No Visão Macro de hoje, vamos discutir um pouco sobre dados alternativos. Isso é, é muito fácil olhar para dados de crescimento ou para a inflação pelos dados tradicionais, simplesmente olhando as projeções ou os dados oficiais divulgados pelas estatísticas do governo e do Banco Central.
Mas aqui podemos sempre atuar pelo second level thinking, ou seja, pensar fora da caixa e em como confrontar os dados oficiais para um lado ou para o outro, de maneira a confirmá-los ou não. Isso é tão importante que o próprio Banco Central acaba recorrendo a vários desses dados ao longo do tempo. Por exemplo, para dados de crescimento econômico, olhamos três frentes. A primeira, sobre os resultados dos shoppings e movimentos etc. A segunda, olhamos para a produção de papel ondulado, que é usado para fazer caixas de embarque, para mercadorias etc. E a terceira, o tráfego nas estradas. Isso é, cada vez mais movimentação nas estradas e nos pedágios significaria maior movimentação econômica ao longo do tempo, pelo transporte rodoviário. Isso é bastante importante.
No caso da inflação, por exemplo, podemos pensar muito mais em como o reflexo da nossa própria cesta de consumo tem se tornado menos ou mais preponderante em relação à nossa capacidade de poupança. Isso é, dados como inadimplência das famílias, provisionamento nos resultados dos bancos, seja nas pessoas físicas ou seja nas próprias PJs, dificuldades das empresas de rolarem suas dívidas ou o fazerem a custos mais altos também podem simbolizar algum processo de ajuste econômico devido a algum fato, seja do lado da política econômica, aumento de incerteza ou qualquer outra coisa do tipo.
É sempre importante confrontar os dados pensando fora da caixa. Ali está a grande diferença, seja para fazer investimentos ou tomar decisões ao longo do tempo, mesmo na própria pessoa física, seja pensar em novos trabalhos ou não. Por exemplo, um outro dado superinteressante é sobre o mercado de trabalho e o processo de transformação por conta da inteligência artificial. Acompanhar as demissões em massa de grandes empresas que se beneficiam de grande produtividade em setores específicos, como a própria Amazon acaba de anunciar, é bastante relevante.
É sempre importante pensarmos fora da caixa no sentido econômico, não para termos criatividade e propor criatividade sem reforço empírico, mas através desses dados reforçar os processos decisórios de conclusão analítica.
