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pec 241 Archives - Análise Macro

Monitor Fiscal: Dívida Bruta termina 2016 em 69,5%

By | Clube AM, Política Fiscal

A Análise Macro apresenta mais um produto que mostra ao leitor do que a integração do R/RStudio com Beamer/LaTeX é capaz: o Monitor Fiscal. Consolidamos o resultado primário do governo central, divulgado pelo Tesouro Nacional, as necessidades de financiamento do setor público e o endividamento público, divulgados pelo Banco Central.

Os dados foram baixados diretamente dessas fontes para o R/Rstudio, de modo que tudo está automatizado. Na próxima divulgação, em janeiro, a única coisa que faremos será atualizar o mês final do dados. Todo o resto estará pronto para divulgação. O Monitor Fiscal pode ser acessado clicando na figura ao lado. Membros do Clube do Código têm acesso aos arquivos que geraram a apresentação, como sempre. 

Conheça o Clube do Código aqui.

OBS: O Clube do Código não implica em serviço de consultoria econômica, sendo tão somente um projeto que ensina os seus membros a utilizar o e o RStudio para produzir relatórios e apresentações, bem como gerar exercícios macroeconométricos.

No nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R os alunos aprendem a coletar, tratar, analisar e apresentar dados macroeconômicos usando o poder do R/RStudio e do Beamer/LaTeX. Saiba mais sobre esse curso inovador clicando no botão abaixo!

Monitor Fiscal: Dívida Bruta atinge 70,7% do PIB

By | Clube AM, Política Fiscal

A Análise Macro apresenta mais um produto que mostra ao leitor do que a integração do R/RStudio com Beamer/LaTeX é capaz: o Monitor Fiscal. Consolidamos o resultado primário do governo central, divulgado pelo Tesouro Nacional, as necessidades de financiamento do setor público e o endividamento público, divulgados pelo Banco Central.

Os dados foram baixados diretamente dessas fontes para o R/Rstudio, de modo que tudo está automatizado. Na próxima divulgação, em outubro, a única coisa que faremos será atualizar o mês final do dados. Todo o resto estará pronto para divulgação. O Monitor Fiscal pode ser acessad clicando na figura ao lado. Membros do Clube do Código têm acesso aos arquivos que geraram a apresentação, como sempre. 

Conheça o Clube do Código aqui.

OBS: O Clube do Código não implica em serviço de consultoria econômica, sendo tão somente um projeto que ensina os seus membros a utilizar o e o RStudio para produzir relatórios e apresentações, bem como gerar exercícios macroeconométricos.

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PEC 241: dados fiscais analisados com o R.

By | Clube AM, Política Fiscal

A Análise Macro tem contribuído para o debate sobre a PEC 241, aquela que limita o crescimentos dos gastos públicos, da forma que sabe: coletando, tratando, analisando e apresentando dados. A sequência dessa contribuição pode ser vista aqui, aqui, aqui e aquiOntem, o Tesouro Nacional divulgou o resultado primário do governo central, que inclui o próprio Tesouro, a Previdência Social e o Banco Central. Os dados continuam assustadores, ilustrando o drama fiscal pelo qual passa o país.

Preparamos, a propósito, uma apresentação para o Clube do Código, que baixa os dados diretamente do site do Tesouro Nacional, faz o tratamento dos mesmos e os apresenta em formato Beamer/LaTeX, tudo com R/RStudio. Ela pode ser acessada clicando na figura ao lado. Membros do Clube do Código têm acesso aos arquivos que geraram a apresentação, como sempre. 

Conheça o Clube do Código aqui.

OBS: O Clube do Código não implica em serviço de consultoria econômica, sendo tão somente um projeto que ensina os seus membros a utilizar o e o RStudio para produzir relatórios e apresentações, bem como gerar exercícios macroeconométricos.

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PEC 241: desagregando os gastos do governo com o R!

By | Política Fiscal

No post anterior, resolvi abrir a caixa preta dos gastos e receitas primárias do governo central. Mostrei ao leitor como pegar os dados do Tesouro e levá-los diretamente para o R. Vimos que os gastos do governo crescem em média próximo a 6% ao ano, em termos reais, o que, se nada for feito, nos levará ao caos em pouco tempo. Ou seja, esse é o maior problema das contas públicas: o gasto não parou de crescer nas últimas décadas. Para continuar nossa análise, vamos aproveitar o script e abrir a despesa primária, olhando um pouco mais de perto como se comportaram os gastos do governo na amostra que temos disponível.

Lembre o leitor que temos um objeto criado no nosso environment do RStudio chamado real12, que traz 73 séries, deflacionadas (a preços de agosto de 2016) e acumuladas em 12 meses. Entre elas, 32 referem-se às despesas do governo central. Nessas despesas primárias estão quatro grandes grupos: gastos com previdência (INSS), gastos com pessoal, outras despesas obrigatórias e despesas discricionárias. Podemos querer saber quanto cada um desses grupos toma em média da despesa primária total e apresentar em termos gráficos. Para isso, rodamos o código abaixo.

despesa <- real12[,c(36:38, 61)]/real12[,35]*100

colnames(despesa) <- c('Previdência', 'Pessoal', 
 'Outras Despesas Obrigatórias',
 'Despesas Discricionárias')

pie(colMeans(despesa), col=c('darkblue', 'red', '367', 'blue'),
 main='Distribuição dos gastos do governo central (%)')

grafico4

Somados, os gastos do governo central com previdência e pessoal somam, em média, 65.47% da despesa primária total. As outras despesas obrigatórias somam 10.48% e as despesas discricionárias, 24.03%. Ou seja, leitor, a maior parte do gasto do governo central é engessado, i.e., ele não pode simplesmente cortar, caso, por exemplo, a receita de um determinado ano resolva cair, em função do baixo crescimento do PIB.

Nós podemos, inclusive, verificar como esses grandes grupos de despesa primária evoluíram ao longo da nossa amostra. Para tal, vamos ver primeiro a evolução do gasto real, acumulado em 12 meses, dessas rubricas. Estou usando a função autoplot para quem se interessar e o pacote ggthemes para tornar o gráfico um pouco mais apresentável.

grafico05

Gastos com previdência e outras despesas obrigatórias mantém uma tendência positiva de crescimento como se não houvesse amanha. Os gastos com pessoal têm se estabilizado no período recente, enquanto a parte que o governo tem algum poder (a tal discricionalidade), parece ser o grande resíduo. Em agosto de 2016, os gastos com previdência somaram R$ 500,9 bilhões, as despesas com pessoal, R$ 256,5 bilhões, as demais despesas obrigatórias, R$ 253,8 bilhões e as despesas discricionárias, R$ 267,3 bilhões.

Podemos agora controlar essa evolução do gasto pelo PIB. Isso é colocado abaixo.

grafico06

No período recente, influenciado pela forte queda do PIB, previdência, outras despesas obrigatórias e gasto com pessoal apresentam forte elevação. As despesas discricionárias, onde o governo pode fazer algo no curto prazo, há uma queda. Nesse grupo, estão situados gastos de investimento, como o PAC e o Minha Casa Minha Vida.  Em outras palavras, leitor, a maior parte do gasto do governo está engessada. Toda vez que o governo se encontra em dificuldades, ele corta justamente em investimento, onde tem algum grau de liberdade.

Significa dizer que, o segundo passo, pós-aprovação da PEC 241, será enfrentar esse engessamento. Será preciso conter o avanço dos gastos com previdência e demais gastos obrigatórios. Ou seja, leitor, o que os dados dizem é que a PEC 241 é só o começo...

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OBS: TODOS OS CÓDIGOS ESTARÃO DISPONÍVEIS NO CLUBE DO CÓDIGO

PEC 241: os gastos e receitas do governo foram para o R!

By | Política Fiscal

Muito calor foi produzido na última semana por conta da PEC 241, aquela que busca limitar o crescimento dos gastos primários do governo. Com o tempo escasso, a única coisa que postei sobre o tema foi um post com três gráficos autoexplicativos, que pode ser visto aqui. Hoje, em uma manhã de sábado ensolarada no Rio, terminando dois exercícios para o Clube do Código, resolvi prestar uma espécie de serviço público: levar os dados de receita e despesa primárias (não financeiros) do governo central para o R. Isto porque, ao ler os inúmeros comentários do post com os três gráficos (o post atingiu 30 mil pessoas e já tem 11 mil likes!), percebi que um grande número de pessoas não faz a menor ideia do comportamento desses componentes nos últimos anos. Isso, claro, vai de encontro ao objetivo maior da Análise Macro: ensinar estudantes, professores e profissionais de mercado a lidar melhor com dados. Vamos, então?

Com o código que irei colocar nesse post, você poderá baixar os dados do Tesouro diretamente para o R, bem como poderá fazer algum tratamento inicial dos mesmos. Para uma análise mais aprofundada, será necessário um pouco mais de conhecimento sobre a linguagem e, claro, sobre estatística e econometria. Membros do Clube do Código terão acesso mais tarde a todo o código visto aqui, bem como outros complementos e os dados utilizados. À medida que eu tiver tempo, irei trabalhar essas séries ao longo das próximas semanas. E, você, claro, também pode fazer um dos nossos cursos para adquirir autonomia nessa análise.

Bom, para baixar e "ler" os dados, você precisará do código abaixo.

### Importar dados
www <- 'http://www.tesouro.fazenda.gov.br/documents/10180/246449/Anexos+RTN+Ago+2016.xlsx/4a211f60-4b4d-414a-88de-a0e7073d41c9'
temp <- tempfile()
download.file(www, temp, mode='wb')
data <- loadWorkbook(temp)
data <- readWorksheet(data, sheet = "1.1", header = TRUE,
 colTypes = 'numeric')

Observe que estou usando duas funções do pacote XLConnect, porque os dados disponíveis no site do Tesouro estão em formato .xlsx. Uma vez importados esses dados diretamente para o R, nós podemos fazer algum tratamento inicial deles. O código abaixo faz isso.

data <- t(data[-c(1:3, 77:81),-1])
data <- ts((data[1:236,]), start=c(1997,01), freq=12)

Meu objetivo com o código acima é basicamente retirar linhas e colunas desnecessárias e transformar os dados em séries temporais. Agora, de modo a controlar essas receitas e despesas pelo PIB, eu vou baixar a série mensal do Banco Central com a função getSeries, criada pelo Alexandre Rademaker. Você pode saber mais sobre ela, aqui. Coloco o código abaixo.

pib <- ts(getSeries(4382, data.ini='01/12/1997', 
 data.fim = '01/08/2016')$valor,
 start=c(1997,12), freq=12)

Também vou precisar do número índice do IPCA para deflacionar as séries. Infelizmente, não encontrei nenhuma fonte on line para esse dado. Há algumas páginas estáticas por aí, que você pode fazer webscraping para isso. O Wilson Freitas, por exemplo, fez isso aqui. Como eu já tinha a série no meu desktop, preferi importá-la de lá mesmo. O código abaixo faz isso.

ipca <- ts(read.csv2('ipca.csv', header=T, sep=';', dec=',')[,-1], start=c(1997,01), freq=12) 

Bom, agora temos todos os dados necessários para fazer alguma análise. Nós temos as séries originais de gastos e receitas em valores nominais, temos o PIB e temos o número índice do IPCA. Assim, vamos prosseguir deflacionando nossas séries (para preços de agosto de 2016) e acumulando as mesmas em 12 meses. O código abaixo faz isso.


### Deflacionar Séries 
real <- tail(ipca,1)*data/ipca
colnames(real) <- colnames(data)

real12 <- real+lag(real,-1)+lag(real,-2)+lag(real,-3)+
 lag(real,-4)+lag(real,-5)+lag(real,-6)+lag(real,-7)+
 lag(real,-8)+lag(real,-9)+lag(real,-10)+lag(real,-11)
colnames(real12) <- colnames(data)

Uma vez feito isso, podemos agora criar um gráfico com o pacote ggplot2 das receitas líquidas de transferências a Estados e Municipios e das despesas primárias totais. Por algum problema no plugin do wordpress, contudo, não pude colocar o código todo da função autoplot, com os complementos. Quem se interessar, pode dar uma olhada aqui.

autoplot(real12[,c(34,35)])

grafico01

Temos, assim, o nível das despesas e receitas primárias reais do governo central, acumuladas em 12 meses. Para comparar, podemos, agora, colocar os valores nominais como percentual do PIB, como abaixo.

data12 <- data+lag(data,-1)+lag(data,-2)+lag(data,-3)+
 lag(data,-4)+lag(data,-5)+lag(data,-6)+lag(data,-7)+
 lag(data,-8)+lag(data,-9)+lag(data,-10)+lag(data,-11)
colnames(data12) <- colnames(data)

ppib <- data12/pib*100
colnames(ppib) <- colnames(data)

Utilizando a função autoplot, fazemos o gráfico abaixo.

grafico02

Uma vez que vimos o nível em termos reais e em relação ao PIB, podemos nos concentrar agora no ritmo de crescimento. Para isso, podemos comparar a série em t com a mesma série em t-12, fazendo assim a variação interanual dessas séries. O código abaixo faz isso.

interanual <- (real12/lag(real12,-12)-1)*100
colnames(interanual) <- colnames(data)

E o gráfico é colocado abaixo.

grafico31

Esse gráfico dá uma dimensão de como as despesas primárias totais e as receitas primárias líquidas de transferências acumuladas em 12 meses cresceram, em termos reais, desde dezembro de 1998, na métrica interanual. Para ver a média desse crescimento, podemos utilizar a função colMeans. Ela mostrará que, em média, as despesas cresceram 5,80% e as receitas líquidas, 5,17%. Apenas para efeito de comparação, a variação média interanual real do PIB, nessa série do Banco Central, foi de 3,84%, cerca de, portanto, 2 pontos percentuais menor do que a variação das despesas.

Os dados, portanto, parecem ser claros, não é mesmo? Durante todo esse período, as despesas do governo têm crescido quase 6% ao ano, em termos reais! Isso é muito mais do que o crescimento do PIB. Significa dizer que para manter esse crescimento das despesas, ou bem as receitas continuam aumentando (isso significa que você irá pagar mais impostos!), ou a dívida continua aumentando, porque o governo terá de emitir mais títulos para cobrir o déficit primário (diferença entre receitas e despesas) ou, pior, o governo recorre à emissão monetária para financiar seus gastos. Esse último, claro, seria uma catástrofe.

É nesse contexto que a PEC 241 deve ser discutida. Simplesmente não é viável manter esse ritmo de crescimento das despesas, sob pena de precisarmos aumentar muito a carga tributária, o que prejudicaria ainda mais a já baixa produtividade da economia brasileira. Ademais, mantido esse ritmo de crescimento das despesas, é bem provável que os investidores continuem exigindo mais prêmio de risco (juros) para carregar os títulos do Tesouro. Mais juros implicam em maior serviço da dívida, o que amplia o risco de default (calote!).

Entender essas questões passa por entender o que dizem os dados, não é mesmo? Se você gostou da análise feita aqui, fique ligado na nossa próxima do Curso de Análise de Conjuntura usando o R, onde coletamos e tratamentos diversos dados macroeconômicos!

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