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Agente de IA que coleta dados do BCB e do IBGE sozinho

Construímos um agente de IA que recebe um pedido em português e decide sozinho onde buscar o dado — no Banco Central ou no IBGE. Ele coleta, valida em três camadas e guarda só o que passou. E quando não sabe o que está pegando, pergunta em vez de inventar. Por dentro: LangGraph, o loop agêntico, os guardrails de cada fonte e a memória do agente.

Como calcular o Custo Unitário do Trabalho no Python

Tutorial de como calcular o Custo Unitário do Trabalho (CUT) do Brasil no Python: coleta das tabelas do IBGE (PIB e PNAD Contínua), ajuste sazonal com X-13ARIMA-SEATS e decomposição da variação trimestral entre salário real e produtividade.

Mudança de preços no Python: a inflação item a item do IPCA

Este artigo explora a dinâmica de preços da economia brasileira para além do índice cheio do IPCA. Utilizando a linguagem Python e dados oficiais do IBGE, ensinamos como calcular e visualizar a Inflação Acumulada e a Inflação Relativa de itens específicos desde o ano 2000. A análise revela a discrepância entre bens que se tornaram relativamente mais baratos, como tecnologia, e serviços que encareceram acima da média, como educação e saúde.

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.

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Como calcular o Custo Unitário do Trabalho no Python

Mudança de preços no Python: a inflação item a item do IPCA

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

Estamos em pleno emprego no mercado de trabalho?

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