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Ferramentas para ler as matrizes insumo-produto publicadas por Passoni & Freitas (2023).

Project description

UFRJgic

Ferramentas em Python para acessar os recortes das matrizes insumo-produto anuais estimadas por Passoni & Freitas (2023). O pacote expõe duas funções (var e var_list) que trabalham diretamente com os arquivos .xlsx distribuídos pelos autores.

Instalação

pip install UFRJgic

Guia rápido das funções var e var_list

  1. A função var() retorna informações das matrizes estimadas por Passoni e Freitas (2023) a partir dos arquivos .xlsx localizados no diretório padrão (ou no diretório configurado).

01.1) Variáveis de entrada

  • ano:
    • arquivos com 67 atividades: 2010-2021
    • arquivos com 42 atividades: 2000-2021
    • PAA não inclui o ano inicial (2010 para 67 atividades, 2000 para 42 atividades)
  • n_atividade: número de atividades (42 ou 67)
  • preco: PCR (preços correntes, padrão), PAA (preço do ano anterior), PCT (preços básicos de 2010) ou PRL (preços básicos de 2010 em unidades de volume)
  • nome_aba (sensível a maiúsculas): Recursos, Usos, Usos Nacional, Usos Importado, Impostos, Comércio, Transporte, An, Am, Z, Produção VOL, Usos pc VOL, Usos pb VOL, Usos Nacional VOL, Usos Importado VOL.
  • codigo_variavel: use var_list(nome_aba, n_atividade) para descobrir os códigos disponíveis

01.2) Exemplo

from UFRJgic import var
ipi = var('2011', '67', 'PCR', 'Recursos', 'IPI')
print(ipi.head())

https://colab.research.google.com/drive/1rovC5sm8ZIa5i9Yogl7I8rJkUmHI9tym#scrollTo=-Hl208JRKqXt

Limitações atuais

  1. Somente matrizes quadradas (PCR/PAA/PCT/PRL)
  2. A função var_list(preco, n_atividade, nome_aba) retorna um DataFrame com codigo_variavel, descricao_variavel e dimensao para aquela aba e dimensão. Utilize-a antes de chamar var para confirmar os códigos.

Fontes dos dados .xlsx:

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MD5 ceef41fdc4c26c9c0bf9acdb24101a18
BLAKE2b-256 a0e9db51f05a7332f2b013b2d6780aa547bc6fb89225d017d723319432e26f18

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MD5 e520f9c3495b723fede96d4274ea3b6d
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