Vou fazer econometria com ferramentas de IA

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Encontrando padrões nos dados

Doutora em Estatística, econometrista e cientista de dados com ampla experiência em modelagem preditiva, análise de dados, séries temporais, painel de dados, risco financeiro e IA/Deep Learning. Já en...

Destaques

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Sobre este Serviço

Oi,

Eu ajudo analistas e tomadores de decisão na área econômica a transformar dados em previsões confiáveis e precisas com interpretabilidade causal. Meu trabalho aplica ciência de dados moderna (XGBoost/LightGBM, LSTM, GRU, transformers, SHAP) e econometria (ARIMA/SARIMAX, VAR/SVAR, GARCH, DiD/Controle Sintético, IV/GMM, painel FE/RE), além de uma sólida engenharia de features (dados ausentes, outliers, reprodutibilidade).


Projetos típicos:

  • Previsões e projeções macroeconômicas/setoriais
  • Previsão do PIB/Inflação a partir de dados oficiais + dados alternativos (Google Trends, energia, mobilidade)
  • Avaliação de impacto de políticas/programas (DiD/SCM/Estudo de Evento) para grants, impostos, subsídios
  • Previsões de demanda no varejo/setor com promoções/eventos/feriados
  • Modelos de preço/volatilidade para commodities/FX/ações (GARCH/MGARCH)
  • Dashboards de KPI
  • Texto como dado: tendências de sentimento e tópicos a partir de relatórios/notícias


O que você vai receber:

  • Código reproduzível (Python ou R) com comentários claros
  • Conjuntos de dados e esquema, organizados e documentados
  • Figuras e tabelas (trajetos de previsão, IRFs, contrafactuais, gráficos de volatilidade, SHAP)
  • Métricas (MAPE/RMSE/AUC) ou efeitos causais com intervalos de confiança
  • Relatório curto (PDF/Markdown/Notebook) + notas de entrega

Especialidade:

Feature learning

Classificação

agrupamento

Linguagem de programação:

Python

R

MATLAB

SQL

Colab

Frameworks:

Scikit-learn

DeepPy

keras

PyTorch

Panda

APIs:

IA de Visão Computacional da Microsoft

Ferramentas:

caderno Jupyter

OpenNN

fluxo tensor

Excel

Stata

Colab

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