séries temporais

O andar do bêbado e seu cachorro: entendendo cointegração no Python

A análise de cointegração possui aplicações no mercado financeiro e em modelagem e previsão macroeconômica, sendo um conceito ao mesmo tempo fascinante e intimidador de se compreender. Por isso, neste texto explicaremos o que é cointegração com um exemplo intuitivo e mostraremos uma aplicação com pares de ações brasileiras usando o Python!

Qual é a importância de choques na inflação na origem dos erros de previsão da Selic? Analisando a decomposição da variância no VAR

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.

Em quanto um choque cambial afeta a inflação? Analisando funções impulso-resposta no VAR

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.

O IBC-Br é um bom preditor do PIB?

Toda vez que a autoridade monetária divulga o seu Índice de Nível de Atividade do Banco Central (IBC-Br), a imprensa costuma dizer que o mesmo antecipa os resultados do PIB. Mas será que isso é verdade? Vamos usar o Python como ferramenta de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados para verificar esse argumento.

Previsão de demanda com o Prophet

Nesse artigo apresentamos o modelo Prophet, através da decomposição das equações e parâmetros, e mostramos um exemplo aplicado com dados para previsão de demanda usando as linguagens de programação R e Python.