Nesta postagem, continuamos a série sobre Claude Code mostrando, de forma prática, como automatizar a criação de relatórios econômicos: da estruturação do projeto e coleta de dados até o tratamento, visualizações, geração do relatório em Quarto e publicação via Posit Connect e GitHub, construindo um pipeline completo, organizado e reproduzível.
O objetivo deste trabalho é mensurar a credibilidade da política monetária brasileira através de diferentes métricas e verificar empiricamente se uma maior credibilidade contribui para a redução da inflação. Realizamos a modelagem econométrica usando o pacote {systemfit} disponível na linguagem. Ao fim, criamos um relatório reprodutível com a combinação Quarto + R.
Neste exercício, exploramos a relação dinâmica entre o custo do crédito (juros na ponta) e o risco realizado (taxa de inadimplência) através de uma análise exploratória de dados e modelagem econométrica utilizando a linguagem de programação R.
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.
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).