Séries temporais no Mathematica

Gosia Konwerska analisa algumas das ferramentas para séries temporais no Mathematica (Wolfram) . 
Este vídeo é uma apresentação que ela fez no Wolfram Technology Conference. 

O livro de Economia Computacional do Thomas Sargent

O livro do Thomas Sargent e John Stachursky sobre Economia Quantitativa com o uso das linguagens Python e Julia talvez seja a melhor notícia da Economia Computacional em 2017. 
O livro é sensacional e seu pdf está disponível neste link.
Espero que, tendo sido escrito por um cara como o Sargent, ele ajude a consolidar a noção de que economistas devem aprender pelo menos uma linguagem de programação científica (Python, Mathematica, Matlab, R, Julia, Maple etc.). Se possível, ainda na graduação e logo após cursar Cálculo, Álgebra Linear, Estatística e Econometria.
Em um futuro próximo saber elaborar códigos será um diferencial importante para o economista profissional (acadêmico ou não).

Alguns pacotes do R que resolvem tarefas essenciais para várias áreas

O  R é hoje um dos programas estatísticos e de análise de dados mais utilizados (talvez não seja o melhor, mas sua relação eficiência/gratuidade atrai cada vez mais usuários).
Uma das suas funcionalidades é a disponibilidade de milhares de pacotes desenvolvidos por seus usuários que ajudam a resolver tarefas que são úteis para várias áreas (como finanças, microeconometria, análise do genoma humano, investigações sobre dados de crimes da internet etc.).
Entre estas tarefas encontram-se : (i)  a importação de dados; (ii) a conversão de dados de mapeamento para outro que seja mais amigável para o uso de ferramentas computacionais específicas; (iii) a agregação de dados; e (iv) a visualização de dados.
Sharon Machlis, a autora deste artigo na Computer World, selecionou os seus pacotes favoritos para lidar melhor com estas quatro tarefas. Sua seleção pode ajudar quem possui dúvidas em relação a elas.

Para quem deseja pesquisar sobre finanças computacionais e finanças quantitativas...

... este link do Arxiv é parada obrigatória.

Os cinco fatores que determinam a explosão do uso de gráficos de redes

Os gráficos de redes estão sendo cada vez mais utilizados em artigos científicos, notícias, sites etc.
Eles são construídos e analisados a partir de técnicas desenvolvidas pela teoria dos grafos, que é um ramo da matemática muito usado em áreas tão diferentes como finanças, física, neurociência, informática, sociologia e ciência política.
O artigo de Alex Woodie, do site Datanami, analisa os cinco fatores que determinam esta "explosão" deste tipo de ferramenta quantitativa.

O banco de dados macroeconômico-histórico do NBER

O National Bureau of Economic Research (NBER) desenvolveu um banco de dados histórico bastante amplo que abrange praticamente todas as variáveis macroeconômicas importantes do período que vai dos anos anteriores à Primeira Guerra Mundial e das economias dos países no período entre as guerras mundiais.
Este conjunto de dados abrange principalmente os EUA, mas também engloba algumas informações úteis sobre a França, o Reino Unido e a Alemanha. Ele inclui estatísticas sobre produção, construção, emprego, dinheiro, preços, transações de mercado de ativos , comércio exterior e atividade do governo.
A maioria das séries temporais desta base de dados é bastante desagregada, o que permite investigações mais precisas e detalhadas. Muitas delas são apresentadas em séries mensais e trimestrais.
O sítio da NBER recomenda consultar o paper Improving the Accessibility of the NBER's Historical Data , escrito por  Daniel Feenberg and Jeff Miron. (NBER Working Paper #5186). Ele foi publicado no Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 15, N. 3 (July 1997) p. 293-299.

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