Até onde vai o Banco Central?

By | Comentário de Conjuntura

Nas últimas semanas, tenho comentado nesse espaço sobre o processo inflacionário consolidado e sobre a condução da política monetária. Vivemos uma tempestade perfeita nessa área, com diversos choques atuando sobre o organismo econômico, que tem contaminado outros preços, como mostram os núcleos de inflação. Nesse cenário adverso, sujeito a relâmpagos e trovões, temos visto um Banco Central completamente atrás da Curva, tentando dar conta da desancoragem de expectativas. Ontem, em mais um aumento de juros, dessa vez de 100 pontos-base, o Comitê de Política Monetária continuou sinalizando o caminho de aperto monetário nas próximas reuniões.

O trabalho não é fácil. Se de um lado a inflação pegou no breu, do outro a atividade segue ainda bastante incerta. Como se sabe, o Banco Central olha tanto para o desvio das expectativas de inflação em relação à meta quanto para o hiato do produto, a diferença entre o PIB efetivo e o PIB potencial. Podemos, inclusive, mostrar essa reação da autoridade monetária através da estimação de uma Curva de Reação ou Regra de Taylor, para fazer alusão ao paper seminal de John Taylor, de 1993 - como fazemos no Curso de Macroeconometria usando o R.

A equação abaixo traz uma forma reduzida desse tipo de modelo, que inclui um coeficiente de suavização da taxa de juros.

(1)   \begin{align*} i_t = \alpha_0 + \alpha_1 i_{t-1} + \alpha_2 i_{t-2} + \alpha_3 (\pi_{t}^{e} - \pi^{M}) + \alpha_4 h_{t-1} + u_t \end{align*}

Basicamente, a regra de Taylor a ser estimada relaciona a taxa básica de juros às suas próprias defasagens - de modo a incorporar a suavização da taxa de juros ao longo do tempo e, econometricamente, previnir autocorrelação nos resídios -, a diferença entre a inflação projetada e a meta de inflação e uma medida de hiato do produto.

O modelo estimado mostra que o Banco Central reage tanto ao desvio da expectativa de inflação em relação à meta quanto ao hiato do produto. As expectativas de inflação, por um lado, têm se elevado, refletindo basicamente o descolamento da inflação observada. Já o hiato, a despeito de ainda estar aquém do nível de equilíbrio, também vem se fechando nos últimos trimestres.

Justamente por esses motivos, o Banco Central vem elevando a taxa básica de juros no curto prazo.

A pergunta de um milhão de dólares - já que o real não está valendo muita coisa - é até quando.

Para responder essa pergunta, temos que colocar no jogo a taxa de juros neutra ou de equilíbrio da economia. O juro neutro é aquele que fecha o hiato do produto. Nesse momento, dada a desancoragem das expectativas, é esperado que o Banco Central, inclusive, coloque a taxa básica de juros acima do juro neutro, por um tempo. Como, diga-se, já sinalizou.

O juro neutro hoje no Brasil está entre 7% e 8%, a considerar o seu valor nominal.

Ou seja, o Banco Central deve chegar no juro neutro no final do ano, o que implica em mais dois aumentos na taxa básica de juros. Um de 100 pontos-base e outro de no mínimo 75 pontos-base.

E não vai parar por aí.

A expectativa, com base nos modelos, é de que o Banco Central prossiga com o aumento de juros em 2022.

Colabora para esse cenário a incerteza quanto às chuvas, que deve continuar pressionando o preço de energia elétrica, item que tem bastante influência sobre todos os preços da economia.

Também colabora para esse cenário, o caos fiscal, de difícil resolução no curto prazo.

Para ser honesto, de difícil resolução nos próximos anos.

Em resumo, portanto, a expectativa é que o Banco Central leve o juro básico até algo em torno de 9% ao ano no início de 2022.

A conferir o que vai ocorrer com a inflação.

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(*) Para entender mais sobre política monetária, confira nosso Curso de Teoria da Política Monetária.

(**) Para aprender a estimações equações como a Regra de Taylor, veja nosso Curso de Macroeconometria usando o R.

Como retirar dados de contas públicas municipais via API do SICONFI

By | Hackeando o R

Neste texto, iremos mostrar como podemos retirar os dados dos demonstrativos contábeis de entes federativos do Brasil pelo Sistema de Informações Contábeis e Fiscais do Setor Público Brasileiro (SICONFI) via API no R.

Primeiramente, é necessário estar a par dos parâmetros que devem ser colocados como entradas para obter os dados dos diversos tipos de demonstrativos. O site http://apidatalake.tesouro.gov.br/docs/siconfi/ fornece detalhadamente quais parâmetros devem ser fornecidos para cada tipo de demonstrativos, bem como a url base para realizar a requisição do API.

Aqui iremos trabalhar como exemplo a Declaração de Contas Anuais (DCA) Anexo I-D do município de Varginha - Minas Gerais, no qual nos fornecerá as Despesas Orçamentárias por Natureza.

Para o DCA, há 3 parâmetros que devem ser inseridos: an_exercicio (Ano de exercício do demonstrativo); no_anexo (Qual anexo do relatório deseja obter) e id_ente (O código IBGE do ente em questão). Sendo an_exercicio e id_ente obrigatórios para esse demonstrativo em questão.

É fundamental a utilização dos pacotes a seguir.


library(httr)
library(jsonlite)
library(magrittr)
library(tibble)

Em seguida vamos realizar a chamada da API criando uma URL.

# URL da DCA de Varginha no ano de 2020 
url_dca <- paste("https://apidatalake.tesouro.gov.br/ords/siconfi/tt/dca?", # URL base para a chamada 
"an_exercicio=", 2020, "&", # Insere o parâmetro de Ano do exercício 
"no_anexo", "DCA-Anexo+I-D","&", # Insere o parâmetro do Anexo que se deseja obter 
"id_ente=", "3170701", sep = "") # Insere o parâmetro do Ente de acordo com o código IBGE do mesmo

Após isso, devemos realizar a requisição da API usando a função GET do pacote httr, bem como realizar a extração do conteúdo com as funções content e fromJSON dos pacotes httr e jsonlite, respectivamente.


api_dca <- GET(url_dca) 
 
# A chamada irá nos retornar os dados requisitados. Agora só precisamos extrair o conteúdo que nos interessa

json_dca <- api_dca %>%

content(as = "text", encoding = "UTF-8") %>%

fromJSON(flatten = FALSE)

# E após isso transforma-los em um tibble

dca_tb <- as.tibble(json_dca[["items"]])

Desta forma podemos obter os dados do DCA Anexo I-D do município de Varginha. O método pode ser replicado para outros anexos e demonstrativos, bem como para qualquer outro Ente do Brasil.

Relatório AM #17 - Semana de Copom

By | Indicadores

A semana é marcada no Brasil pela decisão do Comitê de Política Monetária (COPOM) a cerca da taxa básica de juros, a Selic. Há uma expectativa de aumento de 100 pontos-base na taxa, com alguns analistas cogitando a hipótese de 125 pontos-base. No nosso Monitor de Política Monetária, produto desenvolvido dentro do Curso de Análise de Conjuntura usando o R, nós destrinchamos os rumos da política monetária através de expectativas do mercado para variáveis-chaves como inflação, PIB, Câmbio e Juros. Além disso, também mostramos como está a operação da política monetária através da comparação do juro real com o juro de equilíbrio da economia e atualizamos a Curva de Juros fornecida pela Anbima.

A tabela acima, coletada de forma automática a partir do Banco Central, traz um resumo do boletim Focus, que reúne mais de uma centena de instituições que fazem projeção de variáveis macroeconômicas toda semana. Como se vê, os agentes do mercado têm aumentado as expectativas para a inflação tanto em 2021 quanto em 2022, influenciados sobremaneira pelos resultados negativos do IPCA nos últimos meses.

Por outro lado, também há uma revisão importante no crescimento econômico de ambos os anos. Espera-se agora que o crescimento seja menor, por conta do ambiente fiscal e político mais crítico do que o antecipado no início do ano. Um câmbio mais depreciado completa o cenário.

O resultado desse cenário mais pessimista é a expectativa de um ciclo mais longo de contração monetária. O Banco Central vai ter de levar o juro básico da economia para a zona acima do juro neutro. As expectativas mais atualizadas do mercado indicam juro de 8,5% no final de 2021 e 8,2% no final de 2022. Ou seja, a expectativa é que o juro aumente e não ceda por um bom tempo.

Para a reunião dessa semana, há quem espere um aumento de 125 pontos-base, dada a deterioração do cenário inflacionário, ainda que esse não seja o consenso. A média do mercado aguarda por mais 100 pontos-base de aumento no juro básico.

A verdade é que o Banco Central tem sido surpreendido, de forma sistemática, com o cenário mais adverso para a inflação. Não apenas a autoridade monetária, diga-se, mas todo o mercado. As expectativas coletadas pelo Focus já contaminam não apenas 2021, mas também 2022.

Como referência, é bom lembrar que a meta de inflação para esse ano é de 3,75% e para o ano que vem é de 3,5%.

Definitivamente, a inflação pegou no breu, como explicado nos nossos últimos Comentários de Conjuntura.

Em meio a esse cenário mais adverso na inflação, a atividade também tem surpreendido, só que para baixo. Os agentes do mercado têm corrigido de forma sistemática o crescimento tanto para esse quanto para o próximo ano. O gráfico acima ilustra que agora espera-se crescimento de 5% para 2021 e 1,6% para 2022. Lembrando que 5% está muito próximo do carry-over deixado pelo ano passado.

O câmbio, outra variável importante para a decisão do COPOM, segue pressionada. Na margem, os agentes corrigiram um pouco o câmbio esperado para o final do ano. Espera-se agora um câmbio um pouco mais desvalorizado, por conta principalmente do aumento do prêmio de risco em meio à deterioração do ambiente fiscal.

A tendência, diga-se, é que esse ponto se aprofunde ao longo dos próximos meses.

Por fim, a empinada nos juros segue na Estrutura a Termo, como mostra a Curva de Juros da Anbima.

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(*) Consulte o Monitor de Política Monetária aqui.

(**) Conheça nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Lidando com erros de funções que podem falhar usando o purrr

By | Data Science

Funções de importação e coleta de dados são pontos críticos de qualquer script, e é esperado que erros e falhas sejam gerados em algum momento. Neste texto iremos mostrar como melhorar essas funções usando o purrr para lidar com possíveis erros que podem ser uma dor de cabeça pro usuário de R.

Se você costuma coletar dados de bases públicas, seja através de uma API ou um link para um arquivo, provavelmente já ficou no vácuo aguardando sua requisição de dados ser concluída ou, pior, obteve um erro na requisição. Isso é muito comum ao se utilizar pacotes de R para coleta de dados via API's, mas também pode acontecer com links diretamente para arquivos. As origens dessas falhas podem ser diversas: sua conexão de internet instável, API de dados com instabilidade, site/link fora do ar, você está fazendo muitas requisições sucessivas, sua sessão de R está com conexões abertas conflitantes, etc.

Exemplo: importar planilha de dados através de um link

Como exemplo, vamos supor que você esteja (no pior cenário) tentando coletar dados de uma planilha de Excel disponibilizada através de um link de um determinado site. Este link as vezes funciona, as vezes demora a carregar e as vezes falha completamente, mas você precisa desses dados para rodar um relatório diariamente. Portanto, sua missão é tornar seu script de coleta desses dados mais resistente a essas possíveis falhas.

Neste contexto, uma estratégia possível é continuar tentando a requisição dos dados pelo link por um número x de vezes até, definitivamente, falhar. Com o pacote purrr podemos criar essa estratégia de forma muito fácil usando a função insistently. Ainda é possível determinar um valor de retorno padrão (por exemplo, um texto "Falha da requisição") para caso a falha aconteça, bastando combinar a função anterior com a função possibly. Vamos aos exemplos!

Os pacotes utilizados neste exercício estão descritos a seguir. Você pode instalar os mesmos a partir do CRAN.

library(purrr) # CRAN v0.3.4
library(rio) # CRAN v0.5.27

Neste exemplo definimos um link para uma planilha de dados do Banco Central do Brasil (BCB) que possivelmente pode estar indisponível ou instável em algum momento. Então criamos uma configuração (purrr::rate_delay) de número de tentativas para a importação da planilha e tempo de espera em segundos entre cada tentativa.

Em seguida usamos a função rio::import() para importar a planilha para o R com a diferença de que modificaremos a função incluindo a configuração criada anteriormente (pausa & tentativas). Para incluir essa modificação usamos a função insistently, bastando especificar uma função a ser modificada (f), um configuração de pausa & tentativas (rate) e, opcionalmente, indicar se devem ser exibidas mensagens no Console (quiet). No final teremos uma nova função chamada insist_import no Environment e usamos ela para coletar os dados da planilha.Perceba que todos os possíveis argumentos da função original (rio::import) são preservados e podemos usá-los na função modificada (insist_import).Podemos ir um passo além e determinar o que deve ser retornado caso a importação dos dados falhe nas 3 tentativas. Para isso usamos a função purrr::possibly(), que retorna um valor padrão quando a falha acontece na função que criamos.O mesmo procedimento pode ser feito para qualquer outra função de importação e coleta de dados, seguindo a mesma lógica.

Espero que esses exemplos amenizem suas possíveis dores de cabeça com coleta de dados no R!

 

Por que o Banco Central deve continuar aumentando juros?

By | Comentário de Conjuntura

Na semana passada, falei sobre a tempestade perfeita que tomou conta da trajetória da inflação. Chamei atenção para o fato de que o período pós-pandemia tem sido desafiador nesse campo, composto por uma série de choques primários que acabaram contaminando outros preços, comportamento que tem sido capturado pelos núcleos de inflação. Não por outro motivo, o Banco Central tem aumentado a carga de juros na economia.

Existe no Brasil, diga-se, uma certa confusão em relação a esse ponto. No mundinho dos economistas, existe (muita) gente que defende a passividade da política monetária nesse cenário. Isto é, se a origem da inflação são os diversos choques pós-pandemia (commodities, restrição de insumos, falta de chuvas, câmbio, etc.), o Banco Central não deveria elevar a taxa de juros para conter esses choques porque o juro atuaria sobre a demanda e não sobre os choques que desencadearam a inflação.

Nessa visão, por suposto, ou bem deixamos o choque passar, convivendo com uma inflação alta por algum tempo, ou bem usamos mecanismos não monetários para tentar atacar o choque inicial. E aqui, a criatividade desses economistas é imensa, saiba o leitor.

O diabo, porém, mora nos detalhes.

Desde os escritos de Friedman e Phelps nas décadas de 60 e 70 e da Era Volcker no Banco Central norte-americano, sabemos que seguir o conselho acima é uma péssima ideia.

Por quê?

A sacada para entender porque isso é uma péssima ideia está justamente naquele processo de contaminação de preços que falei na introdução.

Para exemplificar, vamos falar sobre o preço da energia elétrica. Ele tem aumentado bastante esse ano por causa de uma média de chuvas abaixo da média histórica - a tal crise hídrica. É, portanto, um choque primário, que a princípio não está sob o controle do Banco Central.

O problema é que a energia elétrica é um insumo para praticamente todas as cadeias produtivas. Se a energia elétrica aumenta, o custo de praticamente tudo aumenta.

O choque inicial causa, portanto, um efeito em cadeia sobre a economia.

É como se jogássemos uma pedra no lago: o efeito inicial se propaga como onda, tendo um efeito final amplificado.

Em política monetária, chamamos isso de efeitos secundários do choque inicial. Isto é, quando o aumento de um preço passa a ter efeito sobre outros preços da economia. Esses efeitos secundários são capturados pelos núcleos de inflação, que tentam justamente se concentrar na tendência da inflação ao longo do tempo, excluindo preços mais voláteis ou choques pontuais.

O leitor já percebeu que esse processo de contaminação, de um preço para outros, pode levar a uma espiral inflacionária. Isto é, a inflação pode continuar aumentando, se nada for feito.

Contribui para isso, diga-se, uma característica importante da inflação que é o fato dela ser um processo com um componente autorregressivo importante, como dito em outro comentário de conjuntura recente. Isto é, um pouco da inflação de hoje é simplesmente reflexo da inflação de ontem. O nome técnico disso é inércia inflacionária.

O grau de inércia ou autoregressividade da inflação pode ser baixo ou alto, vai depender da consolidação do processo inflacionário na economia.

Na época da hiperinflação, esse grau era elevadíssimo. Não por outro motivo, o Real foi antecedido da URV, uma quase-moeda, que tinha como objetivo impedir que a memória inflacionária contaminasse a nova moeda.

Em tempos normais, a inércia inflacionária é controlada.

Mas tudo é uma questão de fazer bobagem ou de seguir o conselho de alguns economistas. É como o diabético com glicemia controlada que passa a almoçar e jantar em churrascarias todos os dias.

A inflação pega no breu assim como o diabético passa a enfrentar inúmeros efeitos colaterais.

Para evitar que isso ocorra, entra em cena o Banco Central. Sua função básica é evitar que os tais choques primários contaminem outros preços da economia, gerando assim efeitos secundários.

E ele faz isso com o instrumento que dispõe, os juros.

Aumentos de juros afetam, entre outras coisas, as expectativas dos agentes. Eles entram na corrente sanguínea do organismo econômico evitando ou limitando a contaminação do choque inicial em outros preços.

O juro evita, basicamente, que a pedra que cai no lago gere ondas infinitas na água, cessando, portanto, a espiral inflacionária.

Foi basicamente isso que a Era Volcker nos ensinou. Paul Volcker, então presidente do Banco Central norte-americano, enfrentou uma aceleração inflacionária com origem nos choques do petróleo dos anos 70.

Ele poderia ter seguido o conselho de alguns economistas brasileiros e ter ido para a praia ou utilizado mecanismos não monetários para enfrentar o problema.

Como o diabético que não passa mal com a glicemia de 200 mg/dL e acha que está tudo bem.

Volcker, entretanto, ignorou o conselho e resolveu aumentar os juros.

Ele conseguiu, com isso, ancorar as expectativas dos agentes e debelou uma inflação em aceleração.

Mas tudo bem, professor, você se pergunta, e por que o Banco Central atual não está conseguindo conter a aceleração da inflação?

Não seria sinal de que os juros não estão tendo efeito?

Eu lhe respondo isso em duas partes.

Primeiro, como falei acima e detalhei no comentário de conjuntura da semana passada, estamos vivendo não apenas um único choque, mas diversos choques. É a tal tempestade perfeita: aumento de commodities, crise hídrica, choque cambial, restrição nas cadeias globais, etc.

Segundo e talvez mais importante: nós ainda estamos no meio da guerra.

O Banco Central começou a lidar com o processo inflacionário atual com juros reais negativos, como pode ser visto na linha vermelha do gráfico acima.

Além disso, os juros reais estavam muito abaixo do chamado juro neutro ou juro de equilíbrio da economia, aquele que não gera efeitos expansionistas nem contracionistas sobre o organismo econômico.

Mesmo com todo o aumento de juros feito até aqui pelo Banco Central, o juro real ainda está abaixo do juro de equilíbrio da economia. Significa dizer que, sim, o Banco Central ainda terá que continuar aumentando juro se quiser conter aquela espiral inflacionária.

Aumento de juros sempre é ruim. Ainda mais em uma situação onde o desemprego da economia é muito elevado.

Mas abdicar do uso desse instrumento fará com que a situação inflacionária piore ainda mais. E nada fará pelo desemprego, muito pelo contrário: uma economia hiperinflacionária causa sequelas ainda maiores sobre o processo produtivo.

Dito tudo isso, o mais prudente para a autoridade monetária é seguir ignorando o conselho de alguns economistas, assim como o melhor para o diabético é voltar para uma dieta regrada.

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(*) Para quem quer entender todo o processo de condução da política monetária, veja nosso Curso de Teoria da Política Monetária

(**) Aprenda a fazer o gráfico acima em nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R

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