A produção industrial tem sofrido com os choques que afetaram a economia brasileira nos últimos anos mais do que os demais setores. De modo a ilustrar esse ponto, nós importamos, tratamos e visualizamos os dados desagregados da pesquisa, com base nas atividades industriais. Os dados são importados a partir do SIDRA, com o pacote sidrar.
# Pacotes utilizados no script library(tidyverse) library(sidrar) library(xtable) library(forecast) library(grid) library(png) library(gridExtra) library(scales) library(tstools)
# Importação dos dados
## Produção Física por Seção e Atividades
table1 = get_sidra(api='/t/3653/n1/all/v/3134,3135/p/all/c544/all/d/v3134%201,v3135%201')
## Produção Física por grandes categorias econômicas
table2 = get_sidra(api='/t/3651/n1/all/v/3134,3135/p/all/c543/129278,129283,129300,129301,129305/d/v3134%201,v3135%201')
## Ponderações
pond = read_csv2('ponderacao.csv',
locale = locale(encoding = 'Latin1'))
## Atividades com ajuste sazonal
series = as.numeric(table1$`Seções e atividades industriais (CNAE 2.0) (Código)`[1:28])
names = pond$Atividades
atividades_sa <- matrix(NA, ncol=length(series),
nrow=nrow(table1)/length(series)/2)
for(i in 1:length(series)){
atividades_sa[,i] <- table1$Valor[table1$`Variável (Código)`==3134 & table1$`Seções e atividades industriais (CNAE 2.0) (Código)`==series[i]]
}
colnames(atividades_sa) = names
## Atividades sem ajuste sazonal
atividades <- matrix(NA, ncol=length(series),
nrow=nrow(table1)/length(series)/2)
for(i in 1:length(series)){
atividades[,i] <- table1$Valor[table1$`Variável (Código)`==3135 & table1$`Seções e atividades industriais (CNAE 2.0) (Código)`==series[i]]
}
colnames(atividades) = names
Uma vez importados os dados, podemos criar algumas métricas.
vmensal = acum_i(atividades_sa, 1) colnames(vmensal) = names vanual = acum_i(atividades, 12) colnames(vanual) = names interanual = (atividades/dplyr::lag(atividades,12)-1)*100 colnames(interanual) = names trimestral <- (((atividades_sa+dplyr::lag(atividades_sa,1)+ dplyr::lag(atividades_sa,2))/3)/ ((dplyr::lag(atividades_sa,1)+ dplyr::lag(atividades_sa,2)+ dplyr::lag(atividades_sa,3))/3)-1)*100 colnames(trimestral) = names
E começar a visualizar os dados...
Os gráficos acima trazem o número índice (com ajuste sazonal) completo de quatro indicadores. Observe que houve uma queda forte da produção industrial no período da greve dos caminhoneiros em maio de 2018. Desde então, a produção industrial tem sofrido para crescer. Em particular, a produção de veículos sofre com os problemas da Argentina, principal comprador de carros brasileiros.
A Pesquisa Industrial Mensal - Produção Física, divulgada pelo IBGE, é a principal pesquisa do setor. São avaliados 805 produtos das indústrias extrativa e de transformação. Nesta, há 25 atividades industriais pesquisadas. O peso de cada uma na indústria geral é dado pelo Valor de Transformação Industrial (VTI), sendo as maiores participações dadas pela fabricação de produtos alimentícios, indústria extrativa, derivados de petróleo e produção de veículos. O gráfico a seguir ilustra a participação de cada uma das atividades industriais.
A seguir nós ilustramos as métricas que construímos para uma janela mais recente. Primeiro, damos uma olhada na variação mensal.
A seguir, ilustramos a variação interanual...
Por fim, mostramos a variação acumulada em 12 meses desses índices selecionados.
Como se vê, a produção industrial mostra grandes dificuldades de voltar a crescer. É, de fato, o setor que mais sofreu com os choques recentes. Em particular, com a greve dos caminhoneiros e com os problemas na Argentina. Ao longo das próximas semanas, divulgaremos um exercício de modelagem e previsão, no âmbito do Clube do Código, que nos permitirá fazer uma análise prospectiva do setor em 2020.
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(*) Os códigos completos desse comentário estarão disponíveis logo mais no Clube do Código.
(**) Aprenda a construir análises como essa em nossos Cursos Aplicados de R:
