Introdução

Tendo em vista que o acesso a serviços financeiros, em especial o crédito, muitas vezes é restrito a agentes econômicos sem garantia de recursos, o Microcrédito se torna uma alternativa para superar essa barreira. Nesse contexto, as Instituições de Microfinanças (IFMs) oferecem créditos e outros serviços financeiros com taxas mais acessíveis, respondendo parte da demanda não atendida pelas instituições financeiras tradicionais. 
Por esse fato, o objetivo dessa análise é compreender como o saldo da carteira de Microcrédito é afeta pela variável macroeconômica representada pelo Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro.

#Pacotes Utilizados

library(readxl)
library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.5     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.1.3     v dplyr   1.0.7
## v tidyr   1.1.3     v stringr 1.4.0
## v readr   2.0.0     v forcats 0.5.1
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(dplyr)
library(zoo)
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
library(lubridate)
## 
## Attaching package: 'lubridate'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     date, intersect, setdiff, union
library(patchwork)
library(hrbrthemes)
## NOTE: Either Arial Narrow or Roboto Condensed fonts are required to use these themes.
##       Please use hrbrthemes::import_roboto_condensed() to install Roboto Condensed and
##       if Arial Narrow is not on your system, please see https://bit.ly/arialnarrow
library(ggthemes)

Bases de Dados

#Dados da carteira
Saldo_Carteira_Total <- read_excel("Saldo Carteira Total.xlsx")

#Dados do PIB
PIB <- read_excel("PIB.xlsx")

Organização da Base de Dados

#Mudar nome das colunas da base Saldo_Carteira_Total
colnames(Saldo_Carteira_Total) = c("data", "saldo")

#Colocar uma coluna com anos
Saldo_Carteira_Total = Saldo_Carteira_Total %>%
  mutate(Ano = as.integer(format(data, format="%Y")))
#Formatar a variável data 
Saldo_Carteira_Total$data = format(Saldo_Carteira_Total$data, format = "%Y-%m-%d")
#Transformar a periodicidade da base em trimestral
Saldo_Carteira_Total$data = quarter(Saldo_Carteira_Total$data)
Saldo_Carteira_Total =Saldo_Carteira_Total %>%
  group_by(data, Ano) %>% 
  summarise(saldo = sum(saldo))
## `summarise()` has grouped output by 'data'. You can override using the `.groups` argument.
Saldo_Carteira_Total = arrange(Saldo_Carteira_Total, Ano)
Saldo_Carteira_Total$data = as.yearqtr(paste0(Saldo_Carteira_Total$Ano, "-", Saldo_Carteira_Total$data))

#Organizar a base do PIB como a da carteira
PIB$Trimestre = as.integer(PIB$Trimestre)
PIB$Ano = as.integer(PIB$Ano)
PIB = arrange(PIB, Ano)

#add a coluna ano
Ano=as.vector(Saldo_Carteira_Total$Ano)
PIB$Ano= Ano

#Var pib em %
PIB$PIB = PIB$PIB * 100

#Organiçar os trimestres
PIB$data = as.yearqtr(paste0(PIB$Ano, "-", PIB$Trimestre))

Gráfico Comparativo

Elaborou-se um gráfico com dados trimestrais das variáveis estudadas. O horizonte do estudo foi o período entre os anos de 2007 e 2021.

theme_set(theme_economist())

Micro = ggplot(Saldo_Carteira_Total) + aes(x=Ano) + geom_smooth(aes(y = saldo/1073, col = "Microcrédito"))

Micro2 = Micro + geom_smooth(aes(y = PIB$PIB, col = "PIB"))

Micro3 = Micro2 + scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.*1073, name = "Saldo de Microcrédito"))

Micro4 = Micro3 + scale_color_manual(values = c("brown", "gold")) + 
  labs(title = "Microcrédito x PIB", x =NULL, colour = NULL, 
       y = "Variação do PIB (%)") 

Micro4
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

Resultados

Com a análise do gráfico elaborado, percebe-se que a trajetória do PIB e do saldo da carteira de microcrédito foram praticamente inversas. Enquanto o valor do PIB caiu, o Microcrédito se expandiu consideravelmente durante os trimestres dos anos de 2007 a 2021.

Esse fato ocorre pelo fato de o Microcrédito ser a alternativa mais viável para determinados agentes econômicos em momentos de crise. Destaca-se que os principais clientes das IMFs são microempreendedores, pequenas empresas e famílias de baixa renda que não possuem acesso a produtos financeiros tradicionais.

Atualmente, a pandemia de Covid-19 causou uma crise de grandes proporções, provocando um aumento ainda maior na demanda por Microcrédito. Com isso, afirma-se que, no período analisado, PIB e o saldo da carteira de Microcrédito tiveram uma evolução inversamente proporcionais.