Relatório AM #14 - Política fiscal

No Relatório AM de hoje, vamos comentar a situação da política fiscal nos últimos meses. A análise é feita com os dados disponibilizados pelo STN, porém a última atualização ocorreu em maio desse ano, então há certa defasagem nos valores apresentados. Inicialmente, vamos apresentar os resultados acumulados em 12 meses para maio desse ano, e do ano passado:

Como podemos ver, as receitas do governo parecem ter um crescimento estável, porém as políticas necessárias para o combate da pandemia e manutenção do bem-estar da população aumentaram fortemente as despesas, abrindo o déficit nominal. É interessante notar que essa trajetória negativa vai na contramão da tendência pré-pandemia, que era de melhora do resultado nominal, em face da crise de 2016:

Ademais, podemos ver que a composição dos gastos foi diferente durante a pandemia, correspondendo ao caráter emergencial das medidas tomadas. Com isso, era esperado que o resultado fiscal fosse melhor após o aumento do estoque de pessoas vacinadas.

Há, porém, uma grande dúvida aberta em torno da agenda fiscal que tem sido tocada pelo Congresso. Em particular, temas antigos como o dos precatórios voltaram à pauta, bem como há diversos questionamentos em relação à reforma tributária.

Todos esses questionamentos se refletem no aumento do risco-país nas últimas semanas, como pode ser visto no gráfico abaixo.

________________________

(*) Para entender mais sobre política fiscal e análise de conjuntura econômica, confira nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R - Versão 5.0.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

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.

Decomposição do Impulso de Crédito no Brasil usando Python

Neste exercício, mostramos como o Python pode ser utilizado para calcular uma métrica central para a compreensão da dinâmica entre crédito e atividade econômica no Brasil, a partir de um ciclo completo e altamente reprodutível de coleta, tratamento e análise de dados.

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.