Dessazonalizando os dados do CAGED com o R

O governo divulgou nessa semana os dados do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados, o famoso CAGED. Com efeito, vi muitas matérias na imprensa sobre o resultado negativo em março de saldo negativo de 43.196 entre admissões e demissões. O problema desse resultado é que, como vemos em nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, ele está contaminado por um problema típico de séries temporais, chamado sazonalidade, isto é, um comportamento que se apresenta de forma regular ao longo dos anos.

Para ilustrar esse problema, coloco abaixo o saldo do CAGED, que peguei do IPEADATA com o pacote ecoseries.

É nítido no gráfico um comportamento regular da série ao longo dos anos, não é mesmo? Assim, de forma a fazer uma análise precisa do que está acontecendo com a série do CAGED, precisamos primeiro "limpar" a sazonalidade. No R, como vemos em nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, podemos fazer isso através do pacote seasonal. Fazendo esse tratamento, obtemos os dados do CAGED dessazonalizados como abaixo.

Totalmente diferente, não é mesmo? Com esse gráfico podemos ver que o mercado de trabalho vem ensaiando uma recuperação desde 2015/2016. Ao mesmo tempo, podemos ver que na ponta, de fato, março foi mesmo um mês ruim. A última vez que a série dessazonalizada tinha apresentado um mês negativo havia sido em fevereiro do ano passado.

Essa, diga-se, é a forma correta de fazer a análise dos dados, que você aprende em nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Criando um Simples Assistente de Pesquisa com LangGraph

O exercício utiliza o LangGraph para criar personas fictícias de analistas econômicos, entrevistá-las com um especialista fictício e, a partir dessas interações, gerar relatórios técnicos usando LLMs, buscas na web e execução paralela.

Construindo Corrective RAG (CRAG) com LangGraph

Este post explica o conceito de Agentic CRAG (Corrective Retrieval-Augmented Generation) e sua aplicação na análise das atas do COPOM. Mostramos como combinar recuperação de informações, avaliação de relevância, correção de consultas e busca externa em um fluxo estruturado com LangGraph.

Criando Personas de Analistas com LangGraph

Este post apresenta um estudo de caso sobre a criação de um assistente de pesquisa com o LangGraph, integrando o conceito de human-in-the-loop. O sistema gera personas de analistas a partir de um tema, recebe feedback humano e ajusta as respostas de forma iterativa, garantindo resultados mais precisos e personalizados.

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.