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Baixando planilhas do Novo CAGED com o R

By | Mercado de Trabalho

No nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, ensino os alunos a baixarem os dados agregados do Novo CAGED pelo IPEADATA usando o pacote de R ecoseries. O problema é que a atualização lá não parece ser em tempo real. Assim, para quem trabalha com dados de conjuntura, pode ser necessário baixar as horríveis planilhas do Novo CAGED diretamente do site do Ministério da Economia. Hoje pela manhã, acabei escrevendo um script para isso. Abaixo, o início dele.


########################################################
######## Baixar planilha CAGED #########################

library(readxl)
library(tidyverse)

url = 'http://pdet.mte.gov.br/images/Novo_CAGED/Ago2020/3-tabelas.xlsx'
download.file(url, destfile='caged.xlsx', mode='wb')
data = read_excel('caged.xlsx', sheet = 'Tabela 5.1',
range="B5:F13") %>%
mutate(`Mês` = parse_date(`Mês`, format='%B/%Y', locale=locale('pt')))

Para quem se interessar em ir conferir as planilhas, verá que de fato elas não são nada agradáveis para uma análise séria de dados. Por exemplo, o autor da planilha preenche com um traço os dados faltantes até dezembro/2020, bem como coloca o formato da data como, por exemplo, "Janeiro/2020", dentre outras coisas. Isso exige algum código para ler os dados. No exemplo acima, eu estou lendo uma das planilhas que traz a série de dados agregados de janeiro a agosto com uma função do pacote readxl. E para não ler as tais linhas com traços, acabei setando o argumento range. Também alterei a coluna de datas da tal planilha, através da função parse_date, de modo a poder produzir um gráfico como o abaixo.

Dada a precariedade da série, os números precisam ser vistos com cautela. É preciso levar em consideração, por exemplo, a sazonalidade. Mas, para o que importa para a gente, o importante é ter o dado disponível...

Tomare que nada mude no Ministério da Economia e o script sirva para o mês que vem, né PG?

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Análise do CAGED com o R

By | Mercado de Trabalho

O Ministério da Economia, enfim, divulgou os dados do CAGED em 2020. Os resultados, adianto, não são nada bons. Para analisar os dados do saldo do CAGED, podemos usar o pacote ecoseries e pegar os dados do IPEADATA. O código abaixo exemplifica.


library(ecoseries)
df_caged = series_ipeadata('272844966', periodicity = 'M')$serie_272844966

Uma vez que os dados sejam baixados, podemos visualizar os meses de abril de diversos anos com o código abaixo.


library(tidyverse)
library(lubridate)
library(scales)

df_caged_abril = filter(df_caged, month(data) == 4)
ggplot(df_caged_abril, aes(x=data))+
geom_bar(aes(y=valor/1000),
colour = ifelse(df_caged_abril$valor > 0, 'blue', "red"),
fill = ifelse(df_caged_abril$valor > 0, 'blue', "red"),
stat='identity', width = 100)+
geom_hline(yintercept=0, colour='black', linetype='dashed')+
scale_x_date(breaks = date_breaks("1 years"),
labels = date_format("%Y"))+
labs(x='', y='Mil pessoas',
title='Saldo do CAGED nos meses de Abril',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do CAGED.')+
theme(plot.title = element_text(size=12, face='bold'),
plot.caption = element_text(size=9),
axis.title.y = element_text(size=9),
axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))

Os dados indicam que houve um queda líquida de 860,5 mil vagas no mês de abril, refletindo a pandemia do coronavírus. Isso é bastante preocupante, uma vez que existe uma correlação forte entre o CAGED e o crescimento do PIB, como pode ser visto abaixo.

No mês de março, diga-se, houve uma queda líquida de 207,4 mil vagas. O gráfico abaixo ilustra.

Feita a dessazonalização da série, nós obtemos o gráfico abaixo, que ilustra melhor o comportamento do saldo do CAGED e o efeito da pandemia sobre ela.

Como se vê, o impacto sobre a série foi brutal. Haverá algum impacto sobre o PIB do 1º trimestre, mas o maior efeito deverá ser mesmo sobre o PIB do 2º tri. O dado do PIB do 1º trimestre será divulgado nessa sexta-feira. Já o do 2º tri será divulgado apenas em setembro.

A relação entre CAGED e crescimento do PIB foi analisada na edição 58 do Clube do Código.

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(*) Você aprende a coletar, tratar e visualizar dados macroeconômicos no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.


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Mercado de Trabalho em 2019: o que diz a PNAD Contínua?

By | Mercado de Trabalho

O IBGE divulgou hoje pela manhã os dados da PNAD Contínua referentes ao trimestre móvel encerrado em dezembro. Com efeito, têm-se os dados fechados de 2019 e é possível fazer uma análise da dinâmica do mercado de trabalho ao longo do ano. Focamos nesse post nos dados da PNAD, enquanto na terça-feira, no próximo Comentário de Conjuntura, faremos uma análise conjunta com o CAGED, além de atualizar nossos modelos de projeção para a taxa de desemprego.

Métricas Principais da PNAD Contínua
Dez/19 Dez/18 Variação (%)
População 210.077 208.468 0,8
PIA 171.613 170.022 0,9
PEA 106.184 104.888 1,2
PO 94.552 92.736 2,0
PD 11.632 12.152 -4,3
PNEA 65.429 65.133 0,5
Carteira 33.668 32.942 2,2
Sem Carteira 11.855 11.488 3,2
Doméstico 6.356 6.256 1,6
Público 11.641 11.596 0,4
Empregador 4.442 4.520 -1,7
Conta Própria 24.557 23.775 3,3
TFA 2.033 2.158 -5,8
Agropecuária 8.333 8.389 -0,7
Indústria 12.166 11.777 3,3
Construção 6.820 6.806 0,2
Comércio 18.009 17.737 1,5
Transporte 4.896 4.749 3,1
Alojamento 5.663 5.381 5,2
Informação 10.570 10.349 2,1
Administração Pública 16.529 16.313 1,3
Outros Serviços 5.152 4.931 4,5
Serviços Domésticos 6.391 6.262 2,1
Renda Nominal 2.340 2.256 3,7
Renda Real 2.340 2.332 0,3
Massa Nominal 216.262 204.169 5,9
Massa Real 216.262 211.057 2,5

A tabela acima resume as principais métricas da pesquisa entre dezembro de 2019 e dezembro de 2018. Para uma população de 210 milhões, a população economicamente ativa (PEA) representou 106 milhões. Desses, 94,5 milhões estavam ocupadas em algum tipo de atividade - inclui o mercado informal - enquanto 11,6 milhões estavam à procura de emprego. A população desocupada, diga-se, reduziu 4,3% na comparação com o dezembro de 2018.

Ao abrir a população ocupada, nota-se que houve aumento de 2,2% dos empregados com carteira, enquanto o emprego sem carteira aumentou 3,2%. O emprego por conta própria avançou 3,3%.

Em termos de rendimentos, a renda real avançou míseros 0,3% e a massa real 2,5%.

O gráfico acima ilustra o comportamento da taxa de desemprego. A taxa sem ajuste fechou o trimestre móvel encerrado em dezembro em 11%. Em termos dessazonalizados, a taxa ficou em 11,5%. Em dezembro de 2018, essas taxas eram de 11,6% e 12,2%, respectivamente.

Como se vê, ainda há bastante ociosidade no mercado de trabalho.

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(*) Uma apresentação completa da PNAD está disponível aqui.

(**) Nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R está com inscrições abertas!

Desemprego fica no limite inferior das projeções

By | Mercado de Trabalho

A taxa de desemprego medida pela PNAD Contínua ficou em 11,2% em novembro. A projeção, com base em um modelo VEC era de desemprego entre 11,2% e 11,5%, com previsão média de 11,4%. Em palavras outras, o resultado acabou surpreendendo positivamente.

Com o resultado de novembro, nós atualizamos o nosso modelo VEC cuja metodologia está detalhada na Edição 68 do Clube do Código. O gráfico acima ilustra a trajetória projetada para a taxa de desemprego nos próximos seis meses. Como de praxe, o modelo ilustra uma queda em dezembro e depois uma alta até abril. O desemprego volta, então, a cair a partir de maio. A tabela a seguir ilustra o comportamento projetado.

Previsões para a Taxa de Desemprego
Lower Média Upper
Dez/19 10.4 10.5 10.6
Jan/20 10.7 10.9 11.2
Fev/20 11.4 11.7 12.1
Mar/20 12.0 12.5 13.0
Abr/20 11.9 12.5 13.2
Mai/20 11.3 12.1 12.8

Isto é, espera-se agora uma queda mais forte do desemprego do que antecipado até outubro. A conferir!

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CAGED mostra aceleração na criação de vagas

By | Mercado de Trabalho

O Ministério da Economia divulgou ontem os dados do CAGED, o cadastro geral de empregados e desempregados. O saldo de admitidos e demitidos chegou a 99,2 mil em novembro - 80,4 mil em termos dessazonalizados. A análise dos dados agregados do CAGED, que contam com script automático no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, permite verificar uma aceleração na criação de vagas.

A média móvel anual do saldo entre admitidos e demitidos chegou a 44,3 mil em novembro. Em termos de comparação, ela era de 35,5 mil em novembro de 2018 e de -21,4 mil em novembro de 2017. Em palavras outras, há uma aceleração em curso no mercado de trabalho formal.

A abertura do dado por setores mostra que a recuperação do emprego está sendo liderada pelos setores de serviços e comércio. A indústria ainda sofre os efeitos de choques exógenos, enquanto a construção civil tem ensaiado uma recuperação nos últimos meses.

A análise completa está disponível no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

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