O boletim Focus, divulgado toda segunda-feira pelo Banco Central, trouxe o 12º corte no crescimento mediano esperado para o crescimento esse ano. Abaixo, usamos o pacote rbcb para coletar os dados diretamente do Banco Central. Em seguida, nós tratamos os mesmos, de modo a colocá-los em um data frame. Algo que ensinamos detalhadamente no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | library(rbcb)pibe = get_annual_market_expectations('PIB Total',start_date = '2019-01-04')pib_esperado = pibe$median[pibe$reference_year=='2019']pib_esp_min = pibe$min[pibe$reference_year=='2019']pib_esp_max = pibe$max[pibe$reference_year=='2019']dates = pibe$date[pibe$reference_year=='2019']data = data.frame(dates=dates, pib=pib_esperado,min=pib_esp_min, max=pib_esp_max) |
Produzimos um gráfico com o código abaixo.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 | library(ggplot2)library(scales)library(ggrepel)library(png)library(grid)library(gridExtra)img <- readPNG('logo.png')g <- rasterGrob(img, interpolate=TRUE)ggplot(data=data, aes(x=dates, y=pib))+geom_line(size=.8, colour='darkblue')+labs(title='Crescimento Esperado para 2019',subtitle='Boletim Focus: mediana das instituições',caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do BCB.')+xlab('')+ylab('% a.a.')+scale_x_date(breaks = date_breaks("4 days"),labels = date_format("%d/%b"))+theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+geom_label_repel(label=round(data$pib,2),color = c(rep('black',1), rep(NA,nrow(data)-1)),fill = c(rep('#91b8bd',1),rep(NA,nrow(data)-1)))+theme(panel.background = element_rect(fill='#acc8d4',colour='#acc8d4'),plot.background = element_rect(fill='#8abbd0'),axis.line = element_line(colour='black',linetype = 'dashed'),axis.line.x.bottom = element_line(colour='black'),panel.grid.major = element_blank(),panel.grid.minor = element_blank(),legend.position = 'bottom',legend.background = element_rect((fill='#acc8d4')),legend.key = element_rect(fill='#acc8d4',colour='#acc8d4'),plot.margin=margin(5,5,15,5))+annotation_custom(g,xmin=as.Date('2019-01-03'),xmax=as.Date('2019-01-31'),ymin=1.5, ymax=2) |
Abaixo, o gráfico...
Isso e muito mais você aprende em nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.
