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Estimando a NAIRU Implícita e a Relação entre Hiato e Desemprego com Python

Este artigo apresenta um exercício prático de macroeconomia aplicada utilizando Python para investigar a relação entre o nível de atividade econômica e o mercado de trabalho no Brasil. O estudo detalha o processo de coleta automatizada do Hiato do Produto do Banco Central e a construção de uma série histórica longa de desemprego (unificando PME e PNAD Contínua). Através de técnicas de ajuste sazonal (X-13ARIMA-SEATS) e modelagem econométrica, estima-se a NAIRU (Taxa de Desemprego Não Aceleradora da Inflação) implícita da economia brasileira em 9,46%, confirmando a forte correlação negativa prevista pela Lei de Okun.

Mudança de preços de bens e serviços da economia brasileira

Este artigo explora a dinâmica de preços da economia brasileira para além do índice cheio do IPCA. Utilizando a linguagem Python e dados oficiais do IBGE, ensinamos como calcular e visualizar a Inflação Acumulada e a Inflação Relativa de itens específicos desde o ano 2000. A análise revela a discrepância entre bens que se tornaram relativamente mais baratos, como tecnologia, e serviços que encareceram acima da média, como educação e saúde.

Decomposição do Índice de Condições Financeiras no Python

Este exercício apresenta a construção e decomposição do Índice de Condições Financeiras (ICF) para a economia brasileira, utilizando a linguagem Python. Baseado na abordagem do Banco Central do Brasil, o estudo automatiza a coleta de dados públicos e aplica a Análise de Componentes Principais (PCA) para segregar o índice em sete grupos de ativos, como juros locais, juros externo, risco, etc. A análise permite identificar quais vetores estão atuando sobre a economia, oferecendo um diagnóstico preciso sobre a virada do ciclo financeiro observada no início de 2026.

Construindo um indicador alternativo de incerteza para a economia brasileira

Dá para medir incerteza econômica no Brasil sem bases proprietárias? Neste post, exploramos um exercício de ciência de dados que adapta a metodologia do IIE-Br da FGV usando apenas dados públicos: atas do COPOM como fonte textual e a dispersão das expectativas de mercado para inflação, juros e câmbio. Um exemplo prático de como transformar teoria econômica em um pipeline de dados reprodutível.

Construção e Análise do Índice de Condições Financeiras (ICF) com Python

Este exercício apresenta a replicação do Índice de Condições Financeiras (ICF) do Banco Central do Brasil utilizando a linguagem Python. O estudo detalha o ciclo completo de dados: coleta automatizada de variáveis locais e globais (via APIs do BCB, FRED e Yahoo Finance), tratamento estatístico (padronização e remoção de tendência) e modelagem via Análise de Componentes Principais (PCA). Os resultados validam a metodologia, gerando um indicador aderente à dinâmica histórica de aperto e afrouxamento financeiro da economia brasileira.

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Mudança de preços de bens e serviços da economia brasileira

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