A partir de 2016, iniciou-se um processo de queda de taxa de juros no Brasil, dado o cenário de crise que viviamos e a necessidade de injeção de liquidez na economia brasileira. O juro mais baixo, tinha como objetivo estimular os agentes econômicos a movimentar a economia, seja com linhas de créditos de financiamentos e diminuição do custo de capital para as empresas.
library(Quandl) #dados no bacen
library(rmarkdown)
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library(ggplot2)
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Dado a queda de juros desde 2016, as outras taxas básicas de juros no Brasil sofreram quedas. Mesmo a SELIC alcançando 2%, o spread para as taxas de juros nos bancos continuam muito elevada.Em 2021 para PF o juros médio real foi de 24,13 enquanto para PJ foi de 13,22% ao ano.
Para isso, elaborei uma função simples, onde adicionarei os imputs das séries que desejo ser deflacionadas e por fim, ele irá deflacionar e criar um dataset com os dados.
deflator <- function(x, y) {
date = concessoes_real$Date
inflacao = ipca$Valor
ajustar_x = (((1+(x/100))/(1+(inflacao/100))-1)*100)
ajustar_y = (((1+(y/100))/(1+(inflacao/100))-1)*100)
data = data.frame(date, ajustar_x, ajustar_y)
return(data)
}
Dado a queda da SELIC no Brasil, o juros sofreu leves quedas ao passar dos anos, entretanto permanece ainda em patamar elevado.
t <- deflator(juros_pf$Value, juros_pj$Value)
t %>%
filter(date > '2015-12-01') %>%
ggplot(aes(x = date))+
geom_line(aes(y = ajustar_x, col = 'PF'), size = 1)+
geom_line(aes(y = ajustar_y, col = 'PJ'), size = 1)+
scale_colour_manual(values = c(PF = 'red',
PJ = 'darkblue'))+
labs(title = 'Taxa Real Média Anual de Juros para PF e PJ',
subtitle = 'Dados descontado pelo IPCA',
y= '%a.a.', x='anos')+
theme_economist()+
scale_x_date(date_breaks = '2 months',
date_labels = '%b/%y')+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))+
annotate('rect', fill = 'black', alpha = 0.3,
xmin = as.Date('2020-03-01'),
xmax = as.Date('2020-11-01'),
ymin = -Inf, ymax = Inf)
tabela <- t %>%
rename(juros_pf = ajustar_x, juros_pj = ajustar_y) %>%
select(date, juros_pf, juros_pj) %>%
tail() %>%
knitr::kable()
tabela
| date | juros_pf | juros_pj | |
|---|---|---|---|
| 110 | 2021-02-28 | 23.49326 | 11.19151 |
| 111 | 2021-03-31 | 23.83784 | 11.15076 |
| 112 | 2021-04-30 | 24.89531 | 12.49252 |
| 113 | 2021-05-31 | 23.49326 | 11.57811 |
| 114 | 2021-06-30 | 23.86917 | 12.09862 |
| 115 | 2021-07-31 | 24.04459 | 12.92795 |
Tanto o crédito para pessoa física e jurídica avançou nos últimos anos, refletindo as políticas expansionistas com queda de juros.
É possível verificar uma recuperação no crédito real em comparação a 2020, dado o cenário de risco vivido no ano. Essa recuperação tende a ser natural, entretanto com o aumento das taxas de juros, nos próximos meses vamos conseguir verificar os efeitos na política de crédito.
Valores estão descontados ao IPCA do mês.
| Date | pf_real | pj_real | |
|---|---|---|---|
| 106 | 2020-10-31 | -1.6646383 | -7.0472820 |
| 107 | 2020-11-30 | 6.3864798 | 0.2266249 |
| 108 | 2020-12-31 | -2.8551277 | -10.9658605 |
| 109 | 2021-01-31 | -9.4056749 | -11.6337918 |
| 110 | 2021-02-28 | -0.5483473 | -3.5196046 |
| 111 | 2021-03-31 | 11.1649863 | -11.6488842 |
| 112 | 2021-04-30 | 41.6015329 | 16.5385792 |
| 113 | 2021-05-31 | 49.8340427 | 33.6561768 |
| 114 | 2021-06-30 | 33.2484578 | 33.7938015 |
| 115 | 2021-07-31 | 26.1140355 | 21.2834099 |
Abaixo dados com concessões de crédito para setores direcionados.
É o financiamento oferecido por bancos públicos para empreendimentos com finalidades específicas. Em sua grande maioria existe um subsídio na taxa de juros. O crédito é um mecanismo que o estado tem para incentivar investimentos em determinados setores da economia.
## NULL
São crédito direcionados pelo governo a determinados grupos. Abaixa temos para o setor rural, imobiliário e do BNDES, com valores ajustados mensalmente pelo IPCA.
Obrigado a todos.