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Como o surgimento de modelos de inteligência artificial, como os LLMs, estariam as profissões de economistas e cientistas de dados ameaçadas? Neste exercício, tentamos responder esta pergunta ao avaliar o potencial de LLMs em produzir previsões para a inflação no Brasil em diferentes períodos. Comparamos a qualidade das previsões do modelo Google PaLM com as previsões dos profissionais e instituições de mercado, disponibilizadas no relatório Focus do Banco Central.
O que informações textuais podem revelar sobre a situação da economia? Como transformar palavras em estatísticas e obter insights? Há algo informativo nas entrelinhas das atas do COPOM? Como usar Machine Learning para interpretar os comunicados da autoridade monetária? Neste exercício, damos continuidade aos posts sobre Natural Language Processing (NLP) demonstrando a aplicação da técnica de topic modeling com as atas do COPOM.
Mineração de textos é uma técnica interessante para obtenção de insights quantitativos através de dados textuais. Com a finalidade de demonstrar seu uso, neste artigo faremos uma breve e introdutória análise das atas do Comitê de Política Monetária – COPOM usando mineração de textos com o auxílio do pacote tidytext na linguagem R.
Nesse artigo apresentamos o conceito de autosserviço de análise de dados, discutimos as vantagens e desvantagens destas ferramentas e mostramos um exemplo aplicado, em R e Python, com dados econômicos usando a biblioteca Shiny.

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