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Análise da Produção Industrial com o R

By | PIB

Na última terça-feira, 03/09, o IBGE divulgou o resultado da Produção Industrial referente a julho. A indústria geral registrou queda de 0,3% em relação ao mês anterior e de 2,5% em relação ao mesmo mês de 2018. No acumulado em 12 meses a produção industrial registra queda de 1,3%. No nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, a propósito, temos um script que faz uma apresentação automática da Produção Industrial. Ele começa carregando os seguintes pacotes.


library(ggplot2)
library(sidrar)
library(xtable)
library(forecast)
library(grid)
library(png)
library(gridExtra)

Uma vez carregados os pacotes que utilizaremos na apresentação, podemos importar os dados do SIDRA/IBGE com o pacote sidrar. O código abaixo implementa.


# Importação dos dados
table1 = get_sidra(api='/t/3653/n1/all/v/3134,3135/p/all/c544/all/d/v3134%201,v3135%201')
table2 = get_sidra(api='/t/3651/n1/all/v/3134,3135/p/all/c543/129278,129283,129300,129301,129305/d/v3134%201,v3135%201')

O código acima pega as tabelas 3651 e 3653 do SIDRA. A partir disso, nós tratamos os dados e geramos tabelas e gráficos de modo a compreender os resultados da pesquisa. Para ilustrar, abaixo colocamos o gráfico da indústria geral, sob diferentes métricas.

O script completo bem como videoaula detalhada está disponível para todos os alunos do Curso de Análise de Conjuntura usando o RAs inscrições para a Turma de Primavera estão abertas!

O Novo Normal da economia brasileira

By | PIB

Ontem, o IBGE divulgou o resultado das Contas Nacionais no 2º trimestre. O número na margem, de 0,4%, acabou surpreendendo positivamente o mercado, que esperava algo próximo a 0,2%. No nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, a propósito, temos um script de R automatizado para coleta dos dados do PIB. O script começa carregando os seguintes pacotes.


## Pacotes

library(xtable)
library(ggplot2)
library(forecast)
library(reshape2)
library(xts)
library(scales)
library(sidrar)
library(mFilter)
library(scales)
library(readxl)

Uma vez carregados os pacotes, podemos utilizar o sidrar para pegar os dados das Contas Nacionais diretamente do SIDRA/IBGE, como no exemplo abaixo.


## Dados sem ajuste sazonal
tabela = get_sidra(api='/t/1620/n1/all/v/all/p/all/c11255/90687,90691,90696,90707,93404,93405,93406,93407,93408/d/v583%202')

series = c(90687,90691,90696,90707,93404,93405,93406,93407,93408)

names = c('Agro', 'Ind', 'Serv', 'PIB',
'Consumo', 'Governo', 'FBCF',
'Exportação', 'Importação')

pib <- matrix(NA, ncol=length(series),
nrow=nrow(tabela)/length(series))

for(i in 1:length(series)){

pib[,i] <- tabela$Valor[tabela$
`Setores e subsetores (Código)`
==series[i]]

pib <- ts(pib, start=c(1996,01), freq=4)

colnames(pib) <- names

}

O código acima pega os números índices encadeados e sem ajuste sazonal dos componentes do PIB pelo lado da oferta e pelo lado da demanda. Código semelhante pega os dados com ajuste sazonal. A partir desses números índices, nós podemos construir métricas de variação marginal, interanual e acumulada em quatro trimestres. A tabela abaixo resume essas métricas.

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

A boa notícia, como pode ser visto na tabela, é o resultado da Formação Bruta de Capital Fixo (FBCF), que cresceu 3,2% na margem e 5,2% na comparação interanual. Quando se olha, porém, o nível da série da FBCF com ajuste sazonal pode-se ver a enorme distância do pico de 2013. Abaixo, os gráficos que resumem a série.

Outra boa notícia é que o Consumo cresce na margem desde o primeiro trimestre de 2017. A notícia não tão boa é que a taxa de crescimento acumulada em quatro trimestres da economia brasileira parece convergir para 1%, como pode ser visto nos gráficos a seguir.

Essa convergência reflete tanto problemas estruturais da economia brasileira, bem como choques conjunturais. Por um lado, é preciso recuperar o investimento e a produtividade com base na agenda de reformas. Por outro, a economia foi bastante machucada pelos eventos que ocorreram ao longo do ano passado, como a greve de caminhoneiros e os problemas na Argentina. O quadro geral da economia brasileira pode ser visto no gráfico a seguir.

O "Novo Normal" da economia brasileira é um crescimento próximo de 1% ao ano desde o quarto trimestre de 2017. Considerando um crescimento da população de 0,8%, a renda per capita ficou praticamente estagnada no período. Situação nada agradável para uma economia que possui 12,7 milhões de pessoas no desemprego. Romper com essa barreira vai exigir persistência na agenda de reformas, bem como redução da incerteza, como notado no post anterior.

Por fim, dado o crescimento de 0,4% no 2º trimestre , o carry-over ficou em 0,6%, isto é, se o PIB crescer 0% na margem nos próximos trimestres, o crescimento em 2019 fecha em 0,6% no acumulado do ano.

12ª semana de corte no crescimento esperado em 2019!

By | PIB

O boletim Focus, divulgado toda segunda-feira pelo Banco Central, trouxe o 12º corte no crescimento mediano esperado para o crescimento esse ano. Abaixo, usamos o pacote rbcb para coletar os dados diretamente do Banco Central. Em seguida, nós tratamos os mesmos, de modo a colocá-los em um data frame. Algo que ensinamos detalhadamente no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.


library(rbcb)
pibe = get_annual_market_expectations('PIB Total',
start_date = '2019-01-04')
pib_esperado = pibe$median[pibe$reference_year=='2019']
pib_esp_min = pibe$min[pibe$reference_year=='2019']
pib_esp_max = pibe$max[pibe$reference_year=='2019']
dates = pibe$date[pibe$reference_year=='2019']

data = data.frame(dates=dates, pib=pib_esperado,
min=pib_esp_min, max=pib_esp_max)

Produzimos um gráfico com o código abaixo.


library(ggplot2)
library(scales)
library(ggrepel)
library(png)
library(grid)
library(gridExtra)

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

ggplot(data=data, aes(x=dates, y=pib))+
geom_line(size=.8, colour='darkblue')+
labs(title='Crescimento Esperado para 2019',
subtitle='Boletim Focus: mediana das instituições',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do BCB.')+
xlab('')+ylab('% a.a.')+
scale_x_date(breaks = date_breaks("4 days"),
labels = date_format("%d/%b"))+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
geom_label_repel(label=round(data$pib,2),
color = c(rep('black',1), rep(NA,nrow(data)-1)),
fill = c(rep('#91b8bd',1),
rep(NA,nrow(data)-1)))+
theme(panel.background = element_rect(fill='#acc8d4',
colour='#acc8d4'),
plot.background = element_rect(fill='#8abbd0'),
axis.line = element_line(colour='black',
linetype = 'dashed'),
axis.line.x.bottom = element_line(colour='black'),
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
legend.position = 'bottom',
legend.background = element_rect((fill='#acc8d4')),
legend.key = element_rect(fill='#acc8d4',
colour='#acc8d4'),
plot.margin=margin(5,5,15,5))+
annotation_custom(g,
xmin=as.Date('2019-01-03'),
xmax=as.Date('2019-01-31'),
ymin=1.5, ymax=2)

Abaixo, o gráfico...

Isso e muito mais você aprende em nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Como está o hiato do produto no Brasil?

By | PIB

Ao longo da semana, tenho discutido aqui no Blog da Análise Macro sobre o tema da frustrante recuperação da economia. De modo a iluminar ainda mais o assunto, apresento aqui o conceito-chave de hiato do produto, como aprendemos em nossos cursos de Teoria Macroeconômica e Análise de Conjuntura usando o R. Vou aqui tecer alguns parágrafos sobre ele, bem como mostrar os dados.

No gráfico acima, temos o PIB efetivo em nível com ajuste sazonal acompanhado de sua tendência,  chamada pelos economistas de PIB potencial. A diferença entre aquele e este tem o nome de hiato do produto, que nada mais é do que um indicador de ociosidade da economia.

A boca de jacaré, na ponta, portanto, nos diz que o PIB efetivo está caminhando abaixo do PIB potencial, de modo que o hiato do produto nesse momento é negativo. Isto é, haveria muita ociosidade na economia. O gráfico abaixo, por suposto, confirma esse ponto, ao ilustrar o hiato do produto em si.

Mas como assim ociosidade? Lembre-se que o PIB é a soma de bens e serviços finais produzidos na economia em um determinado período de tempo. Para produzir esses bens e serviços precisamos, por suposto, de fatores de produção como capital e trabalho. Assim, se eu digo que há ociosidade na economia, quero dizer que há trabalhadores desempregados e capital não utilizado.

Tudo bem? Agora volte ao primeiro gráfico. Observe que não apenas o PIB efetivo caiu no período como também caiu o PIB Potencial! A crise que vivemos é tão, mas tão grave, que nós reduzimos o nosso potencial de crescimento.

Essa é uma outra forma de dizer que se queremos aumentar o potencial de crescimento da economia, precisamos torná-la mais produtiva, melhorando o ambiente de negócios, aprovando a agenda de reformas microeconômicas e garantindo a solidez fiscal com a reforma da previdência.

Ah, sim, as séries utilizadas para a produção dos gráficos são do IPEA!

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Isso e muito mais nos nossos cursos de Teoria Macroeconômica e Análise de Conjuntura usando o R.

IBC-Br: Recuperação mais do que comprometida

By | PIB

O Banco Central acabou de divulgar os resultados do Índice de Nível de Atividade da instituição - o IBC-Br - referente ao mês de fevereiro. Nada animadores, diga-se. Pelo segundo mês seguido, a variação na margem veio negativa: 0,73% em relação a janeiro. Também na variação da média móvel trimestral - últimos três meses contra os três meses imediatamente anteriores - houve recuo de 0,21%. Uma indicação de que a recuperação da economia nesse ano está bastante comprometida.

Aprenda a analisar o IBC-Br e vários outros índices no Curso de Análise de Conjuntura usando o R 

Nas métricas mais suavizadas, por seu turno, ainda há crescimento positivo. A variação interanual, o IBC-Br cresceu 2,49% em fevereiro, enquanto no acumulado em 12 meses registra alta de 1,21%.

O pessimismo captado pelo IBC-Br, a propósito, se soma à sétima redução semanal do crescimento previsto para 2019 captado no boletim Focus. No último dado disponível, espera-se crescimento de 1,95%.

O pessimismo está em grande parte associado à possibilidade de não aprovação da reforma da previdência ou à aprovação de uma reforma bem mais desidratada do que a versão entregue pelo governo ao Congresso.

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