econometria

Determinantes do Preço do Ouro: VAR + Linguagem R

Este artigo realiza uma análise econométrica para investigar os determinantes dinâmicos do preço do ouro. Utilizando um modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) em R, examinamos o impacto de variáveis como o dólar (DXY), a curva de juros e a incerteza global. Os resultados mostram que um fortalecimento inesperado do dólar tem um efeito negativo e significativo no curto prazo sobre os retornos do ouro, embora a maior parte de sua variância seja explicada por fatores intrínsecos ao seu próprio mercado.

Como avaliar modelos de IA na previsão macroeconômica?

Descubra como economistas e cientistas de dados estão combinando econometria e inteligência artificial para aprimorar previsões macroeconômicas. Neste post, você vai entender as principais etapas de avaliação de modelos — da preparação dos dados à validação cruzada — e conhecer as métricas e técnicas que revelam quais métodos realmente entregam as melhores previsões. Uma leitura essencial para quem quer compreender o futuro da análise econômica orientada por dados.

Análise exploratória e seleção de séries temporais econômicas para modelagem

Quer entender como transformar dados econômicos brutos em previsões macroeconômicas precisas? Neste post, mostramos passo a passo como realizar a análise exploratória e seleção de séries temporais com Python — desde o tratamento de dados e remoção de multicolinearidade até a escolha das variáveis mais relevantes usando técnicas de machine learning e econometria. Um guia essencial para quem quer unir teoria econômica e inteligência artificial na prática da previsão macroeconômica.

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.

Como Criar um Agente de IA Econometrista

Criar um Agente de IA Econometrista envolve construir um sistema autônomo capaz de entender uma solicitação em linguagem natural, buscar dados econômicos, realizar análises e aplicar modelos econométricos para entregar uma resposta completa. A abordagem mais eficaz é estruturar o sistema em múltiplos agentes especializados, cada um com um papel definido, que colaboram para resolver a tarefa. Neste post abordamos o desenvolvimento deste sistema de IA com Python.