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Como choques inflacionários afetam a previsão da Selic?

Como mensurar a importância de choques na inflação sobre o erro de previsão da taxa de juros? Neste exercício quantificamos esta pergunta sob a ótica de um modelo VAR, usando dados recentes da macroeconomia brasileira. Especificamente, estimamos a decomposição da variância dos erros de previsão do modelo, analisando choques na inflação da gasolina e sua importância sobre a variância dos erros de previsão da taxa Selic.

Modelo de previsão para o preço da gasolina

Neste exercício exploramos os dados públicos sobre o preço da gasolina no Brasil, sua composição, evolução temporal, políticas associadas e, por fim, construímos um modelo simples de previsão. Com um modelo em mãos, o analista pode cenarizar o comportamento futuro da série da forma como preferir. Todos os procedimentos foram feitos usando a linguagem de programação Python.

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.