Expectativas de inflação continuam sua escalada

By | Indicadores

Em relação ao relatório anterior, as expectativas do mercado se mantiveram relativamente constantes para a maior parte das variáveis na semana passada. A exceção que vemos aqui é o aumento das expectativas de inflação, que subiram para 3,50% para o IPCA. O IGP-M é ainda mais preocupante, com um aumento de 4,94% para 5,52%. Tais movimentos são influenciados pelo aumento gradual do preço das commodities, como já visto em 2020, aumentando custos ao longo de toda a cadeia de produção. O fim do auxílio emergencial pode combater a pressão inflacionária nos próximos meses, porém, há a possibilidade de extensão do programa.

As pressões crescentes da inflação podem influenciar o Banco Central para um aumento da SELIC antes do esperado. As expectativas da última semana revelam isso, com um aumento da SELIC para 3,50%. Essa decisão, porém, pode retardar o crescimento real do produto, que só deve ocorrer no segundo semestre, segundo o Boletim Macro do IBRE dessa segunda-feira.

Outro fator que preocupa para a escalada da inflação é o de preços administrados, que também vê aumento em suas expectativas. A mediana sobe de 4,20% para 4,39%.

 

O código de R desse artigo está disponível para os membros do novo Clube AM. Para saber mais, clique aqui.

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Análise do desemprego por tempo de procura de trabalho com o R

By | Mercado de Trabalho

Os dados da PNAD Contínua, no seu corte trimestral, trazem informações relevantes sobre o tempo de procura por emprego entre as pessoas que estão desempregadas. Essa informação é bastante importante para dar uma dimensão sobre o está o que os economistas chamam de desemprego de longo prazo. A tabela 1616 disponível no SIDRA/IBGE contém essas informações. Para acessá-la, podemos usar o pacote sidrar, como abaixo.


## Pacotes utilizados nesse comentário
library(tidyverse)
library(zoo)

table = get_sidra(api='/t/1616/n1/all/v/4092/p/all/c1965/all') %>%
mutate(date = as.yearqtr(`Trimestre (Código)`, format='%Y%q')) %>%
select(date, "Tempo de procura de trabalho", Valor) %>%
as_tibble()

Com os dados disponíveis, podemos construir o gráfico abaixo.

Os dados do IBGE, entretanto, só estão disponíveis até o primeiro trimestre de 2020.

Os membros do Clube AM, a propósito, têm acesso aos códigos completos dos nossos Comentários e Exercícios.

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Análise de falências e recuperações judiciais com o R

By | Comentário de Conjuntura

Uma das questões mais delicadas ao longo de 2020 era evitar que (1) a população vulnerável ficasse desamparada na maior crise sanitária dos últimos 100 anos e (2) as micro e pequenas empresas falissem ou solicitassem recuperação judicial. Evitar que (2) ocorresse implicava em irrigar o mercado de crédito com dinheiro subsidiado, mitigando assim o risco de crédito associado a esse tipo de empréstimo.

Empresas falidas ou em recuperação judicial têm impacto sobre o PIB Potencial da economia, conforme exercício que fizemos em meados do ano passado. Quanto maior o número de empresas nessa condição, menor a capacidade de produção do país, logo menor será o PIB Potencial.

Isso dito, cabe nos perguntar: houve um aumento de falências e recuperações judiciais ao longo de 2020?

Para responder essa pergunta, podemos recorrer aos índices da Serasa e da Boa Vista. Os arquivos estão disponíveis nos respectivos sites dessas instituições. De posse desses dados, podemos importá-los conforme o código abaixo.


library(tidyverse)
library(readxl)
library(xts)
library(zoo)
library(timetk)
library(vars)
library(seasonal)

## Dados de Falências, RJ e concordatas SERASA
falencias = read_excel('FACONS.xls', sheet=1, skip=4) %>%
rename(date = "...1",
falencias_requeridas_total = "Total...5",
falencias_decretadas_total = "Total...9",
rj_requeridas_total = "Total...13",
rj_deferidas_total = "Total...17") %>%
filter(date > '2006-01-01') %>%
mutate(falencias_requeridas_sa = final(seas(ts(falencias_requeridas_total,
start=c(1991,01), freq=12))),
falencias_decretadas_sa = final(seas(ts(falencias_decretadas_total,
start=c(1991,01), freq=12))),
rj_requeridas_sa = final(seas(ts(rj_requeridas_total,
start=c(1991,01), freq=12))),
rj_deferidas_sa = final(seas(ts(rj_deferidas_total,
start=c(1991,01), freq=12)))) %>%
dplyr::select(date, falencias_requeridas_sa, falencias_decretadas_sa,
rj_requeridas_sa, rj_deferidas_sa) %>%
gather(variavel, valor, -date)

## Índice de Falências Boa Vista
fal_boavista = read_excel('Falências-e-Recuperações-Judiciais.xlsx',
skip=3) %>%
rename(date = "...1",
falencias_requeridas = "(média 2011 = 100)...2",
falencias_decretadas = "(média 2011 = 100)...3",
rj_pedidos = "(média 2014 = 100)...4",
rj_deferimentos = "(média 2014 = 100)...5") %>%
mutate(falencias_requeridas_sa = final(seas(ts(falencias_requeridas,
start=c(2006,01), freq=12))),
falencias_decretadas_sa = final(seas(ts(falencias_decretadas,
start=c(2006,01), freq=12))),
rj_pedidos_sa = final(seas(ts(rj_pedidos,
start=c(2006,01), freq=12))),
rj_deferimentos_sa = final(seas(ts(rj_deferimentos,
start=c(2006,01), freq=12)))) %>%
dplyr::select(date, falencias_requeridas_sa, falencias_decretadas_sa,
rj_pedidos_sa, rj_deferimentos_sa) %>%
gather(variavel, valor, -date)

Uma vez que tenhamos tratados os dados, podemos gerar os gráficos a seguir.

O índice Boa Vista de falências e recuperações judiciais indica que, de fato, houve um aumento tanto no número de pedidos quanto de deferimentos de recuperações judiciais ao longo de 2020. O número de falências, por outro lado, não parece ter descolado muito do que se observou em anos recentes.

O índice Serasa, por seu turno, também não mostra um avanço atípico no número de falências, mas captura um aumento no número de recuperações judiciais ao longo dos primeiros meses de 2020.

Os membros do Clube AM, a propósito, têm acesso aos códigos completos dos nossos Comentários e Exercícios.

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Análise do boletim Focus com o R

By | Indicadores

A variação do IPCA de dezembro de 2020 foi divulgada na semana passada em 1.35%, sendo a maior desde fevereiro de 2003. O valor pode ser atribuído ao reajuste da eletricidade residencial, porém gera preocupações para uma elevação nos próximos meses. O aumento do índice de difusão de 66.1% para 72.1% indica que a inflação está permeando um maior número de setores, se descolando do efeito isolado em alimentos que ocorreu na segunda metade de 2020. Com isso, o Focus dessa semana tem um aumento da previsão do IPCA em 2021 para 3.43%.

As expectativas para o crescimento, a taxa de câmbio e a Selic se mantém estáveis em relação à semana passada. Com a incerteza em relação à manutenção do regime forward-looking das metas da Selic, poderíamos esperar uma maior variância nas expectativas nas últimas semanas, porém esse efeito não é evidenciado, com a banda de 1 desvio-padrão das observações de expectativas se mantendo estável, como pode ser visto no gráfico abaixo:

Os fatores observados como influência para o IPCA também afetam o IGP-M, que tem alta de expectativa para 4.94%. Vemos também a continuação da escalada das expectativas sobre a produção industrial em 2021, com a retomada econômica prevista com a vacinação que deve se iniciar essa semana.

Em relação ao setor externo, manteve-se o superávit mediano esperado para 2021 na balança comercial em US$ 55 bilhões. Já o déficit em conta corrente mediano oscilou para US$ 19,4 bilhões, contra US$ 16 bilhões que eram esperados na semana passada. Dada a dificuldade de projetar essa variável ao longo do ano, oscilações nas projeções são vistas como normais.

Já o desafio fiscal permanece ainda bastante elevado. O resultado primário médio esperado para 2021 é de -3,04%, enquanto o nominal  médio está em 6,5%.

Para finalizar, as expectativas de crescimento estão estáveis na faixa dos 3.4% para 2021. O que podemos ver, porém, é uma diminuição da variância da estimação, indicando que o mercado está ficando cada vez mais seguro em relação à retomada do crescimento.

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Inflação segue controlada no Brasil

By | Comentário de Conjuntura

A inflação medida pelo IPCA, divulgada essa semana pelo IBGE, fechou em 4,52% em 2020, levemente acima da meta, que era de 4%. O principal fator que gerou um desvio em relação à meta foi o repique no grupo Alimentação e Bebidas. A despeito disso, a média dos 7 núcleos de inflação construídos pelo Banco Central ficou em 2,76%, dentro do limite inferior do regime de metas para inflação.

Os membros do Clube AM, a propósito, têm acesso ao Monitor de Inflação, atualizado sempre que o IPCA é divulgado pelo IBGE. O Monitor é uma apresentação automatizada, que coleta os dados diretamente do SIDRA/IBGE e gera gráficos e demais informações sobre a inflação medida pelo IPCA. O gráfico a seguir resume o comportamento da inflação, da média dos núcleos e do intervalo da meta.

A linha vermelha no gráfico representa a meta de inflação, que em 2020 foi de 4%. Já a área cinza representa os limites inferior e superior da meta, que de acordo com o regime servem para acomodar eventuais choques sobre a inflação. Em resumo, portanto, o gráfico acima deixa claro que a inflação se manteve controlada em 2020, a despeito do choque de alimentos.

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