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estatística com r Archives - Análise Macro

Percorra nossa trilha de econometria!

By | Cursos da Análise Macro

A econometria é a união entre teoria econômica, dados observados e métodos estatísticos. Por tratar de uma interação incomum, é uma das disciplinas mais temidas e desafiadoras das faculdades de economia. Pensando nisso, desenvolvemos aqui na Análise Macro uma sequência de Cursos Aplicados de forma a romper com esse temor, apresentando uma teoria regada de exemplos intuitivos, que façam parte do dia a dia dos alunos.

Preparamos uma sequência de seis cursos para você se tornar expert em um dos campos mais excitantes do conhecimento humano. Caso ainda não tenha conhecimentos de estatística descrita e inferência estatística, comece pelo nosso Curso de Introdução à Estatística usando o R de modo a obter uma introdução qualificada e aplicada ao fascinante mundo da estatística.

Cumprido esse pré-requisito, você pode seguir a trilha e entrar para o mundo dos modelos lineares estimados via MQO no nosso Curso de Introdução à Econometria usando o R. Totalmente revisado e atualizado, esse clássico Curso da Análise Macro agora conta em cada seção com aplicações do Wooldridge. O professor explica o passo a passo de cada um dos exercícios e disponibiliza o script para que o aluno possa replicar.

Uma vez que você tenha feito uma introdução à econometria, pode incrementar seus conhecimentos com nossos cursos intermediários de Séries Temporais usando o R e Dados em Painel usando o R, onde fazemos uma introdução a modelos específicos para essas estruturas de dados.

Complete sua formação em econometria com os cursos avançados de Construção de Cenários e Previsões usando o R e Microeconometria usando o R.

Não tem conhecimento prévio de R? Não se preocupe, todos os nossos cursos contam com um nivelamento em R, que orienta os alunos desde a instalação dos programas gratuitos que serão usados, bem como cobre todos os conhecimentos necessários para avançar no seu curso aplicado.

Não perca tempo e inscreva-se já na Turma de Outono! As inscrições vão até às 23h59 do próximo dia 10/04. Você pode financiar os cursos em até 10x sem juros no cartão de crédito.

Caso queira, também pode adquirir todos os cursos de econometria com um super desconto. Clique aqui e descubra!

Uma análise estatística do IPCA-15

By | Comentário de Conjuntura

Hoje, o IBGE divulga o IPCA-15, Índice de Preços ao Consumidor Amplo 15, que busca medir a inflação em geral do dia 16 do mês anterior ao 15 do mês de referência, seguindo de resto a mesma metodologia do IPCA. Aproveito a divulgação do índice para mostrar algumas coisas interessantes que vemos no curso de Introdução à Estatística usando o R em relação à construção de estatísticas descritivas análise exploratória de dados de uma determinada variável.

Para começar, pegamos os dados através do pacote sidrar:


library(sidrar)
ipca15 = get_sidra(api='/t/3065/n1/all/v/355/p/all/d/v355%202')

E abaixo visualizamos a nossa série.

Esse tipo de gráfico, a propósito, é feito com de forma customizada com o pacote ggplot2, que eu ensino no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. Uma vez que visualizamos a série, podemos notar uma característica importante dela: a existência de sazonalidade. Podemos explorar essa característica com o gráfico abaixo.

O IPCA-15, assim como o IPCA, apresenta uma sazonalidade bastante pronunciada. A inflação medida pelo índice cai ao longo do primeiro semestre e aumenta ao longo do segundo, de acordo, a propósito, com a produção ao longo do ano.

Uma vez identificada essa característica, podemos nos concentrar nas estatísticas descritivas da série. Uma forma simples de visualizar as principais métricas, podemos construir um boxplot da série.

Observe que a mediana do IPCA-15 é de 0,46 e a média é de 0,51. Isso diz alguma coisa sobre a forma de distribuição da série, que podemos visualizar através de um histograma.

Isto é, temos uma assimetria à direita. O valor mínimo da série é, a propósito, de -0,18 e o máximo de 3.05, para um IQR de 0,39. Em outros termos, o primeiro quartil termina em 0,27 e o terceiro quartil em 0,66.

Em assim sendo, o intervalo mais provável de observações do IPCA-15 se situa entre 0,27 e 0,66, centrado em 0,46.

Esse tipo de análise descritiva dos dados serve, por fim, de preâmbulo para qualquer esforço de modelagem e previsão que poderíamos fazer em relação à nossa série.

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Update: O script do exercício está disponível aqui. Um vídeo sobre como feito o post pode ser visto no Canal da AM no Youtube.

 

 

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