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Dados Macroeconômicos

Bitcoin

By | Dados Macroeconômicos

E o bitcoin continua surpreendendo, hein? Colocamos abaixo novamente como baixar dados da criptomoeda com o R.


library(Quandl)
library(ggplot2)
library(forecast)
library(scales)

btc = Quandl("BCHARTS/ROCKUSD", type='xts')

bitcoin = btc$Close
bitcoin = apply.monthly(bitcoin, FUN=mean)

time = seq(as.Date('2016-01-01'), as.Date('2017-11-01'), by='1 month')

data = data.frame(time=time, bitcoin=tail(bitcoin[,2],12+11))

ggplot(data, aes(x=time, y=Close))+
 geom_bar(stat='identity', size=.7, colour='darkblue',
 fill='darkblue')+
 geom_text(aes(label=round(Close,0)), size=2.8, 
 hjust=0.5, vjust=-0.5, shape=21, colour="red")+
 scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
 labels = date_format("%m/%Y"))+
 theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
 xlab('')+ylab('')+
 labs(title='Bitcoin vs. USD ',
 subtitle='(Fechamento Diário mensalizado)',
 caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados Quandl R API.')

Onde vai para o bitcoin? 🙂

Baixando dados da ANP com o R

By | Dados Macroeconômicos

Séries sobre derivados de petróleo como a gasolina estão disponíveis no site da ANP. Abaixo um código rápido para baixá-las...


library(XLConnect)
library(ggplot2)
library(png)
library(grid)
library(forecast)

url1 = 'http://www.anp.gov.br/wwwanp/images/Precos/Mensal2001-2012/Brasil.xlsx'
temp = tempfile()
download.file(url1, destfile=temp, mode='wb')
data1 = loadWorkbook(temp)

url2 = 'http://www.anp.gov.br/wwwanp/images/Precos/Mensal2013/MENSAL_BRASIL-DESDE_Jan2013.xlsx'
temp = tempfile()
download.file(url2, destfile=temp, mode='wb')
data2 = loadWorkbook(temp)


tabela1 = readWorksheet(data1, sheet = 1, header = TRUE, startRow = 13)
gasolina1 = tabela1$PRECO.MÉDIO.DISTRIBUIÇÃO[tabela1$PRODUTO=='GASOLINA COMUM']

tabela2 = readWorksheet(data2, sheet = 1, header = TRUE, startRow = 15)
gasolina2 = tabela2$PREÇO.MÉDIO.DISTRIBUIÇÃO[tabela2$PRODUTO=='GASOLINA COMUM']

gasolina = ts(c(gasolina1, gasolina2), start=c(2001,07), freq=12)

E abaixo um gráfico...

Os preços, naturalmente, estão em termos nominais. Fica como exercício para o leitor, considerar a inflação do período... 🙂

Rumo aos 300 mil pageviews!

By | Dados Macroeconômicos

Em setembro, o site da Análise Macro completou dezesseis meses no ar. Com efeito, registramos pouco mais de 277 mil visualizações de página (pageviews). O gráfico abaixo ilustra o comportamento mensal.

Dado o comportamento das visualizações, devemos chegar aos 300 mil pageviews esse mês. Não deixa de ser uma grande notícia, para um negócio de nicho, focado em evidência empírica! Agradeço a todos os leitores e alunos por esse resultado. Temos boas novidades nesse final de ano, como a inauguração da área de central banking e a continuação da reestruturação do Clube do Código, tornando-o cada vez mais atraente como ferramenta de treino para técnicas econométricas. Quer acompanhar essa evolução de perto? Assine nossa newsletter no rodapé abaixo! 🙂

 

Baixando dados do SIDRA com o R: o pacote SidraR

By | Dados Macroeconômicos

A dica de hoje é o pacote "sidrar" que coleta dados do SIDRA, base de dados do IBGE, diretamente para o R. Pacote bem legal para quem precisa trabalhar com as pesquisas da instituição, tais como a PNAD Contínua, PME, PMC, Contas Nacionais, etc. Abaixo, coloco um exemplo de como utilizar o pacote.


library(sidrar)
library(ggplot2)
library(scales)
library(dynlm)

tabela = get_sidra(api='/t/6381/n1/all/v/4099/p/all/d/v4099%201')

times = seq(as.Date('2016-01-01'), as.Date('2017-08-01'), 
 by='month')

desemprego = data.frame(time=times, desemprego=tail(tabela$Valor, 20))

ggplot(desemprego, aes(x=time, y=desemprego))+
 geom_line(size=.8, colour='darkblue')+
 scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
 labels = date_format("%b/%Y"))+
 theme(axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1))+
 geom_point(size=9, shape=21, colour="#1a476f", fill="white")+
 geom_text(aes(label=round(desemprego,1)), size=3, 
 hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="#1a476f")+
 xlab('')+ylab('%')+
 labs(title='Taxa de Desocupação PNAD Contínua',
 subtitle='População desocupada em relação à PEA',
 caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do IBGE.')

E abaixo o gráfico...

Repare que utilizamos a função get_sidra para pegar os dados referentes à taxa de desemprego medida pela PNAD Contínua. Para isso, ademais, colocamos os dados rerefentes à API, fornecido pelo novo site do SIDRA.

Para quem quiser implementar uma solução utilizando a API do SIDRA, basta clicar aqui. Um vignette sobre uso do pacote sidrar, ademais, está disponível aqui. Agora, é só aproveitar... 🙂

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Vítor Wilher

Data Scientist

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

Baixando dados do PIB mensal do IBRE/FGV com o R

By | Dados Macroeconômicos

Os dados do PIB mensal elaborado pelo IBRE/FGV divulgados agora há pouco confirmam a continuidade da recuperação. Abaixo, um exemplo de como baixar os dados utilizando o \mathbf{R}.


library(XLConnect)
library(ggplot2)
library(png)
library(grid)

url = 'http://bit.ly/2yk7uUL'
temp = tempfile()
download.file(url, destfile=temp, mode='wb')
data = loadWorkbook(temp)

pib_sa = ts(readWorksheet(data, sheet = 6, header = TRUE, 
 startRow = 3)[,17], start=c(2000,01), freq=12)

img = readPNG('logo.png')
g = rasterGrob(img, interpolate=TRUE)

autoplot(pib_sa)+
 geom_line(size=.9, colour='darkblue')+
 scale_x_discrete(limits=2000:2017)+
 theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
 annotate("rect", fill = "gray", alpha = 0.5, 
 xmin = 2016.9, 
 xmax = 2017.5,
 ymin = -Inf, ymax = Inf)+
 annotation_custom(g, xmin=2001.0, xmax=2004.9, 
 ymin=150, ymax=180)+
 xlab('')+ylab('Número Índice')+
 labs(title='PIB Mensal IBRE/FGV',
 subtitle='Número Índice dessazonalizado',
 caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do IBRE/FGV.')

E abaixo o gráfico...

O leitor pode, como exercício, obter agora as taxas de crescimento, sob as diferentes métricas, na margem, interanual, trimestral e acumulada em 12 meses, de modo a verificar como está o ritmo de recuperação. 🙂 

 

 

 

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Vítor Wilher

Vítor Wilher

Data Scientist

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

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