-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 3
/
Copy pathmain.R
111 lines (63 loc) · 4.3 KB
/
main.R
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
library(zoo)
library(dplyr)
library(xts)
# Obs.: Utilizo algumas funções retiradas do pacote HDeconomectrics (https://github.com/gabrielrvsc/HDeconometrics) e
# ForecastingInflation ( https://github.com/gabrielrvsc/ForecastingInflation )
#################################################### Info #################################################
# #
# Esse código executa os outros códigos referentes a etapa de : #
# 1) Coleta dos dados ; #
# 2) Transformação dos dados; #
# 3) Modelagem - Previsão do IPCA #
# 4) Apresentação dos resultados shiny app #
# #
# Possivel bug: Testando esse código passei uma ou duas vezes por um bug que julgo ser do compilador. #
# Quando dou source no código os arquivos carregados na etapa 3) não são passados adiante. Uma maneira #
# simples de contornar esse problema é de simplesmente reiniciar o R ou rodar esse arquivo linha a linha #
# ( ctrl + enter ). #
# #
###########################################################################################################
############################################ SETUP ########################################################
# fazer download dos dados ou carregar do arquivo "df.final"
# Obs.: se sim pode demorar de 8 a 12 minutos pela primeira vez
carregar_dados <- 'não'
# Transformação dos dados ou carregar do arquivo "dados.transformados"
# Obs.: 3 segundos para executar esse código
transformar_dados <- 'não'
# Rodar os modelos ou carregar os resultados prontos do arquivo "todas_previsoes_por_horizonte"
# Obs.: DEMORADO , 8 horas para rodar todos modelos para todos os horizontes
rodar_modelos <- 'não'
###########################################################################################################
############################################ Inicio #######################################################
######################################### 1) Coleta dos dados #############################################
print('1) Coleta dos dados')
if (carregar_dados == 'sim'){
source('Carrega_dados.R',encoding = 'UTF-8',local = TRUE)
} else {
df.final <- readRDS('df.final')
}
######################################### 2) Transformação dos dados ######################################
print('2) Transformação dos dados')
if (transformar_dados == 'sim'){
source('transforma_as_variaveis.R',encoding = 'UTF-8',local = TRUE)
} else {
dados.transformados <- readRDS('dados.transformados')
}
######################################## 3) Modelagem - Previsão do IPCA ##################################
############################
# ATENÇÃO : Demorado 8 hrs #
# Possível paralelizar. #
# Vou trabalhar nisso #
############################
print('3) Modelagem - Previsão do IPCA')
if (rodar_modelos == 'sim'){
source('regressão_varios_horizontes.R',encoding = 'UTF-8')
} else {
todas_previsoes_por_horizonte <- readRDS('todas_previsoes_por_horizonte',local = TRUE)
}
######################################## 4) Apresentação dos resultados shiny app #########################
print('4) Apresentação dos resultados shiny app')
source('./funcoes/funcoes_resultados.R',encoding = 'UTF-8',local = TRUE)
source('resultados.R',encoding = 'UTF-8',local = TRUE)
source('./funcoes/shiny.R',encoding = 'UTF-8',local = TRUE)
shinyApp(ui,server)