Como analisar as Contas Nacionais Trimestrais

As Contas Nacionais Trimestrais (CNT) são a pesquisa do IBGE que mede o PIB do Brasil a cada trimestre e mostra quais setores produziram esse valor e quem o comprou. Analisar a CNT é ler, numa mesma divulgação, o crescimento da economia, a agropecuária, a indústria e os serviços, o consumo, o investimento e o setor externo.

Neste tutorial, mostramos como analisar as Contas Nacionais Trimestrais no Python: coletamos as tabelas do IBGE, calculamos as medidas de crescimento que aparecem em toda divulgação, a participação e a contribuição de cada componente, e montamos um roteiro de leitura aplicado ao trimestre mais recente, com os cuidados de ajuste sazonal, revisões, carry-over e defasagem.

O gráfico resume o 2º trimestre de 2026 nas duas comparações mais citadas. O PIB cresceu 0,5% contra o trimestre anterior, já descontada a sazonalidade, e 2,0% contra o mesmo trimestre de 2025. Pela oferta, a agropecuária liderou; pela demanda, o consumo das famílias recuou na margem enquanto o investimento e as importações subiram.

O que são as Contas Nacionais Trimestrais

As Contas Nacionais medem a geração, a distribuição e o uso da renda de um país. A versão anual é a mais detalhada, mas sai com cerca de dois anos de atraso. A versão trimestral resume as mesmas contas e chega uns dois meses depois do fim de cada trimestre, e por isso é a principal fonte de acompanhamento da atividade.

O PIB pode ser medido por três caminhos que chegam ao mesmo valor: pela produção (oferta), pela despesa (demanda) e pela renda. A CNT traz as duas primeiras óticas em volume, e é com elas que lemos cada divulgação.

A ótica da oferta

Pela oferta, cada setor contribui com o seu valor adicionado: o valor da produção menos os insumos comprados de outros setores. Sem esse desconto, o trigo que vira farinha e depois pão seria contado três vezes.

Os impostos sobre produtos entram porque fazem parte do preço pago pelo comprador, mas não remuneram nenhum setor. A CNT abre dois dos três setores em subsetores:

• Agropecuária: lavouras, pecuária, produção florestal e pesca.
• Indústria: extrativas (petróleo, gás e minérios), transformação, eletricidade, gás, água e esgoto, e construção.
• Serviços: comércio; transporte e armazenagem; informação e comunicação; atividades financeiras; atividades imobiliárias; outros serviços; e administração, saúde e educação públicas.

A ótica da demanda

Pela demanda, o PIB é o valor dos bens e serviços finais comprados na economia, descontado o que veio do exterior:

Aqui C é o consumo das famílias, G o consumo do governo (o valor dos serviços públicos prestados, como saúde e educação), FBCF a formação bruta de capital fixo, ΔE a variação de estoques, X as exportações e M as importações.

A formação bruta de capital fixo é o investimento: máquinas, equipamentos, construções e software que vão produzir no futuro. As importações entram com sinal negativo porque parte do consumo e do investimento foi atendida por produção estrangeira, que não pertence ao PIB brasileiro.

Como coletar os dados da CNT

O IBGE publica a CNT no SIDRA, o seu sistema de tabelas, e a API de agregados do instituto entrega as mesmas tabelas em JSON. No exercício, usamos três delas, todas com a classificação 11255, que lista os setores e os componentes da demanda:

• Tabela 1620: índice de volume trimestral, sem ajuste sazonal.
• Tabela 1621: índice de volume trimestral com ajuste sazonal.
• Tabela 1846: valores a preços correntes, em milhões de reais.

O índice de volume mede a quantidade produzida ou gasta sem o efeito dos preços: se ele sobe 2%, a economia produziu 2% a mais em termos reais. Os valores correntes medem o mesmo agregado em reais de cada trimestre, com a inflação incluída. O passo a passo da coleta de tabelas do IBGE está em Coleta de dados do SIDRA com o Python.

No Python, o requests acessa a API, o pandas calcula as taxas e o plotnine desenha os gráficos. As mesmas séries do PIB também estão no SGS do Banco Central, descrito em Coletando dados do Banco Central com Python.

As medidas de crescimento e como ler cada uma

O mesmo trimestre gera várias taxas, e cada uma responde a uma pergunta diferente. Todas partem do índice de volume.

Contra o trimestre imediatamente anterior

Responde a "a economia acelerou ou desacelerou agora?". Exige a série com ajuste sazonal, porque cada trimestre tem um padrão próprio: a safra de soja se concentra no início do ano e o comércio vende mais no fim. Sem o ajuste, a comparação misturaria o calendário com o ciclo econômico.

Aqui I^sa_t é o índice de volume com ajuste sazonal no trimestre t. No nosso exemplo, o PIB cresceu 0,48% no 2º trimestre de 2026 sobre o 1º.

A taxa anualizada leva esse ritmo a um ano: quanto o PIB cresceria se repetisse o trimestre quatro vezes, ou seja, (1 + Δ_t/t−1)⁴ − 1. Os 0,48% do trimestre equivalem a 1,9% ao ano, a forma como os Estados Unidos divulgam o seu PIB.

Contra o mesmo trimestre do ano anterior

A comparação interanual usa a série sem ajuste, porque o trimestre é comparado com ele mesmo um ano antes e a sazonalidade se cancela:

Ela é mais estável que a anterior, mas acumula os quatro últimos trimestres e demora a mostrar uma virada. No nosso exemplo, ficou em 2,0%.

Acumulado em quatro trimestres e acumulado no ano

O acumulado em quatro trimestres compara a soma dos quatro trimestres mais recentes com a dos quatro anteriores. É o "PIB em doze meses", a medida mais suave e a melhor para descrever a tendência:

O acumulado no ano compara os trimestres do ano corrente com os mesmos trimestres do ano anterior. No 4º trimestre, as duas medidas coincidem e dão a taxa anual do PIB.

Na pandemia, as três medidas se separam. A variação contra o trimestre anterior despenca no 2º trimestre de 2020 e salta no seguinte; a interanual só mostra a recuperação um ano depois; o acumulado em quatro trimestres desce e sobe devagar. Ou seja, a primeira mostra o momento, e as outras duas a tendência.

Índice de volume: onde a atividade está

As taxas dizem quanto a economia andou; o índice de volume diz onde ela está. Ao rebasear o índice com ajuste sazonal para a média de 2019 = 100, cada componente passa a mostrar a sua distância do nível anterior à pandemia.

A FBCF e as importações oscilam muito mais que o consumo das famílias e do governo. O investimento depende de expectativas, juros e crédito, e as importações acompanham o investimento e o câmbio. As exportações, puxadas por petróleo e produtos agrícolas, e as importações foram os componentes que mais se afastaram do nível de 2019.

Valores correntes e participação no PIB

Os índices de volume não podem ser somados nem comparados em tamanho, porque cada um está numa base própria. Para saber quanto cada componente pesa, usamos os valores correntes:

Aqui V_i,t é o valor corrente do componente i. Somamos os quatro últimos trimestres antes de dividir, o que tira a sazonalidade. No nosso exemplo, os serviços respondem por cerca de 60% do PIB, a indústria por 20% e a agropecuária por 5%; pela demanda, o consumo das famílias pesa 63%, o do governo 20% e a FBCF 16,5%.

Contribuição para o crescimento

A taxa de um componente sozinha não diz quanto ele moveu o PIB. As exportações podem crescer muito e, por pesarem menos, mover o PIB menos que uma alta moderada do consumo das famílias. A contribuição combina a taxa com o peso:

Aqui s_i,t−4 é o peso do componente no PIB um ano antes, e Δ_i,t/t−4 a sua variação interanual. O resultado sai em pontos percentuais, e a soma das contribuições dá aproximadamente o crescimento do PIB. Nas importações, a contribuição entra com sinal negativo. A variação de estoques e a discrepância estatística ficam num resíduo.

Entre 2022 e 2024, o consumo das famílias foi a maior contribuição positiva. Nos trimestres mais recentes, o peso passou para as exportações e o consumo do governo. No 2º trimestre de 2026, as exportações somaram 0,7 p.p. e as importações tiraram 1,0 p.p. dos 2,0% de crescimento.

Os cuidados na leitura

Dessazonalização

O IBGE retira a sazonalidade com o método X-13 ARIMA-SEATS, reestimado a cada trimestre com um dado a mais. Por isso a variação contra o trimestre anterior de um mesmo período pode mudar entre divulgações, mesmo sem revisão nos dados brutos. A regra prática: série com ajuste só para a comparação com o trimestre anterior. Como o ajuste funciona está em Como dessazonalizar uma série no Python.

Revisões

Os números da CNT melhoram com o tempo. O primeiro cálculo usa pesquisas mensais ainda incompletas; as divulgações seguintes incorporam dados mais completos; e quando sai a Conta Anual, os trimestres daquele ano são recalculados. O PIB de um trimestre lido hoje pode ser outro daqui a um ano, e cada divulgação precisa ser lida com o que mudou no passado.

Carry-over (carregamento estatístico)

O carry-over é o crescimento que um ano teria se o PIB ficasse parado, nos trimestres que faltam, no nível do último trimestre conhecido. Ele existe porque a taxa anual compara médias: se a economia termina um ano acima da média daquele ano, o seguinte começa com crescimento contratado.

No nosso exemplo, 2025 deixou para 2026 um carry-over de 0,3%. Com o 1º e o 2º trimestres já divulgados, o PIB de 2026 cresceria 1,8% mesmo que ficasse parado até dezembro.

Defasagem de divulgação

A CNT sai cerca de 60 dias depois do fim de cada trimestre. Quando o PIB é divulgado, o trimestre seguinte já está em curso, e o acompanhamento depende de indicadores mais rápidos, como a produção industrial e o volume de serviços, tratados em Análise da Produção Industrial no Python e Analisando dados da Pesquisa Mensal de Serviços com o Python, ou o IBC-Br, testado em O IBC-Br é um bom preditor do PIB?

Passo a passo para ler uma divulgação do PIB

Com as medidas e os cuidados em mãos, a leitura segue uma ordem fixa. Aplicamos cada passo ao 2º trimestre de 2026:

1. O resultado do trimestre: o PIB cresceu 0,5% contra o 1º trimestre, com ajuste, ou 1,9% anualizado. O número se lê contra a mediana das projeções de mercado.
2. A tendência: 2,0% contra o mesmo trimestre de 2025 e 1,9% em quatro trimestres, um ritmo estável em torno de 2%.
3. A oferta: a agropecuária cresceu 2,8% na margem; a indústria subiu 0,1%, com as extrativas em alta e a transformação em queda; os serviços avançaram 0,2%, com informação e comunicação à frente.
4. A demanda: o consumo das famílias caiu 0,4% na margem, e a FBCF subiu 1,2%. Na comparação interanual, o consumo do governo e as exportações deram as maiores contribuições.
5. As revisões: conferir o que mudou nos trimestres anteriores antes de tirar conclusões sobre o ciclo.
6. O carry-over: 1,8% do crescimento de 2026 já está contratado.

A tabela traz todos os componentes e subsetores no 2º trimestre de 2026, na mesma estrutura da tabela de principais resultados do IBGE:

Variações do volume em %. T/T-1: contra o trimestre anterior, com ajuste sazonal. T/T-4: contra o mesmo trimestre do ano anterior. % do PIB: participação a preços correntes, soma de quatro trimestres. Fonte: IBGE, Contas Nacionais Trimestrais.

Aplicações práticas

• Relatórios de conjuntura: o comentário do PIB em bancos, gestoras e consultorias segue o roteiro acima, trimestre a trimestre.
• Projeções: o carry-over e a taxa de cada componente são o ponto de partida das projeções anuais do PIB e das revisões do Focus.
• Política monetária: o ritmo da demanda e o nível da atividade alimentam a estimativa do hiato do produto, descrita em Medindo o Hiato do Produto do Brasil usando Python.
• Análise setorial: o subsetor de uma empresa (comércio, construção, extrativas) mostra o ambiente em que ela opera.

Considerações finais

Ler as Contas Nacionais Trimestrais vai além do número do PIB. É saber qual medida responde a qual pergunta, de onde veio o crescimento pela oferta e pela demanda, quanto cada componente contribuiu e quanto do ano já está contratado. Com o Python, esse roteiro vira um código que baixa a série inteira, revisada, a cada divulgação.

• Economistas: produzir o comentário do PIB no dia da divulgação, com os números calculados e conferidos.
• Analistas de mercado: comparar o resultado com as projeções e atualizar o cenário do ano.
• Gestores: entender quais setores puxam a economia antes de decidir alocações.
• Estudantes e concurseiros: dominar a contabilidade social com dados reais.

Referências: IBGE, Contas Nacionais Trimestrais; Feijó, C. A.; Ramos, R. L. O. (2017), Contabilidade social; Paulani, L. M.; Braga, M. B. (2012), A nova contabilidade social.

Leia também:

• Como analisar os dados do PIB usando o Python
• Ajuste sazonal no Python com o X13-ARIMA-SEATS