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.
Como identificar e remover o efeito do calendário na inflação brasileira. O tutorial mostra o gráfico por mês que revela o padrão sazonal, a
decomposição da série em tendência, sazonalidade e resíduo, e o cálculo do IPCA
sazonalmente ajustado, com dados de 2010 a julho de 2026.
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.
Como mensurar a importância de choques na inflação sobre o erro de previsão da taxa de juros? Neste exercício quantificamos esta pergunta sob a ótica de um modelo VAR, usando dados recentes da macroeconomia brasileira. Especificamente, estimamos a decomposição da variância dos erros de previsão do modelo, analisando choques na inflação da gasolina e sua importância sobre a variância dos erros de previsão da taxa Selic.