4  Previdência

4.1 Introdução

A União apresenta no Anexo 4 as receitas, despesas e resultados dos regimes previdenciários. A Figura 1 traz o gráfico no RREO em Foco enquanto a Figura 2 traz o gráfico do painel do Tesouro Transparente. O nosso objetivo é construir um gráfico capaz de apresentar simultaneamente a evolução temporal das receitas, despesas e resultados previdenciários.

Figura 1: RREO em Foco: gráfico do anexo 4

RGPS

Figura 2. Tesouro Transparente: gráfico RGPS

# definir opções para o código
# https://kbroman.org/knitr_knutshell/pages/Rmarkdown.html
knitr::opts_chunk$set( echo=TRUE, warning=FALSE, message=FALSE,tidy = "styler")
options(encoding = "latin1")

# importar bibliotecas
library(tidyverse)
library(readxl)
library(lubridate)
library(ggrepel)
library(janitor)
library(stringr)
library("xts")
library("dygraphs")

# importar dados (planilha de trabalho da GEINF)
previ <- read_excel("relatorios_fiscais/rreo/dados_rreo.xlsx",
  sheet = "previdencia"
) %>% clean_names()


# criar função para identificar os regimes previdenciários
regime <- function(regime) {
  previ %>%
    select("mes_de_referencia", starts_with(paste0("receitas_", regime, "_12_meses")), starts_with(paste0("despesas_", regime, "_12_meses"))) %>%
    rename(
      mes = mes_de_referencia,
      # renomear variáveis para falicitar compreensão do código
      receita = paste0("receitas_", regime, "_12_meses"),
      despesa = paste0("despesas_", regime, "_12_meses")
    ) %>%
    filter(despesa > 0) %>%
    # transformar valores em bilhões, transformar receita em valor negativo e calcular o resultado previdenciário
    mutate(receita = round(receita / 1000000000, 2)) %>%
    mutate(despesa = round(-despesa / 1000000000, 2)) %>%
    mutate(resultado = receita + despesa) %>%
    select(receita, despesa, resultado, mes)
}


# excluir o ano de 2023 para facilitar a comparação com os dados das figuras 1 e 2
previ <- previ %>% filter(ano != 2023)


# utilizar a função regime para gerar as tabelas para os quatro regimes previdenciários
militares <- regime("militares")

rgps <- regime("rgps")

fcdf <- regime("fcdf")

rpps <- regime("rpps_civis")

# converter as tabelas para objeto xts

rpps_xts <- xts(rpps %>% select(-mes), rpps$mes)

rgps_xts <- xts(rgps %>% select(-mes), rgps$mes)

fcdf_xts <- xts(fcdf %>% select(-mes), fcdf$mes)

militares_xts <- xts(militares %>% select(-mes), militares$mes)

# criar função para gerar os gráficos
xts_plot <- function(df, titulo) {
  dygraph(df, main = titulo) %>%
    dyOptions(stepPlot = TRUE) %>%
    dyRangeSelector() %>%
    dyAxis("y", label = "R$ BI") %>%
    dyOptions(colors = RColorBrewer::brewer.pal(3, "Set2")) %>%
    dyRoller(rollPeriod = 1) %>%
    dyHighlight(highlightSeriesOpts = list(strokeWidth = 3)) %>%
    dySeries("receita", fillGraph = TRUE, color = "blue") %>%
    dySeries("despesa", fillGraph = TRUE, color = "red") %>%
    dyFilledLine("resultado", color = "black", strokePattern = "dashed") %>%
    dyLegend(width = 400)
}

# utilizar a função xts_plot para gerar os gráficos para os quatro regimes previdenciários
(p_rpps <- xts_plot(rpps_xts, "RPPS: últimos 12 meses (R$ Bi)"))

(p_rgps <- xts_plot(rgps_xts, "RGPS: últimos 12 meses (R$ Bi)"))

(p_militares <- xts_plot(militares_xts, "Previdência Militares: últimos 12 meses (R$ Bi)"))

(p_fcdf <- xts_plot(fcdf_xts, "FCDF: últimos 12 meses (R$ Bi)"))