Evolução dos indicadores macroeconômicos dos países da Ásia e Oceania: uma análise por clusters

Abstract

Este trabalho analisa a evolução dos perfis macroeconômicos dos países da Ásia e Oceania por meio da análise de clusters. A pesquisa agrupa os países conforme suas características econômicas nos anos de 2000, 2010 e 2024, considerando como variáveis principais o Produto Interno Bruto, o Índice de Capacidade Produtiva e a Balança de Pagamentos. O estudo utiliza abordagem quantitativa, exploratória e descritiva, com dados secundários extraídos da base UNCTADstat. Para a formação dos agrupamentos, a pesquisa trata os dados, realiza a padronização por Z-score e aplica o algoritmo K-means no software R. A definição do número de clusters considera os métodos do cotovelo, da silhueta média e da silhueta por observação individual. Os resultados identificam três perfis macroeconômicos distintos ao longo dos períodos analisados. O Cluster 1 permanece associado às economias de grande escala, com maior Produto Interno Bruto médio, mas com recorrência de saldos negativos na Balança de Pagamentos. O Cluster 2 evolui de um agrupamento intermediário para um grupo mais seletivo, caracterizado por maior capacidade produtiva e melhor desempenho externo em 2024. O Cluster 3 concentra a maior parte dos países da amostra, apresentando menor complexidade estrutural relativa, elevada heterogeneidade interna e posição externa próxima da neutralidade. A pesquisa evidencia que o maior porte econômico não representa, necessariamente, melhor equilíbrio externo ou maior capacidade produtiva. Conclui-se que a análise de clusters permite identificar padrões macroeconômicos que não seriam observados pela análise isolada dos indicadores, contribuindo para a compreensão da diversidade econômica da Ásia e Oceania.

This study analyzes the evolution of the macroeconomic profiles of countries in Asia and Oceania through cluster analysis. The research groups countries according to their economic characteristics in the years 2000, 2010 and 2024, considering Gross Domestic Product, the Productive Capacity Index and the Balance of Payments as the main variables. The study adopts a quantitative, exploratory and descriptive approach, using secondary data extracted from the UNCTADstat database. To form the clusters, the research processes the data, applies Z-score standardization and uses the K-means algorithm in the R software. The definition of the number of clusters is based on the elbow method, the average silhouette method and the individual silhouette analysis. The results identify three distinct macroeconomic profiles throughout the analyzed periods. Cluster 1 remains associated with largescale economies, with the highest average Gross Domestic Product, but with recurrent negative Balance of Payments results. Cluster 2 evolves from an intermediate group into a more selective cluster, characterized by higher productive capacity and better external performance in 2024. Cluster 3 concentrates most of the countries in the sample, presenting lower relative structural complexity, high internal heterogeneity and an external position close to neutrality. The research shows that greater economic size does not necessarily represent better external balance or higher productive capacity. It is concluded that cluster analysis makes it possible to identify macroeconomic patterns that would not be observed through the isolated analysis of indicators, contributing to the understanding of the economic diversity of Asia and Oceania.