Category

Notas

O que aconteceu com a metodologia "acima da linha" e "abaixo da linha"?

By | Notas

Métodos avaliativos de desempenho são mecanismos capazes de avaliar a evolução das variáveis ao longo do tempo. O setor público avalia os resultados fiscais a partir de uma perspectiva de estoques (dívida pública e crédito) e fluxos (receita e despesas). O resultado primário é a diferença entre receitas e despesas primárias e não financeira em determinado período, ou seja, representa o saldo da contabilização da arrecadação do governo o qual não altera o estoque da dívida, ou reduz a composição do ativo e, deduz a parcela dos gastos públicos referente às operações financeiras. Portanto, este indicador representa o fluxo do esforço fiscal descontado dos déficits financeiros e da acumulação de estoques defasados. Outro indicador do desempenho fiscal é o resultado nominal. Este constitui a diferença ente a receita e despesa agregada do governo fonte de recursos: primários/não financeiros (resultado primário), não primários e financeiros (juros, amortizações, alienações de bens, operações de créditos, concessões de empréstimos, e etc). O resultado nominal representa a necessidade de financiamento do setor público, pois o saldo é exatamente a variação da dívida fiscal liquida, isto é, a necessidade de financiamento para cobrir déficits de caixa do setor público. Enquanto, o resultado primário é a poupança requerida para o pagamento dos juros da dívida pública.

O conceito de setor público consolidado compreende a união de três instituições, o governo Central representado pelo Tesouro Nacional, o Banco Central e a Previdência Social. A forma de apuração dos resultados fiscais depende do desempenho do setor público consolidado a partir da metodologia “acima da linha” e “abaixo da linha”:

  • “acima da linha” = corresponde à diferença entre as receitas e as despesas do setor público.
  • “abaixo da linha” = corresponde à variação da dívida líquida total, interna ou externa.

Portanto, o método “acima da linha” representa a medida do fluxo do resultado primário, enquanto “abaixo da linha” obtém a informação da necessidade de financiamento do setor público mensurado pelo resultado nominal. A diferença entre o resultado nominal e o resultado primário é exatamente igual ao os juros nominais, parcela da remuneração que incide sobre a dívida pública adicionado da atualização monetária (estoque da dívida corroída pela variação dos preços).

A metodologia “acima da linha” e “abaixo da linha” pode ser codificada no R a partir da função plot_ly:

base<-read.table("C:/Users/Usuário/Desktop/Software R/Dados/fiscal.txt", header=TRUE)
fiscal<-ts(base, start=c(2002,11), freq=12)
primario<-fiscal[,2]
nominal<-fiscal[,3]
library("plotly")
tm <- seq(as.Date("2002/11/1"), as.Date("2016/06/01"), by="month" )
x <- tm
plotfiscal<-plot_ly(y=primario, colors="blue" , x = x, fill="tozeroy")
add_trace(plotfiscal,y=nominal , x = x, colors="red", fill="tozeroy")
layout(xaxis = list(title = "Tempo"), yaxis=list(title="Primario/Nominal"))

Plot1

As séries históricas são: o resultado primário e nominal brasileiro acumulado em proporção do PIB extraídos dos dados do Banco Central

A meta fiscal para 2016 definida pela LDO (Lei de Diretrizes Orçamentárias), período antecedente ao afastamento da presidente Dilma Rousseff, estava estipulada em um superávit primário de R$ 24 milhões o que representa 0,5% do PIB. Durante o processo de impeachment, o governo reavaliou e propôs uma nova meta para o Congresso que poderia permitir um déficit primário de R$60,2 bilhões de reais, -0,97% do PIB. Atualmente, o governo de Michel Temer anunciou a previsão de um rombo nas contas será de até 170 bilhões de reais (-2,5% do PIB). Em 2015, o resultado primário acumulado esteve “abaixo da linha” e a tendência do resultado nominal é sucessivamente negativa, este resultado implica que o aumento dos juros da dívida pública está em crescente expansão, em decorrência da precariedade administrativa das contas públicas em manter um superávit primário para o pagamento dos juros da dívida pública.

Referencias:

http://www.valor.com.br/brasil/4454442/meta-do-superavit-primario-esta-mantida-em-r-24-bilhoes-para-2016

http://www4.bcb.gov.br/pec/gci/port/focus/faq%204-indicadores%20fiscais.pdf

Modelos que usam o Google Trends vs. modelos que usam outras variáveis exógenas: como comparar?

By | Dados Macroeconômicos, Macroeconometria, Mercado de Trabalho, Notas

O pessoal do NEOC e o Vítor tocaram, recentemente, no assunto sobre a possibilidade de usar informação do Google Trends na previsão de variáveis macroeconômicas. Em particular, a taxa de desemprego. Neste post, o pessoal do NEOC chegou à conclusão de que sim, existe uma melhora na previsão quando se utiliza o número de buscas (no Brasil) pelo termo "emprego". Aqui, procuramos aprofundar um pouco o assunto, tentando levar em consideração um detalhe importante. A grande vantagem de se utilizar estas variáveis do Google Trends é que elas estão contínuamente disponíveis. Isso implica no fato de que para comparar modelos que usam o gtrends com modelos que utilizam outras variáveis exógenas, é preciso torná-los "comparáveis".  Vejamos por quê.

Como as variáveis do gtrends estão continuamente disponíveis, não precisamos esperar o final do mês ou trimestre para "rodarmos" mais um modelo. Isto é, podemos estimar modelos como

    \[ y_t = \alpha + \beta y_{t-1} + \gamma x_t + \epsilon_t, \]

onde a variável x já é conhecida no instante t. Isso implica que é preciso levar em consideração a defasagem entre o gtrends e outras variáveis exógenas que você possa colocar para tentar prever y_t. Para comparar um modelo que usa o gtrends com modelos que utilizam outras variáveis exógenas, é preciso tornar esses modelos "comparáveis".  É basicamente isso que fazemos nesse exercício.

grafico01

Buscas no GTrends pelo termo "emprego".

Nesse contexto, geramos dois conjuntos de previsões. Um primeiro conjunto assume que todas as variáveis são conhecidas no instante t, isto é, tanto a população ocupada, a população economicamente ativa e o gtrends estão disponíveis em t, quando queremos prever Desemprego_{t}. No segundo conjunto, por outro lado, assumimos que as variáveis população ocupada e população economicamente ativa estão disponíveis em t-1 e o gtrends está disponível em t, para prever Desemprego_{t}. Ao invés de palavras, equações:

Conjunto 1

    \[ Desemprego_{t} = \alpha_i + \beta_i Desemprego_{t-1} + \gamma_i Trends_t + \epsilon_{i,t}, \]

    \[ Desemprego_{t} = \alpha_j + \beta_j Desemprego_{t-1} + \gamma_j PO_{t} + \epsilon_{j,t}, \]

    \[ Desemprego_{t} = \alpha_k + \beta_k Desemprego_{t-1} + \gamma_k PEA_{t} + \epsilon_{k,t}. \]

Conjunto 2

    \[ Desemprego_{t} = \alpha_i + \beta_i Desemprego_{t-1} + \gamma_i Trends_t + \epsilon_{i,t}, \]

    \[ Desemprego_{t} = \alpha_j + \beta_j Desemprego_{t-1} + \gamma_j PO_{t-1} + \epsilon_{j,t}, \]

    \[ Desemprego_{t} = \alpha_k + \beta_k Desemprego_{t-1} + \gamma_k PEA_{t-1} + \epsilon_{k,t}. \]

Onde Trends_t é a quantidade de vezes que a palavra "emprego" foi utilizada como termo de busca no Brasil no mês t.  Dada a diferença entre a disponibilidade de dados do gtrends e das demais variáveis exógenas, é preciso fazer alguns ajustes. Para isso devemos não só escolher uma medida, que neste caso foi o RMSE, de comparação entre modelos, mas também ter certeza de que a construção dessas medidas leva em consideração as diferenças entre os modelos estimados. Ou seja, devemos saber se estas medidas são efetivamente comparáveis (mais sobre as diferentes medidas você encontra aqui). Portanto, a construção deste exercício se deu da seguinte maneira:

i) Normalizar a amostra de forma que as estimações do conjunto 1 e do conjunto 2 utilizam o mesmo número de observações. Assim, modelos que somente usam variáveis defasadas usam o mesmo número de observações que modelos que usam variáveis em t e t-1. No \mathbf{R} isto pode ser feito de maneira bem simples utilizando a função embed.

ii) Dividir a amostra em duas partes, uma para estimação e outra para avaliação de previsão, isto é, uma parte para construção da medida escolhida. Assim tentamos garantir um número mínimo de observações para construir a estatística.

As figuras a seguir ilustram os resultados das previsões para o primeiro e para o segundo conjunto de previsões, respectivamente.

Usando informações em t e t-1.

Como era de se esperar, se usarmos as informações da população ocupada e da população economicamente ativa em t as previsões são melhores e, consequentemente, mais centradas nos valores observados. Caso contrário, se considerarmos a defasagem existente entre o gtrends e as demais variáveis exógenas, as previsões ficam mais "espalhadas". Note que, por causa disso, se assumirmos o modelo errado estaríamos construindo medidas erradas de avaliação. Dito isto, podemos construir as nossas medidas com base no segundo conjunto de previsões [aquele que considera a diferença entre o gtrends e as demais variáveis exógenas] e finalmente comparar o poder de previsão das diferentes variáveis.

RMSE

Como podemos ver, a variável do Google Trends, mesmo nos dando informação, de certa maneira, "privilegiada", não nos ajuda tanto assim individualmente (pelo menos quando a medida escolhida de acurácia é o RMSE).

Finalmente, é interessante notar que os modelos utilizados neste post vêm se mostrando cada vez piores na hora de fazer previsões, como pode ser visto no gráfico a seguir. Estaria isso indicando alguma possível mudança na dinâmica do mercado de trabalho?

RMSE ao longo do tempo.

_______________________________________

Gostou do post? Quer aprender a fazer o mesmo? Dê uma olhada no nosso curso de Introdução ao R com aplicações em Análise de Conjuntura. Faça no Rio de Janeiro ou leve para sua empresa ou universidade!

Curso04

________________________________________

Precisamos falar sobre impeachment

By | Notas

"Segundo Pereira, são necessários quatro elementos para que o impedimento de um presidente ocorra: crise econômica com políticas de ajuste que geram perdas no curto prazo; escândalo de corrupção com desgaste de sua popularidade; manifestações populares em massa; e perda de maioria do governo no legislativo. 'Nas últimas décadas, foi assim com o Equador, a Bolívia e o Paraguai', afirma. 'Se o PMDB acompanhar a decisão de Cunha, configura-se a situação necessária para que um impeachment ocorra'". Mais, aqui.

O sonho de Dilma Rousseff

By | Notas

dilmaNo início de 2013, estava claro para a presidência da República que a Nova Matriz Econômica não havia colhido os resultados esperados. Reduzir os juros, aumentar o gasto público, desvalorizar o câmbio e financiar via emissão de dívida o BNDES havia, apenas, alimentado a inflação e o déficit em conta corrente. O crescimento da economia reduzia-se, trimestre a trimestre, desde o final de 2010, enquanto a condução da política fiscal expansionista era mantida através de contabilidade criativa. A única chama de virtude, o desemprego baixo, era apenas um sintoma do aumento dos programas de acesso à educação, como o FIES e o Prouni, para jovens de 16 a 24 anos, não podendo ser sustentável ao longo do tempo. Diante disso, o que fazer, pensou Dilma Rousseff. Fazer o ajuste logo ou esperar as eleições de 2014?

Em meio a uma inflação crescente, o Banco Central passou a subir os juros em abril de 2013, de forma bastante tímida. Apenas atenuou parte dos incentivos expansionistas anteriores, pouco combatendo a tendência de aceleração dos preços.  No campo fiscal, contudo, nem isso veio: os gastos foram ainda mais intensificados, culminando em um déficit de 1,1% em 2014, retirada a contabilidade criativa que virou mantra na administração Arno Augustin e Guido (não tão saudoso) Mantega. Parecia claro, desse modo, que a opção da presidência da República fora se beneficiar do ciclo político eleitoral: expandir a economia em ano eleitoral, vencer o pleito e ajustar a economia na primeira parte do mandato conquistado. Tudo isso em confronto com a Lei de Responsabilidade Fiscal, como ficaria demonstrado a posteriori nos trabalhos do Tribunal de Contas da União.

A conjuntura atual, nesse contexto, faz parte de um enredo costurado a muitas mãos pelo Palácio do Planalto, ainda que não linear, para usar expressão criada pelo Banco Central de Alexandre Tombini. O sonho de Dilma Rousseff é conseguir dar conta dos três ajustes macroeconômicos necessários para a economia brasileira [fiscal, monetário e externo], com pouco aumento do desemprego e a tempo de colher dividendos eleitorais em 2018. Conseguirá?

O que não estava nos planos de Dilma era a crise política e a reação das instituições brasileiras. No meio do caminho tinha um TCU, cobrando explicações pelas tais pedaladas fiscais. No meio do caminho tinha um Eduardo Cunha, um atraso de vida na aprovação das medidas do ajuste fiscal. No meio do caminho tinha uma operação lava-jato, confrontando políticos, empreiteiros e demais envolvidos na corrupção oficial. Tudo tão down que faz o ex-presidente Lula ficar cansado das safadezas...

O sonho de Dilma parece difícil de ser realizado. Em condições normais de temperatura e pressão, a economia brasileira reagiria rápido aos ajustes na macroeconomia. Feito o ajuste fiscal, a convergência da inflação e o ajuste externo, no final de 2016 teríamos uma economia crescendo a 2% a.a., ritmo coerente com o crescimento da população e da produtividade da economia. Com todos os problemas políticos e, why not, policiais, o tempo de ajuste vai demorar um pouco mais...

A redução do primário, anunciado pelo ministro Levy, frustrou o mercado, que passou a incorporar essa nova informação no preço. Sofreu o dólar, sofreu a bolsa. Detalhe: piora no primário, baixo crescimento e juros implícitos mais altos agravam a trajetória da dívida pública, o que pode ser fator decisivo para a perda do grau de investimento. Sem esse, uma parte importante dos investidores estrangeiros diz bye, bye e isso piora ainda mais o cenário macroeconômico. Com a perda do grau de investimento, apertem o cinto e digam adeus à recuperação no curto prazo. Sem perda de grau de investimento, quem sabe temos algum alívio em 2017.

Posso contar um segredo? O recente abalo no mercado mostra que as pessoas estão colocando no preço o rebaixamento. Com a dívida bruta indo para a casa de 70% do PIB nos próximos anos e dado seu elevado custo, me parece que a probabilidade das agências rebaixarem o Brasil se tornou extremamente alta. Em outras palavras, leitor, todos nós ficamos um pouco mais pessimistas em julho graças à revisão da meta fiscal, de 1,1% para míseros 0,15%.

O entrave político, a propósito, impede que se aprovem as tais reformas estruturais que melhorariam o ambiente de negócios, trazendo mais produtividade para a economia brasileira. Tais reformas fariam com que, no médio prazo, a economia pudesse crescer acima de 4%, um número mais coerente com as nossas necessidades. Ademais, a agenda de privatizações proposta pelo Palácio do Planalto, agora, soa tarde demais, diante da possibilidade (real) de rebaixamento. Ou seja, o sonho de Dilma Rousself, leitor,  precisava de um pouco mais de teoria econômica para não se tornar pesadelo. Adiar os ajustes, em troca de uma eleição, causou consequências gravíssimas para o país e, surpresa, para o próprio projeto de poder do PT. Será que os economistas preferidos da presidente pensaram nisso? Nós, economistas sérios, pensamos...

________________________________________________________

Nota: Alguns economistas acham que falar de reformas é como usar um mantra. Para esses economistas, basta "destravar" o crédito que a economia volta a crescer. Esses economistas, leitor, não entenderam nada do que leram... Tadinhos! 🙁

Nota 2: Leia também "O fracasso heterodoxo" e "Por que [você deveria ter votado na oposição]".

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar Gratuitamente
{"cart_token":"","hash":"","cart_data":""}