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Análise de Séries Temporais com a Linguagem R: dados ISP-RJ

Neste tutorial, vamos conduzir uma análise diagnóstica completa. Começaremos visualizando a série e sua tendência, depois a decomporemos em seus componentes fundamentais. Em seguida, investigaremos a distribuição estatística dos dados e, por fim, aplicaremos técnicas mais avançadas, como a análise de autocorrelação e testes de estacionariedade, que são pré-requisitos cruciais para a construção de modelos de previsão robustos como o ARIMA.

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.

Econometria, ML ou IA para previsão da PMS?

Prever a Pesquisa Mensal de Serviços (PMS/IBGE) é um desafio por natureza: trata-se de uma série mensal, sujeita a volatilidade e choques que vão de fatores sazonais a mudanças estruturais no setor. Para enfrentar esse problema, realizamos um exercício de comparação entre três abordagens de modelagem: econometria tradicional (ARIMA), machine learning (XGBoost) e inteligência artificial (TimeGPT).

Econometria, ML ou IA para previsão da PMC?

A previsão de indicadores econômicos é uma tarefa crucial para governos, empresas e investidores. No Brasil, a Pesquisa Mensal de Comércio (PMC) do IBGE, que mede a variação percentual do volume de vendas no varejo, é um dos termômetros mais importantes da atividade econômica. Diante da crescente disponibilidade de ferramentas e técnicas, surge a pergunta: qual a melhor abordagem para prever a PMC? A econometria tradicional, o machine learning (ML) ou a inteligência artificial (IA) generativa?

Criando um dashboard das previsões do Relatório Focus

O Relatório Focus, divulgado semanalmente pelo Banco Central, reúne as expectativas do mercado para variáveis-chave da economia brasileira, como inflação, câmbio, PIB e Selic. Neste projeto, transformamos esses dados em um dashboard interativo para acompanhar a acurácia das previsões ao longo do tempo.