Painel do PIB Trimestral de Roraima

O projeto produz as estimativas trimestrais do PIB de Roraima em duas dimensões:

PIB nominal trimestral, em R$ milhões, calculado como VAB nominal + ILP; PIB real trimestral, em índice Laspeyres de base fixa 2020, compatibilizado anualmente com os índices de volume encadeados das Contas Regionais do IBGE via Denton-Cholette, e em R$ milhões de 2020.

O instrumento metodológico central é o Indicador de Atividade Econômica Trimestral de Roraima (IAET-RR), um índice de volume construído com proxies setoriais de alta frequência e ancorado anualmente nas Contas Regionais do IBGE por Denton-Cholette.

Do ponto de vista institucional, o projeto não pretende substituir as Contas Regionais do IBGE, que seguem sendo a referência oficial do PIB estadual. Sua função é complementar esse sistema com uma leitura intra-anual, tempestiva e metodologicamente disciplinada da atividade econômica de Roraima. Em um estado sem estatísticas conjunturais completas para todos os grandes blocos de atividade, isso exige combinar rapidez operacional com forte amarração conceitual ao benchmark oficial.

A filosofia do projeto pode ser resumida como a de um estimador conjuntural ancorado. Isso quer dizer que a série trimestral não é construída como índice livre, desconectado do sistema de contas; ela é construída para responder à necessidade de monitoramento de curto prazo sem abandonar a estrutura conceitual das Contas Regionais. Em termos práticos, isso implica quatro compromissos permanentes:

usar proxies observáveis, documentáveis e reproduzíveis; manter os totais anuais ancorados no sistema oficial do IBGE; tratar a abertura trimestral como problema de desagregação temporal, e não como adivinhação direta do PIB; documentar explicitamente tanto as variáveis incorporadas quanto as variáveis investigadas e descartadas.

As saídas do pipeline hoje cobrem, internamente:

O projeto é público em sua lógica de construção. A exportação oficial (data/output/IAET_RR_*, filtrada pelo gate de publicação) está em 2026T2, avançada formalmente em 25/09/2026.

Essa separação entre cálculo interno e publicação oficial também faz parte da lógica metodológica. O pipeline pode processar bases mais recentes para validação, diagnóstico e elaboração de material institucional, mas a divulgação pública só avança quando o trimestre é formalmente liberado. Isso preserva rastreabilidade entre rotina técnica e produto oficialmente publicado.

R ≥ 4.4.0
dependências restauradas com renv::restore()
diretório de trabalho na raiz do projeto
bases manuais colocadas nas pastas esperadas

source("R/run_all.R")

O orquestrador executa os scripts de produção na ordem correta, interrompe em caso de erro e grava as saídas em data/output/.

shiny::runApp("dashboard/app.R")

O app lê os arquivos produzidos pelo pipeline. O uso correto é executar R/run_all.R antes de abrir o dashboard local.

source("R/06_coleta_fontes.R")

Atualiza SIDRA, ANP e apaga o cache do ano corrente da ANEEL (para forçar re-download em run_all.R), e imprime um relatório de cobertura por fonte comparando cada uma ao trimestre-alvo (o seguinte ao publicado em config/release.R).

ANAC, BCB Estban e BCB SCR são as únicas três fontes manuais cujo parsing (ZIP → cache mensal) é automático dentro de R/run_all.R: basta colocar o arquivo novo na pasta e rodar o pipeline. SIAPE e a folha municipal (SICONFI) exigem extração à parte — ver Seção 8.

source("R/run_all.R")

source("R/06_avanca_publicacao.R")

Esse script conduz um checklist obrigatório (fontes conferidas, run_all.R sem erros, validações sem alertas críticos, dashboard verificado, informativos aprovados, imprensa comunicada) antes de atualizar config/release.R, registrar commit e criar a tag da publicação trimestral.

O pipeline atual está organizado em torno de quatro blocos setoriais, uma etapa de agregação e um conjunto de rotinas de produção nominal, real, validação e publicação.

Do ponto de vista de engenharia analítica, essa arquitetura modular não é apenas conveniência de programação. Ela é parte da própria estratégia metodológica do projeto. Cada bloco setorial é construído primeiro como um problema estatístico relativamente autônomo, com suas fontes, regras de tratamento, pesos internos e benchmark anual próprios. Só depois esses blocos entram na etapa agregada. Essa decisão reduz dois riscos típicos de sistemas conjunturais:

que uma mudança silenciosa em uma fonte contamine o índice total sem permitir localização rápida do problema; que a lógica econômica específica de cada setor se perca dentro de uma agregação única e pouco auditável.

O gate público hoje é:

trimestre_publicado <- "2026T2"

O trimestre 2026T2 foi validado internamente (pipeline completo sem erros) e teve sua publicação avançada formalmente em 25/09/2026 via R/06_avanca_publicacao.R (tag v2026-Q2); a exportação pública oficial já reflete esse trimestre.

Em termos operacionais, o sistema pode ser lido em três camadas:

camada de referência, em que são definidos pesos nominais, benchmarks anuais e parâmetros estruturais; camada de construção setorial, em que as proxies são tratadas, agregadas e ancoradas; camada de produto final, em que são gerados o IAET-RR agregado, a série dessazonalizada, o VAB nominal, o PIB nominal, o PIB real e a exportação pública.

Essa separação melhora a auditabilidade do projeto porque deixa explícito o que pertence ao problema de mensuração econômica, o que pertence ao problema de manutenção operacional e o que pertence ao problema de publicação institucional.

O IAET-RR é um índice Laspeyres de base fixa 2020, compatibilizado anualmente com os índices de volume encadeados das Contas Regionais do IBGE via Denton-Cholette, com base média de 2020 igual a 100, construído a partir de quatro blocos:

• Agropecuária
• Administração pública
• Indústria
• Serviços privados

A forma geral do índice é:

em que:

• $w_i$ são os pesos contábeis do VAB nominal de 2020;
• $x_{it}$ são os índices trimestrais de volume dos blocos ou subsetores;
• a base média de 2020 é fixada em 100.

O uso de um esquema de Laspeyres tem motivação substantiva. Em um projeto cujo objetivo é acompanhar a variação da atividade econômica sob pesos transparentes e estáveis, interessa mais preservar a interpretabilidade econômica da estrutura do índice do que reponderar continuamente o sistema em função da oscilação recente das proxies. A base 2020 fixa a estrutura contábil usada na agregação e permite ler as variações trimestrais como mudança de volume em torno de um ano-base claramente definido.

Na prática, o IAET-RR está tentando aproximar o comportamento do quantum de atividade econômica. Por isso, a escolha das proxies favorece sinais que representem volume físico, intensidade de uso, utilização de fator produtivo ou movimentos de mercado coerentes com volume, em vez de simplesmente reproduzir valores monetários observados nas fontes administrativas.

O projeto usa dois tipos de ponderação.

Pesos contábeis

• usados para agregar setores e subsetores;
• derivados das Contas Regionais do IBGE;
• fixados no ano-base 2020.

Pesos técnicos

usados para combinar várias proxies dentro do mesmo subsetor; definidos, na maioria dos subsetores, por otimização da função-objetivo do Denton no período 2020–2023; no Comércio, desde 2026-09-24, definidos por backtest de 20 anos (2004–2023) contra o Índice de Volume oficial da CR — ver Seção 5.3; em alguns subsetores, sujeitos a piso operacional de 10% para preservar informação de múltiplas séries ativas.

Essa distinção entre pesos contábeis e pesos técnicos é crucial para a leitura correta do projeto. Os pesos contábeis respondem à pergunta "quanto cada atividade representa na estrutura econômica de Roraima?". Já os pesos técnicos respondem à pergunta "qual combinação de sinais trimestrais produz o perfil intra-anual mais compatível com o benchmark anual oficial?". Misturar esses dois níveis de ponderação geraria confusão entre estrutura econômica e desenho do indicador.

O Denton-Cholette é o método que garante que a média trimestral de cada ano reproduza exatamente o benchmark anual das Contas Regionais, preservando o perfil intra-anual informado pelas proxies.

Essa escolha expressa a filosofia central do projeto. O problema principal aqui não é prever diretamente o PIB anual a partir das proxies, mas distribuir no tempo um total anual conhecido ou assumido como benchmark, minimizando a distorção do perfil trimestral sugerido pelas séries de maior frequência. O Denton-Cholette é apropriado exatamente para esse tipo de problema porque reconcilia duas exigências simultâneas: fidelidade ao benchmark anual e parcimônia no ajuste aplicado à proxy.

No projeto, ele é aplicado com duas funções centrais:

• ancoragem de índices de volume ao benchmark anual do índice encadeado de volume das Contas Regionais;
• desagregação trimestral de séries anuais nominais, como deflator implícito e ILP.

Na implementação dos índices de volume, o benchmark é o índice encadeado de volume das Contas Regionais, e não o VAB nominal. Isso é decisivo porque as proxies do projeto são, em sua maioria, indicadores de volume ou de quantidade econômica observada, como:

• energia elétrica;
• passageiros;
• emprego formal;
• produção agropecuária;
• população em idade ativa (proxy de volume da administração pública).

Na implementação em R, esse ponto aparece nas rotinas que aplicam tempdisagg e nas funções auxiliares de R/utils.R. A distinção mais importante é entre:

• índices, para os quais a restrição correta é a média anual dos trimestres;
• fluxos monetários, para os quais a restrição correta é a soma anual.

Essa diferença entre trabalhar com conversion = "mean" e conversion = "sum" não é um detalhe secundário do código. Ela define se a série está sendo tratada como índice de volume ou como fluxo em valor corrente. A coerência entre teoria e implementação depende exatamente desse cuidado.

As Contas Regionais oficiais hoje cobrem 2020–2023. Para 2024 em diante, o projeto não impõe um total anual extrapolado: o benchmark permanece nos anos com CR oficial e a série trimestral é estendida pelo próprio indicador de alta frequência (a proxy), via tempdisagg, preservando a relação proxy↔volume estimada em 2020–2023. Em outras palavras, os anos sem benchmark seguem o movimento observado das proxies (energia, emprego, folha, produção), e não uma tendência projetada. Quando o benchmark oficial for divulgado, a borda preliminar será substituída pelo valor oficial.

A única exceção estrutural a essa regra é a administração pública, que desde a reforma de 2026-07 (metodologia SEADE-SP) não depende de extrapolação de proxy para o VAB nominal: a folha pública observada (federal + estadual + municipal) é usada diretamente como valor nominal, trimestre a trimestre, sem necessidade de um benchmark anual para "ativar" a borda — ver Seção 6.2.

Esse tratamento da borda recente deve ser lido como solução operacional disciplinada, e não como substituto do benchmark oficial. O objetivo é impedir quebra artificial da série exatamente onde ela é mais demandada para análise conjuntural, sem ocultar que os anos sem benchmark oficial são provisórios e sujeitos a revisão quando o dado anual do IBGE for incorporado.

O ajuste sazonal é feito por X-13ARIMA-SEATS, via pacote seasonal. O projeto publica, para cada série trimestral, duas versões:

• série sem ajuste sazonal (NSA), para leitura estrutural e comparação interanual;
• série dessazonalizada (SA), para leitura conjuntural trimestre contra trimestre.

Essa duplicidade de divulgação responde a duas perguntas analíticas diferentes. A série sem ajuste sazonal é a forma adequada para comparar o mesmo trimestre entre anos e enxergar movimentos estruturais. A série dessazonalizada é a forma adequada para ler o pulso conjuntural do trimestre corrente, descontando padrões recorrentes de calendário, safra, férias, folha e sazonalidade administrativa.

O X-13ARIMA-SEATS é aplicado a todas as séries trimestrais publicadas pelo projeto:

A função ajustar_sazonal(), definida em R/utils.R, é a implementação única usada em todas as etapas de ajuste sazonal do pipeline. Ela tenta três configurações progressivamente mais simples do X-13ARIMA-SEATS e usa STL como fallback apenas se todas falharem. Os dois scripts de ajuste (05c e 05j) chamam essa mesma função, garantindo comportamento consistente entre os índices setoriais e as séries do PIB.

O 05j_ajuste_sazonal_pib.R deve rodar obrigatoriamente após o 05i_pib_real.R, pois lê os arquivos gerados por ele. O run_all.R respeita essa ordem.

O aspecto metodológico central dessa etapa é que a otimização não foi usada como "caixa-preta" para delegar inteiramente ao algoritmo a escolha dos pesos. Ela foi usada como critério quantitativo forte dentro de um conjunto de proxies já selecionadas por plausibilidade econômica e viabilidade operacional. Quando o ótimo irrestrito tenderia a zerar componentes que ainda carregam informação útil, a produção pode adotar pesos conservadores com piso operacional. Isso reforça uma característica importante do projeto: ele combina disciplina estatística com julgamento econômico explícito. O episódio do Comércio, por outro lado, mostra o reverso dessa moeda: quando o ótimo de amostra curta aponta para zerar um componente que a teoria e a correlação isolada sustentam como bom (o PMC), a decisão correta é estender a amostra antes de confiar no resultado, não descartar o componente.

Também convém notar que a função-objetivo do Denton mede a coerência temporal da proxy composta com o benchmark anual, e não causalidade estrutural. Em outras palavras, o algoritmo escolhe a combinação que exige menor "torção" da proxy quando ela é reconciliada ao benchmark anual. Isso é extremamente útil para o problema de desagregação temporal, mas não deve ser lido como teste definitivo de explicação econômica do setor.

Peso no VAB de 2020: 6,89%.

O bloco agropecuário é formado por três componentes, com peso fixo no VAB de 2020 (sem reset posterior): agricultura (61,63%), pecuária (28,45%) e silvicultura (9,93%).

agricultura, construída a partir de PAM e LSPA com distribuição intra-anual pelo calendário de colheita; pecuária, construída a partir de peso de carcaça bovina abatida e ovos de galinha; silvicultura, construída a partir da PEVS (Produção da Extração Vegetal e da Silvicultura), incluída na composição em setembro/2026 (antes, o índice cobria só agricultura e pecuária).

Entre os blocos do projeto, a agropecuária é o caso em que mais claramente aparece o desafio de transformar informação anual em trajetória trimestral economicamente plausível. A maior parte da informação agrícola disponível para Roraima informa produção anual por cultura, enquanto a necessidade do projeto é um indicador trimestral. A solução adotada combina três elementos complementares: nível anual de produção observado ou projetado, calendário de colheita para distribuir esse nível no tempo e ponderação econômica das culturas por VBP.

O script lê a PAM definitiva (tab. 5457) e a LSPA (tab. 6588). Para cada cultura e ano corrente sem PAM, seleciona a leitura mais recente disponível da LSPA. A produção anual é distribuída em meses pelo calendário de colheita da SEADI-RR, que é a versão ativa em produção. As séries mensais são agregadas para trimestre. As culturas são combinadas por um índice de Laspeyres encadeado anualmente: o peso de cada cultura é recalculado todo ano a partir do VBP do ano anterior (mesma prática documentada pela Fundação SEADE-SP). Isso substituiu, em setembro/2026, o esquema anterior de peso único fixo, calculado como média móvel dos últimos quatro anos PAM disponíveis e aplicado a toda a série histórica.

Na implementação em R, isso aparece em R/01_agropecuaria.R. A PAM fornece a base estrutural das culturas, a LSPA atualiza anos ainda não fechados e o calendário de colheita converte uma informação anual em perfil mensal e trimestral. Um ponto importante é que a LSPA não é tratada como fluxo mensal de produção. Ela é tratada como leitura mais recente da safra anual, posteriormente distribuída ao longo dos meses por coeficientes de colheita.

O índice de pecuária combina o peso total das carcaças de bovinos abatidos (95%) com ovos de galinha (5%). Até setembro/2026, o componente de abate usava a contagem de cabeças abatidas, não o peso — um erro, já que o VA/VBP da pecuária escala com a massa de carne produzida, não com o número de animais. Em 2024, por exemplo, o número de cabeças abatidas cresceu quase o dobro do peso total (mais animais, ~10,5% mais leves em média, um padrão de liquidação de rebanho, não de expansão real); a correção baixou o crescimento medido de pecuária em 2023→2024 de +28,03% para +16,02% (oficial: +12,52%). O peso interno Abate/Ovos também foi revisado de 90/10 para 95/5, já que o VA oficial de 2020 mostra bovinos em 99,45% da pecuária.

A silvicultura usa três produtos da PEVS travados pelo peso em valor oficial de 2020 (Castanha-do-pará 74,86%, Açaí 12,49%, Lenha de outras espécies 0,38%, cobrindo ~87,7% do VA oficial do componente), mais um quarto item "resto" (12,27%), que evolui pela taxa média ponderada dos demais produtos da PEVS e cobre os produtos sem correspondência em nenhuma das duas pesquisas do IBGE (ex.: Buriti, Tucumã, Pequi, Cupuaçu). Os pesos são travados porque o peso em quantidade da base da PEVS diverge muito do peso em valor usado pelo IBGE (ex.: a Castanha-do-pará vale ~9x mais no cálculo oficial do que na PEVS); calculada sem esse ajuste, a silvicultura mostrava saltos de +291% a +307% em 2024, contra +90,32% do resultado oficial parcial do IBGE.

No desenho atual, três variáveis ficam explicitamente fora da produção:

• produção de leite: não há série trimestral operacional com frequência e cobertura compatíveis para Roraima;
• abate de suínos: não há série trimestral utilizável para Roraima no padrão exigido pelo pipeline;
• abate de frango: a mesma restrição vale para a série trimestral de frango em Roraima.

Essas variáveis não aparecem na tabela de produção porque não entram no índice hoje, mas permanecem relevantes como informação metodológica sobre o universo investigado.

Isso também explica a opção de documentar variáveis abandonadas em texto, e não em tabela. A tabela deve representar o sistema efetivamente em produção. O texto, por sua vez, registra o universo pesquisado e as restrições encontradas. Assim, a nota deixa claro que essas exclusões não decorrem de omissão, mas de indisponibilidade operacional da informação.

Agropecuária - subsetores e índice final

Agropecuária - lavouras: culturas individuais e índice

Agropecuária - pecuária: proxies e índice

Agropecuária - silvicultura: produtos travados, resto e índice

Peso no VAB de 2020: 45,01%.

O bloco de administração pública separa explicitamente volume e preço nominal, seguindo a metodologia da Fundação SEADE-SP:

o volume (índice real) vem da população 14+ da PNAD Contínua, suavizada e ancorada por Denton-Cholette ao benchmark de volume das Contas Regionais (R/02_adm_publica.R); o valor nominal vem diretamente da folha de pagamento observada das três esferas (federal, estadual, municipal), somada e usada sem nenhuma deflação ou extrapolação (R/05h_vab_nominal_setorial.R).

Essa é uma mudança estrutural em relação a versões anteriores do projeto (até 2026-07), que usavam a folha deflacionada como proxy de volume, ancorada ao benchmark real. A razão da mudança: a folha pública é, por definição, uma medida de custo nominal, e o volume real da administração pública nas Contas Regionais tem melhor correspondência conceitual com a força de trabalho disponível (população em idade ativa) do que com o valor monetário da própria folha, que já reflete decisões de reajuste salarial e não apenas quantidade de serviço público prestado.

Como consequência prática, o deflator implícito da AAPP deixou de ser modelado: ele é hoje apenas o resíduo nominal ÷ volume, exportado como coluna de diagnóstico, não como insumo do cálculo.

No estado, a proxy é construída pela soma das rubricas:

extraídas do FIP 855 — Resumo Mensal da Despesa Liquidada.

Do ponto de vista econômico, as duas primeiras rubricas capturam o núcleo da remuneração direta do trabalho pago pelo governo estadual aos servidores civis e militares. A terceira rubrica acrescenta os encargos patronais associados a essa folha, completando a medida do custo do fator trabalho suportado pelo setor público estadual. A soma das três, portanto, aproxima melhor a massa de remuneração efetivamente associada à produção de serviços públicos do que o uso isolado apenas dos vencimentos básicos.

Essa escolha é coerente com a lógica das Contas Regionais para administração pública, em que a produção do setor é medida predominantemente pela ótica do custo. Em outras palavras, o objetivo da proxy estadual não é medir gasto total do governo, investimento público ou execução orçamentária ampla, mas isolar o componente da despesa liquidada mais diretamente ligado à remuneração do trabalho na provisão de serviços públicos.

Nos municípios, o pipeline usa a conta:

RREO6PessoalEEncargosSociais

na coluna de despesas liquidadas do RREO Anexo 06.

• diferencia bimestres sucessivos para obter o valor incremental;
• distribui uniformemente o valor bimestral entre os dois meses;
• agrega os meses em trimestre.

A regra de cobertura por município foi reimplementada em produção em 2026-09-24 (havia sido removida do pipeline na reforma de 2026-07 e ficado sem substituto por dois meses — ver Seção 8). Ela é referenciada ao último bimestre disponível na própria série municipal — não ao trimestre oficialmente publicado, já que o pipeline calcula todos os períodos disponíveis internamente, não só os já liberados:

gap > 1 bimestre (município parou de reportar há mais de um bimestre): excluído de toda a série processada nesta rodada, não só do(s) bimestre(s) final(is). Isso mantém o "cesto" de municípios estável ao longo do tempo, evitando que um município some e depois desapareça, o que geraria salto espúrio no agregado. gap = 1 bimestre: município mantido, com o bimestre faltante preenchido por carry-forward (repetição do último valor observado).

No estado atual da série (até 2026B3), ficam excluídos Amajari (parado desde 2024B6, lacuna de 9 bimestres) e Caracaraí (parado desde 2021B6, lacuna de 27 bimestres — série estruturalmente curta no SICONFI). Os demais 13 dos 15 municípios são mantidos; Iracema, Normandia e São Luiz entraram via carry-forward do bimestre 2 para o bimestre 3 de 2026.

Essa regra procura equilibrar continuidade da série e disciplina estatística. Em um bloco com peso muito elevado no índice agregado, imputações permissivas demais poderiam contaminar o resultado total. Por isso, o projeto distingue entre atraso curto de publicação, que admite tratamento restrito, e quebra de cobertura mais longa, que justifica exclusão temporária do ente da composição.

Neste bloco, o projeto trabalha com a própria proxy principal de produção não mercantil: folha pública observada (nominal) e população em idade ativa (volume). Não há hoje uma variável adicional abandonada com papel equivalente a essas duas na construção do índice. O foco metodológico é garantir cobertura e consistência das três esferas de folha e da série de população.

Gráfico do diagnóstico

AAPP - componentes da folha (nominal) e índice de volume (população)

O gráfico evidencia bem a separação conceitual da Seção 6.2: as três linhas de folha (nominal, incluem reajustes salariais e inflação) crescem de forma bem mais acentuada do que o índice AAPP de volume (população 14+, que muda pouco de trimestre a trimestre).

Peso no VAB de 2020: 11,76%.

O bloco industrial é composto por quatro subsetores:

• SIUP;
• construção;
• indústrias de transformação;
• indústrias extrativas.

Do ponto de vista metodológico, a indústria é o bloco em que a escassez de estatística conjuntural específica para Roraima aparece com maior nitidez. A ausência de PIM-PF regional impede o uso de uma pesquisa clássica de produção industrial. A resposta do projeto é construir indicadores a partir de proxies de intensidade produtiva e de utilização de fator trabalho, sempre submetidas ao benchmark anual das Contas Regionais.

Construção (revisado em 2026-09): até julho/2026, a proxy era o estoque de emprego formal (CAGED, seção F). Em Roraima a construção é predominantemente informal (~85% do VAB do setor, confirmado por RAIS e PNAD), então o CAGED só capturava uma fração pequena da atividade. A troca para ocupação total (PNAD Contínua, formal e informal) reduziu o gap acumulado contra o benchmark oficial de −27 pp para −2,2 pp, e eliminou uma oscilação espúria que o CAGED introduzia (o antigo índice inflava a construção em +27,9% em 2025 e a derrubava −23,1% em 2026T1, sem correspondência com movimento real do setor). Documentação completa em notas/reformas/industria/investigacao_2026-09.md.

Como o CAGED entra no bloco (Transformação e Extrativas)

Nos dois subsetores que ainda usam emprego formal como proxy (Transformação, em parte, e Extrativas), o projeto constrói um estoque acumulado:

estoque = 1000 + cumsum(saldo)

Meses sem movimentação são completados com saldo = 0, para preservar continuidade da grade mensal antes da agregação trimestral.

Esse detalhe de implementação tem implicação substantiva. No caso do CAGED, ausência de linha para uma seção em determinado mês não significa necessariamente falta de informação econômica; muitas vezes significa ausência de movimentação líquida naquele recorte. Completar a grade com saldo = 0 evita introduzir descontinuidades artificiais em séries que depois são transformadas em estoque acumulado.

Construção — consumo de cimento (SNIC) O consumo de cimento foi investigado como proxy complementar da construção, mas não integra a produção atual porque sua obtenção depende de download manual e sua cobertura não é estável o suficiente para o ciclo trimestral do projeto.

Extrativas — CFEM (ANM) A CFEM foi estudada como indicador para extrativas, mas ficou fora da produção por três razões principais:

pagamentos irregulares no tempo, sem correspondência segura com a produção do período; forte distorção da base 2020 em um subsetor muito pequeno; composição local muito influenciada por materiais de construção, o que não melhora o perfil trimestral do subsetor.

Na implementação vigente, extrativas usa CAGED B como indicador trimestral e é ancorada por Denton ao benchmark anual das Contas Regionais.

Trata-se de uma solução conservadora e compatível com o tamanho muito reduzido do subsetor no VAB estadual. O objetivo não é reconstruir toda a complexidade física da atividade mineral em alta frequência, mas produzir um indicador trimestral estável, operacionalmente sustentável e disciplinado pelo benchmark anual oficial.

Indústria - subsetores e índice final

Indústria - SIUP: proxy e índice

Indústria - construção: proxy e índice

Indústria - transformação: proxies e índice

Indústria - extrativas: índice final

Peso no VAB de 2020: 36,35%.

O bloco de serviços privados agrega seis subsetores.

Serviços privados concentram o maior desafio de heterogeneidade econômica do projeto. O bloco reúne atividades de comportamento muito distinto entre si, do comércio varejista à intermediação financeira, do aluguel imputado aos serviços pessoais e profissionais. Por isso, a estratégia metodológica não é buscar uma única proxy ampla de serviços, mas decompor o bloco em subsetores com sinais mais específicos, agregados depois por pesos contábeis.

Estrutura dos serviços em produção

Regras operacionais importantes no bloco

Comércio Desde a revisão de 2026-09-24 (Seção 5.3), o subsetor usa apenas duas proxies com peso efetivo (PMC 70%, energia comercial 30%). O mecanismo de redistribuição de peso entre proxies disponíveis continua ativo no código — se PMC ou energia faltarem num trimestre, o peso é redistribuído entre o que estiver disponível —, mas ICMS comércio e CAGED G, ainda carregados e processados a cada execução, têm peso fixo de 0% independentemente de estarem disponíveis. Essa redistribuição localizada evita perder o trimestre inteiro do subsetor quando uma série falha, mas sem permitir compensações arbitrárias entre atividades diferentes.

Transportes O subsetor combina transporte aéreo de passageiros e consumo de diesel, captando respectivamente a parte aérea e a parte rodoviária da atividade.

Financeiro O subsetor trabalha com duas séries nominais deflacionadas pelo IPCA:

• depósitos bancários em RR;
• carteira ativa de crédito.

Imobiliário Como não há proxy direta de alta frequência para aluguel imputado, o projeto usa consumidores residenciais da ANEEL como indicador temporal e aplica Denton sobre o benchmark anual do subsetor.

Esse é um bom exemplo da filosofia geral do projeto. Não se está afirmando equivalência literal entre número de consumidores residenciais e valor adicionado imobiliário. O que se está fazendo é escolher um indicador temporal plausível, estável e operacionalmente robusto para distribuir no tempo um benchmark anual conceitualmente sólido.

Comércio — ICMS deflacionado e CAGED G Ambos entraram na composição original do Comércio (10% cada), mas foram removidos em 2026-09-24 após o backtest de 20 anos mostrar peso ótimo próximo de zero para os dois — ver Seção 5.3. Ficam estruturalmente limitados a 2020 em diante (ICMS é coleta manual via PDF trimestral/mensal da SEFAZ-RR; o Novo CAGED substituiu o sistema antigo em 2020), o que também limita sua utilidade para testes de robustez de amostra longa.

Transportes — carga aérea ANAC A carga aérea do aeroporto de Boa Vista foi examinada, mas não entrou na produção porque seu comportamento é dominado por eventos esporádicos, como operações humanitárias e fretamentos, sem representar o nível regular de atividade do setor.

Financeiro, imobiliário, outros serviços e informação e comunicação No desenho atual, o projeto já opera com o conjunto de proxies que apresenta melhor equilíbrio entre cobertura, frequência e aderência intra-anual. O tratamento central nesses subsetores é preservar séries observáveis e redistribuir pesos apenas quando alguma proxy ativa falha no período.

De forma geral, a qualidade de uma proxy no projeto não é julgada apenas pela sua elegância conceitual abstrata. Ela é julgada pela combinação entre cobertura, frequência, custo operacional de manutenção e compatibilidade intra-anual com o benchmark oficial.

Serviços - subsetores e índice final

Serviços - comércio: proxies e índice

Serviços - transportes: proxies e índice

Serviços - financeiro: proxies e índice

Serviços - atividades imobiliárias: proxy e índice

Serviços - outros serviços: proxies e índice

Serviços - informação e comunicação: proxies e índice

O VAB nominal trimestral é obtido a partir da combinação entre:

• o índice real trimestral do projeto;
• o deflator implícito anual das Contas Regionais, desagregado para trimestre.

A única exceção é a administração pública, cujo VAB nominal vem diretamente da folha observada (Seção 6.2), sem passar por essa etapa de deflação — o deflator implícito da AAPP é, para esse bloco, um resíduo de diagnóstico, não um insumo de cálculo.

Essa etapa separa explicitamente o problema do volume do problema do preço. O IAET-RR resolve primeiro a dinâmica real da atividade econômica. Só depois essa trajetória é convertida para valores correntes por meio do deflator implícito. Essa ordem é importante porque evita ler proxies nominais de arrecadação, folha ou crédito como se elas fossem diretamente produto nominal trimestral.

A identidade central (para os três blocos que seguem esse caminho — Agropecuária, Indústria, Serviços) é:

O deflator trimestral é gerado por Denton-Cholette com o IPCA como indicador temporal.

Na implementação em R, o deflator anual é tratado como benchmark e o IPCA trimestral como indicador temporal. Isso não significa assumir identidade entre a inflação setorial de Roraima e o IPCA nacional; significa reconhecer que, na ausência de um sistema trimestral completo de deflatores estaduais por atividade, o IPCA é a aproximação operacional mais transparente e reproduzível para distribuir no tempo um deflator anual conhecido.

Na Agropecuária, especificamente, o deflator anual oficial da CR (até 2023) é encadeado, além do IPCA, com um índice de preço combinado PAM (lavoura) + PEVS (extração vegetal e silvicultura), ponderado pelo VBP do ano anterior de cada fonte — testado e documentado como a melhor alternativa disponível para estender o deflator do setor além do benchmark oficial (erro médio de 8,96 pp contra o deflator oficial 2021–2024, ante 10,64 pp da simples inércia da série).

O ILP anual é obtido por diferença:

em que:

• o PIB anual vem da SIDRA tabela 5938;
• o VAB anual vem das Contas Regionais do IBGE.

Depois, o ILP anual é distribuído em trimestre por Denton-Cholette, usando o ICMS total trimestral como indicador temporal.

O uso do ICMS como proxy temporal do ILP decorre do fato de que o ILP das Contas Regionais é uma conta de impostos líquidos sobre produtos, e não uma conta de arrecadação total. Entre as fontes com cobertura operacional para Roraima, o ICMS é a que melhor combina aderência econômica, regularidade temporal e rastreabilidade institucional.

ISS municipal O ISS foi investigado, mas ficou fora do proxy operacional porque a série disponível via Siconfi apresenta forte concentração artificial em meses específicos, incompatível com a sazonalidade econômica real. No diagnóstico realizado para 2023, Boa Vista concentrou 54% do ISS anual em janeiro, o que distorceria o perfil trimestral do ILP.

Tributos federais sobre produtos IPI, II, PIS/Cofins e CIDE também foram avaliados, mas não integram a versão atual por duas restrições principais:

cobertura por UF truncada para os anos recentes; problema de imputação territorial, especialmente relevante em um estado que importa grande parte dos bens tributados de outras unidades da federação.

Por isso, a proxy operacional do ILP hoje usa exclusivamente o ICMS estadual.

Essa exclusão documentada deve ser lida como decisão metodológica positiva, e não como simples ausência de dado. O projeto evita incorporar séries que aumentariam o risco de distorção do perfil intra-anual mais do que aumentariam a capacidade informativa do indicador.

O PIB nominal trimestral é:

O PIB real trimestral é construído em dois passos:

deflação do PIB nominal trimestral pelo deflator implícito trimestral do projeto; ancoragem anual por Denton-Cholette ao benchmark oficial do PIB real das Contas Regionais em 2020–2023.

Para 2024, 2025 e 2026, a série permanece preliminar, porque ainda não há benchmark oficial do PIB real anual para esses anos.

Também aqui a ordem lógica importa. O projeto não parte de uma taxa arbitrária de crescimento do PIB real e depois reconstrói a série trimestral. Ele parte do PIB nominal trimestral, deflaciona essa série e depois ancora o resultado ao benchmark anual real onde esse benchmark existe. Isso preserva coerência entre as várias camadas do sistema.

Deflação

Impostos e ILP

O diagnóstico do pipeline separa duas situações:

• NA literal na célula da variável operacional;
• falta de período na grade esperada da série.

A maior parte das séries operacionais do núcleo 2020–2026 já está sem NA literal, mas o projeto mantém regras explícitas de tratamento para cobertura incompleta.

Essa preocupação com cobertura é parte da metodologia, e não mero detalhe de programação. Em sistemas conjunturais baseados em múltiplas fontes administrativas e estatísticas, grande parte do risco está em atrasos de publicação, mudanças de layout, quebras de grade temporal e ausências silenciosas de observação. O diagnóstico do pipeline trata esse problema como dimensão substantiva da qualidade da estimativa.

A preparação do trimestre 2026T2 revelou dois problemas que não eram falta de fonte, e sim manutenção de código que tinha ficado para trás:

Nenhum dos dois problemas é uma falha de fonte de dado — são exatamente o tipo de risco operacional que a Seção 8 do projeto já trata como dimensão central da qualidade da estimativa: manutenção de código que não acompanha a evolução da arquitetura, e falhas de rede que só aparecem em condições específicas de execução.

O relatório completo do diagnóstico atual está em:

notas/metodologia/diagnostico_series_pipeline.md

e os arquivos auxiliares gerados estão em:

• data/output/diagnostico_series_pipeline/resumo_series.csv
• data/output/diagnostico_series_pipeline/combinacao_series.csv

A distinção entre NA literal e faltante de cobertura melhora muito a auditabilidade do projeto. Ela ajuda o usuário técnico a entender se o problema está em uma célula vazia, em uma série truncada, em um município ausente, em uma proxy cujo peso foi redistribuído ou em uma etapa controlada de interpolação.

Nos anos com benchmark oficial, o projeto foi desenhado para fechar com as Contas Regionais:

• VAB nominal anual: fechamento exato por construção;
• PIB real anual: fechamento exato por construção em 2021–2023.

Isso significa que a validação principal do projeto não é apenas correlacional. Ela é estrutural. O sistema foi desenhado para respeitar identidades e restrições do benchmark oficial onde esse benchmark existe. A pergunta de validação, portanto, não é só se a série "parece razoável", mas se ela reproduz de modo disciplinado o sistema anual de referência sem perder o sinal intra-anual das proxies.

Os valores atualmente gravados em data/output/pib_real_anual_rr.csv são:

2026T1 (revisado): IAET-RR +4,9% a.a. · PIB real +3,2% a.a. (interanual) · PIB nominal do trimestre R 7.219 Mi · ILP R 502 Mi.

2026T2 (preliminar): IAET-RR +4,7% a.a. · PIB real +4,1% a.a. (interanual) · PIB nominal do trimestre R 7.826 Mi · ILP R 572 Mi. Na margem (série dessazonalizada, ante 2026T1): PIB real +1,2% e PIB nominal +1,3%.

Ano parcial — dados anuais de 2026 (2 de 4 trimestres) não comparáveis aos de anos completos.

Os anos de 2024, 2025 e 2026 permanecem preliminares, porque ainda não há benchmark anual oficial do PIB real divulgado pelo IBGE para esses anos.

Para interpretação analítica, isso exige distinguir duas naturezas de informação dentro da mesma série. As taxas de 2021 a 2023 já são reconciliadas com o benchmark oficial. As taxas de 2024 em diante representam o melhor retrato conjuntural disponível dentro da metodologia atual, mas deverão ser relidas quando as Contas Regionais desses anos forem incorporadas — e, como o episódio de setembro de 2026 mostrou, também podem mudar quando bugs de coleta ou composição são corrigidos, independentemente de qualquer revisão do IBGE.

Para avaliar empiricamente a confiabilidade dos anos sem benchmark oficial, o projeto realiza um exercício de validação fora da amostra: simula, de forma retrospectiva, a ausência do benchmark de um ano que hoje já é conhecido e mede o erro que o método teria cometido ao produzir a estimativa preliminar daquele ano.

Desenho: para cada ano testado $T \in \{2021, 2022, 2023\}$, o benchmark oficial das Contas Regionais é truncado artificialmente em $T-1$ — como se os dados de $T$ ainda não estivessem disponíveis. A série do PIB real é reconstruída com exatamente a mesma metodologia do pipeline: deflação do PIB nominal pelo deflator implícito do projeto, seguida de ancoragem Denton-Cholette às médias anuais disponíveis. Para o ano $T$ e os seguintes, a ancoragem recai sobre a própria trajetória da série preliminar, sem correção de nível — replicando a situação real da borda. A série reconstruída (simulada) é então comparada com a série oficial do projeto, que usa o benchmark completo.

Este backtest foi reexecutado em 2026-09-24 com os dados já corrigidos (Comércio e ANEEL — Seções 5.3 e 8), substituindo os resultados da versão anterior desta nota.

Em 2021, o método superestimou o crescimento em +1,02 pp (estimou +9,4% contra +8,4% oficial). Em 2022, subestimou em −0,56 pp (+10,7% contra +11,3%). Em 2023, subestimou em −1,52 pp (+2,7% contra +4,2%). Nos três casos, a direção do crescimento foi correta — o método não confundiu expansão com contração em nenhum dos anos testados.

Perfil trimestral: série simulada versus série oficial

Cada painel exibe a série oficial (linha azul sólida) e a série simulada (linha vermelha tracejada) ao longo do período 2020T1–2023T4. A área amarela destaca os quatro trimestres do ano tratado como pseudo-borda — é nesses trimestres que o método opera sem ancoragem oficial.

Série trimestral do índice do PIB real por cenário de backtest. A área amarela destaca os trimestres do ano testado.

As duas linhas são quase indistinguíveis fora da área amarela — o Denton-Cholette ancora os anos anteriores com precisão. Dentro da área amarela, a separação é pequena nos três cenários, mais perceptível em 2023.

Não há viés sistemático de sinal: o método superestimou em 2021 e subestimou em 2022 e 2023.

Documentação completa: notas/reformas/backtests/relatorio_backtest_borda_preliminar.md · Script: R/05k_backtest_borda_pib_real.R

Para uma leitura visual direta de quão perto cada proxy chega do valor oficial, comparamos a proxy antes da ancoragem por Denton-Cholette contra o índice de volume oficial da CR, atividade por atividade, nos quatro anos com benchmark disponível (2020-2023).

Por que pré-Denton: depois da ancoragem, o índice bate com a CR por construção (a média anual de cada ano fechado é forçada a coincidir com o benchmark oficial), então comparar a versão já ancorada com a CR não diz nada sobre a qualidade da proxy, só confirma que o método de ancoragem funciona. A comparação pré-Denton mostra o que a proxy, isolada, capturaria sem esse ajuste.

Agropecuária, Administração Pública e Indústria: proxy pré-Denton vs. CR, por atividade

Serviços: proxy pré-Denton vs. CR, por atividade

Agropecuária e Administração Pública entram com a proxy final, já combinando os subcomponentes internos (Agricultura, Pecuária e Silvicultura; folha e população, respectivamente), porque a CR não abre benchmark abaixo do nível de setor para essas duas atividades — não é possível validar Agricultura, Pecuária ou Silvicultura contra um benchmark oficial próprio, só o total agropecuário. Indústria e Serviços, ao contrário, têm CR aberta por atividade, então cada subsetor é comparado ao seu próprio benchmark.

Confirma visualmente os achados já documentados setor a setor: Administração Pública e Transformação são as proxies mais próximas da CR; SIUP e Extrativas divergem mais, consistente com o MAE alto documentado na Seção 6.3; em Serviços, Comércio e Financeiro acompanham bem depois da correção do bug do PMC (Seção 8), enquanto Outros Serviços, Transportes e Informação e Comunicação ainda têm divergência relevante.

Script: R/exploratorio/paineis_proxy_vs_cr.R (standalone, não integra o pipeline de produção).

Banco Central do Brasil. Nota metodológica do IBCR — Índice de Atividade Econômica Regional. Cholette, P. A.; Dagum, E. B. (2006). Benchmarking, Temporal Distribution, and Reconciliation Methods for Time Series. Springer. Denton, F. T. (1971). Adjustment of monthly or quarterly series to annual totals: An approach based on quadratic minimization. Journal of the American Statistical Association, 66(333), 99–102. IBGE. Contas Regionais do Brasil. IBGE. Metodologia das Contas Nacionais do Brasil. U.S. Census Bureau. X-13ARIMA-SEATS Reference Manual.

Secretaria de Planejamento e Orçamento de Roraima — SEPLAN/RR Coordenação-Geral de Estudos Econômicos e Sociais — CGEES