Dados do Payroll norte-americano com o R

Hoje o U.S. Bureau of Labor Statistics divulgou o dado do nonfarm payroll, ou seja, a quantidade de postos de trabalho não agrícolas criadas/destruídas ao longo do mês. O resultado para março foi de uma queda de 701 mil postos de trabalho. Uma destruição de postos de trabalho muito mais rápida do que a que houve em 2008.

Para visualizar os dados do payroll, podemos usar o pacote quantmod como no código abaixo.


library(quantmod)
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(dplyr)
library(magrittr)
library(scales)

getSymbols('PAYEMS', src='FRED')
data = tibble(date=as.Date(time(PAYEMS)),
payroll=PAYEMS) %>%
mutate(variacao = payroll - lag(payroll,1))

filter(data, date > '2000-01-01') %>%
ggplot(aes(x=date, y=variacao))+
geom_line(size=.8)+
geom_hline(yintercept=0, colour='red', linetype='dashed')+
scale_x_date(breaks = date_breaks("1 year"),
labels = date_format("%Y"))+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1),
plot.title = element_text(size=12))+
labs(x='', y='Mil pessoas',
title='Variação mensal de postos de trabalho não-agrícolas nos Estados Unidos',
caption='FOnte: FRED Economic Data (quantmod R Package)')

(*) Isso e muito mais você aprende em nossos Cursos Aplicados de R.

___________


Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise de Criptomoedas com Python

Aprenda a estruturar um pipeline de dados financeiros com Python. Ensinamos a construção de um dashboard automatizado para coleta, tratamento e visualização de criptomoedas via API.

Como Construir um Monitor de Política Monetária Automatizado com Python?

Descubra como transformar dados do Banco Central em inteligência de mercado com um Monitor de Política Monetária Automatizado. Neste artigo, exploramos o desenvolvimento de uma solução híbrida (Python + R) que integra análise de sentimento das atas do COPOM, cálculo da Regra de Taylor e monitoramento da taxa Selic. Aprenda a estruturar pipelines ETL eficientes e a visualizar insights econômicos em tempo real através de um dashboard interativo criado com Shiny, elevando o nível das suas decisões de investimento.

Qual o efeito de um choque de juros sobre a inadimplência?

Neste exercício, exploramos a relação dinâmica entre o custo do crédito (juros na ponta) e o risco realizado (taxa de inadimplência) através de uma análise exploratória de dados e modelagem econométrica utilizando a linguagem de programação R.

Boletim AM

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

Boletim AM

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

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.