Dada a defasagem na divulgação dos dados de nível de atividade e diante de uma das maiores crises da nossa geração, torna-se cada vez mais importante para economistas e analistas de mercado a busca por índices de alta frequência, bem como índices antecedentes. Dentro desse contexto, passou a ganhar bastante relevância, em particular para o acompanhamento do varejo brasileiro, o índice cielo do varejo ampliado (icva). Nesse Comentário de Conjuntura, eu mostro como fazer a coleta, tratamento e visualização desses dados.
Para começar, nós carregamos alguns pacotes.
require(tidyverse) require(readxl) require(scales)
A seguir, nós fazemos o download e leitura da planilha excel que está disponível no site da Cielo.
url = 'https://apicatalog.mziq.com/filemanager/v2/d/4d1ebe73-b068-4443-992a-3d72d573238c/3e864198-0b72-c970-1771-80cd8c338a30?origin=2'
download.file(url, destfile='icva.xlsx', mode='wb')
icva = read_excel('icva.xlsx')
colnames(icva) = c('date', 'nominal', 'nominal_sa', 'real', 'real_sa')
Uma vez coletados os dados, nós transformamos os mesmos para uma melhor visualização com o pacote ggplot2.
icva_long = icva %>% gather(metrica, values, -date) %>% group_by(metrica)
Por fim, podemos gerar um gráfico com o código abaixo.
ggplot(icva_long, aes(x=date, y=values*100, colour=metrica))+ geom_line()+ theme(legend.title = element_blank(), legend.position = 'top')+ geom_hline(yintercept=0, colour='black', linetype='dashed')+ scale_x_datetime(breaks = pretty_breaks(n=8))+ labs(x='', y='%', title='Índice Cielo do Varejo Ampliado', caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados da Cielo')
Como é possível verificar, o ICVA chegou a cair 37% em abril na série real com ajuste sazonal.
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(*) Você aprende a coletar, tratar e visualizar dados macroeconômicos no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.
