Vou construir modelos de previsão de séries temporais e econométricos em python

Transforme seus dados temporais, histórico de vendas e métricas financeiras em modelos preditivos precisos e acionáveis.

Análises de negócios padrão muitas vezes falham ao lidar com sazonalidade, volatilidade e tendências dependentes do tempo. Eu construo modelos estatísticos robustos de séries temporais e previsões econométricas em Python e R, ajudando você a antecipar demanda, gerenciar riscos e otimizar o planejamento.

O que eu ofereço:

• Modelagem avançada de séries temporais: ARIMA, SARIMAX, Prophet, Suavização exponencial e modelos de volatilidade GARCH.
• Análise econométrica e multivariada: Engenharia de features, análise de defasagem e integração de indicadores econômicos externos.
• Pré-processamento de dados e testes de estacionaridade: Teste de raiz unitária (ADF, KPSS), decomposição de sazonalidade e limpeza de outliers.
• Avaliação de modelos e métricas: Backtesting rigoroso com RMSE, MAE, MAPE e verificações de diagnóstico de resíduos.
• Implantação e código fonte: Scripts limpos em Python (Pandas, statsmodels, pmdarima), notebooks Jupyter ou integração com Streamlit.

Por que trabalhar comigo?

• Formação em Ciência da Computação e Estatística com forte expertise quantitativa (2º lugar no prêmio nacional de modelagem de risco de crédito).
• Foco em modelos explicáveis e alinhados às regulações, ao invés de caixas-pretas.

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