Neste exercício, implementamos Modelos de Componentes Não Observados (MCNO) em Python para analisar a Taxa de Desocupação Brasileira. Comparamos os componentes extraídos pelo MCNO com os obtidos pelo Filtro de Hodrick-Prescott (HP), uma técnica comum para decomposição de séries temporais.
Um dos maiores desafios para aqueles que trabalham com dados econômicos é aliar a prática com a teoria. Para tanto, o uso do Python pode facilitar esse desafio, permitindo construir todos os passos de uma análise de dados. Demonstramos o poder da linguagem tomando como exemplo a construção da NAIRU para o Brasil.