Prefácio

Dado que se interessou por este livro, prevejo que você é um aluno de pós-graduação dando os primeiros passos em pesquisa com dados, ou é um profissional experiente procurando conhecer novas ferramentas para utilizar em seu trabalho. Em ambos os casos, este livro é para você. A finalidade e objeto deste trabalho é introduzir o leitor ao uso do R como ferramenta de computação e análise de dados, com uma ênfase especial para pesquisa empírica no tópico de Finanças e Economia. Ao final deste livro você irá aprender como utilizar o R para importar e manipular dados e, por fim, reportar tabelas e figuras de uma pesquisa em um relatório técnico.

Este livro é o resultado do meu trabalho como docente na Escola de Administração da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. No programa de pós-graduação em Administração, eu leciono uma disciplina introdutória ao uso do R para resolver problemas de pesquisa na área de Finanças e Economia. Observando os alunos em sala de aula, percebo diariamente o impacto positivo que esse tipo de orientação tem em suas futuras carreiras profissionais, seja como pesquisadores acadêmicos, seja como analistas de dados em organizações públicas e privadas. Este livro é um projeto pessoal para disseminar conhecimento sobre a ferramenta para um público maior e mais diversificado.

Outra motivação que tive para escrever o livro foi minha experiência na utilização de códigos disponibilizados por outros pesquisadores em pesquisas específicas. Na maioria das vezes, esses códigos são desorganizados, pouco claros e, possivelmente, funcionam apenas no computador do pesquisador que os escreveu! Surpreendentemente, devido a desorganização, o trabalho de desvendar o código de outros professores tende a levar mais tempo do que desenvolver eu mesmo o procedimento, por mais complexo que ele fosse. Esses casos, aliás, ferem a ciência, pois um dos princípios básicos da pesquisa é a replicabilidade - isto é, uma rotina de pesquisa mal escrita irá reduzir a possibilidade de outras pessoas a utilizarem.

Assim como se espera que um artigo científico esteja bem escrito, também se deve esperar que o código por trás da respectiva pesquisa seja de qualidade. Porém, esse não é o caso na grande maioria das vezes. Com este livro, irei atacar esse problema, formalizando uma estrutura de código voltada à reprodutibilidade científica, focando em organização e usabilidade. Nesse sentido, espero que as futuras gerações de pesquisadores estejam mais bem preparadas para compartilhar o seu trabalho.

Antes de prosseguir, um aviso. Não iremos trabalhar usos avançados do R. O conteúdo será limitado a exemplos simples e práticos de utilização do software para a construção de pesquisa baseada em dados financeiros e econômicos. De fato, um dos desafios na escrita deste livro foi definir o limite entre o material introdutório e o avançado. Procurei, sempre que possível, dosar gradualmente o nível de complexidade. Para leitores interessados em conhecer funções avançadas do programa e o seu funcionamento interno, sugiro a leitura do manual oficial do R (Teetor 2011) e de Wickham (2019).

Com este livro irás aprender os seguinte tópicos:

Usar o R e RStudio

O capítulo 01 apresenta, discute e justifica o uso do R como uma plataforma de programação desenhada para resolver problemas relacionados a dados. No capítulo 02 exploraremos os comandos básicos R e os recursos do RStudio, incluindo criação de objetos, execução de scripts, interação com o disco rígido do computador, e muito mais.

Importação de dados financeiros e econômicos

Nos capítulos 04 e 05 vamos aprender a importar dados de arquivos locais, tal como uma planilha do Excel, ou então da internet. Aprenderemos a tirar proveito da modularidade do R e, quando necessário, instalar pacotes que permitam o download de dados diversos tal como preços de ações, índices econômicos, curva de juros, dados financeiros de empresas e muito mais.

Limpar, estruturar e analisar dados

Nos capítulos 06 e 07 iremos estudar o ecossistema de objetos do R. Aprenderemos a manipular objetos tal como vetores numéricos, datas e tabelas inteiras. Nos capítulo 08 e 09 vamos estudar o uso de ferramentas de programação para resolver problemas com dados incluindo limpeza, reestruturação e também análise.

Visualização de dados

No capítulo 10 aprenderemos a usar o pacote ggplot2 para criar visualizações do conjunto de dados, incluindo os casos mais comuns em finanças e economia, séries temporais e gráficos estatísticos.

Analisar dados com econometria

No capítulo 11 aprenderemos a usar os modelos econométricos mais populares em finanças e economia, incluindo o modelo linear, GLM, Arima e outros. Isto inclui simulação, teste de hipóteses e estimação de modelos para diversas séries de dados reais.

Reporte de resultados

No capítulo 12 veremos como reportar os resultados de sua pesquisa para um documento externo com a exportação fácil e reproduzível de tabelas e figuras. O conteúdo também inclui uma seção sobre a inovadora tecnologia RMarkdown, a qual permite que código e texto sejam compilados conjuntamente.

Melhorando o seu código

No último capítulo do livro vamos discutir as melhores práticas de programação, incluindo análise do perfil de execução do código R, destacando pontos de gargalo e melhoria do tempo de execução com estratégias de cacheamento local, uso de código C++ e processamento paralelo.

Material Suplementar

Todo o material usado no livro, incluindo exemplos de código separados por capítulos, está publicamente disponível na Internet e distribuído com um pacote R denominado adfeR. Este inclui arquivos de dados, código em si, e várias funções que irão facilitar a execução dos exemplos do livro. Se você planeja, como sugerido, escrever código enquanto lê o livro, este pacote ajudará muito em sua jornada.

Para instalar este pacote no seu computador, basta executar algumas linhas de comando no R. Veja o código destacado a seguir e copie e cole o mesmo no prompt do RStudio (canto inferior esquerdo da tela, com um sinal “>”) e pressione Enter para cada comando. Esteja ciente de que você precisará do R e RStudio instalados em seu computador (consulte a seção 1.4).

# install devtools dependency
install.packages('devtools')

# install book package
devtools::install_github('msperlin/adfeR')

O que este código fará é instalar o pacote devtools, uma dependência necessária para instalar código do Github – um repositório de pacotes onde o livro está hospedado. Depois disso, uma chamada para install_github('msperlin/adfeR') irá instalar o pacote em seu computador.

Depois da instalação, todos os arquivos do livro estarão disponíveis localmente, salvos em uma pasta do seu computador. Iremos usar todos estes arquivos futuramente. Opcionalmente, caso quiser olhar os arquivos, podes copiar todo conteúdo para outra pasta com o código a seguir:

adfeR::copy_book_files(path_to_copy = '~')

Veja que o tilda (~) é um atalho para o diretório “Documentos” no Windows (ou “home” no Linux/Mac). Assim, o código anterior descompactará o arquivo do livro na pasta “Documentos/adfeR-files”. O pacote também inclui várias outras funções que serão usadas ao longo do livro. Se você preferir a maneira antiga e consagrada de baixar o arquivo e descompactar manualmente, podes encontrar uma cópia no site do livro³.

Conteúdo para Instrutores

Se você for um instrutor de R, aqui encontrarás muito material para usar em suas aulas:

Exercícios estáticos na internet

Cada capítulo deste livro inclui exercícios que seus alunos podem praticar. Todas as soluções estão disponíveis na versão online do livro, disponível em https://www.msperlin.com/adfeR/.

Exercícios exportáveis para pdf ou plataformas de e-learning

Todos exercícios do livro estão no formato exams (Zeileis et al. 2022) e são exportáveis para arquivos em pdf ou então para plataformas de e-learning tal como o Moodle ou Blackboard. Veja este post no blog⁴ para maiores detalhes.

Acesso ao livro na internet

Na versão web do livro, o conteúdo integral está liberado até o capítulo 7, o qual é mais que suficiente para um curso introdutório sobre a plataforma.

Espero que goste deste livro. O conteúdo tem sido compilado por um longo período de tempo, a base de muito suor e, literalmente, litros de café por parte do autor.

Boa leitura!

Marcelo S. Perlin