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Comentário de Conjuntura

Condições para aceleração da retomada estão dadas

By | Comentário de Conjuntura

A economia brasileira passou os últimos três anos por uma intensa agenda de reformas. Foram debatidos e aprovados temas polêmicos como o Teto de Gastos, a nova taxa de juros dos empréstimos do BNDES [a TLP], o cadastro positivo, a reforma da previdência e, mais recentemente, o novo marco regulatório do saneamento.

Ainda que estejamos longe de voltar a gerar `superávits primários` nas contas públicas, ponto de fragilidade da conjuntura recente, essa intensa agenda sinaliza um caminho de crescimento econômico mais virtuoso e sustentável.

Em outras palavras, do ponto de vista doméstico, o Brasil está pronto para experimentar uma retomada mais forte no ciclo econômico capaz de *fechar* o hiato do produto deixado pela grande recessão de 2014-2016. A seguir, trazemos alguns indicadores que apontam nessa direção.

As sondagens da Fundação Getúlio Vargas mostram uma recuperação nos últimos anos. Ainda que esses indicadores não possam servir como parâmetro para antecipar uma recuperação dos índices de consumo e produção, o que se observa é que não há nenhum empecilho no lado das expectativas dos consumidores e dos empresários que comprometa uma retomada mais forte do crescimento econômico.

As reformas feitas nos últimos anos, por seu turno, tiveram um impacto considerável sobre o risco-país, como mostra o gráfico acima. Essa redução do risco é um sinal importante para que investimentos estrangeiros voltem ao país.

Houve na ponta também uma redução dos níveis de incerteza, como mostra o gráfico acima. Mesmo que o índice ainda permaneça acima da média histórica, essa redução na margem reflete um melhor ambiente doméstico e deve afetar positivamente decisões de consumo e investimento nos próximos meses.

Em relação ao crédito, observa-se uma expansão nos últimos meses, tanto no segmento pessoa física quanto no de pessoa jurídica. O gráfico acima mostra os dados deflacionados e dessazonalizados. Um ponto relevante sobre o crédito é que o crédito livre tem mostrado avanço maior do que o crédito direcionado, algo saudável para o mercado de crédito.

Por fim, mostramos que também houve um avanço no rendimento médio real.

E também na massa de rendimentos, como mostra o gráfico abaixo.

Em suma, os dados mostram que as condições para uma aceleração na retomada cíclica da economia estão dadas. Como ressalva, há de se mencionar apenas dois aspectos. O primeiro é uma parada súbita na agenda de reformas, em particular, na agenda fiscal, que busca ampliar as desvinculações no Orçamento. O segundo é o cenário externo, que sempre pode jogar contra a retomada cíclica da economia brasileira.

Ambos os fatores podem aumentar a incerteza, abortando precocemente as reações no consumo e no investimento, os dois vetores mais importantes no momento para a retomada do crescimento.

O cenário-base, contudo, é que haja uma continuação da agenda reformista e que o cenário externo se mantenha estável, sem maiores impactos para a economia brasileira.

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(**) Os códigos desse comentário estarão disponíveis no Clube do Código daqui a pouco.

Dados do CAGED indicam crescimento mais forte em 2020

By | Comentário de Conjuntura

Os dados do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED) divulgados pelo Ministério da Economia mostram que o fluxo de emprego líquido formal se acelerou ao longo de 2019. O saldo dessazonalizado saiu de uma média de 32 mil empregos líquidos no 1º trimestre para 48 mil no terceiro. Dada a relação existente entre o saldo do CAGED e o crescimento do PIB, como mostro na Edição 58 do Clube do Código, espera-se que essa aceleração vista no CAGED tenha efeito sobre o crescimento econômico. Para ilustrar, abaixo nós coletamos os dados do PIB e do saldo do CAGED.


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####### CAGED vs. PIB ###############

## Pacotes
library(ecoseries)
library(sidrar)
library(xts)
library(ggplot2)
library(scales)
library(BMR)
### Pacote Seasonal
library(seasonal)
Sys.setenv(X13_PATH = "C:/Séries Temporais/R/Pacotes/seas/x13ashtml")
#checkX13()

## Baixar dados
caged = ts(series_ipeadata('272844966',
periodicity = 'M')$serie_272844966$valor,
start=c(1999,05), freq=12)

tabela = get_sidra(api='/t/1620/n1/all/v/all/p/all/c11255/90707/d/v583%202')
pib = ts(tabela$Valor, start=c(1996,01), freq=4)

O saldo do CAGED é mensal enquanto o PIB é uma série trimestral. Assim, precisaremos fazer alguns ajustes nas séries. O código abaixo implementa.


## Dessazonalizar Caged
cagedsa <- final(seas(caged))

## Criar variação anual
anual <- (((pib+lag(pib,-1)+lag(pib,-2)+lag(pib,-3))/4)/
((lag(pib,-4)+lag(pib,-5)+lag(pib,-6)+lag(pib,-7))/4)-1)*100

## Trimestralizar Caged
dates = seq(as.Date('1999-07-01'), as.Date('2019-09-01'),
by='1 month')
caged = window(cagedsa, start=c(1999,07), end=c(2019,09))
caged = data.frame(dates=dates, caged=caged)
caged = xts(caged$caged, order.by = caged$dates)
caged = apply.quarterly(caged, FUN=mean)
caged = caged[-1]
## Juntar os dados
pib = window(anual, start=c(1999,4))
pib = data.frame(dates=as.Date(time(caged)), pib=pib)
pib = xts(pib$pib, order.by = index(caged))
data = cbind(caged/1000, pib)
colnames(data) = c('Saldo CAGED', 'Crescimento PIB')

Uma vez que os dados estejam tratados, podemos criar um gráfico como abaixo.

A elevada correlação entre as séries também implica em uma causalidade, no sentido do saldo do CAGED para o  crescimento do PIB. Em outras palavras, o maior emprego líquido formal vai gerar maior crescimento econômico nos próximos trimestres. Na margem, isso já foi sentido, inclusive, com o número acima do esperado no 3º tri. Isso deve ser visto nas métricas mais suavizadas daqui para frente.

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Retomada está sendo liderada pela iniciativa privada

By | Comentário de Conjuntura

O IBGE divulgou hoje pela manhã os resultados das Contas Nacionais Trimestrais referentes ao terceiro trimestre. O PIB teve alta de 0,6% em relação ao 2º tri, número levemente superior à expectativa que era de 0,5%. Na comparação com o mesmo trimestre de 2018, houve avanço de 1,2%. Ao abrir o PIB pelo lado da oferta, observa-se que houve crescimento nos três grandes setores, com destaque para a agropecuária, que cresceu 1,3% na margem. Os serviços, que têm o maior peso, cresceram 0,4% na margem. Pelo lado da demanda, o destaque foi o crescimento na margem de 2% na Formação Bruta de Capital Fixo (FBCF). A tabela abaixo, resume.

Variação dos Componentes do PIB (%)
Margem Trimestral Anual 2 anos
Agro 1,3 2,1 2,0 3,5
Ind 0,8 1,0 -0,0 1,2
Serv 0,4 1,0 1,1 2,9
PIB 0,6 1,2 1,0 2,6
Consumo 0,8 1,9 1,7 4,3
Governo -0,4 -1,4 -0,8 -0,1
FBCF 2,0 2,9 3,0 7,3
Exportação -2,8 -5,5 1,3 4,5
Importação 2,9 2,2 2,4 12,3

O resultado na margem mostra uma pequena aceleração na taxa de crescimento do PIB, se comparado com os resultados anteriores. O crescimento anualizado no terceiro trimestre está em 2,4%. O gráfico abaixo ilustra.


O resultado interanual, por seu turno, mostra um resultado em linha com uma recuperação em torno de 1%. Nessa métrica, houve também uma recuperação da taxa de crescimento. O gráfico a seguir ilustra.

A seguir, investigamos os componentes do PIB. Para começar, abrimos o destaque do terceiro trimestre, a FBCF.

Importante lembrar que dada a mudança contábil na importação de plataformas de petróleo, feita no terceiro trimestre de 2018, a base de comparação é um pouco mais elevada, o que torna o resultado de 2,9% bastante robusto. A recuperação da FBCF, diga-se, abriu uma "boca de jacaré" em relação à poupança, como pode ser visto abaixo.

O outro destaque positivo pelo lado da demanda foi o Consumo das Famílias, que cresceu 0,8% na margem e 1,9% na comparação interanual, refletindo melhores condições de crédito e renda. Os gráficos abaixo ilustram.

Os dados mais robustos do mercado de trabalho, como aumento da massa salarial, indicam que o Consumo das Famílias deve continuar se recuperando no último trimestre do ano. O resultado do 3º tri, por suposto, deixa claro uma mudança importante na composição do crescimento. Enquanto Consumo das Famílias e FBCF apresentam recuperação, houve uma inflexão no Consumo do Governo, como ilustram os gráficos abaixo.

Significa dizer que a retomada do crescimento está sendo liderada pela iniciativa privada. Justamente por isso, há uma lentidão acima do normal na recuperação em curso. O gráfico abaixo ilustra o PIB  em nível, mostrando que voltamos ao patamar de 2015.

Em resumo, os dados do PIB surpreenderam positivamente, com uma distribuição saudável de crescimento por parte da demanda. No lado da oferta, ainda espera-se dos Serviços e da Indústria uma recuperação um pouco mais forte. A ver.

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(*) As Contas Nacionais Trimestrais contam com script automático de coleta, tratamento e análise dos dados no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Desemprego seguirá elevado nos próximos meses

By | Comentário de Conjuntura

Ao longo de 2019, conforme previsão feita nesse espaço, a taxa de desemprego se manteve em patamar ainda elevado. Ao reestimar nossos modelos de previsão com dados mais recentes, conforme documentado na edição 53 do Clube do Código, obtemos resultados ainda bastante críticos. De fato, o desemprego deve permanecer ainda elevado nos próximos meses, se consolidando no principal problema macroeconômico do país.

Previsões para a Taxa de Desemprego
SARIMA Kalman BVAR Combinada
2019 Oct 11.7 11.6 11.7 11.6
2019 Nov 11.7 11.4 11.7 11.5
2019 Dec 11.7 11.3 11.6 11.4
2020 Jan 12.3 11.7 11.6 11.6
2020 Feb 12.9 12.1 11.5 11.9
2020 Mar 13.4 12.5 11.4 12.2

A tabela  acima resume as previsões geradas pela combinação de três modelos por meio do Erro Quadrático Médio (EQM) dos mesmos. Isto é, um modelo com maior EQM tem menor peso na combinação. Essa previsão pode ser expressa no gráfico abaixo.

A seguir, nós controlamos pela sazonalidade da série, dando uma visão melhor do comportamento da taxa de desemprego nos próximos meses.

A previsão é que o desemprego, já feito o ajuste sazonal, chegue a março do próximo ano em 11,6% da PEA, um valor ainda bastante elevado. Para além desses três modelos, também estimei um modelo com outro conjunto de variáveis explicativas, a saber: (i) índice coincidente de desemprego da FGV; (ii) índice antecedente de emprego da FGV; (iii) índice de incerteza econômica da FGV; (iv) pesquisas no Google pela palavra 'emprego'; (v) IBC-BR; (vi) taxa de juros Selic.

Com base em cenários estatísticos para essas variáveis, o desemprego se comportará conforme a tabela abaixo, com intervalo de confiança de 40%:

Previsões para a Taxa de Desemprego
Lower Média Upper
Out/19 11.0 11.3 11.6
Nov/19 11.0 11.3 11.6
Dez/19 11.1 11.4 11.7
Jan/20 11.1 11.5 11.8
Fev/20 11.2 11.5 11.8
Mar/20 11.2 11.5 11.8

A seguir, colocamos um gráfico com essas projeções a partir do modelo alternativo com variáveis exógenas:

Os resultados, ao considerarmos um conjunto mais amplo de variáveis explicativas para a taxa de desemprego, são um pouco melhores do que a previsão combinada. Contudo, o nível do desemprego ainda permanece oscilando no intervalo entre 11% e 11,8%, o que leva a população desocupada a flutuar entre 11,6 e 12,5 milhões de pessoas. Um número ainda bastante elevado.

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(*) Para aprender a fazer previsão combinada, conheça nosso Curso de Construção de Cenários e Previsões usando o R.

Juro baixo com inflação controlada é vitória da ortodoxia econômica

By | Comentário de Conjuntura

Em 31 de agosto de 2011, alegando ventos deflacionários vindos do exterior, o Banco Central liderado por Alexandre Tombini surpreenderia o mercado ao reduzir a taxa básica de juros de 12,5% para 12% ao ano. A decisão daria início a um cavalo de pau na política monetária, o que estava em linha com a promessa de campanha da então presidente da República, Dilma Rousseff de levar o juro real para abaixo de 2%. O problema, como se veria mais tarde, era combinar essa queda dos juros com a inflação.

Para ilustrar, importamos abaixo a taxa básica de juros e a inflação com o pacote Quandl, bem como criei a meta de inflação para o período.


library(Quandl)
library(ggplot2)
library(scales)
library(gridExtra)
library(magrittr)

inflacao = Quandl('BCB/13522', order='asc', start_date='2007-01-01')
selic = Quandl('BCB/4189', order='asc', start_date='2007-01-01')

meta = c(rep(4.5, length(inflacao$Value)-10), rep(4.25, 10))
inflacao = cbind(inflacao, meta)

O gráfico a seguir ilustra o comportamento da taxa básica de juros, chamando atenção para o choque heterodoxo liderado por Alexandre Tombini e para a queda da taxa com Ilan Goldfajn à frente do Banco Central.

O início da queda abrupta da taxa de juros fica nítido na parte laranja hachurada. O efeito líquido disso foi uma inflação em aceleração nos períodos seguintes, como pode ser visto no gráfico a seguir.

Ao longo do período em que a taxa básica de juros era mantida artificialmente baixa, o governo controlava os preços chamados de administrados, em uma tentativa de usar mecanismos não monetários para controle da inflação. Como se vê, a estratégia heterodoxa não daria certo, levando a inflação para dois dígitos.

A convergência da inflação para a meta só seria possível graças ao bom trabalho de Ilan Goldfajn à frente da autoridade monetária a partir de meados de 2016, que não cedeu à tentação de ajustar a meta de inflação em 2016, mantendo os juros constantes até o final do ano. Sua gestão colheria os frutos logo adiante, com a espinha inflacionária quebrada, permitindo uma queda de juros sustentada.

Esse episódio mostra de forma inequívoca que, (1) a tese heterodoxa de controle não monetário da inflação se mostrou errada e (2) a gestão ortodoxa da política monetária permitiu que a inflação convergisse para a meta e ocorresse queda dos juros para as mínimas históricas. Tomare que tenhamos aprendido com esse episódio...

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(*) Os códigos completos do exercício estarão disponíveis logo mais no Clube do Código.

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