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Usando LLMs para prever a inflação (IPCA)

Como o surgimento de modelos de inteligência artificial, como os LLMs, estariam as profissões de economistas e cientistas de dados ameaçadas? Neste exercício, tentamos responder esta pergunta ao avaliar o potencial de LLMs em produzir previsões para a inflação no Brasil em diferentes períodos. Comparamos a qualidade das previsões do modelo Google PaLM com as previsões dos profissionais e instituições de mercado, disponibilizadas no relatório Focus do Banco Central.

Previsão do CPI usando text mining nos comunicados do FOMC

Se textos pudessem falar, o que eles diriam? O uso de dados textuais é capaz de melhorar um modelo de previsão? Neste exercício exploramos o uso de fatores textuais extraídos dos comunicados do FOMC para a previsão da inflação norte-americana.

Previsão de inadimplência com Redes Neurais

Neste artigo introduzimos a base de muitas aplicações de inteligência artificial: o modelo de Redes Neurais. Mostramos a intuição, sua formulação matemática e uma aplicação com dados de empréstimo bancário usando R e Python.

Previsão de demanda com o Prophet

Nesse artigo apresentamos o modelo Prophet, através da decomposição das equações e parâmetros, e mostramos um exemplo aplicado com dados para previsão de demanda usando as linguagens de programação R e Python.

Previsão econômica com modelos ARIMA

Neste texto abordamos modelos da família ARIMA para finalidade de previsão de séries temporais. Mostramos as diferenças de cada modelo com exemplos de dados econômicos do Brasil, em aplicações nas linguagens de programação R e Python.