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IBC-BR mostra recuperação

By | PIB

O Banco Central acabou de divulgar o seu índice de nível de atividade, o IBC-BR, referente a junho último. Os dados mostram que houve recuperação de 3,29% na margem, devolvendo a queda de 3,28% de maio, quando houve a greve de caminhoneiros. Na comparação interanual, houve aumento de 1,82% e no acumulado em 12 meses, a alta até junho foi de 1,30%. A leitura, por suposto, é que o nível de atividade parece ter se recuperado do tombo de maio, mas seus efeitos sobre a economia acabaram por sepultar um crescimento menor em 2018.

No nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, a propósito, ensinamos como coletar e tratar os dados do IBC-BR, de modo a gerar um produto 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 diretamente do site do Banco Central com um pacote do R, como no código a seguir.


require(BETS)
ibc = BETS.get(24363)
ibc.sa = BETS.get(24364)
ibc = ts.intersect(ibc, ibc.sa)

Na sequência, podemos produzir o gráfico abaixo, concentrando as principais métricas de avaliação do índice.

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!

Análise da Produção Industrial com o R: indústria sobe 13,1% em junho

By | PIB

O IBGE divulgou hoje os resultados da Produção Industrial referentes a junho. Passado o mergulho de maio, provocado pela greve dos caminhoneiros, a produção industrial avançou 13,1% na comparação com o mês anterior. Na comparação com o mesmo mês do ano passado, houve avanço de 3,5%, enquanto em termos anuais, o aumento acumulado até junho foi de 3,2%. Na sequência do post, coletamos e tratamos dados da Produção Industrial 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 Produção Industrial, 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
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')

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!

Análise do PIB do 1º Trimestre

By | Comentário de Conjuntura, PIB

O IBGE acabou de divulgar o resultado do PIB no 1º trimestre desse ano. Uma análise preliminar dos dados confirma o arrefecimento na margem da recuperação da economia brasileira. A despeito disso, os números, mesmo que tímidos, apontam para uma continuidade do processo de crescimento econômico. A tabela ao lado resume as principais métricas de crescimento dos componentes do PIB pelo lado da oferta e da demanda. Enquanto na margem, o PIB cresceu 0,4%, no acumulado em quatro trimestres, o crescimento foi de 1,3%. Pelo lado da oferta, o destaque segue sendo a agropecuária, que cresceu 1,4% na margem e acumula alta de 6,1% na comparação anual. Pelo lado da demanda, a Formação Bruta de Capital Fixo (FBCF) manteve crescimento na margem, ficando praticamente estável na comparação anual. Nesse post, fazemos uma análise breve dos componentes do PIB olhando para algumas métricas de crescimento.

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

Os gráficos abaixo mostram o PIB trimestral em nível e em termos da sua taxa de crescimento acumulada em quatro trimestres. Em nível, o PIB mostra dois momentos de queda: o primeiro na crise de 2008, o segundo de 2014 até o final de 2016. Em termos de taxa de crescimento, destacamos dois momentos distintos: a aceleração no crescimento econômico até a crise de 2008 e uma queda vertiginosa a partir do final de 2010, início de 2011. Na ponta - a área hachurada em laranja - mostramos a recuperação em curso, que culmina com uma taxa de 1,3% no primeiro trimestre desse ano. Clique nas figuras para ampliá-las.

 

 

Como mostra o primeiro gráfico, a propósito, a queda em nível que tivemos entre 2014 e 2016 é a maior da série histórica. A taxa de crescimento do PIB, por seu turno, saiu de 7,5% no quarto trimestre de 2010 para -4,6% no segundo trimestre de 2016, atingindo o seu pior momento. A explicação central para um declínio tão grande do nível de atividade reside na mudança da política econômica, que passou do tripé macroeconômico para a Nova Matriz Econômica. Enquanto naquele arranjo, a preocupação básica era com a trajetória da Dívida/PIB e com metas de inflação, neste o que se tentou foi uma intervenção em certos preços da economia, como juros e câmbio. Ademais, e talvez mais importante para explicar a lenta recuperação atual, houve uma intervenção disseminada em diversos setores da economia, com profundos impactos na rentabilidade dos mesmos e na sua capacidade de realizar novos investimentos.

Visto o panorama geral do nível de atividade, passemos a uma análise dos componentes do PIB de acordo com as métricas de crescimento sublinhadas na tabela acima. O conjunto de gráficos abaixo, por suposto, traz o avanço dos componentes de demanda e de oferta na margem. Como se pode ver, há uma expansão no ritmo de crescimento a partir de meados de 2015, com um arrefecimento nos últimos trimestres. Esse comportamento, naturalmente, não é homogêneo para todos os componentes.

Como se sabe, é difícil capturar uma tendência bem definida sobre o que está ocorrendo com qualquer variável macroeconômica quando olhamos exclusivamente para leituras marginais, uma vez que essas estão sujeitas a muita volatilidade. Assim, de modo a suavizar o crescimento desses componentes, melhorando nosso olhar sobre uma perspectiva de mais médio prazo, podemos olhar para o trimestre t contra o trimestre t-4, como no conjunto de gráficos abaixo.

Por essa métrica, se observa mais claramente uma recuperação do nível de atividade e dos seus componentes, em particular a FBCF e o Consumo das Famílias pelo lado da demanda e a Indústria e Serviços pelo lado da oferta. De modo a melhorar ainda mais nossa leitura, podemos agora ver o comportamento da taxa de crescimento acumulada em quatro trimestres, como no conjunto de gráficos abaixo.

A recuperação por essa métrica é mais nítida, cabendo salientar o arrefecimento na margem, muito em função da profundidade da crise, que castigou fortemente tanto consumidores quanto empresas. Observe, por suposto, que a FBCF sai de patamares muito baixos nessa métrica, em torno de -15%, para se aproximar da nulidade no primeiro trimestre desse ano. Em outras palavras, o caminho percorrido até aqui pelos investimentos é o de deixar um imenso fundo do poço para trás.

 

Análise do PIB de 2017 com o R

By | PIB

Confira clicando na imagem ao lado, está disponível uma apresentação completa dos dados do PIB de 2017. O script da apresentação, disponível para os membros do Clube do Código, automatiza completamente a coleta, tratamento, análise e apresentação dos dados da pesquisa.

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