Tag: séries temporais

Construção e Análise do Índice de Condições Financeiras (ICF) com Python

Este exercício apresenta a replicação do Índice de Condições Financeiras (ICF) do Banco Central do Brasil utilizando a linguagem Python. O estudo detalha o ciclo completo de dados: coleta automatizada de variáveis locais e globais (via APIs do BCB, FRED e Yahoo Finance), tratamento estatístico (padronização e remoção de tendência) e modelagem via Análise de Componentes Principais (PCA). Os resultados validam a metodologia, gerando um indicador aderente à dinâmica histórica de aperto e afrouxamento financeiro da economia brasileira.

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.

Análise do Payroll norte-americano com Python

O Payroll norte-americano é o termômetro da economia global. No post de hoje, mostro como analisar esse indicador usando Python e as bibliotecas Pandas e Plotnine. Saia do básico e aprenda a visualizar a geração de empregos nos EUA de forma profissional.

Qual o efeito de um choque de juros sobre a inadimplência?

Neste exercício, exploramos a relação dinâmica entre o custo do crédito (juros na ponta) e o risco realizado (taxa de inadimplência) através de uma análise exploratória de dados e modelagem econométrica utilizando a linguagem de programação R.

Determinantes do Preço do Ouro: VAR + Linguagem R

Este artigo realiza uma análise econométrica para investigar os determinantes dinâmicos do preço do ouro. Utilizando um modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) em R, examinamos o impacto de variáveis como o dólar (DXY), a curva de juros e a incerteza global. Os resultados mostram que um fortalecimento inesperado do dólar tem um efeito negativo e significativo no curto prazo sobre os retornos do ouro, embora a maior parte de sua variância seja explicada por fatores intrínsecos ao seu próprio mercado.
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