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.
Como cada indicador da página inicial é obtido e calculado.
Os dados são atualizados automaticamente a partir das fontes oficiais; a data de cada número vem da própria fonte.
Fontes: Banco Central do Brasil (Copom, SGS, PTAX), FGV IBRE (IGP-M), IBGE (IPCA, PNAD Contínua, Contas Nacionais), Yahoo Finance e CoinGecko. Atualização automática a cada 30 minutos. Não é recomendação de investimento.