Apagão e aumento de impostos: a conta chegou!

There is no such thing as a free lunch, repetia Milton Friedman, o guru da Escola de Chicago, a mesma onde Joaquim Levy, o atual ministro da fazenda, obteve seu doutorado. Pois é, leitor, mesmo que ainda hoje existam economistas que acreditem em almoço grátis - eles até fazem manifestos! -, a conta chegou. Particularmente, hoje, ela veio em dose dupla: um apagão coordenado pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) e aumento de impostos (CIDE, PIS/Cofins e IOF). Ambos refletem, respectivamente, os problemas no setor elétrico, vividamente negados pela equipe anterior, e o atoleiro fiscal. Ademais, é preciso colocar na conta o aumento de até 40% nas tarifas de energia elétrica, cujo impacto sobre a inflação é de até 1,6 ponto percentual. Não por outro motivo, a expectativa para os preços administrados está acima de 8% e para o índice cheio em 6,7% esse ano. Para quem negou a realidade na campanha eleitoral - eleitores, inclusive - deve ser mesmo uma baita surpresa todos esses problemas. Espero, apenas, que o atual ajuste seja estudado nas escolas de economia, com o devido contexto...

Update: Para quem ainda tem dúvidas sobre por que o ajuste é necessário, recomendo ler aqui, aqui e aqui. Sobre os problemas no setor elétrico aqui. Para o contraditório, leia aqui e aqui. E ai, é ou não é necessário? 🙂

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Calculando o impulso de crédito no Python

Qual é o papel do crédito no crescimento da economia? Para analisar esta questão, calculamos o indicador de impulso de crédito para a economia brasileira e comparamos com o nível da atividade econômica usando o Python.

Analisando a Volatilidade de Longo Prazo do Ibovespa usando Python

Com base no modelo GARCH(1,1), realizamos realizar a modelagem da variância condicional dos log retornos diários do Ibovespa, abrangendo o período de janeiro de 2018 até dezembro de 2023. O objetivo principal é compreender a implementação desse modelo utilizando a linguagem de programação Python, além de conduzir uma análise do mercado acionário brasileiro ao longo do período amostral.

Ao concluirmos este exercício, teremos a capacidade de obter uma medida representativa da variância de longo prazo da série temporal. Essa medida poderá ser comparada com a variância histórica, permitindo-nos inferir se a volatilidade presente está atualmente inferior ou superior àquela projetada para o futuro. Essa análise contribuirá para uma melhor compreensão da dinâmica da volatilidade no mercado acionário brasileiro.

Construindo uma NAIRU para o Brasil usando Python

Um dos maiores desafios para aqueles que trabalham com dados econômicos é aliar a prática com a teoria. Para tanto, o uso do Python pode facilitar esse desafio, permitindo construir todos os passos de uma análise de dados. Demonstramos o poder da linguagem tomando como exemplo a construção da NAIRU para o Brasil.

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.