Consumo de Energia e Nowcasting do PIB

No dia 20 de abril, publiquei aqui nesse espaço a edição número 15 do Comentário de Conjuntura fazendo uma análise sobre o Consumo de Energia. Na minha visão, o fato da elasticidade entre a energia e o pib serem muito próximos da unidade significa que o PIB não teria tido um resultado ruim no 1º tri de 2021. Pelo contrário, o resultado deveria vir positivo, já que o Consumo de Energia havia continuado a toada da recuperação. Nesse Comentário de Conjuntura, com os dados divulgados ontem, vamos fazer uma análise detalhada da relação entre o PIB e o Consumo de energia elétrica, bem como apresentamos nosso modelo de nowcasting do PIB.

Os membros do Clube AM têm acesso a todos os códigos dos nossos exercícios!

Para começar, vamos comparar aqui o número índice do PIB dessazonalizado com o consumo de energia, também dessazonalizado.

As séries andam juntas e há, possivelmente, uma relação de cointegração entre elas. Uma vez consideradas as séries em nível, podemos ver a comparação das variações marginal, interanual e anual.

O fit entre as séries é impressionante, não é mesmo?


Esse fit continua também na variação interanual e na variação acumulada em 4 períodos, como pode ser vista abaixo.

A variação acumulada em 4 trimestres mostra uma relação forte entre as séries, com uma volta pronunciada do consumo na margem. Algo que ainda não ocorre com o PIB.

Para além dessa relação entre consumo de energia e movimentos do PIB, também estamos trabalhando aqui na AM em um modelo de nowcasting para o PIB, sob liderança do Vitor Pestana Ostrensky.

O resultado previsto para o 1º tri de 2021 foi de 1,22%, quando o ocorrido ficou em 1,2, na comparação com o trimestre imediatamente anterior.

Os resultados do modelo bem como a sua operacionalização serão divulgados nos próximos dias no Clube AM.

(*) Aprenda a fazer esse tipo de análise através dos nossos Cursos Aplicados de R.

____________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como usar automação com Python e IA na análise de ações

No cenário atual, profissionais de finanças buscam formas mais rápidas, eficientes e precisas para analisar dados e tomar decisões. Uma das grandes revoluções para isso é o uso combinado de Python, automação e modelos de linguagem grande (LLMs), como o Google Gemini. O dashboard que criamos é um ótimo exemplo prático dessa integração, reunindo dados, cálculos, visualizações e análise textual em um único ambiente.

Análise de ações com IA - um guia inicial

Neste artigo, você vai aprender a integrar IA na análise de ações de forma automatizada utilizando Python. Ao final, você terá um pipeline completo capaz de coletar dados de mercado, gerar gráficos, elaborar relatórios com linguagem natural.

Quais são as ferramentas de IA?

Um aspecto crucial dos Agentes de IA é a sua capacidade de tomar ações, que acontecem por meio do uso de Ferramentas (Tools). Neste artigo, vamos aprender o que são Tools, como defini-las de forma eficaz e como integrá-las ao seu Agente por meio da System Prompt. Ao fornecer as Tools certas para o seu Agente — e ao descrever claramente como essas Tools funcionam — você pode aumentar drasticamente o que sua IA é capaz de realizar.

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.