Tag: política monetária
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Macroeconomia e Conjuntura
A análise de sentimentos conta palavras positivas e negativas segundo um dicionário e resume o tom de um documento em um número. Este artigo explica como a medida é construída, por que o dicionário escolhido decide o resultado, e aplica o método a cem atas do COPOM. O indicador reproduz a cronologia econômica do período, mas sua correlação com a direção dos juros é de apenas 0,09.
- Data Science,Inteligência Artificial Aplicada,Macroeconomia e Conjuntura
Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do COPOM.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Inteligência Artificial Aplicada
Como medir a incerteza da política monetária a partir dos discursos do Federal Reserve. O artigo explica o índice EPU, a medida por contagem de palavras e por que um modelo de linguagem lê o mesmo texto de outra forma, com um exemplo em Python sobre 250 discursos de Chairs e Vice Chairs do Fed entre 2017 e 2023.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Macroeconomia e Conjuntura
O câmbio tem mais impacto sobre a inflação quando a inflação está elevada? Como a inércia inflacionária se comporta em regimes diferentes de inflação? Estas e outras questões macroeconômicas podem ser respondidas com análises de riscos através de regressão quantílica. Neste exercício mostramos o caminho para estimar uma Curva de Phillips Quantílica (CPQ) para o Brasil usando a linguagem R.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Macroeconomia e Conjuntura
Análise de sentimentos é uma técnica de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que serve para revelar o sentimento contido em um texto. Neste exercício, aplicamos esta técnica para analisar as atas das reuniões do COPOM, revelando o que os diretores de política monetária discutem nas entrelinhas. Utilizando um modelo de Inteligência Artificial através do Python, produzimos ao final um índice de 0 a 100 para sintetizar a análise histórica.
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