O Instituto de Economia Gastão Vidigal da Associação Comercial de São Paulo (IEGV/ACSP) projeta crescimento de 2,1% nas vendas do comércio varejista brasileiro em 2026. A projeção, cujo recorte é inédito, cobre o chamado “varejo restrito”, categoria que reúne segmentos como supermercados, vestuário, móveis e eletrodomésticos, mas exclui veículos e material de construção.

Segundo o estudo, o varejo brasileiro vem desacelerando nos últimos meses, pressionado por juros altos e pelo alto endividamento das famílias - o que atinge com mais força produtos que costumam ser comprados a prazo, como eletrodomésticos e móveis.

O modelo, no entanto, projeta uma melhora gradual a partir do terceiro trimestre, puxada sobretudo por setembro e outubro, com o PIB crescendo também cerca de 2,1% no mesmo período.

Black Friday “rouba” peso de dezembro

Um dos achados do estudo é a queda histórica no salto de vendas entre novembro e dezembro, tradicionalmente puxado pelas compras de Natal. Em 2005, as vendas de dezembro superavam as de novembro em 41%.

Em 2025, essa diferença já havia caído para 11,7%, uma retração constante ao longo de vinte anos. Para a ACSP, a expansão da Black Friday e do comércio eletrônico antecipou parte dessas compras para novembro, achatando o pico tradicional de dezembro.

Na prática, isso significa que qualquer previsão de vendas de fim de ano que não considerar essa mudança corre o risco de superestimar as vendas de dezembro.

Composição inédita

O estudo, assinado pelo economista Ulisses Ruiz de Gamboa, utilizou oito métodos estatísticos diferentes, com apoio de ferramentas de inteligência artificial na etapa de programação, em composição inédita. Entre elas estão técnicas conhecidas por siglas como ARIMA, VAR, VEC, BVAR e SVAR, um modelo estrutural, o Prophet e uma rede neural, tecnologia também usada em outras aplicações de inteligência artificial.

Em vez de escolher um único modelo, o instituto adotou como resultado principal a mediana (o valor central) das oito projeções. Segundo o estudo, essa combinação errou menos do que qualquer modelo isolado, incluindo o de melhor desempenho individual, baseado em rede neural, e foi testada repetidas vezes contra dados reais dos últimos quase quatro anos antes de ser adotada como método preferido.

Diário do Comércio