Nos últimos dias houve intensa discussão sobre aplicativos de transporte no país, dado o trâmite do PLC 28/2017 no Congresso Nacional, que procura regulamentar a atividade. Inspirados por essa controvérsia, na edição 37 do Clube do Código procuramos entender se existe uma relação de causalidade entre procuras pela Uber e a taxa de desemprego. A hipótese implícita nesse estudo é a de que o aumento recente do desemprego teve influência no número de motoristas cadastrados na Uber e em outros aplicativos de transporte. Nesse post, resumimos os resultados encontrados.
Antes de mais nada, precisamos coletar as variáveis que vamos utilizar no processo de modelagem. Por sorte, todos os dados estão disponíveis via pacotes do R. O código abaixo, então, ilustra o processo de importação dos dados.
De posse dos dados, procedemos uma visualização gráfica dos mesmos.
E abaixo um gráfico de correlação entre as séries.
Dados os resultados obtidos no teste de raiz unitária, vamos considerar que ambas as séries são não estacionárias. Isso dito, vamos aplicar o procedimento de Toda-Yamamoto. Abaixo, determinamos a ordem de defasem do VAR com base em critérios de informação.
Escolhemos 
e começamos a montar o VAR com o código a seguir. Uma vez feito isso, checamos se o mesmo é resistente ao teste de correlação serial e se há estabilidade no mesmo.
Dados os resultados, podemos prosseguir para o Teste de Wald, conforme o código abaixo, lembrando de fazer o ajuste para um VAR(m+p).
Os resultados do procedimento de Toda-Yamamoto aplicado às séries sugerem que existe evidência de causalidade no sentido do desemprego para a procura pela Uber. Não se rejeita a hipótese no sentido contrário. Os membros do Clube do Código têm acesso a todo o processo de construção das previsões, brevemente descrito nesse post. Para se tornar membro, consulte a página do Clube aqui.
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