web scraping

Previsão do CPI usando text mining

Exploramos neste exercício, de forma similar a Ferreira (2022), a utilidade de tópicos latentes extraídos dos comunicados do FOMC, por um modelo LDA, na previsão da inflação norte-americana, medida pelo CPI. O objetivo é comparar um modelo econométrico simples, tal como um AR-GAP de Faust e Wright (2013), em especificações com e sem os fatores textuais.

Como identificar mensagens de erro na coleta de dados de sites públicos

Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.

Como fazer web scraping no Python? Um tutorial para largar o Excel

Programar robôs para coletar informações online que não estão estruturadas ou disponíveis facilmente parece algo futurista, mas é uma vantagem competitiva de quem utiliza Python para analisar dados e automatizar processos. Neste artigo, apresentamos o que é a técnica web scraping, suas vantagens/desvantagens e como aplicar ela com o Python em um exemplo prático, do início ao fim.

Mineração de textos do COPOM: relação entre os comunicados e variáveis macro

Neste exercício de text mining, avaliamos o poder preditivo de um indicador de sentimentos construído quantitativamente com base nos textos das atas do COPOM. Usando a linguagem R, performamos o teste de causalidade de Granger e analisamos a correlação do indicador com as variáveis macroeconômicas do boletim Focus.

Mineração de textos do COPOM: o que os comunicados dizem?

Previamente, construímos um indicador que quantifica o sentimento proveniente das decisões de política monetária, implícito nas atas do COPOM. Hoje, avaliaremos se o indicador provê informações úteis para tomadores de decisão, seus pontos fortes e fracos, assim como sua interpretação prática.