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rm(list = ls())
#-------------------------------------- Pacotes----------------------------------------------------------------------
library(tidyverse)
library(plm)
library(car,'rgl') # teste durbinWatsonTest e scatterplot3d! PODE GIRAR!!
library(moments) # assimetria e curtose
library(stargazer)
#-----------------------Royalties Share----------------------------------------------------------
# (Amostra baseada no quociente royalties/Receita_orçamentária_Total)
setwd('./Dados')
load('royalties_PibIfdmEducRAIS_Investimentos.RData')
royalties_PibIfdmEducRAIS_Investimentos$ANO <- str_extract(royalties_PibIfdmEducRAIS_Investimentos$MUNICIPIO_id, pattern = "20..") %>% as.integer()
royalties_panel <- royalties_PibIfdmEducRAIS_Investimentos
royalties_panel$MUNICIPIO_UF <- gsub(royalties_panel$MUNICIPIO_id,pattern = "_20..", replacement = "")
#_________Atribuindo volatilidade a cada ano ####
volatilidade_wide <- select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2006 & ANO>=2004) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2006=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO)) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2007 & ANO>=2004) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2007=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO))) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2008 & ANO>=2005) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2008=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO))) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2009 & ANO>=2006) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2009=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO))) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2010 & ANO>=2007) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2010=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO))) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2011 & ANO>=2008) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2011=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO))) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2012 & ANO>=2009) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2012=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO))) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2013 & ANO>=2010) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2013=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO))) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2014 & ANO>=2011) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2014=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO))) %>% left_join(
select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(ANO<=2015 & ANO>=2012) %>%
group_by(MUNICIPIO_UF) %>%
summarise(VOLATILIDADE2015=sd(ROYALTIES_MUNICIPIO)))
# mudando para formato Long, painel ----
volatilidade_long <-gather(volatilidade_wide, key = ANO, value = VOLATILIDADE, -MUNICIPIO_UF)
volatilidade_long$ANO <- volatilidade_long$ANO %>% gsub(pattern = "VOLATILIDADE", replacement = "") %>% as.integer()
# unindo volatilidade à base de dados----
# _____ atribuindo chave primária
#royalties_panel$MUNICIPIO_id <- paste(royalties_panel$MUNICIPIO_UF, royalties_panel$ANO, sep = "_")
volatilidade_long$MUNICIPIO_id <- paste(volatilidade_long$MUNICIPIO_UF, volatilidade_long$ANO, sep = "_")
# unindo
royalties_panel <- royalties_panel %>% left_join(volatilidade_long, by = "MUNICIPIO_id")
# delimitando variáveis de interesse----
royalties_panel <- royalties_panel[c(2,4,6:14,17)]
colnames(royalties_panel)[c(11,10)] <- c("MUNICIPIO_UF","ano")
#_________ Delimitando % royalties/orçamento--------
# IMPONDO ANO BASE ----
ano0 <- 2007
royalties_panel <- royalties_panel[royalties_panel$ano >= ano0,]
# IMPONDO PERCENTUAL ROYALTIES/RECEITA_ORÇAMENTÁRIA ----
royalties_share <- select(royalties_panel, everything()) %>%
filter(royalties_panel$ROYALTIES_MUNICIPIO/royalties_panel$REC_ORCAMENTARIA > 0.10 &
royalties_panel$ROYALTIES_MUNICIPIO/royalties_panel$REC_ORCAMENTARIA < 1) %>%
select(MUNICIPIO_UF) %>% unique() %>% data.frame() %>% left_join(royalties_panel, by = 'MUNICIPIO_UF')
# Delimitando anos completos (painel balanceado)####
royalties_share <- na.omit(royalties_share)
royalties_share <- royalties_share[royalties_share$Investimentos > 0,]
royalties_share <- select(data.frame(table(royalties_share$MUNICIPIO_UF)), everything()) %>%
filter(Freq==length(unique(royalties_share$ano))) %>% left_join(royalties_share, by = c('Var1' = 'MUNICIPIO_UF'))
colnames(royalties_share)[1] <- c('MUNICIPIO_UF')
#ajustando a linha 134, ITATIAIAUÇU_MG. Falta um '6' na frente
royalties_share[134,6] <- royalties_share[134,6] + 60000000
# substituindo municípios por índice númerico----
numeracao_municipios <- royalties_share$MUNICIPIO_UF %>% unique() %>% data.frame()
numeracao_municipios$individuo <- c(1:length(unique(royalties_share$MUNICIPIO_UF)))
colnames(numeracao_municipios)[1] <- c("MUNICIPIO_UF")
royalties_share <- left_join(royalties_share,numeracao_municipios, by = "MUNICIPIO_UF")
painel <- royalties_share[,c("individuo",
"PIB",
"ano",
"POPULACAO",
"ROYALTIES_MUNICIPIO",
"VOLATILIDADE",
"REC_ORCAMENTARIA",
"Investimentos",
"pe",
"EDUCACAO",
"anosDeEscolaridade",
"ifdm")]
painel <- pdata.frame(x = painel, index = c("individuo", "ano"))
ano <- painel$ano
pib <- painel$PIB
pib_pc <- log(painel$PIB) - log(painel$POPULACAO)
pop <- painel$POPULACAO
royalties <- log(painel$ROYALTIES_MUNICIPIO)
volatilidade <- log(painel$VOLATILIDADE)
IFDM <- log(painel$ifdm)
pop_empregada <- log(painel$pe)
educacao <- log(painel$anosDeEscolaridade) #(anos de escolaridade)
OrcamentoDaEducacao <- log(painel$EDUCACAO)
orcamento <- log(painel$REC_ORCAMENTARIA)
investimento <- log(painel$Investimentos)
#__________Rodando o modelo----
plm_within <- plm(formula = pib_pc ~
volatilidade
+ investimento
+ educacao
+ pop_empregad
# + IFDM
,data = painel, model = 'within')
summary(plm_within)
# ______ -----
equacao1 <- plm(formula = pib_pc ~ volatilidade ,data = painel, model = 'within')
equacao2 <- plm(formula = pib_pc ~ volatilidade + investimento, data = painel, model = 'within')
equacao3 <- plm(formula = pib_pc ~ volatilidade + investimento + educacao, data = painel, model = 'within')
equacao4 <- plm(formula = pib_pc ~ volatilidade + investimento + educacao + pop_empregada,data = painel, model = 'within')
equacao5 <- plm(formula = pib_pc ~ volatilidade + investimento + educacao + pop_empregada + IFDM ,data = painel, model = 'within')
stargazer(equacao1, type = 'html')
stargazer(equacao2, type = 'html')
stargazer(equacao3, type = 'html')
stargazer(equacao4, type = 'html')
stargazer(equacao5, type = 'html')
# rascunho
#_________Atribuindo variável de crescimento ----
# delimitando anos 2005:2015
#royalties_panel <- royalties_panel[royalties_panel$ANO %in% c(2005:2015), ]
# Delimitando anos completos (painel balanceado)####
royalties_panel <- select(data.frame(table(royalties_panel$MUNICIPIO_UF)), everything()) %>%
filter(Freq==length(unique(royalties_panel$ANO))) %>% left_join(royalties_panel, by = c('Var1' = 'MUNICIPIO_UF'))
# Crescimento anual do PIB PER CAPTA----
colnames(royalties_panel)[1] <- c('MUNICIPIO_UF')
royalties_panel$Gpib_pc <- NA
for (i in unique(royalties_panel$MUNICIPIO_UF)) {
for (j in c(2006:2015)) {
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$Gpib_pc <-
(royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$PIB /
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$POPULACAO) /
(royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j-1,]$PIB /
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j-1,]$POPULACAO) #- 1
} }
# Crescimento do PIB ABSOLUTO anual----
royalties_panel$Gpib <- NA
for (i in unique(royalties_panel$MUNICIPIO_UF)) {
for (j in c(2006:2015)) {
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$Gpib <-
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$PIB /
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j-1,]$PIB #- 1
} }
# Crescimento POPULACIONAL-ANO----
royalties_panel$Gpop <- NA
for (i in unique(royalties_panel$MUNICIPIO_UF)) {
for (j in c(2006:2015)) {
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$Gpop <-
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$POPULACAO /
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j-1,]$POPULACAO #- 1
} }
# Crescimento na População_empregada-ANO----
royalties_panel$Gpe <- NA
for (i in unique(royalties_panel$MUNICIPIO_UF)) {
for (j in c(2006:2015)) {
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$Gpe <-
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j,]$pe /
royalties_panel[royalties_panel$MUNICIPIO_UF==i & royalties_panel$ANO==j-1,]$pe #- 1
} }