O pacote {falrec} baixa e atualiza os dados de falências e
recuperações disponibilizados pelo Serasa
Experian.
A base de dados pode ser acessada diretamente dos releases rodando a
função falrec_data()
library(falrec)
falrec <- falrec_data()
tail(falrec, 20)
#> # A tibble: 20 × 5
#> data tipo evento tamanho n
#> <date> <chr> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 2023-07-01 rec def micro 32
#> 2 2023-07-01 rec def media 25
#> 3 2023-07-01 rec def grande 8
#> 4 2023-07-01 rec def total 65
#> 5 2023-08-01 fal req micro 58
#> 6 2023-08-01 fal req media 25
#> 7 2023-08-01 fal req grande 20
#> 8 2023-08-01 fal req total 103
#> 9 2023-08-01 fal dec micro 36
#> 10 2023-08-01 fal dec media 16
#> 11 2023-08-01 fal dec grande 4
#> 12 2023-08-01 fal dec total 56
#> 13 2023-08-01 rec req micro 91
#> 14 2023-08-01 rec req media 31
#> 15 2023-08-01 rec req grande 13
#> 16 2023-08-01 rec req total 135
#> 17 2023-08-01 rec def micro 70
#> 18 2023-08-01 rec def media 31
#> 19 2023-08-01 rec def grande 11
#> 20 2023-08-01 rec def total 112Também é possível baixar a base diretamente do site através da função
load_falrec(). A princípio, essa função não é necessária, pois a base
é atualizada mensalmente.
Se quiser acessar a base em excel, ela pode ser obtida neste link.
Exemplo de gráfico usando a base de {falrec}:
falrec %>%
dplyr::mutate(wrap = dplyr::case_when(
tipo == "fal" & evento == "req" ~ "1. Falências Requeridas",
tipo == "fal" & evento == "dec" ~ "2. Falências Decretadas",
tipo == "rec" & evento == "req" ~ "3. Recuperações Requeridas",
tipo == "rec" & evento == "def" ~ "4. Recuperações Deferidas"
)) %>%
dplyr::filter(n > 0) %>%
ggplot2::ggplot() +
ggplot2::aes(x = data, y = n, colour = tamanho) +
ggplot2::geom_line() +
ggplot2::facet_wrap(~wrap, scales = "free_y", ncol = 2) +
ggplot2::theme_bw(14) +
ggplot2::scale_colour_viridis_d(begin = .2, end = .8) +
ggplot2::labs(x = "Data", y = "Quantidade", colour = "Tamanho") +
ggplot2::theme(legend.position = "bottom")
MIT