Análise do PIB com o R

A quarta versão do nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R abre inscrições no próximo dia 23/06. A ideia dessa versão é apresentar aos alunos uma forma mais simples e direta de automatizar a coleta, tratamento e visualização de dados macroeconômicos. Além disso, foi incluída uma seção sobre construção de cenários macroeconômicos.  Nesse Comentário de Conjuntura, apresentamos os dados do PIB do primeiro trimestre de 2020 como exemplo dessa nova metodologia.

Os números índices sem ajuste sazonal do PIB e dos seus componentes de demanda e oferta são coletados a partir do código abaixo.


library(tidyverse)
library(lubridate)
library(tstools)
library(sidrar)
library(zoo)
library(scales)
library(gridExtra)
library(timetk)

## 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') %>%
mutate(date = as.yearqtr(`Trimestre (Código)`, format='%Y%q')) %>%
select(date, `Setores e subsetores`, Valor) %>%
spread(`Setores e subsetores`, Valor) %>%
rename(`Consumo do Governo` = `Despesa de consumo da administração pública`) %>%
as_tibble()

Também são importados diretamente do SIDRA os números índices com ajuste sazonal, com código similar ao código acima. A partir desses números índices, nós calculamos três métricas de crescimento: o crescimento marginal, o crescimento interanual e o crescimento acumulado em quatro trimestres. A seguir, apresentamos os gráficos referentes a essa última métrica.

A seguir, colocamos a variação na margem do PIB e dos seus componentes.

E por fim, também colocamos a variação interanual.

Também é possível criar gráficos referentes à mesma série. Para ilustrar, coloco a seguir os dados referentes ao PIB.

No geral, a despeito da queda na margem do PIB e dos seus componentes, a avaliação é que o efeito maior da pandemia será sentido no 2º trimestre, quando houve um aumento das medidas de isolamento.

____________________

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


____________________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como avaliar modelos de IA na previsão macroeconômica?

Descubra como economistas e cientistas de dados estão combinando econometria e inteligência artificial para aprimorar previsões macroeconômicas. Neste post, você vai entender as principais etapas de avaliação de modelos — da preparação dos dados à validação cruzada — e conhecer as métricas e técnicas que revelam quais métodos realmente entregam as melhores previsões. Uma leitura essencial para quem quer compreender o futuro da análise econômica orientada por dados.

Análise exploratória e seleção de séries temporais econômicas para modelagem

Quer entender como transformar dados econômicos brutos em previsões macroeconômicas precisas? Neste post, mostramos passo a passo como realizar a análise exploratória e seleção de séries temporais com Python — desde o tratamento de dados e remoção de multicolinearidade até a escolha das variáveis mais relevantes usando técnicas de machine learning e econometria. Um guia essencial para quem quer unir teoria econômica e inteligência artificial na prática da previsão macroeconômica.

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.