No Dia do Trabalho, vamos falar de desemprego?

Eu sei, é chato. Economistas, em geral, gostam de falar de coisas chatas nos momentos mais inapropriados. É o cara chato que alerta para o fim do chope, ou pior: quer tirar o chope no melhor da festa. Chato, simplesmente chato. Mas, é o trabalho que alguém tem que fazer, não é mesmo? Pois é. Cá estamos nós para fazer o trabalho que ninguém gostaria de fazer nesse feriado de primeiro de maio: Dia do Trabalho. Um feriado internacional que celebra uma das relações mais consagradas de uma economia de mercado. E, então, vamos falar de desemprego, no Brasil, em 2015? Chato, eu sei, mas alguém tem que lidar com isso...

Direto do front, as notícias não são boas, leitor, infelizmente. A última publicação sobre desemprego nesse espaço foi essa aqui, utilizando R, o que se ainda não é, vai virar praxe nesse espaço - sim, ainda usamos Eviews vez ou outra, mas não nos condene! À época, a média dos dois modelos que rodamos situava o desemprego médio entre 5,2% e 5,6% da PEA em 2015, com dados até dezembro de 2014. O desemprego no primeiro trimestre do ano ficou em 5,8%, 0,8 pontos percentuais acima do mesmo período de 2014, o que nos faz ser um pouco mais pessimistas do que estávamos até então.

Os modelos utilizam como variáveis exógenas o crescimento interanual da PEA [População Economicamente Ativa] e PO [População Ocupada]. Para efeitos de previsões, de abril a dezembro do corrente ano, utilizamos a média dos últimos cinco anos para cada mês para a PEA e dados do CAGED [Cadastro Geral de Empregados e Desempregados do Ministério do Trabalho] para a PO. Em outros termos, consideramos que a PEA manterá o crescimento visto nos últimos anos enquanto a população ocupada refletirá o desempenho mais desfavorável dos últimos meses, que tem sido demonstrado pelos dados do Ministério do Trabalho no CAGED.

Ressaltamos que essa é uma hipótese conservadora, dado que com a redução do crescimento dos salários, membros da família que até então não estavam procurando emprego, podem passar a procurá-lo. Em outras palavras, a procura por emprego [o crescimento da PEA] pode aumentar em 2015, o que piora a projeção do desemprego. Desse modo, nossas previsões, leitor, infelizmente, estão otimistas, em relação às projeções do mercado.

Os modelos foram estimados para uma amostra entre março de 2003 a março de 2015, totalizando 145 observações. O modelo 1 é um auto.arima, do pacote forecast, enquanto o modelo 2 foi baseado na análise das funções acf pacf, como detalhado no trabalho anterior. A tabela abaixo resume nossas previsões para o período de abril a dezembro de 2015. É preciso considerar o comportamento sazonal da taxa de desemprego ao longo do ano. Nosso interesse principal está na média do desemprego ao longo do ano, representada pela última linha da tabela, que inclui as observações do primeiro trimestre.

prevdesemprego2

Para lembrar, leitor, o desemprego médio de 2014 foi de 4,8% da PEA. Pela média dos nossos dois modelos, o desemprego esse ano aumenta, então, 0,9 pontos percentuais. Em relação à nossa última previsão, com dados da PME-IBGE até dezembro de 2014, houve uma piora de 0,3 p.p. E, novamente ressaltamos, estamos sendo otimistas, ao não considerar um aumento extraordinário da procura por emprego.

Por fim, a inovação desse post, que será recorrentemente vista no blog nos próximos meses, e que deu muito trabalho para um dos integrantes [Ricardo Lima], o gráfico da projeção do desemprego ao longo do ano, considerando os intervalos de confiança de 50%, 75% e 90%. A inspiração? O Banco Central Sueco, que faça chuva, sol ou neve, mantém a inflação abaixo da meta - que lá é de incríveis 2% a.a. - e, portanto, nem expectativas [de inflação] os agentes têm. Para quê, não é mesmo leitor?  Anyway, o gráfico da projeção do desemprego...

modelo01

modelo02

Gostou do gráfico? Pois é, ficou bem legal, após muito trabalho. Ele mostra que existe uma probabilidade não desprezível de que a tendência de queda do desemprego, vista nos últimos anos, seja, no mínimo, interrompida em 2015. Observe, a propósito, que o desemprego aumenta no primeiro semestre e cai no segundo, de acordo com o comportamento da produção. O comportamento sazonal do desemprego deve ser levado em consideração ao se olhar para o gráfico. Tendo em vista isso, um terceiro modelo, usando a série do desemprego dessazonalizado foi estimado via função auto.arima, bem como uma previsão para o mesmo período - abril a dezembro desse ano - foi feita. O gráfico é colocado abaixo.

modelo03

É possível ver que nos próximos meses o desemprego dessazonalizado irá oscilar e cair um pouco no final do ano. Mesmo assim, fechará dezembro em 5,5% da PEA, 0,4 pontos percentuais acima do que fechou no mesmo mês de 2014. No ano passado, o desemprego médio dessazonalizado ficou em 4,9%, enquanto a projeção do modelo 03 para esse ano indica um desemprego médio de 5,6%. Em outros termos, ainda que não seja possível verificar uma piora muito forte no desemprego - lembre-se que estamos sendo otimistas! - é possível verificar que a tendência de queda dos últimos anos tem uma probabilidade considerável de ser, no mínimo, interrompida - a reversão dependerá, basicamente, de um aumento na procura por emprego. A tabela abaixo resume as projeções para o dado dessazonalizado nos próximos meses.

Desemprego Dessazonalizado (% PEA)
Mínimo Médio Máximo
Abr/15 5,50 5,60 5,70
Mai/15 5,60 5,80 5,90
Jun/15 5,30 5,40 5,60
Jul/15 5,70 5,80 6
Ago/15 5,50 5,70 5,90
Set/15 5,40 5,60 5,80
Out/15 5,20 5,50 5,70
Nov/15 5,20 5,40 5,70
Dez/15 5,30 5,50 5,80

Economistas chatos, leitor, aproveitam o Dia do Trabalho para dizer que o desemprego irá aumentar em 2015, é mole? E nossas previsões estão, infelizmente, otimistas em relação ao mercado. Já vimos [por aí] projeções próximas a 6,5% da PEA para o ano. A conta chegou, leitor, e ela atingirá muitos trabalhadores, melhor então se preparar, não é mesmo?

Esperamos que, apesar de tudo, tenham gostado do post e do gráfico, ele será usado rotineiramente por aqui, para fazer projeção de câmbio, juros, inflação, pib e outras coisas... Semana que vem tem Raio-X da inflação, por que afinal ela está tão alta? Até!

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.