bcb

Como se comportou o endividamento e a inadimplência nos últimos anos? Uma análise utilizando a linguagem R

Neste exercício realizamos uma análise sobre a inadimplência dos brasileiros no período recente, utilizando a linguagem R para examinar dados públicos do Banco Central e do IBGE. Investigamos a evolução do endividamento, da inadimplência e das concessões de crédito, contextualizando-os com as dinâmicas da política monetária (Taxa Selic) e do mercado de trabalho (renda e desemprego).

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI… Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados. Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.

Criando um dashboard das previsões do Relatório Focus

O Relatório Focus, divulgado semanalmente pelo Banco Central, reúne as expectativas do mercado para variáveis-chave da economia brasileira, como inflação, câmbio, PIB e Selic. Neste projeto, transformamos esses dados em um dashboard interativo para acompanhar a acurácia das previsões ao longo do tempo.

Como criar um Agente de IA coletor de dados

A tecnologia de agentes de IA está democratizando o acesso e a manipulação de dados econômicos complexos, tornando-a acessível mesmo para aqueles sem experiência em programação. Neste post discutimos a criação de agentes de IA para coletar dados econômicos brasileiros usando linguagem natural, como “Qual é a expectativa do IPCA para 2025?”.

Como criar um Agente de IA?

Unindo conhecimentos sobre Tools, LLMs e Vector Stores, agora é hora de integrar diferentes conceitos e aprender a construir um Agente de IA completo. Neste post, nosso objetivo será criar um Agente capaz de responder perguntas sobre o cenário macroeconômico brasileiro, utilizando dados de expectativas de mercado do Boletim Focus do Banco Central do Brasil (BCB) e o framework LangChain no Python.