Foi assim, na tarde de tristezas,
no pileque de lágrimas
que minha alma
descobriu teu ser...
Mais embreagado fiscastes,
não mais de pesadelos,
sandices grudentas...
Mas sonhos com minha deusa.
Imaginei tua imagem,
quebrei teu gelo
Descobri seus poemas
cortejei teu amor.
E quando quiseres,
pode vir...
Serei teu, somente se
teu coração eu fizer sorrir.
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.
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