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economia internacional Archives - Análise Macro

Coletando dados da Economia Internacional com o Python

By | Indicadores

Na análise de conjuntura econômica, o cenário econômico internacional representa um importante papel. O foco é acompanhar indicadores econômicos das principais economias internacionais, de forma a tirar conclusões sobre os seus efeitos no Brasil e na economia mundial. No post de hoje iremos mostrar como é possível coletar esses dados utilizando o Python.

O principal banco de dados que utilizado para importar os dados de indicadores macroeconômicos de diversos papel será através da OECD Stats, no qual configura como uma plataforma que disponibiliza dados dos países integrantes da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, bem como outro países que não são integrantes, entretanto desempenham um importante papel na economia mundial.

Existem diversos meios e diferentes formatos de exportar os dados. Aqui utilizaremos o formato Statistical Data and Metadata eXchange (SDMX), criado com o objetivo de facilitar o compartilhamento de dados e informações de organizações internacionais.

Dentro do database da OECD Statistics, selecionamos os indicadores através de temas e realizamos os devidos filtros das informações. Em seguida, copiamos o código de exportação do formato SDMX. Esse código é crucial para realizar a importação no Python. Para entender sobre esse processo veja a aula no Clube AM ou no nosso curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Com o código em mãos, é possível utilizar a biblioteca pandasdmx, que auxilia no processo de retirada de dados de bancos de dados que utilizam o formato SDMX. Veja no código abaixo que nos conectamos com o servidor da OECD e utilizamos o método data para inserir as informações dos dados.

Por fim, obtemos os dados e realizamos os devidos tratamentos e limpeza para que possamos utilizá-los no Python. Realizamos esse procedimento para quatro indicadores: PIB, Taxa de Desemprego, Inflação e Taxa de Juros.

Produto Interno Bruto

Taxa de Desemprego

Inflação

Taxas de Juros

________________________________________

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Veja nossos cursos de Macroeconomia através da nossa trilha de Macroeconomia Aplicada.

Relatório AM #39 - Análise de Dados de Economia Internacional no R

By | Indicadores

Ao realizar análises de conjuntura econômica, devemos ter em mente diversos indicadores em diferentes áreas, e o cenário externo deve ter um espaço especial nessas análises. O foco é acompanhar indicadores econômicos das principais economias internacionais, de forma a tirar conclusões sobre os seus efeitos sobre o Brasil e na economia mundial. No Relatório AM de hoje iremos mostrar como é possível acompanhar esses indicadores no R. Você também pode aprender a como realizar uma análise completa através do nosso Curso de Análise de Conjuntura com o R.

Pacotes

Para coletar, tratar e visualizar os dados, devemos utilizar alguns pacotes importantes. Utilizaremos o pacote {OECD} para retirar os dados de Economias Internacionais através da base de dados do site de OECD.  Para tratamento, usaremos a família de pacotes do tidyverse.


library(tidyverse)
library(OECD)
library(lubridate)

Parâmetros da OECD

Retiramos os parâmetros dos dados através do site da OECD. Como exemplo, iremos utilizar dois indicadores, o PIB pela ótica da despesa e a Inflação de diversos países.


## Parâmetros e códigos para coleta de dados
parametros <- list(
# Contas Nacionais Trimestrais (código do dataset na OECD)
dataset_qna = "QNA",

# Main Economic Indicators - dataset com principais indicadores (código do dataset na OECD)
dataset_mei = "MEI",
# PIB - Ótica da despesa (lista de países e variáveis para filtro no dataset QNA)
filter_gdp = "AUS+CHL+JPN+MEX+USA+EA19+CHN+IND+RUS+SAU.B1_GE.GYSA+GPSA.Q",
# Taxa de Inflação (lista de países e variáveis para filtro no dataset MEI)
filter_inflation = "AUS+CHL+JPN+MEX+USA+EA19+CHN+IND+RUS+SAU.CPALTT01.GPSA+GY.M"
)

Coleta dos dados

Coletamos os indicadores através do pacote {OECD}.


# Coleta dos dados

# PIB - Ótima da despesa
str_gdp <- OECD::get_data_structure(parametros$dataset_qna)
raw_gdp_oecd <- OECD::get_dataset(
dataset = parametros$dataset_qna,
filter = list(parametros$filter_gdp),
pre_formatted = TRUE
)

# Taxa de Inflação
str_inflation <- OECD::get_data_structure(parametros$dataset_mei)
raw_inflation_oecd <- OECD::get_dataset(
dataset = parametros$dataset_mei,
filter = list(parametros$filter_inflation),
pre_formatted = TRUE
)

Tratamento

Realizamos os tratamentos utilizando o universo do tidyverse para visualizarmos os dois indicadores.


## Tratamento dos dados

# PIB - Ótica da despesa
gdp_oecd <- raw_gdp_oecd %>%
dplyr::filter(FREQUENCY == "Q") %>%
dplyr::select(
date = obsTime,
location = LOCATION,
measure = MEASURE,
value = obsValue,
status = dplyr::contains("OBS_STATUS")
) %>%
dplyr::left_join(
str_gdp$LOCATION,
by = c("location" = "id")
) %>%
dplyr::mutate(
dplyr::across(
dplyr::any_of("status"),
~dplyr::recode(
status,
"E" = "Estimated value",
"P" = "Provisional value"
)
),
value = as.numeric(value),
measure = dplyr::recode(
measure,
"GPSA" = "% change from same quarter of previous year",
"GYSA" = "% change from previous quarter"
),
label = stringr::str_remove_all(label, " \| \"),
date = lubridate::yq(date)
)



# Taxa de Inflação
inflation_oecd <- raw_inflation_oecd %>%
dplyr::select(
date = obsTime,
location = LOCATION,
measure = MEASURE,
value = obsValue,
status = dplyr::contains("OBS_STATUS")
) %>%
dplyr::left_join(
str_inflation$LOCATION,
by = c("location" = "id")
) %>%
dplyr::mutate(
date = paste0(date, "-01") %>% lubridate::as_date(format = "%Y-%m-%d"),
dplyr::across(
dplyr::any_of("status"),
~dplyr::recode(
status,
"E" = "Estimated value",
"P" = "Provisional value"
)
),
value = as.numeric(value),
measure = dplyr::recode(
measure,
"GY" = "Growth rate same period previous year"
),
label = stringr::str_remove_all(label, " \| \")
)

Visualização

Visualizamos os gráficos através do ggplot2


# Cores dos gráficos

colors <- c(
blue = "#282f6b",
red = "#b22200",
yellow = "#eace3f",
green = "#224f20",
purple = "#5f487c",
orange = "#b35c1e",
turquoise = "#419391",
green_two = "#839c56",
light_blue = "#3b89bc",
gray = "#666666"
)

# Gerar gráfico
gdp_oecd %>%
dplyr::filter(
date >= max(date) %m-% lubridate::years(2),
measure == "% change from previous quarter",
!location %in% c("CHL", "RUS", "SAU", "AUS")
) %>%
ggplot(aes(x = date, y = value, colour = label))+
geom_line(size = .8)+
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed")+
ggplot2::scale_colour_manual(NULL, values = unname(colors))+
labs(x = "",
y = "%",
title = "PIB - Crescimento trimestral (TsT)",
subtitle = "Países selecionados, ótica da despesa",
caption = "Fonte: analisemacro.com.br com dados da OECD.")+
theme(
plot.title = ggplot2::element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0, vjust = 2),
plot.subtitle = ggplot2::element_text(size = 12, face = "italic", hjust = 0),
plot.caption = ggplot2::element_text(size = 10, hjust = 1),
panel.background = ggplot2::element_rect(fill = "white", colour = "white"),
axis.line.x.bottom = ggplot2::element_line(colour = "black"),
axis.line.y.left = ggplot2::element_line(colour = "black"),
legend.position = "top",
legend.direction = "horizontal",
strip.background = ggplot2::element_rect(fill = "transparent", colour = NA),
strip.text = ggplot2::element_text(face = "bold")
)+
facet_wrap(~label, scales = "free_y") +
ggplot2::theme(legend.position = "none")


# Gerar gráfico
inflation_oecd %>%
dplyr::filter(
date >= max(date) %m-% lubridate::years(2),
!location %in% c("CHL", "RUS", "SAU", "AUS")
) %>%
ggplot(aes(x = date, y = value, colour = label))+
geom_line(size = .8)+
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed")+
ggplot2::scale_colour_manual(NULL, values = unname(colors))+
labs(x = "",
y = "%",
title = "Inflação - Variação interanual (AsA)",
subtitle = "Países selecionados",
caption = "Fonte: analisemacro.com.br com dados da OECD.")+
theme(
plot.title = ggplot2::element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0, vjust = 2),
plot.subtitle = ggplot2::element_text(size = 12, face = "italic", hjust = 0),
plot.caption = ggplot2::element_text(size = 10, hjust = 1),
panel.background = ggplot2::element_rect(fill = "white", colour = "white"),
axis.line.x.bottom = ggplot2::element_line(colour = "black"),
axis.line.y.left = ggplot2::element_line(colour = "black"),
legend.position = "none",
legend.direction = "horizontal",
strip.background = ggplot2::element_rect(fill = "transparent", colour = NA),
strip.text = ggplot2::element_text(face = "bold")
)+
facet_wrap(~label, scales = "free_y")

Quer saber mais?

Veja nosso Curso de R para Economistas, e nosso Curso de Análise de Conjuntura com o R. A partir do conhecimento obtido com os cursos, você pode realizar análises completas sobre a economia nacional e internacional.

Aposta alta com mão vazia: a política econômica brasileira em busca da credibilidade abalada.

By | Resenhas de Conjuntura Econômica

mpm02A segunda edição do Monitor de Política Monetária do GECE traz o título "Aposta alta com mão vazia: a política econômica brasileira em busca da credibilidade abalada". Evidências do insucesso da "Nova Matriz Macroeconômica" são flagrantes em cada uma das seções deste Monitor e têm seu reflexo mais imediato na credibilidade das diversas instituições, como será possível depreender da leitura. É feita uma análise sobre o crescimento econômico em 2013 e as perspectivas para 2014, o mercado de trabalho apertado, os dilemas do crédito, os índices de preços, a trajetória preocupante do setor externo e os desdobramentos do tapering da política monetária norte-americana. Em relação à política monetária brasileira duas seções. Uma breve resenha sobre os ocorridos no período recente. Outra sobre as perspectivas da condução nesse ano. Para terminar, essa edição do Monitor traz três boxes. No primeiro a nossa previsão para o IPCA em 2014. No segundo utilizamos Vetores Auto-Regressivos (VAR) para verificar o impacto de uma variação cambial sobre índices de preços no atacado e no varejo. Por fim, convidamos o economista Rodolfo Nicolay para tecer algumas observações sobre o papel da comunicação do Banco Central na eficiência da política monetária. Para ler o Monitor clique aqui ou na figura ao lado. Boa leitura!

A miopia dos economistas ligados ao governo

By | Política Monetária

DesvioO ex-ministro Delfim Neto, agente representativo dos economistas ligados ao governo, parece padecer de certa miopia analítica. Ele olha para a Europa e para os EUA e analisa o Brasil. Se é verdade que a política monetária baseada na calibragem da taxa de juros está em desuso naqueles lados, não se pode dizer o mesmo para o nosso país. Isto porque, a manutenção da Selic abaixo daquela que seria considerada neutra para a economia tem causado desvio das expectativas em relação à meta de inflação, o que por consequência tem arranhado a credibilidade da autoridade monetária. Isso produz duas coisas: baixo crescimento e inflação em contínuo aumento.

Delfim, como todos os demais economistas ligados ao governo, insiste em atribuir todo o atual processo inflacionário a "impulsos redistributivos" derivados do aumento do crédito e da massa salarial - que provocaram uma pressão sobre o setor de serviços - e choques pontuais de oferta, como o aumento dos preços de commodities. É difícil, senão impossível, para esses economistas, admitir que o canal das expectativas seja relevante no processo de transmissão dos efeitos de política monetária - e de forma mais abrangente da política econômica.  E, assim sendo, ignoram o fato de que uma política econômica pouco transparente, com falhas grotescas de comunicação por parte da autoridade monetária e do ministério da fazenda, cause problemas tanto para a inflação quanto para o próprio crescimento da economia.

No campo da inflação, como já explorei várias vezes em outros artigos e posts nesse mesmo espaço, sendo as expectativas dos agentes um canal relevante de transmissão da política monetária, desvios entre o que estes esperam e a meta de inflação são automaticamente repassadas para os preços futuros - a defasagem desse processo é importante, diga-se de passagem. Como mostra o gráfico acima, esse desvio só tem aumentado no período recente, o que está correlacionado com a piora dos índices de preços. Isso, claro, somado ao problema da inflação de serviços e dos choques de oferta, explicam a dinâmica atual da inflação em ascenção.

Já no campo do crescimento, os economistas ligados ao governo são ainda mais céticos sobre os efeitos de uma política econômica previsível. Para eles, intervenções são quase sempre benéficas, porque estão em um modelo onde a tal "incerteza genuína" é o maior dos males. Nesse caso, qualquer tipo de "incentivo" por parte do governo é sempre bem-vindo, porque busca resgatar o "espírito animal" dos agentes. É uma interpretação tipicamente pós-keynesiana que ignorou os avanços da teoria de política monetária dos últimos cinquenta anos - e, novamente, de forma mais abrangente da política econômica.

Delfim, por exemplo, em sua coluna de hoje (19/03) cita Brainard, que em artigo de 1967 publicado na AER, alertou sobre o que classificou como incerteza multiplicativa: ou seja, a existência de uma relação não linear entre o instrumento de política e a meta. Mas isso, o próprio Friedman, em seu artigo seminal de 68 também já sabia: e justamente por isso aconselhou os policymakers a não praticarem políticas monetárias excessivamente expansionistas. Lucas, outro economista amaldiçoado pelos economistas ligados a esse governo, foi outro que na década de 70 demonstrou que uma política econômica discricionária - sem regras - dificulta a "extração do sinal" dos agentes. Muitos outros modelos ainda na década de 70 e também 80 consolidariam o que ficou conhecido como "debate regra vs. discrição", dando ampla vitória para políticas econômicas guiadas por regras.

Em 1993, Taylor publicaria um pequeno artigo sobre como a autoridade monetária deveria calibrar a taxa de juros. Desse trabalho sairia a famosa "regra de taylor", tomando a taxa de juros como função do hiato do produto e do desvio da inflação. Ou seja, a autoridade monetária reagiria com aumento de taxa de juros quando o desvio da inflação efetiva em relação à meta ou quando o hiato do produto fossem positivos. Reduziria, caso contrário.

Já Svensson, em artigos seminais ao longo das décadas de 90 e 2000, promoveria o modelo de Inflation Targeting, atualizando a regra de taylor para o simples fato de que o Banco Central não afeta diretamente a inflação efetiva, mas as expectativas dos agentes sobre os preços futuros. Nesse caso, tais expectativas funcionariam como "meta intermediária" para a meta de inflação. Se aquelas convergissem, a inflação efetiva seria posta no centro da meta. Essa é, em resumo, a evolução da teoria de política monetária dos últimos 50 anos. Será que tal "ciência monetária" caducou, como quer Delfim?

É muito provável que a função de reação do Banco Central brasileiro tenha mudado, como mostrei aqui, mas isso não implica que toda a teoria demonstrada acima ficou invalidada. O fato de a Europa e os EUA estarem utilizando uma política monetária muito mais "quantitativista" do que propriamente seguindo uma regra do tipo taylor decorre do fato simples de que mudanças na taxa básica de juros já não transmitem mais informação para os agentes econômicos: é preciso, por exemplo, anunciar que ela ficará baixa por muito tempo, para que os agentes "se animem". Uma questão muito mais de comunicação do que propriamente de calibragem da taxa de juros. Além disso, claro, processos de afrouxamento monetário (quantitative easing) servem para reduzir taxas de juros de mais longo prazo, tentando gerar algum impulso sobre os diversos mercados, com objetivo explícito de reduzir a taxa de desemprego nessas regiões.

Se isso é verdade para aquelas regiões, está muito claro que não é verdade para o Brasil. Nós não temos os problemas de insolvência e iliquidez que possuem os sistemas financeiros daquelas regiões. Por isso, não precisamos de processos "quantitativistas" para tentar gerar impulso sobre a economia. Por aqui, a taxa básica de juros abaixo da "divina taxa neutra" é sim um importante fator de disseminação inflacionária, porque os canais de transmissão da política monetária - notadamente o canal de expectativas - continuam funcionando. E aqui, apenas para ressaltar, antes que haja má interpretação, não é que existam duas teorias. A teoria econômica é uma só. O que existem são conjunturas diferentes. No Brasil é uma, na Europa e nos EUA é outra.

Nesse lado dos trópicos, a falta de transparência da autoridade monetária e do ministério da fazenda em suas comunicações, ratifico, tem gerado perdas de credibilidade que recaem sobre inflação mais elevada e sobre menor crescimento. As expectativas dos agentes estão deterioradas, dada a incerteza provocada por uma política econômica sem previsibilidade, que a cada semana anuncia uma nova surpresa. Isso, claro, tem como efeitos menor investimento e mais inflação. Só não vê quem é míope...

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