Extração de dados através de API do Banco Central e Análise dos dados referente a:
- Taxa média de juros das operações de crédito com recursos livres
- Inadimplência da carteira de crédito com recursos livres
Fonte de dados:
SGS - Sistema Gerenciador de Séries Temporais - Banco Central.
Sobre o Portal do Banco Central
Modulos utilizados: Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn Requests, BeautifulSoup, json.
Passo a passo:
API Banco Central
Tarefa 1: Identificação de Dados.
Tarefa 2: Coleta de Dados.
Tarefa 3: Pré-processamento de dados.
Tarefa 4: Análise e representação dos conjuntos de dados processados.
Jupyter Notebook: Cartão de Crédito - Taxas de Juros e Inadimplência
LinkedIn: Oscar Monteiro
Resultados (Dados Desde 01/03/2011):
O crédito rotativo funciona como um empréstimo pré-aprovado que tem como objetivo evitar que a fatura do cartão de crédito não seja paga. Dessa forma, o valor que fica em aberto é somado à próxima fatura, acrescido de juros.
Porém, essa é uma armadilha: as taxas de juros do rotativo estão entre as mais caras do mercado, dada a alta taxa de inadimplência (falta de cumprimento de uma obrigação). Por isso, mesmo em situações emergenciais, essa alternativa deve ser evitada.
Como podemos interpretar os valores que ρ pode assumir?
- ρ = 0,9 a 1,0 (positivo ou negativo): correlação muito forte;
- ρ = 0,7 a 0,9 (positivo ou negativo): correlação forte;
- ρ = 0,5 a 0,7 (positivo ou negativo): correlação moderada;
- ρ = 0,3 a 0,5 (positivo ou negativo): correlação fraca;
- ρ = 0,0 a 0,3 (positivo ou negativo): não possui correlação.