Imagine que você tenha uma “simples” tarefa: prever o futuro de uma variável econômica relevante, como a taxa de inflação do país. Existem diversas abordagens para cumprir esta missão, desde o uso de modelos preditivos econométricos, modelos de machine learning ou até mesmo modelos de inteligência artificial (IA). Qual caminho escolher? Qual abordagem é a melhor? Neste artigo tentamos dar uma resposta para estas perguntas, usando como exemplo o IPCA como variável de interesse.
Neste exercício mostramos do zero como criar dashboards de análise de dados econômicos usando Python + Shiny. A vantagem destas ferramentas gratuitas é a facilidade de automatização e os ricos recursos disponíveis.
A compreensão dos efeitos da sazonalidade em uma série econômica é essencial para uma análise de conjuntura. As flutuações do Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) são moldadas por uma gama diversificada de fatores sazonais, que vão desde os padrões climáticos, passando por datas festivas e particularidades do mercado de produtos específicos, até aspectos metodológicos na coleta de dados de preços.
Neste artigo, exploraremos os dados de variação mensal do IPCA, focalizando na compreensão dos aspectos sazonais através de representações gráficas. Todo o processo foi realizado utilizando a linguagem de programação Python.
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.
A inflação é conhecida como o termo que representa a taxa de crescimento do nível geral de preços entre dois períodos distintos. No Brasil, o indicador que consolidou-se como o principal índice de preços é o Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), divulgado pelo IBGE e amplamente utilizado pela autoridade monetária como referência para realizar o controle da inflação. Neste artigo mostramos como obter a contribuição de cada grupo do IPCA usando o Python.