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Como calcular o Custo Unitário do Trabalho no Python

Tutorial de como calcular o Custo Unitário do Trabalho (CUT) do Brasil no Python: coleta das tabelas do IBGE (PIB e PNAD Contínua), ajuste sazonal com X-13ARIMA-SEATS e decomposição da variação trimestral entre salário real e produtividade.

Estimando a NAIRU Implícita no Python: hiato e desemprego

Este artigo apresenta um exercício prático de macroeconomia aplicada utilizando Python para investigar a relação entre o nível de atividade econômica e o mercado de trabalho no Brasil. O estudo detalha o processo de coleta automatizada do Hiato do Produto do Banco Central e a construção de uma série histórica longa de desemprego (unificando PME e PNAD Contínua). Através de técnicas de ajuste sazonal (X-13ARIMA-SEATS) e modelagem econométrica, estima-se a NAIRU (Taxa de Desemprego Não Aceleradora da Inflação) implícita da economia brasileira em 9,46%, confirmando a forte correlação negativa prevista pela Lei de Okun.

Estamos em pleno emprego no mercado de trabalho?

Este artigo investiga se o mercado de trabalho brasileiro atingiu o nível de pleno emprego, utilizando uma estimativa da NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment) baseada na metodologia de Ball e Mankiw (1997). Através de uma modelagem em Python que unifica dados históricos da PME e PNAD Contínua com as expectativas do Boletim Focus, comparamos a taxa de desocupação corrente com a taxa neutra estrutural. A análise visual e quantitativa sugere o fechamento do hiato de desemprego, sinalizando potenciais pressões inflacionárias. O texto detalha o tratamento de dados, a aplicação do Filtro Hodrick-Prescott e discute as vantagens e limitações da metodologia econométrica adotada.

Como se comportou a Taxa de Participação no Brasil nos últimos anos? Uma Análise com a Linguagem R

O objetivo deste estudo é analisar a evolução da Taxa de Participação no Brasil, contrastando-a com a Taxa de Desocupação e decompondo suas variações para entender os vetores (populacionais e de força de trabalho) que influenciam o comportamento atual do mercado de trabalho. Para isso, utilizamos a linguagem R em todo o processo, desde a coleta e o tratamento das informações até a visualização dos resultados, empregando os principais pacotes disponíveis no ecossistema da linguagem.

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

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