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.
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.
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.
Modelos de previsão macroeconômica podem facilmente alcançar um número elevado de variáveis. Mesmo modelos simplificados, como o Modelo de Pequeno Porte (MPP) do Banco Central, usam cerca de 30 variáveis. Isso impõe um grande desafio ao nosso dia a dia: como fazer a gestão destes dados para uso em modelos, desde a coleta até o tratamento?
É notável que os preços de produtos alimentícios subiram consideravelmente nos últimos anos. De 2010 para cá a inflação de alimentos foi de 211%, enquanto que a inflação cheia foi de 138%, uma diferença de ~4.9% por ano. Aquela estourou o intervalo da meta de inflação em 13 anos, enquanto esta estourou 5 anos. O que explica esta diferença gritante?