A Dívida Brasileira desde o Império

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

O Roberto Ellery publicou um post no seu blog mostrando grande preocupação com o comportamento da Dívida Bruta brasileira. Para isso, utilizou dados do livro da Carmen M. Reinhart sobre o endividamento brasileiro desde o Império. Achei interessante divulgar porque, como todo mundo sabe, encontrar dados longos para variáveis macroeconômicas desse país é um enorme sacrifício. Abaixo o código para baixar os dados da relação Dívida/PIB.


library(XLConnect)
library(ggplot2)
library(scales)

#### Dívida segundo Carmen M. Reinhart
url = 'http://www.carmenreinhart.com/user_uploads/data/7_data.xls'
temp = tempfile()
download.file(url, destfile=temp, mode='wb')
data = loadWorkbook(temp)

divida = readWorksheet(data, sheet = 'Brazil', header = TRUE, 
 startRow = 59)[,7]

time = seq(as.Date('1861-01-01'), as.Date('2010-01-01'), 
 by='1 year')

df = data.frame(time=time, divida=divida)

ggplot(df, aes(x=time))+
 geom_bar(aes(y=divida), 
 stat='identity', colour='darkblue', fill='darkblue',
 width=50)+
 scale_x_date(breaks = date_breaks("10 years"),
 labels = date_format("%Y"))+
 theme_bw()+xlab('')+ylab('% PIB')+
 labs(title='Dívida Bruta do Governo Brasileiro',
 caption='Fonte: Carmen M. Reinhart.')

E abaixo o gráfico...

 

[/et_pb_text][et_pb_divider admin_label="Divisor" color="#000000" show_divider="on" divider_style="dotted" divider_position="top" divider_weight="10" hide_on_mobile="off" height="5"] [/et_pb_divider][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

A Análise de Dados está presente em praticamente todas as áreas do conhecimento. Estar pronto para coletar, tratar, analisar e apresentar dados é condição mais do que necessária no mundo atual.

 

Pensando nisso, preparamos cursos aplicados e super didáticos utilizando o R, a linguagem padrão da análise de dados. Clique na figura ao lado e conheça nossos cursos!

[/et_pb_text][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2016/04/novembro.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"] [/et_pb_image][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_3"][et_pb_gallery admin_label="Galeria" gallery_ids="17132,17133,17134" fullwidth="on" show_title_and_caption="off" show_pagination="off" background_layout="light" auto="on" auto_speed="6000" hover_overlay_color="rgba(255,255,255,0.9)" caption_all_caps="off" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" saved_tabs="all"] [/et_pb_gallery][et_pb_gallery admin_label="Galeria" gallery_ids="17136,17137,17138" fullwidth="on" show_title_and_caption="off" show_pagination="off" background_layout="light" auto="on" auto_speed="6000" hover_overlay_color="rgba(255,255,255,0.9)" caption_all_caps="off" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" saved_tabs="all"] [/et_pb_gallery][/et_pb_column][et_pb_column type="2_3"][et_pb_team_member admin_label="Pessoa" saved_tabs="all" name="Vítor Wilher " position="Data Scientist" animation="left" background_layout="light" facebook_url="https://www.facebook.com/vitor.wilher.9" twitter_url="https://twitter.com/vitorwilherbr" linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/v%C3%ADtor-wilher-78164024" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

[/et_pb_team_member][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Transfer Learning: mostrando porque o Python está na ponta do desenvolvimento

A aprendizagem por transferência (transfer learning) é o reuso de um modelo pré-treinado em um novo problema. Portanto, sua utilização torna-se um avanço enorme para a previsão de diferentes tipos de variáveis, principalmente para aquelas ordenadas no tempo. Mostramos nesta postagem o uso do Transfer Learning com o Python para o caso de Séries Temporais.

Criando Tabelas com o Python: mostrando o poder da linguagem sobre o Excel

Nos dias atuais, pessoas que trabalham com dados estão constantemente confrontados com um dilema: criar uma tabela não tão genial no Excel ou manter em um formato ainda pior, como um dataframe, mas mantendo a flexibilidade de obtenção dos dados. Podemos resolver esse grande problema, unindo a flexibilidade e beleza ao usar a biblioteca great_tables do Python.

Análise do Censo Demográfico com o R

Como podemos analisar dados do Censo Demográfico para produzir pesquisas e implementar políticas públicas? Mostramos nesta postagem o resultado de uma breve análise dos dados preliminares do Censo Demográfico de 2022 usando o R.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.