Um laboratório de Economia, Dados e Inteligência Artificial do Brasil.
Consulte dados econômicos reais, entenda os modelos, faça simulações, converse com a IA e execute análises em R — tudo em um só lugar. Carregando dados…
A IA responde com base nos dados atualizados deste painel.
O que o passado consegue (e não consegue) dizer sobre o que vem por aí. Escolha um indicador e veja a história, o padrão que se repete e a previsão com a faixa de incerteza.
O mesmo estudo em código, com os dados já carregados. Rode aqui no navegador, sem instalar nada, ou copie para o seu computador.
Peça uma análise em português: a IA escreve o código R com os dados deste painel, já prontos para rodar. Exemplo:
# Os dados do IPCA e da Selic já vêm carregados modelo <- lm(ipca_12m ~ selic, data = dados) summary(modelo) # a Selic explica a inflação?
Fonte de cada moeda indicada no cartão (PTAX/BCB, AwesomeAPI ou ExchangeRate-API). * Cotação não atualizada nesta rodada.
Contratos futuros em dólar, convertidos pelo dólar PTAX ·
Preço em reais e variação em 24 horas · CoinGecko ·
Os principais temas estudados na faculdade de economia, com fórmula, explicação e atalho para calcular ou perguntar à IA. Use a busca do topo para achar qualquer assunto.
% a.a. · decisões do Copom · Banco Central
variação mensal (barras) e acumulado 12 meses (linha), % · IBGE
variação mensal (barras) e acumulado 12 meses (linha), % · FGV IBRE
acumulado 12 meses, % · IBGE e FGV
% contra o trimestre anterior, com ajuste sazonal · IBGE/Contas Nacionais
crescimento real, % · IBGE
IPCA ou IGP-M (o IGP-M é usado em aluguéis)
estimativa simples, sem IR e com taxa constante
juro real = (1+nominal)/(1+inflação) − 1
Acima de ~5% o juro real é considerado contracionista para o Brasil.
i = r* + π + 0,5(π − meta) + 0,5·hiato
k = 1 / (1 − c)
Método do ponto médio · E = (ΔQ/Q̄) ÷ (ΔP/P̄)
VPL = Σ FCₜ/(1+i)ᵗ − I₀
Hiato ≈ −β(u − uₙ)
Escolha uma análise e copie o código R, já com os dados do painel. Cole no Posit Cloud ou no Google Colab (ambiente R) e rode, tudo no navegador.
Novo: o código roda aqui mesmo, no seu navegador (webR), e os pacotes como o ggplot2 são instalados sozinhos. Você pode editar o código antes de rodar. Na primeira vez o R leva alguns segundos para carregar.
No Colab, se abrir em Python, vá em Ambiente de execução → Alterar tipo → R. Pacotes extras: o código instala o ggplot2 sozinho se faltar.
Dois modelos econométricos próprios da EconoIA, reestimados todo dia com dados do Banco Central. Cada um passa por um backtest: quanto teria errado nos últimos anos, comparado com previsões ingênuas. O que errou menos ganha o selo de melhor histórico.
Carregando modelos...
Impulso-resposta do VAR: efeito acumulado, mês a mês, de um choque numa variável sobre outra. Faixa de 90% por bootstrap.
Causalidade de Granger no VAR: o passado da primeira variável melhora a previsão da segunda, além do passado da própria segunda? Teste F, nível de 5%.
"Causar no sentido de Granger" quer dizer ajudar a prever, não necessariamente causar no sentido econômico.
SARIMA. Modelo de uma série só: a inflação do mês depende das inflações e dos erros de previsão dos meses anteriores (partes AR e MA) e do mesmo mês nos anos anteriores (parte sazonal, com período 12). As ordens são escolhidas pelo critério de Akaike (AIC) entre 23 combinações, e os parâmetros são estimados por soma condicional de quadrados, exigindo estacionariedade e invertibilidade.
VAR. Modelo conjunto de quatro séries mensais: variação do dólar (PTAX), IGP-M, IPCA e variação da Selic. Cada uma é explicada pelo passado de todas, mais efeitos de calendário. O número de defasagens sai do AIC multivariado, e a estimação é por mínimos quadrados, equação a equação. Por enxergar câmbio e juros, o VAR captura efeitos que o SARIMA não vê.
Impulso-resposta. Mostra a reação das variáveis a um choque isolado, usando a decomposição de Cholesky na ordem dólar → IGP-M → IPCA → Selic: no mês do choque, uma variável só pode afetar as que vêm depois dela. Essa ordem é uma hipótese (o Copom reage por último, o câmbio é o mais rápido) e muda o resultado. A faixa de 90% vem de 300 reestimações com resíduos sorteados. Um VAR simples pode mostrar o "price puzzle" (inflação subindo logo após alta de juros), um resultado conhecido na literatura, ligado ao fato de o Banco Central subir juros justamente quando espera mais inflação.
Intervalos e backtest. As faixas de previsão (80% escura, 95% clara) vêm de 2.000 simulações com choques sorteados entre os erros já cometidos pelo modelo. No backtest, para cada um dos últimos 48 meses, o modelo é reestimado só com os dados que existiam naquela data (janela de 15 anos) e prevê os 12 meses seguintes. O erro é comparado com repetir o último mês ou o mesmo mês do ano anterior. A cobertura mostra em quantos casos o valor real caiu na faixa de 80%: perto de 80% indica intervalos bem calibrados.
Limites. São modelos estatísticos do passado: não antecipam choques novos, mudanças de política ou eleições. Por isso a mediana do mercado (Focus/BCB) aparece ao lado. Não é recomendação de investimento.
Código aberto: scripts/modelos.py, com testes em tests/test_modelos.py.
LaTeX é como os artigos, TCCs e dissertações de economia são escritos. A parte difícil é decorar comandos e entender os erros. Aqui você não precisa: as ferramentas abaixo escrevem o código por você, e as lições mostram o resultado ao vivo enquanto você digita. Quando quiser o PDF final, um clique abre tudo no Overleaf, o editor online e gratuito.
Clique nos botões para montar a fórmula, ou descreva em português e deixe a IA escrever.
Selecione as células no Excel ou no Google Sheets, copie (Cmd+C) e cole aqui. A tabela sai no padrão de artigo acadêmico.
O Overleaf mostrou um erro em inglês? Cole a mensagem aqui e veja o que significa e como resolver.
Preencha e abra no Overleaf um trabalho completo nas normas da ABNT (pacote abnTeX2), com capa, folha de rosto, resumo, sumário, capítulos e referências.
No Overleaf, se o menu pedir, escolha o compilador pdfLaTeX. O abnTeX2 já vem instalado lá.
Em cada lição, edite o código à esquerda e veja o resultado à direita na hora. A prévia é aproximada; o PDF final sai no Overleaf.
Seis lições curtas, com dados reais do Brasil, para entender como economistas usam o passado para pensar o futuro. Mexa nos controles, observe os gráficos e responda a pergunta de cada lição. Não precisa saber matemática.
Planilha com os dados do painel. Edite células, use fórmulas em inglês (=SUM, =AVERAGE, =MAX, =MIN) e baixe em .xlsx, que abre no Excel, LibreOffice ou Google Planilhas.
Carregando a planilha…
Dica: clique com o botão direito numa célula para inserir ou apagar linhas e colunas. As mudanças ficam só no seu navegador; baixe o arquivo para guardar.
Criado por Jessé Santos, economista interessado em métodos quantitativos, análise de dados, modelagem econômica e séries temporais.
Sou economista formado pela Universidade Federal do Acre (UFAC). Minha área de interesse é a parte quantitativa da economia: estatística, econometria, previsão e programação aplicada a dados econômicos. O EconoIA é um projeto independente que eu idealizei, desenvolvo e mantenho.
Quando procurei uma ferramenta que juntasse dados econômicos oficiais, inteligência artificial e programação de forma didática e em português, não encontrei. O que existia ficava sempre pela metade: terminais financeiros caros e feitos para profissionais, bases de dados que entregam números sem explicar o que eles significam, ou cursos que ensinam teoria sem colocar a mão em dados reais do Brasil.
O EconoIA nasceu para preencher esse espaço: um lugar onde a pessoa consulta a Selic, o IPCA ou o câmbio, entende o que está por trás desses números, pergunta à IA quando tiver dúvida e roda a própria análise em R, tudo no navegador e sem instalar nada.
Tornar a economia quantitativa acessível. Estudantes, professores, jornalistas e curiosos devem conseguir sair do "o que é esse número?" e chegar ao "consigo analisar isso sozinho". O foco é educação e transparência, não recomendação de investimento.
Os modelos de previsão (SARIMA e VAR) são estimados com dados oficiais do Banco Central, escolhidos por critérios estatísticos objetivos e avaliados fora da amostra contra previsões ingênuas. Quando um modelo não supera uma regra simples, o site mostra isso. Os detalhes estão na Metodologia.
Hoje o EconoIA é mantido por uma só pessoa. Códigos, modelos e textos são escritos e revisados por mim, com auxílio de ferramentas de inteligência artificial no desenvolvimento do código. Não há revisão por pares externa, e por isso a transparência é parte do projeto:
Encontrou um erro, tem uma sugestão ou quer falar sobre o projeto? Escreva para contato@econoia.com.br.
© JesseCorp 2026 · EconoIA Brasil.
Como os dados são obtidos, como os modelos funcionam e quais são os limites de cada parte do site.
Todos os indicadores vêm de fontes públicas: Banco Central do Brasil (Copom, sistema SGS e PTAX), IBGE (IPCA, PNAD Contínua e Contas Nacionais), FGV IBRE (IGP-M), Yahoo Finance (bolsa e commodities) e CoinGecko (criptoativos). A data exibida em cada número é a da própria fonte.
Um robô automático consulta as fontes a cada 30 minutos e grava os valores em um arquivo público de dados. As séries históricas são atualizadas uma vez por dia, e os modelos de previsão são reestimados diariamente. Se uma fonte ficar fora do ar, o site mantém o último valor válido em vez de mostrar um número errado. Índices mensais, como IPCA e IGP-M, só mudam quando a instituição responsável divulga o novo dado.
SARIMA. Modela uma série por vez (IPCA, IGP-M, dólar e Selic), capturando a inércia e a sazonalidade de 12 meses. As ordens do modelo são escolhidas pelo critério de informação de Akaike (AIC).
VAR. Modela as quatro séries em conjunto, para captar como uma afeta a outra. Dele saem as previsões conjuntas, as funções impulso-resposta (decomposição de Cholesky na ordem dólar → IGP-M → IPCA → Selic) e os testes de causalidade de Granger.
Incerteza. As faixas de 80% e 95% são obtidas por simulação com reamostragem dos resíduos (bootstrap). Uma previsão sem faixa de incerteza esconde o quanto ela pode errar.
Avaliação honesta. Cada modelo passa por um backtest de origem móvel: é reestimado usando só os dados disponíveis em cada data do passado (48 origens, cerca de 4 anos) e comparado com o que realmente aconteceu e com previsões ingênuas ("repetir o último valor" e "repetir o mesmo mês do ano anterior"). Os erros são medidos pela raiz do erro quadrático médio (RMSE) nos horizontes de 1, 3, 6 e 12 meses.
Limites. São modelos estatísticos estimados com os últimos 15 anos de dados. Eles não antecipam choques (crises, mudanças de governo, pandemias) e funcionam pior quando a economia muda de regime. Servem para estudar e comparar cenários, não para decisões de investimento.
O assistente "Pergunte à EconoIA" usa um modelo de linguagem do Google (Gemini). Junto com cada pergunta, ele recebe os dados atualizados do painel, para responder com números reais. Modelos de linguagem podem errar, inventar informações ou interpretar mal uma pergunta. Por isso, confira os números importantes na fonte oficial.
O código em R roda no seu próprio navegador (webR), sem passar por um servidor do EconoIA. Os resultados são os mesmos de uma instalação comum do R, com os pacotes disponíveis na versão para navegador.
Quando um erro é identificado em dados, cálculos ou textos, ele é corrigido no código-fonte, que é público no GitHub, e a correção entra no ar na próxima atualização. Para reportar um erro, escreva para contato@econoia.com.br.
Última atualização: 6 de outubro de 2026.
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Última atualização: 6 de outubro de 2026.
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Última atualização: 6 de outubro de 2026.
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