Séries M4 Neste post vou implementar algumas rotinas simples que modelam e preveem séries de tempo univariadas. Para avaliar modelos em série de tempo é bastante comum separar a série em duas partes: uma primeira é usada para alimentar o modelo: serve para estimar os parâmetros; a segunda parte serve para testar a sua capacidade preditiva. A terminologia usual é de train (treino) e test (teste). Usamos o train para estimar o modelo e depois testamos as suas previsões contra as observações reservadas no test.

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Carregando os pacotes Muitos já devem estar familiarizados com a apresentação do historiador Hans Rosling sobre a evolução da expectativa de vida e do PIB per capita dos países em torno do mundo. Este post vai mostrar como usar o ggplot2 e o tidyverse para explorar estes dados. Pode-se acessar uma versão simplificada da base de dados pelo pacote gapminder. ### Tutorial Gapminder ### library(tidyverse) library(extrafont) library(ggplot2) library(gapminder) library(kableExtra) ########################## data(gapminder) d <- gapminder Análise exploratória De início é sempre importante verificar se há problemas com os dados.

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Nos últimos anos a América Latina como um todo vêm enfrentando complicações políticas e econômicas. Usando alguns dados do Banco Mundial e de censos de opinião como o Latin American Public Opinion Project (LAPOP) e o Latinobarómetro tento visualizar como está o sentimento público em relação à democracia e à economia. Todos os dados analisados são de 2017. Economia O desempenho da América Latina como um todo tem sido fraco nos últimos anos.

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Vinicius Oike Reginatto

Mestre em Economia (FEA/USP)

São Paulo, Brasil