Exploramos neste exercício, de forma similar a Ferreira (2022), a utilidade de tópicos latentes extraídos dos comunicados do FOMC, por um modelo LDA, na previsão da inflação norte-americana, medida pelo CPI. O objetivo é comparar um modelo econométrico simples, tal como um AR-GAP de Faust e Wright (2013), em especificações com e sem os fatores textuais.
Neste exercício, exploramos como o framework da biblioteca skforecast do Python pode ser extremamente útil para a previsão de séries temporais econômicas, utilizando como exemplo as variações no desemprego dos EUA ao longo de um horizonte de 1 ano.
Neste exercício, exploramos como o framework da biblioteca `skforecast` do Python pode ser extremamente útil para a previsão de séries temporais econômicas, utilizando como exemplo as variações no desemprego dos EUA ao longo de um horizonte de 1 ano.
Se textos pudessem falar, o que eles diriam? O uso de dados textuais é capaz de melhorar um modelo de previsão? Neste exercício exploramos o uso de fatores textuais extraídos dos comunicados do FOMC para a previsão da inflação norte-americana.