Tag: macroeconomia

Como calcular o Custo Unitário do Trabalho no Python

Tutorial de como calcular o Custo Unitário do Trabalho (CUT) do Brasil no Python: coleta das tabelas do IBGE (PIB e PNAD Contínua), ajuste sazonal com X-13ARIMA-SEATS e decomposição da variação trimestral entre salário real e produtividade.

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 a Paridade do Poder de Compra no 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.

Índice de condições financeiras no Python: replicando o do BCB

Este exercício apresenta a construção e decomposição do Índice de Condições Financeiras (ICF) para a economia brasileira, utilizando a linguagem Python. Baseado na abordagem do Banco Central do Brasil, o estudo automatiza a coleta de dados públicos e aplica a Análise de Componentes Principais (PCA) para segregar o índice em sete grupos de ativos, como juros locais, juros externo, risco, etc. A análise permite identificar quais vetores estão atuando sobre a economia, oferecendo um diagnóstico preciso sobre a virada do ciclo financeiro observada no início de 2026.

Construção e Análise do Índice de Condições Financeiras (ICF) com Python

Este exercício apresenta a replicação do Índice de Condições Financeiras (ICF) do Banco Central do Brasil utilizando a linguagem Python. O estudo detalha o ciclo completo de dados: coleta automatizada de variáveis locais e globais (via APIs do BCB, FRED e Yahoo Finance), tratamento estatístico (padronização e remoção de tendência) e modelagem via Análise de Componentes Principais (PCA). Os resultados validam a metodologia, gerando um indicador aderente à dinâmica histórica de aperto e afrouxamento financeiro da economia brasileira.

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Como calcular a Paridade do Poder de Compra no Python

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