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Como construir um SVAR no Python: tutorial com dados reais

Um tutorial completo de SVAR (Vetor Autoregressivo Estrutural) em Python, usando quatro séries da economia brasileira obtidas pela API do Banco Central. O guia começa verificando a estacionariedade das séries e avança até as funções impulso-resposta e a decomposição da variância, usando o price puzzle — quando um choque de juros parece elevar a inflação — para ensinar identificação econométrica na prática.

Previsão com VAR no Python: prevendo a inflação brasileira

Modelos Vetoriais AutoRegressivos (VAR) são amplamente utilizados na análise de séries temporais macroeconômicas. Eles permitem modelar a dinâmica conjunta de várias variáveis, capturando como choques em uma afetam as demais ao longo do tempo. Neste exercício, mostramos como aplicar um modelo VAR a um conjunto de dados macroeconômicos brasileiros para gerar previsões.

Incorporando IA na previsão do PIB

O PIB é uma variável econômica complexa e de difícil previsão. Neste artigo, mostramos que unir métodos simples e métodos avançados pode aumentar significativamente a previsibilidade do crescimento da economia.

Previsão da Taxa de Desocupação Brasileira com Python

Neste tutorial criamos a previsão da taxa de desocupação brasileira com todos os passos de coleta, tratamento, análise e modelagem no Python.

Devemos usar a métrica MAPE em previsão de demanda?

A previsão de demanda é um componente essencial da análise econômica e empresarial. Para avaliar a precisão das previsões, diversas métricas de erro são utilizadas. Entre elas, o Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE – Mean Absolute Percentage Error) é uma das mais conhecidas. Neste artigo discutimos suas vantagens e desvantagens com exemplos.

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Como construir um SVAR no Python: tutorial com dados reais

Previsão com VAR no Python: prevendo a inflação brasileira

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