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Neste exercício, implementamos o Nowcasting utilizando Modelos de Fatores Dinâmicos (Dynamic Factor Models) em Python, com o objetivo de prever o PIB dos EUA com base nos dados dos conjuntos FRED-MD e FRED-QD.
O que é Controle Sintético e como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto? Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em Python, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.
Como podemos avaliar o efeito de uma intervenção política ao longo do tempo? O método diferenças-em-diferenças surge como uma poderosa ferramenta para realizar essa análise em dados observacionais. Neste exercício, exploramos como aplicar esse método para avaliar o impacto da redução do ICMS usando Python. Através deste exemplo simples, demonstraremos como investigar o efeito causal de uma intervenção ao longo do tempo e visualizar seus resultados de forma clara.
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.
Como podemos compreender a taxa de juros para os tomadores de crédito? Neste artigo, desenvolvemos dois modelos com o objetivo de investigar a relação entre diversas variáveis que influenciam a flutuação da taxa de juros média para indivíduos. Todo o processo de coleta, análise e construção do modelo foi conduzido utilizando a linguagem de programação Python.

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