Previdência interrompe queda na expectativa de crescimento para 2019

O boletim Focus divulgado hoje pela manhã trouxe uma boa notícia. Após 20 semanas ladeira abaixo, houve uma leve reversão na expectativa de crescimento para 2019. De 0,81% para 0,82%. A razão para isso é provavelmente a aprovação do texto da reforma da previdência em primeiro turno na Câmara dos Deputados.

A expectativa para a inflação em 2019 caiu de 3,82 para 3,78%, abaixo, portanto, da meta de 4,25%. O câmbio também caiu para 3,75 R$/US$.

Com esse cenário, fica a expectativa de corte na taxa básica de juros na próxima reunião do COPOM, a ocorrer nos dias 30 e 31 desse mês.

No campo dos indicadores, a semana é marcada pela divulgação do IPCA-15 e do CAGED.

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Analisando séries temporais no Python e esquecendo de vez o Excel

Cálculo do Retorno Econômico de uma Política Pública

Simplificando análises de dados manuais do Excel usando o Python

Como automatizar o tratamento de dados feito no Excel usando o Python?

Como analisar dados financeiros com o Python? Um exercício para quem deseja sair do Excel

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.