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coleta de dados do pib Archives - Análise Macro

Coletando dados do IPEADATA com Python

By | Indicadores

A Coleta de dados econômicos é o primeiro passo para o trabalho de um analista de dados econômicos. Por sorte, o processo é facilitado através da biblioteca ipeadatapy, que permite extrair dados do IPEADATA de forma simples através de sua API. No post de hoje, iremos realizar uma demonstração de como é possível utilizar o pacote.

O Ipeadata é um repositório público que mantém dados de diversas fontes e temas de forma a auxiliar analistas e pesquisadores. É disponibilizado via seu site dados sobre macroeconomia, dados regionais e sociais. O seu site possui uma interface amigável que permite navegar entre os diferentes temas e fontes.

Apesar disto, o processo de extração pode ser melhorado através de sua API, que é disponibilizada pela própria plataforma. Por sorte, foi criado um API Wrapper para o Python, sendo facilitado a extração de dados direto para a linguagem.

Carrega a biblioteca

Lista de séries

O primeiro passo para utilizar o ipeadatapy após sua instalação e importação é conhecer os códigos dos diversos indicadores disponibilizados pelo Ipeadata. Apesar de ser possível conhecer as séries através do site http://www.ipeadata.gov.br/Default.aspx, de fato, conhecer o código da série para a extração não é trivial, sendo assim, utilizamos a função list_series() para obter as informações sobre todas as séries, bem como seus respectivos códigos.

Para obter informações sobre uma série em específico, usamos na função um string buscando um nome em comum dessa. Realizamos o procedimento com o Saldo de Admitidos do novo Caged.

Com o código em mãos, é possível obter maiores informações sobre os metadados da série com a função describe().

Metadados

Um outra função para a busca de informações da série, porém, mais completa, se encontra no metadata(), no qual permite a busca da série, porém, com maiores quantidades de filtros e informações.

Veja que desta vez é retornado 15 colunas, cada uma representando uma descrição sobre as séries. Através das informações das colunas, é possível utilizá-las como argumentos de forma a buscar as séries com as função.

Importação da série

Por fim, para extrair os dados do Ipeadata, utilizamos a função timeseries() em conjunto com o código da série para obter os dados de fato. É importado as colunas com o ano, dia, e mês de cada observação, além do valor da série. A importação também traz a data no índice.

A função também utiliza-se de argumentos que possibilitam ajustar o período de importação dos dados. Com eles, é possível extrair os dados em uma data exata, menor ou maior em relação ao ano, mês e dia escolhidos.

A biblioteca auxilia também no processo de visualização rápida com o método plot(). Abaixo, um exemplo de como utilizar o argumento para o eixo x e o eixo y da função, bem com o tipo do gráfico.

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Análise do PIB com o R

By | Comentário de Conjuntura

A quarta versão do nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R abre inscrições no próximo dia 23/06. A ideia dessa versão é apresentar aos alunos uma forma mais simples e direta de automatizar a coleta, tratamento e visualização de dados macroeconômicos. Além disso, foi incluída uma seção sobre construção de cenários macroeconômicos.  Nesse Comentário de Conjuntura, apresentamos os dados do PIB do primeiro trimestre de 2020 como exemplo dessa nova metodologia.

Os números índices sem ajuste sazonal do PIB e dos seus componentes de demanda e oferta são coletados a partir do código abaixo.


library(tidyverse)
library(lubridate)
library(tstools)
library(sidrar)
library(zoo)
library(scales)
library(gridExtra)
library(timetk)

## Dados sem ajuste sazonal
tabela = get_sidra(api='/t/1620/n1/all/v/all/p/all/c11255/90687,90691,90696,90707,93404,93405,93406,93407,93408/d/v583%202') %>%
mutate(date = as.yearqtr(`Trimestre (Código)`, format='%Y%q')) %>%
select(date, `Setores e subsetores`, Valor) %>%
spread(`Setores e subsetores`, Valor) %>%
rename(`Consumo do Governo` = `Despesa de consumo da administração pública`) %>%
as_tibble()

Também são importados diretamente do SIDRA os números índices com ajuste sazonal, com código similar ao código acima. A partir desses números índices, nós calculamos três métricas de crescimento: o crescimento marginal, o crescimento interanual e o crescimento acumulado em quatro trimestres. A seguir, apresentamos os gráficos referentes a essa última métrica.

A seguir, colocamos a variação na margem do PIB e dos seus componentes.

E por fim, também colocamos a variação interanual.

Também é possível criar gráficos referentes à mesma série. Para ilustrar, coloco a seguir os dados referentes ao PIB.

No geral, a despeito da queda na margem do PIB e dos seus componentes, a avaliação é que o efeito maior da pandemia será sentido no 2º trimestre, quando houve um aumento das medidas de isolamento.

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


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