00:00:28:28 Essa seção será responsável por ela. O Dr. Franco Andrés não é especialista em entregar soluções analíticas para necessidades e problemáticas do negócio, assim como investimentos, operações e riscos. Acadêmico da Universidad do Chile nos cursos de risco Financeiro do Mestrado em Finanças e Métodos Quantitativos.

00:00:57:19 Seus temas de pesquisa são eficiência de mercado e risco financeiro. Machine Learning e Econometria. Sejam bem vindos a essa nova seção de WebQuest. Nós vamos ver a introdução e reviews aqui. Não vou mostrar nenhuma metodologia avançada, pois como eu já falei, nós vamos fazer a introdução dessa ferramenta eu e vídeos e ver como ele está trabalhando em termos gerais, com diferentes algorítimos.

00:01:05:14 E é bom principalmente é ver os.

00:01:46:14 Nós temos uma das versões mais recentes onde houve uma concorrência direta com outras ferramentas como Sass, por exemplo, dentre muitas outras, e o Heavy user, conhecido principalmente por ser uma ferramenta econométrica, então ela pode ser diferenciada como uma ferramenta um pouco mais estatística. O Evils é muito conhecido por trabalhar principalmente com estruturas de informação de seres do tempo, apesar de que também pode trabalhar com estruturas de informação de corte transversal.

00:02:24:18 Mas o seu forte no que diz respeito ao manejo de uma série do tempo, é também tudo aquilo que diz respeito às diferentes técnicas avançadas que oferece para fazer a modelagem dessas estruturas de informação e diferentemente de outras linguagens e de outros programas, o Evils também trabalha com quadros de diálogos. Eu vou mostrando à medida que eu vou carregando uma base de dados.

00:02:43:05 Mas nós também temos a possibilidade de trabalhar com diferentes códigos, mas nesse caso não é, viu? Seria o programa, que é o que eu vou mostrar a seguir.

00:03:25:28 Nós podemos usar esse ponto programa e nós podemos usar outros como Python, Stata também, inclusive a sua interface é bem feia, digamos assim. Da mesma forma, é uma coisa não tão simples, então o Evils, se começamos a observar essas janelas aqui na barra superior nós vemos, por exemplo a Fay, ou seja, arquivo editar, objeto, ver. E também temos essa parte real que ajuda.

00:03:56:27 E sabemos que todos esses programas tem livros de apoio antes, por exemplo e views. Assim como o Stata tinha os, tinha os seus próprios manuais, os seus livros físicos. E hoje vocês podem encontrar todo esse material on line e ou evils. O positivo é que ele demonstra na sua bibliografia como ele trabalha. Deixe me ver aqui é o Evils.

00:04:40:22 Ele te mostra não apenas o manejo ou gerenciamento desse software, mas ele também te mostra. Por exemplo, se você está utilizando uma metodologia econométrica específica, ele te mostra todo o desenvolvimento no que diz respeito à teoria para essa modelagem. No caso, então ele vai citar os autores dos avanços. Então ele vai citando todos os artigos e também os autores e fala sobre o que se trata, sobre do que é que trata essa técnica.

00:05:16:13 E bem, evidentemente não é um paper, mais ele fala, ele fala muito sobre os autores que criaram e todos os derivados que vão, que vão sendo gerados e vão sendo citados pelo Evils. Então pra entender um pouco como funciona o Evils, ele funciona basicamente. Então é mediante a World Space. Nós temos aqui um work space, um espaço de trabalho que seria essa parte em azul e aqui em cima onde diz como e onde você vai começar a digitar todos os comandos que você quiser realizar.

00:06:05:08 Então esse quadro Command é diferente do que eu chamei anteriormente de Program, que é uma coisa que nós vamos ver um pouco mais na frente. Então, como nós estamos carregando uma base de dados, um banco de dados, esse banco de dados vai conter variáveis, ok? E essas variáveis, o EVILS os reconhece como objetos. Então se você tem, por exemplo, uma variável salário e uma variável de série de tempo ou bom dentre qualquer outra série do tempo, ele vai reconhecer isso como uma série é bom, tem diferentes e que tem diferentes objetos que vão te permitir quantificar aquilo com que você vai trabalhar.

00:06:35:11 Então, se você quer, por exemplo, expressar uma equação para fazer, por exemplo, uma regressão, então você vai precisar utilizar um objeto específico. Mas se você está trabalhando com informação geoespacial, você vai utilizar toda a informação do geométrico e assim você vai trabalhar com diversas variáveis. Você vai trabalhar com growth, então se ele te der um resultado numa tabela, essa tabela ele vai te mostrar como uma tabela mesmo.

00:07:26:00 Então cada coisa que você for fazendo ali, seja fazendo upload de resultados, carregando variáveis e os mesmos resultados que vão sendo gerados pelo Evils, ele vai fazendo isso de acordo com o objeto correspondente. Então aqui, por exemplo, nós vamos enfim ao arquivo, vamos importar, vamos importar uma, Ok, vamos importar uma série do tempo. O objetivo, como já falei, é mostrar como a ferramenta funciona em termos gerais.

00:07:53:16 E o bom é que, como ele é um software econométrico, o bom é que ele reconhece a data ou uma das coisas que outros programas, como o Estado ou outros programas tem é que é difícil o gerenciamento dessa manipulação, desse manejo das datas. E não é vezes isso é muito simples. Aqui nós podemos avançar. São quatro etapas para acrescentar essa informação.

00:08:29:01 Aqui ele te brinda com a primeira imagem daquilo que ele está carregando e qual é a folha? É bom aqui ele vai te dizendo Aqui você vai ter diferentes variáveis com esse nome e se você quer acrescentar uma descrição, você pode fazê lo também. Então eu quero, por exemplo, que ele me dê na primeira coluna, na primeira fileira, o nome das variáveis, a segundo a outra coisa, e assim ele vai trabalhando com as datas.

00:09:05:19 Então aqui, ao escolher, ao selecionar esse aqui, eu estou dizendo que bom, como uma coluna de informação principal, eu quero que você foque nas datas e que se eu eventualmente quisesse mudar isso, então hoje o date não me interessa como data, ou seja, declará lo, estabelecê lo como data, Eu posso estabelecer uma base de dados ou um banco de dados não estruturado, que é uma série temporal com uma frequência regular.

00:09:21:26 E aqui nós temos tudo o que entra desse diário a cada sete dias semanal, duas vezes por mês mensal, etc.

00:09:58:23 Então, como ele não reconheceu a data e é uma frequência regular, eu vou colocar aqui que eu quero começar em 2001 zero um zero dois e automaticamente o Evils. Ele vai reconhecer essa série de datas. Então, aqui nós temos, por exemplo, desde o 2 de janeiro de 2001 até 13 de dezembro de 2000, assim como tem outras estruturas básicas de informação.

00:10:31:21 Então, por exemplo, uma outra estrutura da série do tempo de tempo dados a data do painel, dados do painel, perdão, aqui eu vou determinar como frequência regular eu vou colocar Fênix, então aqui ele me indica Você quer fazer a limpeza do Excel através do Evils? Ou seja, se eu modifica uma coisa no Excel, automaticamente ele vai fazer, ele vai modificá lo no é ao abrir esse arquivo, então eu vou colocar que não tem.

00:11:28:03 Como é que eu tenho uma opção no meu hoc Fayol nesse workflow é o que corresponde a essa folha do excel. Eu tenho as colunas que entram aqui, eu tenho a mudança, a variável close, ou seja, o preço de fechamento, a data. Eventualmente, se vocês observam que ele já tem essa data, ele, vocês vão ver que ele já está configurado com essa data do 2 de janeiro de 2001 até 13 de dezembro de 2011, que tem 248 observações e as variáveis correspondentes e ele também vai carregar um objeto de parâmetros com os diferentes parâmetros que ele fornece o que você for necessitar.

00:12:15:01 A medida que você for utilizando o software nessa mesma, nessa mesma área de trabalho, você pode especificar uma outra data com uma frequência regular, enfim. Então você poderia, por exemplo, carregar opção índices de mercado. Por exemplo, se nós queremos calcular metas ou uma ação específica, então, por exemplo, por por um lado, nós temos uma série de LA ou uma outra série específica e por outro lado, ou uma outra informação.

00:12:47:06 Então, visto isso, nós podemos, a partir disso, começar a trabalhar em função dessas variáveis mais com uma variável específica. Então, por exemplo, eu quero trabalhar aqui no cloud e eu vou abrir esse objeto onde eu vou? Onde vão constar os preços nessas mesmas datas. Então aqui começa toda, todo o gerenciamento, todo esse trabalho manual, ou seja, tudo o que esse programa te oferece.

00:13:43:27 Então eu posso gerar uma estatística. Eu posso dizer que a média de preço deu 1194, a média seria X. Isso aqui é normal. A probabilidade ideal normal não é esse, mas então nós temos outros tipos de análises, então que se eu eventualmente quero copiar isso, eu posso simplesmente copiar e copiar como se fosse um texto ou copiar como um código HTML e ou se eu não quiser copiar, mas eu quero deixá lo dentro do meu painel.

00:14:42:00 Eu posso colocar aqui frases e esse friso aqui passou a fixar esses dados em forma de tabela e aqui eu posso colocar o nome Tabela Estatística zero um. Então se eu clico nela eu vou encontrar a tabela, a respectiva tabela e ele me mostra que inclusive a hora na qual a tabela foi criada, então é, eu não precisa necessariamente sair desse objeto close, eu posso fazer um gráfico, então o bom do Eve é que como ele é um software econométrico especializado em séries de tempo, ele oferece muitos gráficos, desde os mais básicos até aqueles mais complexos.

00:15:49:01 Ele então aqui é fazer um cálculo e eventualmente eu posso ir modificando esses dados que eu passei. Ou seja, o que torna essa ferramenta uma ferramenta dinâmica. Então, se eu quero focar, por exemplo, numa data específica, por exemplo, de agosto a dezembro, então eu posso ir modificando por aqui sem a necessidade de incluir determinados dados. Porque se você está modelando uma série de tempo, eventualmente você vai querer ver o histórico para observar os padrões temporais que aconteceu.

00:16:36:03 Então, se de repente você observa uma tendência de declínio, é dito que você tem espírito. E é aqui, por exemplo, eu vejo que essa série está em ascensão e está apresentando uma ascensão e perdão. Houve uma oscilação no sol, então essas esses gráficos vão me permitir fazer análises pontuais e isso vai me ajudar a medida que eu for realizando algumas análises, você verá que o gráfico possui.

00:17:11:06 Então, assim como o gráfico torna isso dinâmico, nós também podemos observar. Por exemplo, se eu não quero observar o preço bruto, isso não é interessante para mim. Eu quero ver a diferença de olhar de algarismos, por exemplo. Então, nesse caso, nós vamos para essa barra. Nós podemos escolher aqui em default e depois o que ele faz é calcular as diferenças, as diferenças discretas ao logaritmo.

00:17:59:22 E da mesma forma como eu poderia congelar um gráfico, eu poderia fazer isso com uma tabela. Então aqui, por exemplo, eu vou colocar o nome gráfico zero um e dessa forma eu comecei por exemplo, com sete variáveis e esse work vai ele vai aumentando à medida que eu for adicionando outros aspectos. Então, se eventualmente eu preciso criar uma variável, eu tenho uma possibilidade, Por exemplo.

00:18:28:04 Franco eu não preciso ver o gráfico, eu preciso trabalhar com a diferença. Logaritmo logarítmica como variável em si. Então você vai aqui, você coloca a rentabilidade e então você vai usar aqui a função no comando, você vai colocar a função e como é chamada a função. Você faz isso através do arroba. Então aqui você coloca a diferença logarítmica.

00:19:57:08 Isso e essas diferenças. A rentabilidade é exatamente a mesma coisa que ele calcula aqui no gráfico, então assim começamos a formar a nossa própria base de dados. Então, se eu agora quero fazer alguma determinada estatística, eu eu posso vir aqui fazer estatísticas descritivas, fazer tabulações, tabelas de estatística e tabelas por classificação. Ou seja, não sei se eu observo aqui tem se aqui, por exemplo, eu me deparo com o fato de que desde 2006 essa existe uma, perdão, perdão, um som está oscilando um pouquinho.

00:20:57:01 Então essa é uma análise clássica de uma análise estrutural, onde eu posso gerar uma variável e essa variável dummy eu vou fazer um recorte da data onde essa data deve ser maior. A AO, por exemplo seis de 22 de junho de 2008. Então coloquem um maior essa data, caso contrário vocês colocam zero. Então o que ele fez aqui foi calcular uma variável me.

00:21:47:11 Então quando é 22 de junho ele coloca um um, caso contrário um zero. Então, como já tenho aqui a minha série temporal Clouds, eu também posso fazê lo com a rentabilidade, com o preço eu posso ir para estatística estatística por classificação e aqui você vai ver a variável de classificação. Eu vou colocar aqui e você pode calcular aqui a média, o máximo mínimo é que ele vai te dar estatística antes do evento e depois do evento.

00:22:30:05 Então se vocês percebem que antes do evento o preço é 1254, depois do evento ele dá um preço de 1135, então cabe dizer que tem maior probabilidade de ter esse número curto e isso poderia ser feito através da variável de preço e também poderia ser feito com a variável rentabilidade. Eu vou selecionar os mesmos.

00:23:14:25 Então, se vocês vêm aqui em termos de rentabilidade, a diferença é mínima, diferentemente do preço. E eventualmente, é claro, aqui não tem nenhum nível de confiança que me indique que, por exemplo, antes do evento é estatisticamente significativo. Ou seja, é diferente, estatística estatisticamente diferente, posterior ao evento. Então, para que eu possa ter essa informação, para que eu possa dizer se é diferente ou igual, eu poderia fazer, por exemplo, um teste de hipótese, mas em vez de fazer um teste de hipótese em relação ao valor, o que eu vou fazer é comparar a média antes do evento e a média depois do evento.

00:23:28:17 Então aqui eu vou colocar também e posso fazer em relação a média ou intermediária e aqui ele vai me dar os três. Os preços.

00:23:55:01 Então esses são os testes. Ele primeiro vai me mostrar o teste de ANOVA para ver se a variabilidade é a mesma. Então a que ele está se mostrando com praticamente 97% de confiança de que essas médias antes e depois do evento são iguais.

00:25:06:07 Então, esse evento que você definiu como média nesse momento específico, não houve nenhum impacto posterior ao evento. Ele mostra que a média foi a mesma. Então você consegue comprovar, estatisticamente falando, que esse evento não apresentou ou não produziu nenhum choque ou nenhum impacto. Digamos assim, em relação à variável apresentada. Então, esses são termos mais descritivos. Mas se eventualmente eu quisesse, por exemplo, se eu estou utilizando uma série temporal e eu quisesse fazer um diagnóstico voltado mais para uma coisa mais causal, mais de impacto, quisesse fazer uma previsão, então vamos supor que eu quero fazer essa previsão e nesse caso, eu quero saber se se essa variável tem informação que possa explicar informação histórica que pudesse

00:25:55:28 explicar o presente. E tem uma coisa bem simples que é simplesmente fazer um cálculo, ou seja, eu vou calcular a rentabilidade, mas ao invés de fazê lo de uma forma típica, eu vou fazer de uma forma inversa. E eu faço isso simplesmente através dessa expressão e eu coloco um. Então, se eu coloco -1, esse seria de uma forma clássica, mais o outro é o inverso.

00:27:15:09 Então praticamente o que ele faz é aumentar uma categoria. Eu vou mostrar aqui, então vocês podem ver aqui que fica dessa forma, esse é que é normal, ou da janela da esquerda que vocês podem perceber que aqui nós temos um N.A simplesmente por causa da diferença do cálculo de retorno. Mas quando eu faço o cálculo inverso, esse daqui vai subir e eu faço isso para calcular um simples gráfico, quando eu já não vou trabalhar mais com uma variável, mas eu vou trabalhar com ambas as variáveis e é aqui simplesmente o que eu posso fazer e calcular um gráfico que não é um gráfico desses e ele é um gráfico que que como esse, você.

00:27:46:01 Então através dessa informação eu consigo produzir aqui uma figura e eu posso perceber se há um padrão que me indique que olha, isso aqui pode te ajudar a explicar tal coisa. Ou seja, isso em termos visuais, eu poderia congelar, guardá lo, salvá lo como um gráfico ou o gráfico. Zero dois. Eu vou salvar é bom? Essa é uma análise um pouco mais visual.

00:28:41:16 Se eventualmente eu quero fazer uma análise um pouco mais quantitativa, eu poderia calcular a correlação entre as duas variáveis. Uma coisa bem simples, então. Bom, entendendo que é a relação, que essa correlação é sinônimo de causalidade, mas a um grau de associação. Eu gostaria de saber o quanto eu posso associar o presente em relação ao tempo inverso. Então essa correlação vai ser a mesma, Vai ser a mesma correlação entre a rentabilidade S&P 500 com a S&P 500 inversa e aquele que é.

00:29:54:13 Aqui vocês podem ver que quando eu vou no oco, no que faz o objeto, ele muda. Percebam que essa associação entre ambos é praticamente nula e zero e 0,002, que é já esse valor significa alguma coisa e é interessante para modelar essa série do tempo, ter esse resultado. Mas é importante fazê lo com valores estáveis ao longo do tempo, então não é recomendável utilizar essa série ou utilizar a história dessa série, pois praticamente não tem nenhum nível de associação por trás, a não ser que vocês utilizem métodos mais avançados, como outros modelos modelos de e-learning que de pouco impacto também não garante, não garante a estabilidade dessa previsão.

00:30:44:10 Então simplesmente são previsões que vamos fazendo para ver se a história pode te permitir prever o futuro. E se não há nenhuma evidência para projetar o futuro, você deveria utilizar outros tipos de técnicas, seja fazer a modelagem de modelos estocásticos e através deles gerar diferentes cenários e através desses cenários terem um nível de confiança e entender. Bom, aqui por aqui vamos ter o preço, então 95% de certeza me dá, me diz que o preço vai estar entre 1000 e 100 em 1250, então você já tem mais ou menos uma ideia, você vai gerando esses diferentes desenhos, ok?

00:31:34:28 Então, da mesma forma com a qual você pode fazer análises descritivas em inferência estatística, você pode também criar alguns modelos. Então eu vou fechar aqui, eu vou abrir novamente esse grupo e eu vou abrir como se fosse uma equação. E esse aqui é praticamente o que que é esse aqui, esse aqui que eu quero que ele faça uma regressão.

00:32:31:09 Então se eu tomo esses dois, eu abro algo em forma de equação aqui e vou trabalhar com eles. Onde a primeira variável, por exemplo, nesse caso é a variável de atrás inversa e a outra variável é que eu posso selecionar algum método e esses métodos de previsão nós temos alguns os clássicos como ele e esse, como alguns modelos um pouco mais avançados, como esses, tem vários outros modelos de integração para diferentes tipos de modelos para calcular outros modelos condicionados ao tempo.

00:33:20:17 Tem alguns modelos de diferentes tipos de relações para que você possa fazer em porcentagem, e depois tem outros que observa os mesmos e tem outros como medidas, etc. Então tem umas. Então o conjunto desses métodos que nós podemos utilizar para gerir tudo isso. Então aqui nós podemos já observar o coeficiente, o desvio dos parâmetros, a estatística, probabilidade, tudo aquilo que estiver relacionado com a qual essas séries o tempo.

00:33:53:23 No início, você declarou isso como série de tempo, como série temporal, isso você não declara como série temporal. Em alguns momentos, a depender do que você estiver fazendo, eles vão te dando os testes de séries de tempo, ou seja, de autocorrelação, como nesse caso da Watson. Então, aqui nós temos tudo aquilo que ele tem de informação, tudo o que são os quadrados, os fisher, estatísticas, etc.

00:34:30:25 Então aqui podemos começar a dizer proque bom, eu quero que vocês calculem os resíduos e os resíduos. Eventualmente eu você pode criar, ele cria como uma série e você vai observar como os resíduos se comportam. Então, se eles, por exemplo, são normais, então aqui nós temos uma estatística por trás. Ou seja, toda essa análise, toda essa previsão que nós precisamos fazer em relação aos resíduos.

00:35:12:09 O que? O que é preciso fazer quando nós queremos encontrar uma relação para entender se de fato eu posso utilizar esses coeficientes como um mecanismo de interpretação e bom, para finalizar, eu gostaria de mostrar o que é o programa. Se vocês vão, por exemplo, para o Farol Open Program Weather, eu vou abrir um texto aqui e um quadro onde você pode programar tudo aquilo que você quiser fazer no work farol.

00:35:29:15 Então eu tenho aqui, eu vou abrir a Open Program, eu tenho.

00:36:09:14 Aqui tem os retornos, os retornos, logaritmos, logaritmo e depois ele vai calcular a rentabilidade. Então aqui eu vou colocar o valor de três. Posso colocar quatro, dez? Ele colocou um e eu vou definir quais são as variáveis, as variáveis que eu quero utilizar e a aqui eu vou fazer o buraco e onde ele vai chamar as variáveis e as variáveis vão passar por tudo isso, onde ele vai me gerar os retornos e vai gerar também o resumo correspondente.

00:36:51:27 Então eu vou executar, vou colocar lá. Eu estou fazendo isso para essas variáveis. O que ele faz aqui e mostra tanto o preço. Essa série de preços dos retornos e aqui dos outros, dos que foram resgatados, dos retornos detalhados. Então eu poderia ter feito isso de forma manual, sei, Mas bom, essas aqui são muitas séries e nós precisamos calcular isso para todos.

00:37:40:17 Então não vamos fazer isso ou um portal mudando o nome aqui em cima para criar essa diferença logarítmica, ou seja, o que precisa ser feito. Então para fazer isso eu posso fazer através do programa. E para finalizar, o bom de tudo isso é que uma vez que imaginem vocês que ler todas as vezes, todas, todas essas guias, o positivo é que agora, através dessas que nós temos de inteligência artificial, como o chat GPT ou outros, nós já podemos criar diferentes programas e aprender a programar em função do que essa inteligência artificial de entregue como o GPT.

00:38:09:10 Então você pode definir Me ajude a programar variáveis, então ele vai te mostrar o código. Você já tem a intuição, então você já sabe como fazer isso, Então você já não perde esse tempo em procurar como fazer isso. E nessas e nessa infinidade de páginas que tem nesses guias, então são como são quatro guias, então são como 4000 páginas e às vezes não temos tempos, tempo para ler todas e eventualmente nem todo mundo sabe ler em inglês.

00:38:48:26 Então isso ainda mais complicado. Então, através da inteligência artificial nós podemos começar a trabalhar com essa ferramenta para programar aquilo que precisamos fazer. E isso aqui era um pouquinho do que eu falava para vocês, o Evils. Daqui a alguns exemplos ele vai te explicando como que funciona e como que você pode interpretar. Ele não te ensina apenas a teoria, mas não apenas a teoria, mas ele também te ensina como que funciona esse método.

00:39:20:10 Então era isso que eu gostaria de mostrar hoje em relação aos termos introdutórios. Dessa forma, com Desculpe, eu tive um probleminha com anjo e no momento nós não temos perguntas. Eu peço aos participantes que deixem suas perguntas através do chat para que eu possa transmiti las para o Franco. No chat eu também coloquei informação na qual vocês podem ter acesso a partir da próxima semana para verificar a gravação desses, desse e de outros eventos realizados, tanto em português como em espanhol.

00:40:02:15 As pessoas que queiram receber informação adicional, como por exemplo, aquisição de software e outros, eu convido vocês a escreverem para nós através do nosso email que é em treinamentos arroba software casa chat ponto como e eu vou enviar um orçamento para vocês uma cotação se for o caso. Então, Bem, aqui tem uma pergunta do David no caso de querer fazer um teste de raiz unitária e testes econométricos mais específicos, onde eles seriam feitos.

00:40:46:11 O bom do Evils é que você não pode apenas fazer essa programação no program que eventualmente você poderia fazê lo, mas ele te permite utilizar. Por exemplo, se você quer fazer a raiz unitária de uma variável cloud, você vai diretamente no proc e ele em troca você vai ter. Aqui você vai ter todos os testes que você poderia fazer para essa variável.

00:41:39:06 Então você poderia calcular, por exemplo, alguma raiz unitária poderia fazer diferentes tipos de testes. Você também tem aqui os quatro gramas, Então você tem testes onde você pode fazer uma análise prévia para ver qual metodologia ou que quantidade utilizar. Ok?

00:42:15:17 E antes de finalizar, eu gostaria de compartilhar uma pesquisa que eu vou deixar lá na tela para que vocês possam responder. Você gostaria de acrescentar mais alguma coisa franca? Estão mandando outras perguntas aqui. Tem uma pergunta, Então, como mostra uma simulação de Monte Carlo, as simulações de Monte Carlo são um pouco mais complexas, porque eventualmente você já não pode.

00:43:04:16 É como se não houvesse pré definido, a não ser que você mesmo programe de tal forma que você possa fazer um ajuste de distribuição. E através desse ajuste você pode gerar diferentes cenários, diferentes possibilidades para calcular, fazer o cálculo dessas simulações, mas eventualmente fazer ou não para algo específico, tem que ser utilizando o programa. Pessoas estão perguntando sobre cursos de economia, econometria e avançado.

00:43:49:12 Nós temos alguns cursos. Eu vou colocar aqui essa informação no chat. Você gostaria de acrescentar alguma coisa franca? Sim, tem um curso de Brian que é muito bom. É um curso para pessoas que estão, não apenas pessoas que estão iniciando, mas para pessoas que estão se direcionando mais para o âmbito financeiro. Então eu gostaria de deixar esse convite para esse curso para obter mais informações sobre Stanford ou tópicos relacionados, não deixe de entrar em contato no e-mail em treinamentos arroba Chef Shop pontocom.