Efeitos da pandemia sobre o PIB ainda são incertos

A média das previsões para o crescimento do PIB em 2020, disponível no boletim Focus do Banco Central, se aproximou de -6%. Mesmo há quase três meses imersos na maior pandemia da nossa geração, esse pode não ser ainda o fundo do poço. O desvio-padrão das previsões continua bastante elevado, refletindo a incerteza que domina o ambiente econômico. Os dados do Focus são coletados a partir do pacote rbcb como abaixo.


library(rbcb)

pibe = get_annual_market_expectations('PIB Total',
start_date = '2015-01-01')

O gráfico que reflete o intervalo das previsões é colocado abaixo.

Como se pode ver, a média de -5,92% situa-se entre uma mínima de -11% e uma máxima de 1,89%, com um desvio-padrão de 1,73 pontos. Abriu-se uma boca de jacaré nas previsões do boletim Focus. A seguir, o comportamento do desvio-padrão.

desvio-padrão, que ficava em torno de 0,5, deu um salto em março, refletindo a incerteza que tomou conta do ambiente econômico global. Esse aumento de incerteza, diga-se, foi captado pelo índice da FGV, como pode ser visto abaixo.

Ao que parece, ainda estamos longe de saber os efeitos da pandemia sobre a economia brasileira.

____________________

(*) 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

Qual o efeito de um choque de juros sobre a inadimplência?

Neste exercício, exploramos a relação dinâmica entre o custo do crédito (juros na ponta) e o risco realizado (taxa de inadimplência) através de uma análise exploratória de dados e modelagem econométrica utilizando a linguagem de programação R.

Qual a relação entre benefícios sociais e a taxa de participação do mercado de trabalho?

Este exercício apresenta uma investigação econométrica sobre a persistente estagnação da taxa de participação no mercado de trabalho brasileiro no período pós-pandemia. Utilizando a linguagem R e dados públicos do IBGE e Banco Central, construímos um modelo de regressão linear múltipla com correção de erros robustos (Newey-West). A análise testa a hipótese de que o aumento real das transferências de renda (Bolsa Família/Auxílio Brasil) elevou o salário de reserva, desincentivando o retorno à força de trabalho.

Estamos em pleno emprego no mercado de trabalho?

Este artigo investiga se o mercado de trabalho brasileiro atingiu o nível de pleno emprego, utilizando uma estimativa da NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment) baseada na metodologia de Ball e Mankiw (1997). Através de uma modelagem em Python que unifica dados históricos da PME e PNAD Contínua com as expectativas do Boletim Focus, comparamos a taxa de desocupação corrente com a taxa neutra estrutural. A análise visual e quantitativa sugere o fechamento do hiato de desemprego, sinalizando potenciais pressões inflacionárias. O texto detalha o tratamento de dados, a aplicação do Filtro Hodrick-Prescott e discute as vantagens e limitações da metodologia econométrica adotada.

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.