Tag

análise do varejo Archives - Análise Macro

Efeitos da pandemia sobre o PIB ainda são incertos

By | Comentário de Conjuntura

A média das previsões para o crescimento do PIB em 2020, disponível no boletim Focus do Banco Central, se aproximou de -6%. Mesmo há quase três meses imersos na maior pandemia da nossa geração, esse pode não ser ainda o fundo do poço. O desvio-padrão das previsões continua bastante elevado, refletindo a incerteza que domina o ambiente econômico. Os dados do Focus são coletados a partir do pacote rbcb como abaixo.


library(rbcb)

pibe = get_annual_market_expectations('PIB Total',
start_date = '2015-01-01')

O gráfico que reflete o intervalo das previsões é colocado abaixo.

Como se pode ver, a média de -5,92% situa-se entre uma mínima de -11% e uma máxima de 1,89%, com um desvio-padrão de 1,73 pontos. Abriu-se uma boca de jacaré nas previsões do boletim Focus. A seguir, o comportamento do desvio-padrão.

desvio-padrão, que ficava em torno de 0,5, deu um salto em março, refletindo a incerteza que tomou conta do ambiente econômico global. Esse aumento de incerteza, diga-se, foi captado pelo índice da FGV, como pode ser visto abaixo.

Ao que parece, ainda estamos longe de saber os efeitos da pandemia sobre a economia brasileira.

____________________

(*) Você aprende a coletar, tratar e visualizar dados macroeconômicos no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.


_____________________

Coleta do Índice Cielo do Varejo Ampliado com o R

By | Comentário de Conjuntura

Dada a defasagem na divulgação dos dados de nível de atividade e diante de uma das maiores crises da nossa geração, torna-se cada vez mais importante para economistas e analistas de mercado a busca por índices de alta frequência, bem como índices antecedentes. Dentro desse contexto, passou a ganhar bastante relevância, em particular para o acompanhamento do varejo brasileiro, o índice cielo do varejo ampliado (icva). Nesse Comentário de Conjuntura, eu mostro como fazer a coleta, tratamento e visualização desses dados.

Para começar, nós carregamos alguns pacotes.


require(tidyverse)
require(readxl)
require(scales)

A seguir, nós fazemos o download e leitura da planilha excel que está disponível no site da Cielo.


url = 'https://apicatalog.mziq.com/filemanager/v2/d/4d1ebe73-b068-4443-992a-3d72d573238c/3e864198-0b72-c970-1771-80cd8c338a30?origin=2'
download.file(url, destfile='icva.xlsx', mode='wb')
icva = read_excel('icva.xlsx')
colnames(icva) = c('date', 'nominal', 'nominal_sa', 'real', 'real_sa')

Uma vez coletados os dados, nós transformamos os mesmos para uma melhor visualização com o pacote ggplot2.


icva_long =
icva %>%
gather(metrica, values, -date) %>%
group_by(metrica)

Por fim, podemos gerar um gráfico com o código abaixo.


ggplot(icva_long, aes(x=date, y=values*100, colour=metrica))+
geom_line()+
theme(legend.title = element_blank(),
legend.position = 'top')+
geom_hline(yintercept=0, colour='black', linetype='dashed')+
scale_x_datetime(breaks = pretty_breaks(n=8))+
labs(x='', y='%',
title='Índice Cielo do Varejo Ampliado',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados da Cielo')

Como é possível verificar, o ICVA chegou a cair 37% em abril na série real com ajuste sazonal.

____________________

(*) Você aprende a coletar, tratar e visualizar dados macroeconômicos no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.


_____________________

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar Gratuitamente