Brasil vs. Chile: qual (foi) o melhor modelo de desenvolvimento?

PIB per capita não é tudo, mas é quase tudo. As manifestações no Chile têm levado alguns economistas a fazerem críticas ao modelo liberal implementado por lá há algumas décadas. Cumprindo a missão desse espaço, vou mostrar novamente a base de dados do Maddison Project, que conta com um pacote de mesmo nome no R. Abaixo, carregamos os pacotes utilizados para criar um gráfico comparando o pib per capita do Brasil com o do Chile.


library(maddison)
library(ggplot2)
library(scales)
library(png)
library(grid)
library(tidyverse)

Uma vez carregado o pacote maddison, posso pegar os dados dos dois países.


df = subset(maddison, year>='1974-01-01' &
iso2c %in% c('BR','CL'))

E agora construo um data frame com a razão entre o pib per capita dos dois países.


df2 = data.frame(date = df$year[df$country=='Chile'],
razao = df$gdp_pc[df$country=='Chile']/
df$gdp_pc[df$country=='Brazil'])

Por fim, gero o gráfico abaixo...

 

Pois é, o Brasil perde de goleada para o modelo chileno...

_________________________________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Tratamento e transformação de séries temporais macroeconômicas para modelagem

"Garbage in, garbage out" é a regra de ouro na previsão macroeconômica. Antes de aplicar qualquer modelo de IA ou econometria para prever indicadores como o IPCA ou o PIB, existe um trabalho crucial de tratamento de dados. Neste post, abrimos os bastidores do nosso dashboard de previsões e mostramos o passo a passo para transformar dados brutos de múltiplas fontes (como BCB, IBGE e FRED) em séries prontas para modelagem. Veja como lidamos com diferentes frequências, aplicamos transformações e usamos metadados para criar um pipeline de dados robusto e automatizado.

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI... Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados.

Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.

Boletim AM

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

Boletim AM

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

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.