Criando um Dashboard de Análise de Dados de Demonstrativos Financeiros no Python

Resumo

Este projeto demonstra como criar um dashboard para análise de dados das demonstrações financeiras de empresas brasileiras, utilizando dados disponibilizados pela CVM. Desenvolvemos o dashboard com Python e Shiny, permitindo a coleta, tratamento e análise dos dados diretamente na interface.

Como automatizar uma análise?

Com uma linguagem de programação, é possível desenvolver métodos que automatizam processos, facilitando sua implementação em sistemas como dashboards.

Estrutura do Dashboard

O desenvolvimento do dashboard será feito em etapas:

  1. Compreensão e uso das fontes de dados;
  2. Criação de um código para coleta de dados;
  3. Análise e visualização de dados por meio de gráficos;
  4. Implementação do código em um ambiente de dashboard;
  5. Automatização da coleta e análise com o GitHub Actions.

O que iremos analisar?

Antes de começar o código, vamos entender melhor o escopo do que será construído. A partir dessa compreensão, utilizaremos um exemplo inicial como protótipo do dashboard.

Indicadores contábeis

Indicadores extraídos das demonstrações financeiras auxiliam decisões de investimento e representam uma base importante na análise fundamentalista. Com esses indicadores, é possível comparar empresas do mesmo setor e avaliar se uma ação está "descontada" (ou seja, com preço de mercado abaixo de seu valor intrínseco), gerando oportunidades de investimento.

A análise regular desses indicadores é essencial para investidores, mas muitos encontram dificuldade não apenas em acessar esses dados, como também em automatizar o processo de coleta e análise.

Com o código disponível, vamos mostrar como importar automaticamente os demonstrativos das empresas listadas na B3 e realizar uma análise inicial dos indicadores.

Demonstrações Financeiras Padronizadas

Antes de buscar os dados, é importante compreender a fonte. As empresas listadas na B3 enviam à CVM suas Demonstrações Financeiras Padronizadas, de acordo com as instruções contábeis da CVM.

Entre os demonstrativos obrigatórios na DFP, temos:

  • Balanço Patrimonial Ativo (BPA)
  • Balanço Patrimonial Passivo (BPP)
  • Demonstração de Fluxo de Caixa - Método Direto (DFC-MD)
  • Demonstração de Fluxo de Caixa - Método Indireto (DFC-MI)
  • Demonstração das Mutações do Patrimônio Líquido (DMPL)
  • Demonstração de Resultado Abrangente (DRA)
  • Demonstração de Resultado (DRE)
  • Demonstração de Valor Adicionado (DVA)

Dados da CVM

As informações sobre as DFPs podem ser acessadas no Portal de Dados da CVM, com histórico disponível desde 2011:

Portal de dados da CVM - DFP

Para baixar o histórico, clique em “Histórico desde 2010,” que leva a uma página com os arquivos anuais em formato zip. Esses arquivos são extensos e contêm diversos subarquivos, o que pode dificultar o trabalho.

Exemplo do Dashboard

Abaixo, apresentamos uma imagem do dashboard criado com Python e Shiny.

Tenha acesso ao código e suporte desse e de mais 500 exercícios no Clube AM!

Quer o código desse e de mais de 500 exercícios de análise de dados com ideias validadas por nossos especialistas em problemas reais de análise de dados do seu dia a dia? Além de acesso a vídeos, materiais extras e todo o suporte necessário para você reproduzir esses exercícios? Então, conheça o Clube AM clicando aqui.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

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.

Qual a relação entre benefícios sociais e a taxa de participação do mercado de trabalho?

Este exercício apresenta uma investigação econométrica sobre a persistente estagnação da taxa de participação no mercado de trabalho brasileiro no período pós-pandemia. Utilizando a linguagem R e dados públicos do IBGE e Banco Central, construímos um modelo de regressão linear múltipla com correção de erros robustos (Newey-West). A análise testa a hipótese de que o aumento real das transferências de renda (Bolsa Família/Auxílio Brasil) elevou o salário de reserva, desincentivando o retorno à força de trabalho.

Estamos em pleno emprego no mercado de trabalho?

Este artigo investiga se o mercado de trabalho brasileiro atingiu o nível de pleno emprego, utilizando uma estimativa da NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment) baseada na metodologia de Ball e Mankiw (1997). Através de uma modelagem em Python que unifica dados históricos da PME e PNAD Contínua com as expectativas do Boletim Focus, comparamos a taxa de desocupação corrente com a taxa neutra estrutural. A análise visual e quantitativa sugere o fechamento do hiato de desemprego, sinalizando potenciais pressões inflacionárias. O texto detalha o tratamento de dados, a aplicação do Filtro Hodrick-Prescott e discute as vantagens e limitações da metodologia econométrica adotada.

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.