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Desemprego recua no trimestre encerrado em julho

By | Mercado de Trabalho

A população desocupada (PD) chegou a 12,868 milhões de pessoas no trimestre móvel encerrado em julho, para uma população economicamente ativa (PEA) de 104,529 milhões de pessoas.Com efeito, a taxa de desemprego (PD/PEA) chegou a 12,3%. Houve, em relação a junho, um recuo de 98 mil na população desocupada, refletindo um avanço de 424 mil pessoas na população ocupada (PO) e de 326 mil na PEA. Abaixo, trazemos alguns gráficos que ilustram o comportamento do mercado de trabalho no último dado divulgado pelo IBGE. Uma análise completa da PNAD com o uso do R é, a propósito, ensinada no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

A população desocupada era de 12,311 milhões em dezembro, tendo avançado para 12,868 milhões no trimestre encerrado em julho, na série sem ajustes. Como a série tem sazonalidade, contudo, é preciso tratar essa característica. Assim, na série com ajuste sazonal, a desocupação saiu de 13,130 milhões em dezembro para 12,730 milhões no trimestre encerrado em julho. O gráfico abaixo, por suposto, compara as duas séries.

Abaixo, por suposto, colocamos a taxa de desemprego (PD/PEA) com a sua respectiva taxa ajustada sazonalmente.

Uma apresentação completa da PNAD Contínua está disponível aqui. No nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, por suposto, os alunos aprendem o passo a passo para gerar apresentações como essa, coletando os dados de forma automática do SIDRA e tratando os mesmos com o R. Já na sequência de Cursos de Econometria, os alunos aprendem a construir modelos univariados e multivariados para séries como a do desemprego. As inscrições, por suposto, para as turmas de setembro, que começam no próximo dia 3/9, estão se encerrando: corra e garanta a sua vaga!

Análise da PNAD Contínua com o R: desemprego atinge 12,4% da PEA

By | Mercado de Trabalho

O IBGE divulgou hoje os resultados da PNAD Contínua referentes ao trimestre móvel encerrado em junho último. De uma população de pouco mais de 208 milhões de pessoas, quase 13 milhões encontravam-se desocupadas naquele período. Esse número é 3,9% menor do que o registrado no trimestre móvel encerrado em junho do ano passado. Na mesma métrica, a população ocupada aumentou 1,1% e a população economicamente ativa (PEA) teve aumento de 0,5%. Em termos percentuais, o desemprego atingiu 12,4% da PEA. Na sequência do post, coletamos e tratamos dados da PNAD Contínua com códigos de R que são detalhadamente explicados em nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Com o uso do R, é possível integrar em um único ambiente a coleta, tratamento e apresentação de dados como os da PNAD Contínua, gerando um produto final como esse aqui sem a necessidade de abrir múltiplos programas ou perder tempo entrando em sites para baixar dados. Tudo é feito via uma plataforma integrada como o RStudio, que possibilita um aumento incrível de produtividade. A começar pela coleta de dados, que hoje já pode ser feita de uma base de dados como o SIDRA com um pacote do R, como no código a seguir.


library(sidrar)

### Coletar dados no SIDRA IBGE

data = get_sidra(api='/t/6022/n1/all/v/606/p/all')

Os dados coletados, naturalmente, estão desorganizados, de modo que é preciso tratá-los, transformando-os em uma matriz amigável para que se possa fazer uma exploração dos mesmos via, por exemplo, construção de gráficos. Essa etapa é particularmente importante para quem lida com dados todos os dias, de modo que passamos um tempo considerável do nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R mostrando para os alunos como utilizar o para essa tarefa. Uma vez que o código esteja pronto, sua tarefa de coleta e tratamento de dados está automatizada, de modo que da próxima vez que você for atualizar os dados, perdera minutos nessa etapa. Isto é, poderá se concentrar na parte de análise e comunicação de resultados, sofisticando de modo bastante interessante suas apresentações.

Seus gráficos ficarão bem mais ilustrativos, o que lhe trará maiores insights para desenvolver argumentos econômicos mais sólidos, bem como fomentar a etapa posterior de modelagem e previsão, que pode ser vista nos cursos de Séries Temporais e Construção de Cenários e Previsões. Não perca tempo e venha já para o mundo do R!

Os ventos do CAGED

By | Mercado de Trabalho

Os nossos Cursos Aplicados de R sofrerão uma grande atualização para as Turmas de Julho, de modo a acompanhar as recentes atualizações nos pacotes do R e das variáveis macroeconômicas brasileiras. No nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, por exemplo, adicionaremos a análise do CAGED e da PNAD Contínua, mostrando como é possível coletá-las e tratá-las com o R. No CAGED, em particular, a ideia é que o aluno consiga fazer uma análise técnica dos dados da pesquisa. Para ilustrar, escrevemos esse post sobre alguns insights dos dados recentes, em uma análise feita totalmente com o R. Na leitura dessazonalizada, por suposto, o saldo entre admitidos e demitidos apresentou seu oitavo número positivo, dando continuidade à recuperação do emprego formal. Dada a desaceleração da recuperação e as perspectivas nada positivas para o segundo semestre, a manutenção dessa trajetória deve ser vista com cautela. O gráfico abaixo ilustra.

Na abertura do CAGED por setores, é possível verificar uma recuperação consistente no comércio, nos serviços e mesmo na indústria, que teve um número negativo em maio refletindo a greve dos caminhoneiros. O gráfico abaixo ilustra o saldo dessazonalizado e sua abertura por setores.

E abaixo, plotamos os gráficos de cada um dos setores...

Os dados do CAGED, por suposto, são bastante sensíveis à recuperação da economia como um todo, de modo que uma possível desaceleração do crescimento esse ano, captado pelas expectativas dos agentes, pode comprometer a continuidade do processo de geração líquida de empregos. O gráfico abaixo ilustra a correlação entre o saldo dessazonalizado do CAGED e o crescimento anualizado do PIB trimestral.

O momento de aumento da incerteza vivido pela economia brasileira pode ter efeitos não desprezíveis sobre o mercado de trabalho, de modo que a cautela com as projeções de desemprego deve prevalecer entre os analistas. No Clube do Código, por fim, procuraremos aprofundar a relação entre crescimento e saldo do CAGED por meio de estudo macroeconométrico.

 

Pelo 4º mês consecutivo, modelo da Análise Macro acerta desemprego: 11,8%

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Pelo quarto mês consecutivo, o modelo preditivo da Análise Macro para a taxa de desemprego medida pela PNAD Contínua cravou o resultado. Na edição 36 do Clube do Código detalhamos a construção do modelo. Com os dados atualizados até novembro, o modelo previa uma taxa de 11,8% em dezembro, em intervalo que ia de 11,6% a 12%, conforme divulgado em apresentação no início do mês.

A trajetória da taxa de desemprego segue favorável para os próximos meses, conforme indica nosso modelo de previsão.

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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

Levando a PNAD Contínua para o R

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Confira clicando na imagem ao lado, está disponível uma apresentação completa dos dados da PNAD Contínua Mensal referente ao mês de novembro de 2017 (último dado disponível). O script da apresentação, disponível para os membros do Clube do Código, automatiza completamente a coleta, tratamento, análise e apresentação dos dados da pesquisa. Está incluído ainda um modelo de previsão para a taxa de desemprego.

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