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Simulação de Choques em Modelos Macroeconômicos

Este exercício quantifica o repasse cambial sobre a inflação para a economia brasileira sob a ótica de um modelo VAR. Usando dados recentes, estimamos as funções de impulso resposta para analisar choques na variação do câmbio e a resposta ao longo do tempo sobre a inflação de preços livres.

Como Construir um Monitor de Política Monetária Automatizado com Python?

Descubra como transformar dados do Banco Central em inteligência de mercado com um Monitor de Política Monetária Automatizado. Neste artigo, exploramos o desenvolvimento de uma solução híbrida (Python + R) que integra análise de sentimento das atas do COPOM, cálculo da Regra de Taylor e monitoramento da taxa Selic. Aprenda a estruturar pipelines ETL eficientes e a visualizar insights econômicos em tempo real através de um dashboard interativo criado com Shiny, elevando o nível das suas decisões de investimento.

Análise de Séries Temporais com a Linguagem R: dados ISP-RJ

Neste tutorial, vamos conduzir uma análise diagnóstica completa. Começaremos visualizando a série e sua tendência, depois a decomporemos em seus componentes fundamentais. Em seguida, investigaremos a distribuição estatística dos dados e, por fim, aplicaremos técnicas mais avançadas, como a análise de autocorrelação e testes de estacionariedade, que são pré-requisitos cruciais para a construção de modelos de previsão robustos como o ARIMA.

Análise de dados com a Linguagem R: Segurança no Rio de Janeiro

Neste post, criamos um tutorial prático que guia você através do ciclo completo de análise de dados, desde a coleta e tratamento até a visualização e comunicação de resultados. Utilizando a linguagem R, o ecossistema tidyverse e a ferramenta de publicação Quarto, analisamos a base de dados de criminalidade do Instituto de Segurança Pública (ISP) do Rio de Janeiro.

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.
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