O IBC-Br é um bom preditor do PIB?

Toda vez que a autoridade monetária divulga o seu Índice de Nível de Atividade do Banco Central (IBC-Br), a imprensa costuma dizer que o mesmo antecipa os resultados do PIB. Mas será que isso é verdade? Vamos usar o Python como ferramenta de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados para verificar esse argumento.

IBC-br

O IBC-Br é um indicador mensal calculado pelo Banco Central do Brasil que tem como objetivo fornecer uma estimativa da atividade econômica do país. O índice é calculado com base em uma série de variáveis econômicas, como a produção industrial, o comércio varejista, o consumo de energia elétrica e outros indicadores econômicos relevantes. O IBC-Br é considerado um indicador antecedente do PIB, pois fornece uma indicação preliminar da tendência da atividade econômica do país.

PIB

O PIB trimestral é um indicador que mede o valor total de todos os bens e serviços finais produzidos em um país durante um período de três meses. O PIB trimestral é calculado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e é utilizado para acompanhar o desempenho da economia brasileira ao longo do tempo

Qual a relação entre o IBC-br e o PIB?

Como pode-se entender, devido a periodicidade, o IBC-br possui uma frequência maior que o PIB, tornando-se um bom medidor deste indicador para verificar a atividade do país.

Portanto, vamos verificar a relação entre as duas variáveis usando o Python, buscando criar uma análise exploratória e a construção do modelo de previsão.

Os alunos do curso de Macroeconometria usando o Python, têm a oportunidade de adquirir um conhecimento abrangente em todas as fases do processo, desde a coleta e a preparação dos dados até a análise, o desenvolvimento de modelos econométricos e a comunicação dos resultados, tudo isso utilizando Python como ferramenta principal.

Abaixo, temos uma gráfico exibindo a relação entre dos índices do IBC-br e PIB trimestral. Vejam que de fato os dois indicadores andam de conjunto, entretanto, vamos elaborar mais sobre como comparar os dois indicadores.

Como comparar as duas medidas?

De modo a tornar os dados do PIB e do IBC-Br comparáveis, precisaremos fazer alguns ajustes. Nesse exercício, vamos comparar a variação marginal dos dois índices. Isto é, estamos interessados em

(1)   \begin{equation*} vm = \frac{I_t}{I_{t-1}} \end{equation*}

Para calcular essa métrica para a série do IBC-Br, entretanto, será necessário seguir alguns passos.

1. Calcular a média do trimestre
2. Calcular a variação marginal do trimestre

Uma vez realizados os passos acima utilizando o Python, vejamos a relação entre os dois indicadores no gráfico abaixo:

Vejam que de fato o IBC-br e o PIB se movem conjuntamente.

Ainda, vejamos o resultado a regressão do IBC-br sobre o PIB:

Código
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:               pib_marg   R-squared:                       0.919
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.918
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     900.8
Date:                Fri, 24 Nov 2023   Prob (F-statistic):           5.98e-45
Time:                        13:49:39   Log-Likelihood:                -58.702
No. Observations:                  81   AIC:                             121.4
Df Residuals:                      79   BIC:                             126.2
Df Model:                           1                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept      0.1847      0.058      3.203      0.002       0.070       0.299
ibc_marg       0.7952      0.026     30.013      0.000       0.742       0.848
==============================================================================
Omnibus:                        1.021   Durbin-Watson:                   2.642
Prob(Omnibus):                  0.600   Jarque-Bera (JB):                1.039
Skew:                           0.147   Prob(JB):                        0.595
Kurtosis:                       2.529   Cond. No.                         2.26
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.

Isso possibilita utilizar o IBC-br como preditor do PIB.

O IBC-Br é um bom preditor do PIB?

O resultado do gráfico abaixo é construído por meio dos seguintes passos.

  1. Separação do dados de treino e teste
  2. Utilização da regressão linear via MQO para prever os valores futuros
  3. Construção do gráfico abaixo, comparando os valores previstos com os valores de teste.

_____________________________________

Quer aprender mais?

Clique aqui para fazer seu cadastro no Boletim AM e baixar o código que produziu este exercício, além de receber novos exercícios com exemplos reais de análise de dados envolvendo as áreas de Data Science, Econometria, Machine Learning, Macroeconomia Aplicada, Finanças Quantitativas e Políticas Públicas diretamente em seu e-mail.

 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Coletando dados regionais do CAGED no Python

Os dados regionais do CAGED permitem analisar o mercado de trabalho de forma detalhada, em termos de setores, educação, rendimento e características pessoais dos trabalhadores brasileiros. Neste exercício mostramos como acessar estas informações online via Python.

Coletando dados de Setores Censitários do Censo 2022 no Python

Dados sobre a demografia e o território são primordiais para definir e implementar políticas públicas, áreas de atuação comercial e/ou estratégias de marketing. Sendo assim, saber usar os dados do Censo 2022 pode trazer vantagens competitivas. Neste exercício mostramos como obter os dados da Malha de Setores Censitários no formato vetorial (GeoJson) usando o 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.