Coreia do Sul vs. Coreia do Norte

By | Dicas de R

Já comentei aqui nesse espaço sobre o projeto maddison, que busca publicar dados históricos de pib per capita para diversos países. Dentro desse fantástico banco de dados, há dados do pib per capita das duas Coreias, separadas em meados do século passado. A trajetória das duas Coreias é um desses laboratórios práticos sobre as diferenças existentes entre dois modelos de organização social e econômica. Os dados são baixados através do pacote maddison abaixo.


library(maddison)
df = subset(maddison, year>='1950-01-01' &
iso2c %in% c('KP', 'KR'))

Com os dados em mãos, podemos gerar o gráfico a seguir...

 

 

Difícil achar comparação mais nítida entre dois modelos de organização social e econômica do que esse, bem como seus resultados práticos, não é mesmo?

O papel do sistema financeiro na desigualdade de renda

By | Clube do Código

Qual é o papel do desenvolvimento do sistema financeiro na pobreza e na desigualdade de renda? Como seria possível verificar essa relação? Essas são as perguntas abordadas na Edição 63 do Clube do Código. Usando dados do FMI, construímos um painel de 22 países de modo a identificar o papel do desenvolvimento financeiro na desigualdade de renda. Os resultados encontrados sugerem que quanto mais desenvolvido é o sistema financeiro, menor é a desigualdade de renda, representada pelo índice de Gini. De forma a dar robustez aos resultados, também foi testado o efeito do desenvolvimento do sistema financeiro na participação dos 20% mais pobres na renda: quanto mais desenvolvido é o sistema financeiro, maior é a participação desse extrato na renda nacional.

Para além dos resultados encontrados, talvez a parte mais importante do exercício é o tratamento dos dados, uma vez que para construir um modelo de painel é preciso fazer um empilhamento dos dados. A Edição 63, diga-se, estará disponível na sexta-feira no repositório do Clube no Github!

Se você ainda não é assinante, não perca tempo e assine já!

Vem aí a Semana do Código!

By | Clube do Código

De forma a apresentar o Clube do Código, o espaço de compartilhamento de códigos da Análise Macro, para novos potenciais membros, vamos fazer uma Semana do Código em breve. A ideia é apresentar em vídeo os exercícios de análise de dados do Clube. Desde a motivação do exercício, a coleta e tratamento dos dados e a solução de modelagem implementada. O melhor: tudo gratuito para que as pessoas conheçam o trabalho que desenvolvemos no âmbito do Clube do Código.

Em breve, divulgaremos as datas para que todos possam se programar e assistir às videoaulas! Fique ligado no Blog e nas nossas redes sociais:

Youtube: http://youtube.com/analisemacro

Facebook: http://facebook.com/analisemacro

Instagram: http://instagram.com/analisemacro

[Cursos Aplicados de R] Inscrições Encerradas!

By | Cursos da Análise Macro

As inscrições para as Turmas de Inverno dos nossos Cursos Aplicados de R foram encerradas agora há pouco. Havia vagas abertas para 12 Cursos, todos com Nivelamento em R e condições especiais de financiamento. O recorde de inscrições mostra, mais uma vez, a existência de uma demanda cada maior no país por ferramentas de análise de dados como o R.

Damos boas-vindas a todos os alunos inscritos e esperamos que façam bom proveito em seus estudos e/ou nos seus trabalhos dos conhecimentos adquiridos em nossos Cursos.

Para quem não conseguiu se inscrever nessa edição dos nossos Cursos Aplicados, é só ficar atento ao nosso Site e ao nosso Blog: em breve, anunciaremos as Turmas de Primavera, com a inclusão de novos cursos!

Qual a relação entre o Ibovespa e a Taxa de Câmbio?

By | Comentário de Conjuntura

Em dia de caos na Argentina, que sofre os efeitos da derrota de Macri nas prévias das eleições, a economia brasileira não saiu impune ontem. O Índice Ibovespa caiu 2% e a taxa de câmbio flertou novamente com os 4 R$/US$. Diante disso, resolvi dar uma olhada na relação entre essas duas variáveis ao longo do tempo, usando o R - aprenda a usar o R em nossos Cursos Aplicados. Abaixo, carregamos alguns pacotes.


library(quantmod)
library(ggplot2)
library(ggalt)

E assim podemos pegar os dados do yahoo finance com uma função do pacote quantmod.


getSymbols("BRL=X",src="yahoo")
getSymbols("^BVSP",src="yahoo")

Um pequeno tratamento é feito abaixo.


cambio = `BRL=X`[,4]
ibov = BVSP[,4]
data = cbind(cambio, ibov)
data = data[complete.cases(data)]
colnames(data) = c('cambio', 'ibov')

E assim, estamos prontos para plotar um gráfico.


ggplot(data, aes(cambio, ibov))+
geom_point()

Caso o leitor se interesse, verá que a correlação entre as séries é positiva, para uma amostra de dados diários, entre janeiro de 2007 e agosto de 2019. Mas o gráfico mostra clusters onde a correlação entre as séries parece ser negativa. Nós podemos destacar essas aglomerações com o pacote ggalt e dentro delas, verificar o ajuste. Antes de mais nada, nós selecionamos três clusters como abaixo.


data_select = data[data$cambio > 1.5 & data$cambio < 2.5 &
data$ibov > 33000 & data$ibov < 69000,]

data_select2 = data[data$cambio > 3 & data$cambio < 4.2 &
data$ibov > 31000 & data$ibov < 69000,]

data_select3 = data[data$cambio > 3.6 & data$cambio < 4.2 &
data$ibov > 75000 & data$ibov < 100000,]

E assim, podemos construir o código do gráfico.


ggplot(data, aes(cambio, ibov))+
geom_point(size=.6, colour='black')+
geom_encircle(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select,
color="red",
size=2,
expand=0.08)+
geom_smooth(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select,
method='lm',
colour='#8abbd0',
size=1.5)+
geom_encircle(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select2,
color="orange",
size=2,
expand=0.08)+
geom_smooth(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select2,
method='lm',
colour='#8abbd0',
size=1.5)+
geom_encircle(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select3,
color="blue",
size=2,
expand=0.08)+
geom_smooth(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select3,
method='auto',
colour='#8abbd0',
size=1.5,
se=FALSE)+
labs(x='BRL/USD', y='Ibovespa',
title='Taxa de Câmbio vs. Ibovespa',
subtitle='Dados Diários: janeiro de 2007 a agosto de 2019',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do Yahoo Finance')

E aí está...

Para a nossa amostra completa, como dito, a correlação é positiva, mas dentro dos nossos clusters a correlação é negativa, como destacado no gráfico.

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