Tag: ciência de dados

Choque de juros e renda em bens duráveis e não duráveis usando Python

Este artigo analisa a dinâmica do consumo no Brasil utilizando Python e modelos de Vetores Autorregressivos (VAR). Ao segregar bens duráveis e não duráveis, o estudo quantifica a sensibilidade a choques de juros e renda. Criamos todo o processo através do ciclo de dados: coleta, tratamento, análise de dados, modelagem e apresentação dos resultados, tudo automatizado usando a linguagem Python.

Análise do Payroll norte-americano com Python

O Payroll norte-americano é o termômetro da economia global. No post de hoje, mostro como analisar esse indicador usando Python e as bibliotecas Pandas e Plotnine. Saia do básico e aprenda a visualizar a geração de empregos nos EUA de forma profissional.

Como se comportou a Taxa de Participação no Brasil nos últimos anos? Uma Análise com a Linguagem R

O objetivo deste estudo é analisar a evolução da Taxa de Participação no Brasil, contrastando-a com a Taxa de Desocupação e decompondo suas variações para entender os vetores (populacionais e de força de trabalho) que influenciam o comportamento atual do mercado de trabalho. Para isso, utilizamos a linguagem R em todo o processo, desde a coleta e o tratamento das informações até a visualização dos resultados, empregando os principais pacotes disponíveis no ecossistema da linguagem.

Qual o hiato do produto no Brasil?

Entender o hiato do produto é fundamental para avaliar o ritmo da economia e as pressões inflacionárias no Brasil. Neste artigo, mostramos como estimar essa variável não observável a partir dos dados do PIB, explorando diferentes metodologias — de regressões simples a modelos estruturais — e discutindo as limitações e incertezas que cercam cada abordagem.

Tratamento e transformação de séries temporais macroeconômicas para modelagem

“Garbage in, garbage out” é a regra de ouro na previsão macroeconômica. Antes de aplicar qualquer modelo de IA ou econometria para prever indicadores como o IPCA ou o PIB, existe um trabalho crucial de tratamento de dados. Neste post, abrimos os bastidores do nosso dashboard de previsões e mostramos o passo a passo para transformar dados brutos de múltiplas fontes (como BCB, IBGE e FRED) em séries prontas para modelagem. Veja como lidamos com diferentes frequências, aplicamos transformações e usamos metadados para criar um pipeline de dados robusto e automatizado.

Tag: ciência de dados

Choque de juros e renda em bens duráveis e não duráveis usando Python

Análise do Payroll norte-americano com Python

Como se comportou a Taxa de Participação no Brasil nos últimos anos? Uma Análise com a Linguagem R

Qual o hiato do produto no Brasil?

Tratamento e transformação de séries temporais macroeconômicas para modelagem

Boletim AM

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Relação entre salário de admitidos e demitidos no CAGED através do Python

Calculando o Custo Unitário do Trabalho do Brasil no Python

Previsão do Câmbio através da Linguagem Python

Como calcular Paridade do Poder de Compra para o Brasil usando o Python

Estimando a NAIRU Implícita e a Relação entre Hiato e Desemprego com Python

Mudança de preços de bens e serviços da economia brasileira