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

Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Um Dashboard é um painel de controle que consolida uma variedade de informações sobre um determinado objeto de estudo em um ou mais painéis. Ele simplifica significativamente o processo de análise de dados, oferecendo uma visão global e fácil de entender. Uma maneira simples de construir um Dashboard para acompanhar uma ação específica é utilizando duas ferramentas: Quarto e Python. Neste post, mostramos o resultado da criação de um Dashboard de Ação.

Analisando séries temporais no Python e esquecendo de vez o Excel

Séries temporais representam uma disciplina extremamente importante em diversas áreas, principalmente na economia e na ciência de dados. Mas, afinal, como lidar com esses dados que se apresentam ao longo do tempo? Neste exercício, demonstraremos como compreender uma série temporal e como o Python se destaca como uma das melhores ferramentas para analisar esse tipo de dado.

Cálculo do Retorno Econômico de uma Política Pública

Como podemos traduzir os efeitos de uma política pública para valores monetários? Essa é uma tarefa árdua que requer algumas premissas, entretanto, com métodos bem definidos, é possível obter estimativas precisas dos ganhos e os gastos de uma política pública.

Neste exercício, demonstramos tal método usando a política hipotética "Mãe Paranense”, um conjunto de ações que visam reduzir a mortalidade materna e infantil no estado. Usamos a linguagem R como ferramenta para analisar os 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.