Tag: macroeconomia

Relação entre salário de admitidos e demitidos no CAGED através do Python

Aprenda a utilizar o Python dentro do Google Colab para processar milhões de microdados do Novo CAGED e analisar a diferença salarial entre trabalhadores admitidos e demitidos. O artigo aborda engenharia de dados com SQLite, cálculo de médias com filtro de outliers, deflacionamento pelo INPC e ajuste sazonal com X-13ARIMA-SEATS.

Calculando o Custo Unitário do Trabalho do Brasil no Python

Este exercício ensina a calcular o Custo Unitário do Trabalho (CUT) e a Produtividade da economia brasileira utilizando Python. O tutorial aborda a coleta de dados do IBGE (PIB e PNAD Contínua), a aplicação de ajuste sazonal via X-13ARIMA-SEATS e a decomposição do indicador para análise de competitividade e inflação.

Previsão do Câmbio através da Linguagem Python

Mostramos como a linguagem de programação Python pode ser utilizada para projetar variáveis macroeconômicas como o Câmbio (BRL/USD) por meio de um pipeline completo e reproduzível. O processo abrange desde a coleta e o tratamento dos dados até a modelagem e geração de previsões, combinando métodos estatísticos, técnicas de machine learning e ferramentas de inteligência artificial para apoiar a análise econômica e a tomada de decisão.

Como calcular Paridade do Poder de Compra para o Brasil usando o Python

Este exercício ensina como calcular a Paridade do Poder de Compra (PPP) e a Taxa de Câmbio Real para o Brasil utilizando Python. Através da coleta automatizada de dados de inflação (IPCA e CPI americano) e câmbio, o exercício demonstra como mensurar o desalinhamento cambial do Real em relação ao Dólar, identificando períodos históricos de sobrevalorização e subvalorização da moeda brasileira com base na teoria econômica.

Estimando a NAIRU Implícita e a Relação entre Hiato e Desemprego com Python

Este artigo apresenta um exercício prático de macroeconomia aplicada utilizando Python para investigar a relação entre o nível de atividade econômica e o mercado de trabalho no Brasil. O estudo detalha o processo de coleta automatizada do Hiato do Produto do Banco Central e a construção de uma série histórica longa de desemprego (unificando PME e PNAD Contínua). Através de técnicas de ajuste sazonal (X-13ARIMA-SEATS) e modelagem econométrica, estima-se a NAIRU (Taxa de Desemprego Não Aceleradora da Inflação) implícita da economia brasileira em 9,46%, confirmando a forte correlação negativa prevista pela Lei de Okun.

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