O câmbio na Era Dilma e os desenvolvimentistas: cadê o desenvolvimento?

No encontro da ANPEC de 2013, just for fun, fui assistir a uma mesa alternativa, que pregava a desindustrialização da economia brasileira. Causada, segundo o interlocutor, veja você, pelo Banco Central, que apreciava a taxa de câmbio com vistas a controlar a inflação. Oi? Pois é. Nessa mesa, sentou ao meu lado um dos expoentes do novo-desenvolvimentismo, que acabou me reconhecendo por causa desse blog. Perguntou-me, entre outras coisas, por que eu tinha virado um economista sério [neoclássico], tendo estudado em escolas eminentemente heterodoxas. Depois disso, o expoente professor, respondendo ao questionamento do apresentador aquela altura, sobre o que deveria ser feito para conter a tal desindustralização, foi incisivoé só deixar o câmbio desvalorizar. Vamos ao  \(\mathbf{R}\)  ver como ficou o câmbio na Era Dilma?

Com o código abaixo, peço a série de câmbio diário nominal venda. O gráfico da série é posto em seguinda.

library(Quandl)

cambio <- Quandl('BCB/1', start_date='2011-01-01', type='zoo')

plot(cambio, lwd=2, xlab='', ylab='R$/US$', main='O câmbio na Era Dilma')

grafico1

Bom, o câmbio era de 1,65 R$/US$ em 03/01/2011 e em 03/09/2015, por essa série do Banco Central, fechou em 3,77 R$/US$. Não custa perguntar, portanto, onde está o desenvolvimento, professor? 🙁

Update: Tem gente criticando o post porque não leu jornal nos últimos quatro anos. Acha que o governo brasileiro não desvalorizou o câmbio de forma intencional? Dá uma lida nesse artigo do ex-ministro Guido Mantega aqui.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Investigando a precedência temporal entre a taxa Selic e as expectativas da Selic no Boletim Focus usando o R

Neste exercício, aprofundamos a compreensão da dinâmica entre a taxa Selic e as expectativas dos agentes econômicos no Brasil ao identificar a direção da precedência temporal da relação entre as duas variáveis. A análise engloba desde a coleta e tratamento dos dados até a visualização e análise econométrica, culminando na avaliação da causalidade de Granger e na interpretação dos resultados.

Como analisar o sentimento dos textos do COPOM no Python?

Neste exercício construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, implementamos todas as etapas necessárias, desde web scraping e pré-processamento das atas do Comitê de Política Monetária do Banco Central (COPOM), até a criação de tokens e a classificação do sentimento implícito nos textos.

Como importar os textos do COPOM para análise de sentimentos no Python?

Os textos divulgados pelo COPOM, sejam os comunicados ou atas, são o ponto de partida para diversos tipos de análises quantitativas, como a análise de sentimentos, e qualitativas, como uma análise de cenário econômico. Neste artigo, mostramos como coletar estes textos de forma automatizada usando web scrapping e Python.

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.