nairu python

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.
A Lei de Okun é uma relação empírica que busca quantificar a relação entre a taxa de desemprego e a taxa de crescimento econômico. Ela foi proposta pelo economista Arthur Okun na década de 1960 e está presente em diversos livros textos de graduação. Buscamos através deste artigo investigar duas formas da Lei de Okun, descrevendo-a utilizando dados do Brasil. Usamos o Python para realizar todo o processo de análise de dados.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.