Pelo 2º mês consecutivo, modelo da Análise Macro acerta desemprego: 12,2%

[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"]

Pelo segundo mês consecutivo, o modelo preditivo da Análise Macro para a taxa de desemprego medida pela PNAD Contínua cravou o resultado. Na edição 36 do Clube do Código detalhamos a construção do modelo. Com os dados atualizados até setembro, o modelo previa uma taxa de 12,2% em outubro, em intervalo que ia de 12% a 12,4%, conforme mostra a tabela abaixo.

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="Linha"][et_pb_column type="1_3"][et_pb_image admin_label="Imagem" show_in_lightbox="off" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="left" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" /][et_pb_code admin_label="Código"]  <table border=1> <caption align="bottom"> Previsões geradas pelo BVAR </caption> <tr> <th> </th> <th> Lower </th> <th> Mediana </th> <th> Upper </th> </tr> <tr> <td align="right"> out/17 </td> <td align="right"> 12.0 </td> <td align="right"> 12.2 </td> <td align="right"> 12.4 </td> </tr> <tr> <td align="right"> nov/17 </td> <td align="right"> 11.6 </td> <td align="right"> 11.9 </td> <td align="right"> 12.3 </td> </tr> <tr> <td align="right"> dez/17 </td> <td align="right"> 11.2 </td> <td align="right"> 11.7 </td> <td align="right"> 12.2 </td> </tr> <tr> <td align="right"> jan/18 </td> <td align="right"> 10.8 </td> <td align="right"> 11.4 </td> <td align="right"> 12.0 </td> </tr> <tr> <td align="right"> fev/18 </td> <td align="right"> 10.3 </td> <td align="right"> 11.1 </td> <td align="right"> 11.8 </td> </tr> <tr> <td align="right"> mar/18 </td> <td align="right"> 9.8 </td> <td align="right"> 10.7 </td> <td align="right"> 11.7 </td> </tr> <tr> <td align="right"> abr/18 </td> <td align="right"> 9.3 </td> <td align="right"> 10.4 </td> <td align="right"> 11.5 </td> </tr> <tr> <td align="right"> mai/18 </td> <td align="right"> 8.7 </td> <td align="right"> 10.0 </td> <td align="right"> 11.3 </td> </tr> <tr> <td align="right"> jun/18 </td> <td align="right"> 8.1 </td> <td align="right"> 9.6 </td> <td align="right"> 11.2 </td> </tr> <tr> <td align="right"> jul/18 </td> <td align="right"> 7.5 </td> <td align="right"> 9.2 </td> <td align="right"> 11.0 </td> </tr> </table>[/et_pb_code][/et_pb_column][et_pb_column type="2_3"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/previsaofb.png" show_in_lightbox="on" url="https://analisemacro.com.br/clube-do-codigo/" 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_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/Rplot.png" show_in_lightbox="on" url="https://analisemacro.com.br/clube-do-codigo/" 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="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"]

A expectativa, como mostra o gráfico acima, é de continuação da queda do desemprego nos próximos meses. Em particular, os meses de novembro e dezembro são de sazonalidade favorável, o que deve beneficiar a queda da taxa. Nós iremos atualizar o modelo com os dados até outubro e divulgaremos nas próximas semanas a previsão para novembro.

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/datascience2.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_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="center" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Clique na figura para conhecer os 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/2017/11/datascience.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/cursos-de-econometria/dados-em-painel/" 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_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="center" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"] Clique na figura para conhecer nosso novo curso de econometria [/et_pb_text][/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 R no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aqui. Caso 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

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Como analisar a relação de risco-retorno de ações?

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Como coletar dados do Banco Central Europeu (ECB) usando a API com o Python?

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

Outros artigos relacionados

Como analisar a relação de risco-retorno de ações?

O que é retorno? O que é o risco? Como exatamente os definimos e como podemos avaliar os ativos com base nessas medidas? Neste artigo, apresentamos uma introdução concisa à análise e gestão de ativos financeiros, destacando a eficácia do Python na coleta, tratamento e análise de dados financeiros. Exploraremos como utilizar a linguagem para avaliar o risco-retorno de ações.

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?

Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.