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- Econometria e Previsão,Macroeconomia,Macroeconomia e Conjuntura
Este exercício apresenta a replicação do Índice de Condições Financeiras (ICF) do Banco Central do Brasil utilizando a linguagem Python. O estudo detalha o ciclo completo de dados: coleta automatizada de variáveis locais e globais (via APIs do BCB, FRED e Yahoo Finance), tratamento estatístico (padronização e remoção de tendência) e modelagem via Análise de Componentes Principais (PCA). Os resultados validam a metodologia, gerando um indicador aderente à dinâmica histórica de aperto e afrouxamento financeiro da economia brasileira.
- Análise de Dados na Prática,Data Science
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.
- Econometria e Previsão,Estatística e Probabilidade,Macroeconometria
O que explica a divergência entre S&P 500 e vagas de emprego? Seria o impacto da IA ou a política monetária? Utilizando um análise dados e modelo VAR e testes de causalidade de Granger usando a linguagem de programação R, investigamos a relação e o motivo por trás da “boca de jacaré”.
- Data Science,Econometria e Previsão,Macroeconomia e Conjuntura
Neste exercício exploramos os dados públicos sobre o preço da gasolina no Brasil, sua composição, evolução temporal, políticas associadas e, por fim, construímos um modelo simples de previsão. Com um modelo em mãos, o analista pode cenarizar o comportamento futuro da série da forma como preferir. Todos os procedimentos foram feitos usando a linguagem de programação Python.
- Data Science,Macroeconomia e Conjuntura
Neste exercício, apresentamos as principais fontes de dados públicos utilizadas na macroeconomia e desenvolvemos uma rotina para coletar, tratar e disponibilizar (ETL) as variáveis para uso em modelos preditivos.
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