Consolidando Métricas Fiscais

Uma das coisas que os alunos do Curso de Análise de Conjuntura usando o R irão aprender é trabalhar com dados. Hoje, trago um exemplo. Peguei algumas variáveis fiscais diretamente do Banco Central usando o R e criei uma tabela com as últimas três observações dessas séries. O leitor pode vê-la abaixo. Tudo fica automatizado, de modo que na próxima atualização dos dados, basta que o aluno modifique algumas poucas linhas de código e gere novamente a tabela.

Métricas da Situação Fiscal.
Fev/16 Mar/16 Abr/16
Nominal SPC 638572,01 579317,80 603712,88
Nominal GFBC 528095,17 468143,76 494181,58
Nominal GEM 100724,82 100958,08 98844,16
Juros SPC 513432,86 443295,76 464427,54
Juros GFBC 402501,69 332123,22 356237,70
Juros GEM 105373,01 105859,31 102744,80
Primário SPC 125139,15 136022,04 139285,34
Primário GFBC 125593,51 136020,57 137943,90
Primário GEM -4648,19 -4901,23 -3900,64
Nominal SPC % PIB 10,75 9,71 10,08
Nominal GFBC % PIB 8,89 7,85 8,25
Nominal GEM % PIB 1,70 1,69 1,65
Juros SPC % PIB 8,64 7,43 7,76
Juros GFBC % PIB 6,78 5,57 5,95
Juros GEM % PIB 1,77 1,78 1,72
Primário SPC % PIB 2,11 2,28 2,33
Primário GFBC % PIB 2,11 2,28 2,30
Primário GEM % PIB -0,08 -0,08 -0,07
Nominal DBGG 4017298,55 4005700,25 4039289,28
Nominal DLSP 2186771,34 2314842,91 2356611,04
Nominal DGFBC 1399516,92 1533881,44 1575573,76
Nominal DGEM 733383,49 726941,83 726632,83
DBGG % PIB 67,63 67,17 67,46
DLSP % PIB 36,81 38,82 39,36
DGFBC % PIB 23,56 25,72 26,31
DGEM % PIB 12,35 12,19 12,14

 

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.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.

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.