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Medindo o efeito da volatilidade sobre a taxa de câmbio

Nesse exercício, verificamos a relação entre o índice de volatilidade (VIX) e a taxa de câmbio. A ideia básica, é a de que, a volatilidade, e portanto, a incerteza do mercado gera mudanças significativas sobre o preço do câmbio. Fazemos o uso do procedimento de Toda-Yamamoto para investigar essa relação usando o Python como ferramenta.

Construindo um modelo para a inflação de alimentos

A inflação de alimentos tem sido uma grande incógnita nos últimos anos, influenciando de forma decisiva o erro de previsão da inflação cheia. Isso nos motivou a replicar um modelo do Banco Central do Brasil, exposto em boxe do Relatório de Inflação de junho de 2016, intitulado Evolução recente da inflação de alimentos. Replicamos o exercício utilizando a linguagem R e Python.

Previsão com Vetores Autoregressivos

Neste artigo verificamos como é possível realizar previsão de variáveis macroeconômicas utilizando os Vetores Autoregressivos.

Análise de Regressão e Previsão

Gerar previsões quantitativas passa por satisfazer os seguintes passos: o quanto nós sabemos sobre os fatores que influenciam determinado evento ou variável? Existem dados disponíveis? O quanto as previsões que estamos fazendo podem afetar os eventos ou observações futuras? Satisfeita essas condições, podemos utilizar uma Regressão Linear para prever os valores de uma variável.

Modelos ARIMA e Metodologia Box-Jenkins

O que são os modelos ARIMA e como aplicar a Metodologia Box-Jenkins? Vamos demonstrar neste post como construir um modelo linear univariado, expondo o modelo do tipo ARIMA, bem como vamos descrever a metodologia Box-Jenkins para prever séries temporais. Mostraremos os resultados de um exemplo da previsão do IPCA mensal construído no R e no Python.