Desemprego deve permanecer estável ao longo do ano

O IBGE divulgou na última terça-feira os resultados da PNAD Contínua para o trimestre móvel encerrado em março. Como comentei no comentário de conjuntura dessa semana, as notícias não foram boas. A taxa de desemprego ficou em 12,7%, enquanto a taxa dessazonalizada ficou em 12%, apenas 0,1 p.p. abaixo de fevereiro. De modo a gerar uma projeção para os próximos seis meses, a propósito, eu atualizei os modelos apresentados na edição 53 do Clube do Código, de modo a gerar uma previsão combinada para a taxa de desemprego.

 

Previsões para a Taxa de Desemprego
SARIMA Kalman BVAR Combinada
2019 Apr 12.3 12.6 12.7 12.6
2019 May 11.8 12.5 12.6 12.5
2019 Jun 11.3 12.3 12.5 12.3
2019 Jul 10.9 12.3 12.4 12.3
2019 Aug 10.5 12.2 12.3 12.2
2019 Sep 10.0 12.0 12.2 12.0

A tabela acima resume as previsões geradas pelos três modelos que rodei, bem como a previsão combinada entre eles, com maior peso para o Filtro de Kalman. A taxa de desemprego deve cair dos atuais 12,7% para algo próximo a 12% em setembro. Em termos dessazonalizados, entretanto, a taxa de desemprego deve se manter estável ao longo do período projetado, se mantendo próxima a 12,1%. O gráfico abaixo ilustra.

Caso essas projeções se confirmem, não deixa de ser um banho de água fria...

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Este exercício analisa a política monetária brasileira utilizando modelos de Markov Switching Regression. O objetivo é identificar diferentes regimes de política monetária e como eles influenciam a taxa Selic, a meta de inflação e o hiato do produto. Usamos a linguagem de programação Python para o processo de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados.

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Janelas Móveis/Deslizantes, ou Rolling Windows, são termos frequentes na análise de séries temporais. Mas o que são e como aplicá-las no Python? Neste tutorial, mostramos como essa ferramenta é essencial para a análise de dados utilizando como exemplo a correlação móvel de ações brasileiras.

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.