Marcelo S. Perlin (ou prof Perlin)

Professor, pesquisador, programador e autor de livros

• Email: marceloperlin@gmail.com
• Website: https://www.msperlin.com/
• Interesses profissionais:
  • Análise de dados e programação (mantenedor de diversos pacotes no CRAN)
  • Finanças e métodos quantitativos
  • Cientometria

Livros Escritos

Links disponíveis na página pessoal

Descrição

• Curso de programação e análise de dados com o R, voltado a pesquisa empírica com dados financeiros e econômicos
  • Baseado no livro Análise de Dados Financeiros e Econômicos com o R (adfeR);
• Objetivo: Preparar alunos para a produção de suas dissertações e teses;
• Estilo de workshop: teremos programação em todas as aulas, com problemas reais a serem resolvidos;
• Ao final do curso, alunos devem estar aptos a conduzir, de forma autônoma, uma pesquisa científica usando o R.

Livro Referência

Avaliação do Curso

Plano de Aula

Link Gsheets

Atividades EAD

• A cada 2-3 aulas teremos atividades a distância, as quais contarão para nota final;
• A resolução deve ser entregue individualmente, mas trabalho em grupo é incentivado, desde que auxilie na produção de conhecimento;

Formato de aula

O que preciso de vocês (alunos)

• Confirmar recebimento de email de teste de comunicação (não precisa dar reply ao email)
• Teste do Moodle e do GDrive

• Alguma dúvida??

Introdução

Research is a systematic inquiry to describe, explain, predict and control the observed phenomenon. (Babbie 2015)

• Na prática, pesquisa aplicada é um jogo de argumentação baseada em informação incompleta e análise de dados.

• Carreiras em Finanças

  • Bancos e fundos (analista buy/sell side, traders quantitativos)
  • Bancos centrais, agências de regulação e centros de pesquisa
  • Analista/engenheiro de dados e ML (modelos preditivos)
  • Pesquisa e docência acadêmica

Áreas de Finanças

Ciclo de Vida de um Artigo Científico

1. Pesquisa e Desenvolvimento (código, escrita e muito estudo) (3 - 6 meses)
2. [Opcional] Congressos (EBFIN, ENAMPAD, EFMA, ..)
3. Revisão do artigo
4. Submissão para Periódicos:

• Desk-reject (o editor entende que não é um bom “fit” para o periódico)
• Revisão #1 -> Revisão #2 -> Revisão #3..#K

1. Publicação e Churrasco!
2. Siga para etapa 1 e repita

Dicas para a sua produção científica

• Artigos = vitrine acadêmica
• Escolha um tópico que alinhe com a sua carreira profissional
• Todo trabalho deve ter um claro lugar na literatura
  • o peso da inovação muda de acordo com título acadêmico: pouco peso para o mestrado, alto peso para doutorado
• Simplique - método KISS
• um bom acadêmico deve saber falar, escrever e programar/analisar dados. Escolha dois!
• Aproveite! Passa rápido.
• A escolha do software correto para a pesquisa é fundamental!

Softwares para pesquisa científica

• Escrita e Edição de texto
  • LLMs (ChatGPT & Gemini) !?
  • Word (MSFT)/Writer (Libreoffice)/Google Docs (Mathtype + Zotero)
  • Latex (Miktex/Texlive + texstudio, Overleaf)
  • LLMs (ChatGPT & Gemini) !?
    
• Tabelas
  • Excel/Calc/Google Sheets
  • Latex, com exportação via código
• Referências
  • Endnote (Word), Bibtex (Latex), Zotero (Word e Latex)
• Manipulação de dados e teste de hipóteses
  • R, Python, Stata, SPSS, SAS, Matlab, entre muitos outros

Software de pesquisa

A ciência promove colaboração e reproducibilidade

Um software deve ser escolhido baseado em:

• A capacidade de resolver o problema

• A facilidade de compartilhar procedimentos (colaboração e reproducibilidade)

• Na prática, programas de pesquisa são escolhidos com base em:

  • O que o grupo de pesquisa/orientador usa;
  • Quão fácil é para você usar;
  • Quão bonito é a interface gráfica;
  • O orçamento ($);

Aprender a utilizar os programas corretos não é fácil, mas existem fortes benefícios no longo prazo

• Automatizar procedimentos em dados;

• Trabalhar inteligente, e não intensamente (work smarter, not harder)

• Reutilizar (e abusar) de códigos antigos ou de outras pessoas.

O que é o R

Ross Ihaka and Robert Gentleman. R: A language for data analysis and graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3):299–314, 1996. (Ihaka and Gentleman 1996)

Cronologia

Cronologia da criação do R

Sobre o R

Definição

O R é uma linguagem de programação voltada para a resolução de problemas estatísticos e para a visualização gráfica de dados.

Autores

Ross Ihaka e Robert Gentleman (The University of Auckland)

Funcionalidade

R é sinônimo de programação voltada à análise de dados

Custo

O R é totalmente livre e disponível em vários sistemas operacionais.

Por que Escolher o R

• R é uma plataforma madura, estável, continuamente suportada e intensamente utilizada na indústria.
• Aprender a linguagem do R é fácil.
• A interface do R e RStudio torna o uso da ferramenta bastante produtivo.
• Os pacotes do R permitem as mais diversas funcionalidades.
• O R tem compatibilidade com diferentes linguagens e sistemas operacionais.
• O R é totalmente gratuito!

R VS Python

Usos do R

• Importação, exportação, tratamento e armazenamento de dados financeiros e econômicos com base em arquivos locais ou da internet;
• Criação de rotinas para o cálculo e a administração do risco de uma carteira de investimento;
• Desenvolvimento de rotinas para a administração e execução de ordens financeiras no mercado de capitais;
• Criação de ferramentas para controle, avaliação e divulgação de índices econômicos sobre um país ou região;
• Execução de diversas possibilidades de pesquisa empírica através da estimação de modelos econométricos e testes de hipóteses;
• Criação de websites dinâmicos com o pacote Shiny, possibilitando que qualquer pessoa no mundo utilize uma ferramenta criada por você;
• Organização de um processo automatizado de criação e divulgação de relatórios técnicos com o pacote knitr e a tecnologia RMarkdown.

Downloads pelo mundo e Brasil

Número de pacotes no CRAN

Instalando R e o RStudio

R

Instalador do R (maior versão encontrada)

Rtools (apenas usuários do windows)

Instalador RTools (maior versão encontrada)

RStudio

https://www.rstudio.com/

Positron

https://www.appsilon.com/post/introducing-positron

Também recomendo a instalação do tinytex para compilação de relatórios em pdf Latex:

# execute no prompt do R
install.packages('tinytex')
tinytex::install_tinytex()