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dashboard Archives - Análise Macro

Dashboard de Política Fiscal

By | Indicadores

Acompanhar os resultados fiscais do Brasil devem estar entre os principais pontos de analises feitos por aqueles que desejam acompanhar a conjuntura econômica do país. Investigar os principais resultados fiscais das diferentes esferas do governo, sejam valores nominais ou deflacionados. Para tanto, aqui na Análise Macro, ensinamos nossos alunos não somente a teoria sobre a política fiscal, bem como a construção de um painel de monitoramento para esta área da analise de conjuntura. No post de hoje, mostraremos o Dashboard de Política Fiscal, construído com base no Curso de Análise de Conjuntura com o R.

Nas últimas semanas, realizamos demonstrações sobre os dashboards de nível de atividade econômica e de inflação, produzidos aqui na Análise Macro, no qual também ensinamos nestes posts a como realizar o deploy desses painéis. Demonstramos também nossos Dashboards de Mercado de Trabalho e Política Monetária. Para tanto, mostraremos aqui o Dashboard de Política Fiscal.

Você pode ver o resultado através do seguinte link:https://analisemacro.shinyapps.io/dashboard_fiscal/

Na primeira aba, encontramos a Necessidade de Financiamento do Setor Público para diferentes esfera do governo e em diversas unidades de medidas. Dentre as possibilidades de input do NFSP por esfera de governo, temos:  INSS, Governo Federal, Governo Estadual, Governos Municipais, Empresas Estatais e Setor Público Consolidado. Para as unidades de medida, encontra-se disponíveis: Valores Nominais, Valores Deflacionados, Valores Nominais (12 meses, % do PIB) e Valores Deflacionados (12 meses).

Como possibilidade input, também encontra-se o filtro de período de seleção. Os gráficos dispostos sugerem os diferentes indicadores da NFSP, bem como há uma tabela demonstrando os valores deflacionados em meses para diferentes esferas de governo.

Na segunda aba, encontra-se disponível as diversas contas desagregados do Resultado Primário do governo, em diferente unidades de medidas, sendo estas as mesmas da primeira aba, adicionado a Variação Percentual (12 meses, %).  O interessante desta aba é que é possível baixar as contas (em formato long), em uma planilha .csv.

Na terceira aba, há as contas desagregadas da Dívida Pública, com os gráficos das diferentes métricas de Endividamento Público. Nas Unidades de Medida, encontra-se três possíveis valores: Valores Nominais, Valores Deflacionados e Valores Nominais (% do PIB).

Quer aprender a criar Dashboards com o R?

Nos cursos oferecidos pela Análise Macro, você consegue criar as habilidades necessárias para criar Dashboards com o R utilizando os principais indicadores Econômicos e Financeiros. Veja nossos cursos de Análise de Conjuntura usando o R, Produção de Dashboards, Modelos Preditivos (de Machine Learning) aplicados à Macroeconomia e R para o Mercado Financeiro.

Dashboard de política monetária

By | Indicadores

Investigar os caminhos da política monetária no Brasil é uma tarefa que qualquer analista que trabalhe com economia e/ou finanças não pode deixar de lado, sendo o acompanhamento das taxas de juros, bem como os caminhos das expectativas de mercado para o PIB, Selic, Câmbio e IPCA imprescindíveis para tomar qualquer conclusão sobre o cenário atual e futuro. Para tanto, aqui na Análise Macro, ensinamos nossos alunos não somente a teoria sobre a política monetária, bem como a construção de um painel de monitoramento para esta área da analise de conjuntura. No post de hoje, mostraremos o Dashboard de Política Monetária, construído com base no Curso de Análise de Conjuntura com o R.

Nas últimas semanas, realizamos demonstrações sobre os dashboards de nível de atividade econômica e de inflação, produzidos aqui na Análise Macro, no qual também ensinamos nestes posts a como realizar o deploy desses painéis. Para o dashboard de Política Monetária não é diferente, caso queira realizar o compartilhamento online do painel é possível seguindo os mesmo passos.

Você pode ver o resultado através do seguinte link: https://analisemacro.shinyapps.io/dashboard_monetaria/

Existem três abas no dashboard: Visão Geral, Expectativas de Mercado e ETTJ, cada uma contendo gráfico importantes para o acompanhamento da política monetária no Brasil. A primeira aba, visão geral, evidencia a relação do Juro Real ex-ante com o Juro Neutro ao longo do tempo, demonstrando os momentos que a política monetária deve ser expansionista ou contracionista. Também demonstra, em uma tabela, o acompanhamento das expectativas de mercado, com base no Boletim Focus  semanal para os principais indicadores da economia do ano atual e do próximo ano, sendo os indicadores: IPCA, PIB, Câmbio e Selic.

Na segunda aba, evoluímos as tabela dos indicadores econômicos traçados pela expectativas do Focus para uma gráfico que contém a trajetória ao longo do tempo dos valores da pesquisa de cada indicador do Focus, com um input para cada indicador. Na imagem abaixo, vemos a evolução das Expectativas de mercado para a Selic.

 

Por fim, na terceira aba, visualizamos a Estrutura a Termo de Taxa de Juros, demonstrado os valores no dia para os títulos indexados ao IPCA em diferentes vencimentos.

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Dashboard de Mercado de Trabalho

By | Indicadores

O Mercado de trabalho configura em uma associação de relações entre demanda e oferta de trabalho e na análise de conjuntura, investigar esta área é de grande importância, devido a riqueza de informações que os indicadores passam sobre a situação socioeconômica do país. Na Análise Macro, realizamos essa investigação da forma mais facilitada possível: com um dashboard! Com base nos painéis interativos produzidos no nosso Curso de Análise de Conjuntura, conseguimos analisar por completo essa área. No post de hoje mostraremos o dashboard de mercado de trabalho.

Nas últimas semanas, realizamos demonstrações sobre os dashboards de nível de atividade econômica e de inflação, produzidos aqui na Análise Macro, no qual também ensinamos nestes posts a como realizar o deploy desses painéis. Para o dashboard de trabalho não é diferente, caso queira realizar o compartilhamento online do painel é possível seguindo os mesmo passos.

Você pode ver o resultado através do seguinte link: https://analisemacro.shinyapps.io/dashboard_trabalho/

Existem três abas no dashboard, contando com a página inicial. Na primeira, que é a página inicial, demonstra a visão geral do mercado de trabalho, exibindo gráfico temporal da variação da taxa do desemprego medida pela PNADc mensal. As caixas exibem os valores dos ocupados e desocupados em milhões, medidos pelo IBGE, bem como o último valor da taxa de desocupados.

Na segunda aba, demonstra o termômetro do PNADc, desagregando o seus principais indicadores, separando-os também por abas.  Na primeira, é medido em milhões de pessoas a População total (PIA), a Força de Trabalho (PEA), o número de Ocupados e Desocupados, as pessoas Fora da Força de Trabalho (PNEA), a Taxa de Desocupação, o Nível de Ocupação e  a Taxa de Participação.

Em Ocupação por categorias, é desagregado as categorias do tipo de emprego pelas pessoas ocupadas. mostrando em milhões o Empregado com e sem Carteira, o Trabalhador Doméstico, o Empregado do Setor Público, o Trabalhador familiar auxiliar, o Empregador e aqueles que trabalham por Conta Própria.

Também é desagregado em relação aos grupos de atividade exercidos pelo trabalhadores, medidos em milhões de pessoas, demonstrando as áreas de Agricultura, Indústria Geral, Construção, Comércio, Transporte, Alojamento e alimentação, entre outros tipos de atividade, que são medidos pela PNADc.

É também possível acompanhar o rendimento dos trabalhadores, em reais, ao longo do tempo. Vemos no dashboard o rendimento médio real e nominal em uma aba de rendimentos, bem como também é possível ver a massar de rendimentos em milhões em outra aba (também real e nominal).

Por fim, vemos ao longo do tempo o Saldo no Novo CAGED a nível nacional, em milhares.

 

Como foi possível ver, o dashboard de mercado de trabalho nos force informações importantes para analisar a conjuntura e os caminhos econômicos percorridos no país, o útil a sua fácil utilização. Aqui na Análise Macro, ensinamos a construir dashboards iguais a este com nossos Curso de Análise de Conjuntura com o R e de Produção de Dashboards.

 

Fazendo o deploy de um dashboard de Shiny de nível de atividade

By | Indicadores

Um dashboard é um painel que oferece uma interface gráfica (normalmente dinâmica), que permite o usuário interagir com os elementos visuais, permitindo que controle as entradas de informações. É possível construir um painel interativo totalmente reprodutível com atualizações automáticas de diversos dados econômicos com o R. No post de hoje, mostraremos como é possível realizar o deploy de um dashboard de nível de atividade econômica, construído através do nosso Curso de Análise de Conjuntura com o R.

Um ponto interessante do R, como muitos sabem, é a sua capacidade de análise de dados a partir da análise gráfica, e não obstante, diversos pacotes da linguagem, bem como Rstudio, facilitam o trabalho para a construção de uma dashboard de diferentes formas para diversas áreas de conhecimento.

Aqui na Análise Macro ensinamos com maestria a construção desses dashboards dentro da área de economia e finanças através dos nossos cursos. Além de um curso próprio para a construção de painéis interativos no R, também possuímos os cursos de Análise de Conjuntura, Modelo Preditivos aplicado à Macroeconomia e R para o Mercado Financeiro, que ensinam a criação de dashboards. Também realizamos postagens mostrando formas de se construir dashboards e no qual os códigos podem acessados através do Clube AM.

Após a construção do dashboard, um passo interessante é não manter somente salvo localmente consigo, afinal, é interessante que todos possam ver os projetos que foram construídos através da internet. Por isso, ensinaremos como realizar o deploy (implantação) do dashboard em páginas web. A forma mais simples de realizar esse processo é através do Shiny apps, através do site https://www.shinyapps.io/.

  • Shiny apps: Plataforma do Rstudio para implantação de dashboards na web.

Nível de atividade de econômica

Utilizaremos como exemplo de deploy o dashboard criado através do nosso curso de Análise de Conjuntura, que acompanha os principais indicadores econômicos do nível de atividade do Brasil. Com códigos totalmente reprodutíveis, essa dashboard permite acompanhar diversos indicadores em tempo real.

 

Caso tenha interesse em acessar e visualizar o dashboard criado, você pode fazer através do site https://analisemacro.shinyapps.io/dashboard_atividade/ - no qual fizemos o deploy através do Shiny App para manter o dashboard acessível.

Ensinaremos a seguir todos os passos para realizar o deploy em um site no Shiny App.

Realizando o deploy no Shinyapps.io

Para realizar o deploy seguiremos os seguintes passos de forma que seja possível ter uma compreensão.

  1. Criar um dashboard com o R através dos Cursos da Análise Macro
  2. Criar uma conta no https://www.shinyapps.io/
  3. Configurar autenticação - nesta parte será conectado o seu Rstudio local com o servidor do Shiny app, de forma que seja possível exportar da máquina o Dashboard para uma aplicação web.
    1. No canto superior direito, clique no nome de perfil e selecione "Token"
    2. Crie um novo Token, e ao criar um novo, clique em "Show". Com isso, aparecerá uma função do R, do pacote {rsconnect}, no qual deverá ser o ponto de conexão entre o Rstudio da sua máquina com o Shiny app.
    3. Clique em "Copy to clipboard", cole no console o conteúdo e aperte enter.
    4. Feito isso, deveremos somente realizar o deploy do Dashboard no Shiny, como já foi realizado a conexão, apenas deverá ser feito o deploy. Para isso, digite no console
      rsconnect::deployApp()

      e aperte enter (o processo pode demorar).

    5. O dashboard será exportado para os servidores do Shiny app e poderá ser acessado por sua conta no navegador.

Feito os passos, você poderá ter acesso a url de seu dashboard na web, podendo compartilhar para qualquer lugar que queira. Caso queira atualizar o dashboard, você pode abrir novamente o Rstudio com o arquivo do script do dashboard aberto e utilizar novamente

rsconnect::deployApp()

Aparecerá uma mensagem perguntando se realmente deseja atualizar, digite y e aperte enter, com efeito, será atualizado seu dashboard no Shiny App.

 

 

 

Construindo uma dashboard de ações no R

By | mercado financeiro

O estudo da análise de dados envolve primordialmente transformar dados 'crus' em informação útil, de forma que seja comunicado de forma mais simples possível para que qualquer usuário possa entender. Um meio interessante de transformar esses dados em uma forma simples de visualização é criando uma dashboard. Esse tipo de painel interativo pode ser criado em diferentes áreas de estudos, o que não é diferente para as finanças. No post de hoje, apresentaremos uma dashboard básica para a análise de ações da bolsa de valores criada no R.

A dashboard deverá conter os principais indicadores dos quais o usuário pretende tirar seus insights. Nesta dashboard criada como exemplo, demonstramos o preço da ação, o retorno mensal, o retorno acumulado e o desvio padrão, sendo este um gráfico móvel no qual é possível ter uma estimativa do risco de mercado das ações analisadas. Podemos também colocar inputs dentro dessas dashboard de forma que seja possível ter mais flexibilidade.

Como podem ver na imagem, a barra lateral possui 3 inputs: o nome do ticker da ação (que pode ser encontrado no site do Yahoo Finanças), a data inicial de análise e a janela móvel do desvio padrão (e que funciona somente neste indicador).

Você pode conferir o resultado neste link.

Para criar a dashboard utilizou-se do seguinte YAML:

Com os seguintes pacotes:


library(tidyverse)
library(highcharter)
library(tidyquant)
library(timetk)
library(scales)

A criação da dashboard seguiu como uma junção da Flexdashboard e Shiny, além dos gráficos serem criados através do Highchart.

Sidebar {.sidebar}
=====================================

# Construção dos inputs da barra lateral do dashboard

fluidRow(
column(6,
textInput("stock1", "Stock 1", "VIVT3.SA"))
)


fluidRow(
column(6,
textInput("stock2", "Stock 2", "ITSA4.SA"))
)

fluidRow(
column(6,
textInput("stock3", "Stock 3", "TAEE4.SA"))
)

fluidRow(
column(6,
textInput("stock4", "Stock 4", "BRSR6.SA"))
)

fluidRow(
column(7,
dateInput("date", "Starting Date", "2013-01-01", format = "yyyy-mm-dd"))
)

fluidRow(
column(6,
numericInput("window", "Window", 6, min = 3, max = 20, step = 1))
)

actionButton("go", "Submit")


### Coleta, tratamento e calculos

# Coleta os preços das ações
prices <- eventReactive(input$go, {

symbols <- c(input$stock1, input$stock2, input$stock3, input$stock4)

getSymbols(symbols, src = 'yahoo', from = input$date,
auto.assign = TRUE, warnings = FALSE) %>%
map(~Ad(get(.))) %>%
reduce(merge) %>%
`colnames<-`(symbols)
})

# Transforma os preços xts em mensal

prices_monthly <- eventReactive(input$go, {

prices <- prices()

to.monthly(prices(),
indexAt = "last",
OHLC = FALSE)
})

# Calcula os retornos mensais em xts e wide

asset_returns_xts <- eventReactive(input$go, {

asset_returns_xts <- na.omit(Return.calculate(prices_monthly(),
method = "log"))
})

# Transforma os preços em tibble, mensal e long

prices_monthly_tbl_long <- eventReactive(input$go, {
prices <- prices()

asset_returns_long_tbl<- prices %>%
to.monthly(indexAt = "last",
OHLC = FALSE) %>%
tk_tbl(preserve_index = TRUE,
rename_index = "date") %>%
gather(asset,
prices,
-date)
})

# Calcula os retornos mensais em tibble e long

asset_returns_long_tbl <- eventReactive(input$go, {

prices_monthly_tbl_long <- prices_monthly_tbl_long()

prices_monthly_tbl_long %>%
group_by(asset) %>%
mutate(returns =
(log(prices) - log(lag(prices)))
) %>%
na.omit()
})

# Calcula o retornos acumulado

asset_acum_return_tbl <- eventReactive(input$go, {
asset_returns_long_tbl <- asset_returns_long_tbl()

asset_acum_return_tbl <- asset_returns_long_tbl %>%
group_by(asset) %>%
mutate(acum_return = cumsum(returns))
})

# Calcula o desvio padrão móvel das ações (volatilidade)

rolling_sd_tbl <- eventReactive(input$go, {
rolling_sd_tbl <-
rollapply(asset_returns_xts(),
FUN = sd,
width = input$window) %>%
na.omit() %>%
tk_tbl(preserve_index = TRUE,
rename_index = "date") %>%
gather(asset,
sd,
-date)
})

 

Painel de Acompanhamento
=====================================

Row {data-height=600, .tabset}
-----------------------------------------------------------------------

### Preços

renderHighchart({

hchart(prices_monthly_tbl_long(), type = "line",
hcaes(x = date,
y = prices,
group = asset)) %>%
hc_yAxis(opposite = FALSE) %>%
hc_tooltip(pointFormat = '{point.x: %Y-%m-%d}
R${point.y:.4f}')

})

### Retornos mensais

renderHighchart({

hchart(asset_returns_long_tbl(), type = "column",
hcaes(x = date,
y = returns * 100,
group = asset)) %>%
hc_yAxis(opposite = FALSE,
labels = list(format = "{value}%")) %>%
hc_tooltip(pointFormat = '{point.x: %Y-%m-%d}
{point.y:.4f}% ')

})

### Retornos Acumulados

renderHighchart({

hchart(asset_acum_return_tbl(), type = "line",
hcaes(x = date,
y = acum_return * 100,
group = asset)) %>%
hc_yAxis(opposite = FALSE,
labels = list(format = "{value}%")) %>%
hc_tooltip(pointFormat = '{point.x: %Y-%m-%d}
{point.y:.4f}% ')

})

Row {.tabset .tabset-fade}
-------------------------------------

### Desvio Padrão Móvel

renderHighchart({

hchart(rolling_sd_tbl(), type = "line",
hcaes(x = date,
y = sd * 100,
group = asset)) %>%
hc_yAxis(opposite = FALSE,
labels = list(format = "{value}%")) %>%
hc_tooltip(pointFormat = '{point.x: %Y-%m-%d}
{point.y:.4f}% ')

})

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