Mostramos como a linguagem de programação Python pode ser utilizada para projetar variáveis macroeconômicas como o Câmbio (BRL/USD) por meio de um pipeline completo e reproduzível. O processo abrange desde a coleta e o tratamento dos dados até a modelagem e geração de previsões, combinando métodos estatísticos, técnicas de machine learning e ferramentas de inteligência artificial para apoiar a análise econômica e a tomada de decisão.
O PIB é uma variável econômica complexa e de difícil previsão. Neste artigo, mostramos que unir métodos simples e métodos avançados pode aumentar significativamente a previsibilidade do crescimento da economia.
Prever séries temporais é uma tarefa frequente em diversas áreas, porém exige conhecimento e ferramentas específicas. Os modelos de machine learning do Sklearn são populadores, porém são difíceis de aplicar em estruturas temporais de dados. Neste sentido, introduzimos a biblioteca Skforecast, que integra os modelos do Sklearn e a previsão de séries temporais de forma simples.
O IBGE divulgou recentemente os dados de inflação de setembro/2024. A previsão da Análise Macro era de um aumento do IPCA em 0,39% no mês, com viés altista, enquanto que o indicador mostrou uma variação levemente superior, de 0,44%, puxado por despesas com habitação. Por sua vez, a previsão de mercado era de 0,51% de aumento na inflação, de acordo com o relatório Focus/BCB.