Melhora nas previsões para o crescimento em 2020

O boletim Focus divulgado hoje de manhã pelo Banco Central trouxe um leve deslocamento nos intervalos da projeção para o crescimento da economia brasileira em 2020, refletindo os dados do PIB e da Produção Industrial divulgados na semana passada. A análise desses dados com o R faz parte do nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. Abaixo, um gráfico com a previsão média e os respectivos limites.

O crescimento máximo foi corrigido de -3,83% para -1,63% e o mínimo de -10,02% para -9,08%. O crescimento médio esperado está em -5,32%.

A incerteza em relação aos números do PIB em 2020 ainda é bastante considerável, mas lentamente há mais revisões positivas do que negativas para o tombo. Contribuiu para isso, os resultados da produção industrial, que avançou fortemente em maio, junho e julho.

______________________

(*) Isso e muito mais você aprende nos nossos Cursos Aplicados de R.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Previsões do Boletim Focus em Anos Eleitorais

Eleições são momentos de incerteza, mas os dados do Boletim Focus mostram que nem toda incerteza é igual. Ao analisar as previsões de inflação, juros e câmbio nos anos que antecederam as eleições de 2014, 2018 e 2022, este post investiga como o mercado revisa cenários macroeconômicos ao longo do tempo.

Como Medir o Ciclo das Concessões de Crédito usando Python

Este exercício apresenta uma análise quantitativa da relação entre o ciclo de concessões de crédito, a atividade econômica e a política monetária no Brasil. Utilizando a linguagem Python, o estudo aplica técnicas de decomposição de séries temporais (X13-ARIMA e Filtro HP) para isolar os componentes cíclicos dos dados. Os resultados da modelagem econométrica confirmam a pró ciclicidade do crédito em relação ao hiato do produto e sua sensibilidade às variações no hiato da taxa de juros real.

Choque de juros e renda em bens duráveis e não duráveis usando Python

Este artigo analisa a dinâmica do consumo no Brasil utilizando Python e modelos de Vetores Autorregressivos (VAR). Ao segregar bens duráveis e não duráveis, o estudo quantifica a sensibilidade a choques de juros e renda. Criamos todo o processo através do ciclo de dados: coleta, tratamento, análise de dados, modelagem e apresentação dos resultados, tudo automatizado usando a linguagem 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.