Comentário de Conjuntura

Bolsonaro dilmou? Usando o R para explicar...

By 14 de abril de 2019 No Comments

Após ficar internado por alguns dias devido a uma pneumonia, estou de volta à Análise Macro. Nesse meio-tempo, algumas coisas aconteceram na economia brasileira que poderiam ser tema do nosso Comentário de Conjuntura. Dentre elas, em particular, gostaria de tecer alguns breves parágrafos sobre a intervenção do presidente Bolsonaro na Petrobras, cancelando o aumento previsto no preço do óleo diesel. É, diga-se, o tipo de coisa que, infelizmente, nos faz lembrar do horroroso governo Dilma Rousseff.

Naqueles tristes tempos, lembre-se o leitor, a presidente da República utilizava o controle artificial de preços administrados como energia elétrica e gasolina para colocar o Índice de Preços cheio (o IPCA) dentro do limite-superior da meta, que era de 6,5%. A ideia era não utilizar a taxa básica de juros para controlar a inflação. O resultado, como qualquer economista sabia à época, era uma inflação represada, que cedo ou tarde deveria ser colocada na rua. Dilma, por óbvio, esperou passar a eleição de 2014 para liberar os aumentos - ver sobre aqui.

Isso dito, é inaceitável que o governo atual busque replicar esse tipo de política desastrosa que só fez mal para o mecanismo de preço no país. Não é dessa forma que o governo vai resolver o problema dos caminhoneiros. Mas apenas se tornará refém dos mesmos. Não por outro motivo, o mercado penalizou de forma pesada a Petrobras na Bolsa, com uma perda de mais de R$ 30 bilhões. O medo é que esse tipo de ingerência vire norma no governo.

Isso dito, podemos agora nos perguntar sobre o comportamento do preço do óleo diesel do tempo. Para isso, podemos pegar o subitem óleo diesel, dentro do IPCA no SIDRA-IBGE, e olharmos a sua evolução ao longo do tempo. É o tipo de coisa que ensino a fazer no nosso curso de Análise de Conjuntura usando o R, a propósito. O código abaixo implementa.


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########## Análise do preço do diesel ###########

## Pacotes

library(sidrar)
library(forecast)
library(ggplot2)
library(gridExtra)

## Coleta de dados

diesel1 = get_sidra(api='/t/2938/n1/all/v/63/p/all/c315/7659/d/v63%202')$Valor
diesel2 = get_sidra(api='/t/1419/n1/all/v/63/p/all/c315/7659/d/v63%202')$Valor
diesel = c(diesel1, diesel2)
dieselts = ts(diesel, start=c(2006,07), freq=12)

Uma vez coletados os dados, podemos gerar um gráfico simples como abaixo.

Observe que é uma série que tem uma variância não constante ao longo do tempo, com diversos aumentos pontuais registrados. Podemos agora tentar entender a mediana desses aumentos. Isto é, será que um aumento de 5,7%, como era o que estava previsto, é um aumento próxima à média ou distante dela? Esse tipo de análise, a propósito, é o que fazemos em nosso curso de Introdução à Estatística usando o R. Para isso, podemos plotar um histograma e um boxplot como abaixo.

Observe que a maior frequência de variações mensais está próxima de zero. A mediana, por suposto, é de 0,1%, conquanto o primeiro quartil termina em -0,14% e o terceiro quartil em 0,52%. Isso quer dizer que um aumento de 5,7% estaria no último quartil da distribuição, sendo considerado um outlier, que no boxplot acima está representado pelas bolinhas vermelhas.

Em palavras de gente, o presidente Bolsonaro não deveria se preocupar tanto com o aumento, uma vez que ele não é comum na distribuição. Assim como pode haver um aumento forte para cima em um dado momento, também pode haver uma queda de mesma proporção - observe que também há outliers negativos no boxplot. Você não verá ninguém reclamando de uma queda de 5,7% no preço do óleo diesel, verá? 

Tudo isso dito, e parafraseando o antigo ministro Antonio Palocci, o diabo com os preços é que eles flutuam! Intervir no preço A ou B só traz dor de cabeça, como muito bem nos ensinaram os anos Dilma Rousseff. Se, portanto, o presidente quer dar uma força para os caminhoneiros, há de haver caminhos melhores do que intervir na política de preços da Petrobras. Dilmar a essa altura não é bom para o presidente e muito menos para o país!

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Como de praxe, o código integral desse comentário está disponível no repositório do github para os membros do Clube do Código.

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