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Incorporando IA na previsão do PIB

O PIB é uma variável econômica complexa e de difícil previsão. Neste artigo, mostramos que unir métodos simples e métodos avançados pode aumentar significativamente a previsibilidade do crescimento da economia.

Analisando o mercado acionário brasileiro com aprendizado não supervisionado no Python

Como identificar os fatores significativos que influenciam a variabilidade nos retornos de ações individuais? Como comparar esses fatores ao selecionar empresas de setores distintos? Neste artigo, aplicamos a Análise de Componentes Principais para examinar ações que compõem o índice bovespa, com o objetivo de identificar os fatores estatísticos relevantes. Usamos o Python como ferramenta para aplicar a análise.

Previsão do CPI usando text mining nos comunicados do FOMC

Se textos pudessem falar, o que eles diriam? O uso de dados textuais é capaz de melhorar um modelo de previsão? Neste exercício exploramos o uso de fatores textuais extraídos dos comunicados do FOMC para a previsão da inflação norte-americana.

Aumentando o desempenho de modelos preditivos com técnicas de Bootstrapping, Bagging, Boosting e Random Forests

Neste artigo exploramos as técnicas de Bootstrapping, Bagging, Boosting e Random Forests com o objetivo de aumentar o desempenho em modelos preditivos. Percorremos o modo de funcionamento de cada técnica e sua aplicação usando linguagem de programação com dados econômicos do Brasil.

O dilema de viés e variância em modelos preditivos

Modelos muito simples ou muito complexos podem gerar previsões com alto viés ou alta variância. A grande tarefa de quem trabalha com modelos preditivos é explorar uma especificação de modelo de modo a minimizar o erro de previsão, mas sem cair nestes dois extremos, o que pode ser desafiador. Neste artigo apresentamos estes conceitos e mostramos como analisar ajustes e previsões de modelos de modo a compreender o trade-off entre viés e variância.

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