de muitos meses, atribuiu quase todo o movimento ao irregular: −27,8% em abril de 2020, com a tendência-ciclo perto de 101,7.

Na crise de 2008, a decomposição dividiu a queda entre os dois componentes. O irregular marcou −13,1% em dezembro de 2008, e a tendência-ciclo também recuou, de 116,9 em setembro de 2008 para 107,4 em junho de 2009. Os componentes são estimativas, e um choque grande e curto pode ser atribuído ao ciclo ou ao irregular conforme o método e o número de meses usados para estimar a tendência-ciclo.

As estimativas também mudam com o tempo. A cada mês novo, o IBGE reestima o padrão sazonal com a série inteira, e o valor com ajuste dos meses anteriores pode ser revisado sem que nenhum dado bruto tenha mudado. Por isso, a variação na margem divulgada no mês passado pode aparecer diferente na divulgação seguinte.

Como a análise de conjuntura lida com cada componente

Se cada componente pede uma leitura própria, como lemos uma divulgação na prática? Cada medida que acompanhamos retira ou resume um componente:

• Ajuste sazonal, para a sazonalidade: a série com ajuste retira o efeito do calendário e permite comparar um mês com o anterior. É a série da variação na margem e da leitura do nível. Como o ajuste é feito está em Como dessazonalizar uma série no Python.
• Comparação interanual, também para a sazonalidade: agosto contra agosto tem calendário parecido nos dois lados, e o efeito sazonal se cancela na divisão. Por isso, ela pode usar a série bruta. Diferenças no número de dias úteis ou na data do Carnaval entre os dois anos ainda podem pesar no resultado.
• Média móvel, para o irregular: a média de três ou seis meses dilui os choques de um mês e mostra o ritmo que se mantém, com o custo de reagir mais devagar a uma virada da série.
• Acumulada em 12 meses e leitura do nível, para o ciclo e a tendência: a acumulada compara um ano inteiro com o anterior, e o nível compara o valor de hoje com pontos distantes da série, como o pico anterior ou o mês antes de uma crise.

Na divulgação de agosto de 2026, a leitura combinada fica assim: com ajuste sazonal, a produção caiu 0,6% sobre julho; contra agosto de 2025, caiu 1,2%; no acumulado em 12 meses, cresce 0,6%; e o nível, 103,25, está 14,3% abaixo do pico de setembro de 2013. Em conjunto, as medidas descrevem uma indústria que anda de lado, sem tendência clara de alta ou de queda.

O mesmo roteiro se aplica a qualquer indicador mensal, das vendas do comércio ao volume de serviços. O post Análise da Produção Industrial no Python percorre esse caminho com os dados do IBGE.

Considerações finais

Uma série temporal é uma sequência de valores de um mesmo indicador, observados em datas sucessivas e com periodicidade definida. A ordem dos valores carrega a informação que a análise de conjuntura usa: o que veio antes, o que veio depois e quanto a variável mudou entre as duas datas.

A periodicidade define com que frequência o indicador acompanha a economia, e a conversão entre frequências segue o tipo de variável: soma para os fluxos, fim de período para os estoques e média para preços, taxas e índices.

Dentro de cada valor divulgado estão a tendência, o ciclo, a sazonalidade e o irregular. Na produção industrial, dezembro cai pelo calendário, maio de 2018 caiu por um choque de dez dias, a recessão de 2015 e 2016 apareceu como uma sequência de quedas pequenas, e a pandemia ficou na fronteira entre o ciclo e o irregular. Para ler a série, estimamos qual desses movimentos está por trás de cada variação, com o ajuste sazonal, a média móvel e as comparações entre períodos.

Leia também:

• Análise Exploratória de Séries Temporais
• Ajuste sazonal no Python com o X13-ARIMA-SEATS
• Como analisar os dados do PIB usando o Python