Deflacionando dados temporais com Python
Tema muito presente no nosso cotidiano, a inflação foi e continua sendo um assunto que vira e mexe nos assombra
Mas, afinal, o que é inflação?
De forma geral, a inflação nada mais é do que um aumento generalizado dos níveis de preços. No Brasil, existem vários índices que medem a inflação, os mais conhecidos são aqueles produzidos pelo IBGE e pela FGV, cada um desses índices possuem uma metodologia particular e geralmente também uma aplicação específica para setores diferentes da economia.
Contudo, é inegável que o IPCA (Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo) - que mede a variação de preços da cesta de consumo pessoal das famílias - acaba tendo mais notoriedade no nosso dia a dia. Por isso, quanto mais esse índice aumenta, mais diminui o nosso poder de compra, pois significa que os itens geralmente pertencentes à nossa cesta de produtos estão ficando mais caros.
Valores nominais versus valores reais
Assim sendo, você deve sempre redobrar sua atenção ao lidar com dados temporais. Ou seja, conjuntos de observações ordenadas no tempo. O índice diário do IBOVESPA, o preço mensal da cesta básica, os valores do salário mínimo ao longo dos anos, são todos exemplos de dados que estão variando no tempo.
Não se pode, todavia, confundir a análise dos valores nominais (não ajustados pela inflação) com valores reais (ajustados pela inflação). Pense assim: eu não posso comparar 10 reais investidos em 2000 com 10 reais investidos em 2021, porque apesar dos valores nominais serem os mesmos, os valores reais diferem. Afinal, considerando o efeito da inflação (via IPCA), um produto que custava R$10 em outubro do ano 2000, custa o equivalente a R$36,13 em outubro de 2021.
Por isso, sempre que você precisar comparar dados no tempo, lembre-se que sempre há formas mais precisas de olhar para esses valores, uma delas é a correção pela inflação!
Aplicação no Python
Vamos, então, a uma aplicação prática de como você pode corrigir pela inflação seus dados temporais:
1º passo: Selecione seus dados e o índice que você vai utilizar
Os dados que eu vou trazer aqui foram coletados durante minha dissertação. Se tratam dos valores (R$ milhões) concedidos pelo Banco do Brasil para financiamentos rurais e agroindustriais entre 2000 e 2020. O índice que eu vou utilizar para corrigir esses valores é o IPCA acumulado do ano (referentes ao mês de dezembro).
#Valores nominais do financiamento ruralFinanciamento_Rural_Nominal = [15.490, 12.005, 17.011, 26.978, 30.322, 35.533, 42.815, 49.340, 63.682, 67.166, 77.639, 93.207, 112.263, 150.139, 170.401, 178.902, 185.067, 163.199, 171.849, 169.651, 181.110]#IPCA acumulado(mês de dezembro) de 2000 a 2020IPCA_acumulado = [5.97, 7.67, 12.53, 9.30, 7.60, 5.69, 3.14, 4.46, 5.90, 4.31, 5.91, 6.50, 5.84, 5.91, 6.41, 10.67, 6.29, 2.95, 3.75, 4.31, 4.52]
2º passo: Construa um deflator
Naturalmente, os valores nominais do financiamento rural acima não estão na mesma base, porque não há o efeito da inflação embutido neles. Para deixarmos eles na mesma base, precisamos construir um deflator. O deflator, será o responsável por medir o quanto o índice (nesse caso o IPCA) variou de um ano para o outro. Assim, no meu caso, poderei corrigir todos esses valores para os preços de dezembro de 2020.
Como padrão, é comum estabelecer o valor 100 como referência na construção do deflator. Dessa forma, eu consigo estabelecer a relação desse número 100 com o valor do IPCA do primeiro ano analisado. Começando pelo primeiro ano, temos o seguinte resultado:
deflatores = [IPCA_acumulado[0]+100]
Agora vamos aplicar a “fórmula” para o restante dos anos. Para isso, vamos dividir os valores do IPCA por 100 (porcentagem), somar com o número 1 (porque queremos construir o índice de cada ano em cima do ano anterior) e multiplicarmos essa equação pelo valor do deflator formado no ano anterior:
#Construindo os deflatores para cada anofor i in range(1, 21): deflator = (1+(IPCA_acumulado[i]/100))*deflatores[i -1] deflatores.append(deflator)deflatores
3º passo: Obtendo os valores reais
Como eu comentei, quero trazer todos os valores nominais a preços de dezembro de 2020. Por isso, meu deflator base será o último da lista acima de “350.049”.
Para obtermos nosso valores reais basta pegarmos o valor desse deflator de 2020, multiplicarmos pelo valor nominal de cada ano e dividirmos pelo deflator do ano correspondente. Repare que se trata de uma simples regra de três:
#Obtendo os valores reaisdeflator_2020 = deflatores[20] #Defindo deflator base for i in range(0, 21): valor_real = deflator_2020 * Financiamento_Rural_Nominal[i]/
deflatores[i] valores_reais.append(valor_real) valores_reais
Visualmente temos que:
Reparem que as oscilações ano a ano diferem ao olharmos a trajetória dos valores nominais e reais. Daí a importância de colocar os dados na mesma base para garantir a qualidade da análise!
Ficou com alguma dúvida? Gostaria de conversar mais sobre o assunto? Fique à vontade para me mandar uma mensagem no Twitter ou no Linkedin. Até a próxima!
