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.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.

Como resolver problemas de multicolinearidade em modelos preditivos?

O VIF é uma estatística útil para identificar multicolinearidade em regressões. Esse problema gera, dentre outros, erros padrões maiores, o que pode impactar os intervalos de confiança em modelos preditivos. Este Neste artigo, mostramos seu cálculo, a interpretação e uma aplicação em Python.

DeepSeek: como usar a IA chinesa no Python

Na corrida da IA, novas ferramentas e modelos são lançados quase que diariamente. Neste artigo mostramos como a empresa chinesa DeepSeek tem competido neste mercado através do modelo R1 e damos um exemplo de utilização em Python.

Qual o melhor modelo para prever a inflação medida pelo IPCA?

Neste exercício, testamos 18 modelos diferentes com um conjunto fixo de regressores para previsão da taxa de inflação, medida pelo IPCA. Implementamos o método da validação cruzada, visando obter resultados robustos para comparação de métricas de performance. Apresentamos os resultados gerais e desagregados por horizontes de previsão, além de automatizar todo o processo utilizando a linguagem Python.