Queda do IPCA surpreende pela sexta vez seguida

A inflação no Brasil segue em rápida trajetória de queda. O IPCA de fevereiro, divulgado ontem pelo IBGE, subiu 0,33%, bem abaixo das expectativas do mercado. Assim, o índice acumulado em 12 meses recuou de 10,36% em fevereiro de 2016 para 4,76% agora. Que baita mudança, hein?

Para acompanhar essa trajetória, fiz no R o gráfico a seguir.

 

 

Usei a série do IPCA em 12 meses retirada do Sistema Gerenciador de Séries Temporais do BC e montei o gráfico com o pacote ggplot2, através do código abaixo:

library(TStools)
library(ggplot2)
source('bcb.R')

ipca12m = ts(getSeries(13522, data.ini='01/01/2015', 
                              data.fim='01/02/2017')$valor,
                              start=c(2015,01), freq=12)
data_mes = seq(as.Date('2015-01-01'), as.Date('2017-02-01'), by='1 month')
dados12m=data.frame(data_mes,ipca12m)

ggplot(data = dados12m, aes(x=data_mes, y=ipca12m))+ 
       geom_line(size=1.5, colour="#1a476f")+
       geom_point(size=15, shape=21, colour="#1a476f", fill="white")+
       geom_text(aes(label=ipca12m), size=4.5, hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="#1a476f")+
       xlab('Mês de divulgação') + ylab('variação em 12 meses (%)')+
       labs( title='IPCA em 12 meses',
       subtitle= 'var. % acumulada',
       caption='Fonte: analisemacro.com.br' )+
       theme_economist()+
       theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size=22), 
       plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size=12)
)

 

O grupo “alimentos e bebidas” representa 25% da cesta do IPCA, e registrou deflação de 0,45% no mês. A maioria dos outros grupos também teve variação baixa. A exceção foi a alta de 5,04% em educação, já que o reajuste das mensalidades escolares se concentra em fevereiro. Mas, desta vez, ela não foi suficiente para tornar alto o IPCA.

Com isso, a inflação foi a menor para um fevereiro desde o ano 2000, e muito abaixo da média pós-plano real. O gráfico a seguir demonstra isso. Ele é a modificação de outro já postado no blog aqui. Foi gerado usando diversas “camadas” no ggplot2 para sobrepor as informações (barras azuis, ponto vermelho, linha horizontal e a média histórica)¹.

 

 

A redução prolongada dos preços de alimentos está sendo fundamental para a redução da inflação desde o fim do ano passado. Nos próximos posts discutiremos alguns de seus determinantes, como o declínio do fenômeno climático El Niño em meados de 2016.

--

¹ O pacote ggplot2 aplica o conceito de “Grammar of Graphics”, desenvolvido por Leland Wilkinson. A ideia básica é permitir combinar diversos componentes independentes para montar gráficos sofisticados. Através desse pacote é possível combinar “camadas” de informação, e aplicar propriedades a elas, de forma razoavelmente simples. Para uma explicação mais ilustrativa, visite http://www.science-craft.com/2014/07/08/introducing-the-grammar-of-graphics-plotting-concept/

 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Manter relatórios diários com dados e análises atualizados é um desafio, pois envolve várias etapas: coleta de dados, tratamento de informações, produção de análises e atualização de relatório. Para superar este desafio algumas ferramentas como Python + Quarto + GitHub podem ser usadas para automatizar tudo que for automatizável. Neste artigo mostramos um exemplo com dados do mercado financeiro.

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.

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.