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Qual a relação entre benefícios sociais e a taxa de participação do mercado de trabalho?

Este exercício apresenta uma investigação econométrica sobre a persistente estagnação da taxa de participação no mercado de trabalho brasileiro no período pós-pandemia. Utilizando a linguagem R e dados públicos do IBGE e Banco Central, construímos um modelo de regressão linear múltipla com correção de erros robustos (Newey-West). A análise testa a hipótese de que o aumento real das transferências de renda (Bolsa Família/Auxílio Brasil) elevou o salário de reserva, desincentivando o retorno à força de trabalho.

Estamos em pleno emprego no mercado de trabalho?

Este artigo investiga se o mercado de trabalho brasileiro atingiu o nível de pleno emprego, utilizando uma estimativa da NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment) baseada na metodologia de Ball e Mankiw (1997). Através de uma modelagem em Python que unifica dados históricos da PME e PNAD Contínua com as expectativas do Boletim Focus, comparamos a taxa de desocupação corrente com a taxa neutra estrutural. A análise visual e quantitativa sugere o fechamento do hiato de desemprego, sinalizando potenciais pressões inflacionárias. O texto detalha o tratamento de dados, a aplicação do Filtro Hodrick-Prescott e discute as vantagens e limitações da metodologia econométrica adotada.

Como se comportou a Taxa de Participação no Brasil nos últimos anos? Uma Análise com a Linguagem R

O objetivo deste estudo é analisar a evolução da Taxa de Participação no Brasil, contrastando-a com a Taxa de Desocupação e decompondo suas variações para entender os vetores (populacionais e de força de trabalho) que influenciam o comportamento atual do mercado de trabalho. Para isso, utilizamos a linguagem R em todo o processo, desde a coleta e o tratamento das informações até a visualização dos resultados, empregando os principais pacotes disponíveis no ecossistema da linguagem.

Como se comportou o endividamento e a inadimplência nos últimos anos? Uma análise utilizando a linguagem R

Neste exercício realizamos uma análise sobre a inadimplência dos brasileiros no período recente, utilizando a linguagem R para examinar dados públicos do Banco Central e do IBGE. Investigamos a evolução do endividamento, da inadimplência e das concessões de crédito, contextualizando-os com as dinâmicas da política monetária (Taxa Selic) e do mercado de trabalho (renda e desemprego).

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI… Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados. Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.