Baixando dados da ANP com o R

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Séries sobre derivados de petróleo como a gasolina estão disponíveis no site da ANP. Abaixo um código rápido para baixá-las...


library(XLConnect)
library(ggplot2)
library(png)
library(grid)
library(forecast)

url1 = 'http://www.anp.gov.br/wwwanp/images/Precos/Mensal2001-2012/Brasil.xlsx'
temp = tempfile()
download.file(url1, destfile=temp, mode='wb')
data1 = loadWorkbook(temp)

url2 = 'http://www.anp.gov.br/wwwanp/images/Precos/Mensal2013/MENSAL_BRASIL-DESDE_Jan2013.xlsx'
temp = tempfile()
download.file(url2, destfile=temp, mode='wb')
data2 = loadWorkbook(temp)


tabela1 = readWorksheet(data1, sheet = 1, header = TRUE, startRow = 13)
gasolina1 = tabela1$PRECO.MÉDIO.DISTRIBUIÇÃO[tabela1$PRODUTO=='GASOLINA COMUM']

tabela2 = readWorksheet(data2, sheet = 1, header = TRUE, startRow = 15)
gasolina2 = tabela2$PREÇO.MÉDIO.DISTRIBUIÇÃO[tabela2$PRODUTO=='GASOLINA COMUM']

gasolina = ts(c(gasolina1, gasolina2), start=c(2001,07), freq=12)

E abaixo um gráfico...

Os preços, naturalmente, estão em termos nominais. Fica como exercício para o leitor, considerar a inflação do período... 🙂

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/datascience.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" /][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/datascience2.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" /][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Coletando dados do Google Trends no R e no Python

Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.

Contribuição para a Volatilidade [Python]

A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.

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.