Desemprego deve permanecer estável ao longo do ano

O IBGE divulgou na última terça-feira os resultados da PNAD Contínua para o trimestre móvel encerrado em março. Como comentei no comentário de conjuntura dessa semana, as notícias não foram boas. A taxa de desemprego ficou em 12,7%, enquanto a taxa dessazonalizada ficou em 12%, apenas 0,1 p.p. abaixo de fevereiro. De modo a gerar uma projeção para os próximos seis meses, a propósito, eu atualizei os modelos apresentados na edição 53 do Clube do Código, de modo a gerar uma previsão combinada para a taxa de desemprego.

 

Previsões para a Taxa de Desemprego
SARIMA Kalman BVAR Combinada
2019 Apr 12.3 12.6 12.7 12.6
2019 May 11.8 12.5 12.6 12.5
2019 Jun 11.3 12.3 12.5 12.3
2019 Jul 10.9 12.3 12.4 12.3
2019 Aug 10.5 12.2 12.3 12.2
2019 Sep 10.0 12.0 12.2 12.0

A tabela acima resume as previsões geradas pelos três modelos que rodei, bem como a previsão combinada entre eles, com maior peso para o Filtro de Kalman. A taxa de desemprego deve cair dos atuais 12,7% para algo próximo a 12% em setembro. Em termos dessazonalizados, entretanto, a taxa de desemprego deve se manter estável ao longo do período projetado, se mantendo próxima a 12,1%. O gráfico abaixo ilustra.

Caso essas projeções se confirmem, não deixa de ser um banho de água fria...

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

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.

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Colocar modelos em produção pode ser um grande desafio. Lidar com custos monetários, infraestrutura operacional e complexidades de códigos e ferramentas pode acabar matando potenciais projetos. Uma solução que elimina todos estes obstáculos é a recém lançada Shinylive. Neste artigo mostramos um exemplo com um modelo de previsão para o preço do petróleo Brent.

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Manter relatórios diários com dados e análises atualizados é um desafio, pois envolve várias etapas: coleta de dados, tratamento de informações, produção de análises e atualização de relatório. Para superar este desafio algumas ferramentas como Python + Quarto + GitHub podem ser usadas para automatizar tudo que for automatizável. Neste artigo mostramos um exemplo com dados do mercado financeiro.

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.