Fatos Monetários no Brasil Pós-Real

Revista de Economia e Administração, v.11, n.1, 46-74p, jan./mar. 2012 46

Matheus Albergaria de Magalhães e Victor Nunes Toscano

Fatos monetários no Brasil pós-Real1

Matheus Albergaria de MagalhãesEspecialista em Pesquisas Governamentais, Rede de Estudos Macroeconômicos(MACRO) Coordenação de Estudos Econômicos (CEE), Instituto Jones dos Santos Neves (IJSN) Endereço: Av. Marechal Mascarenhas de Moraes, 2524 Jesus de Nazareth CEP: 29052-015 Vitória – ES Brasil e-mail: [email protected]

Victor Nunes Toscano Técnico de Planejamento, Rede de Estudos Macroeconômicos (MACRO) Coordenação de Estudos Econômicos (CEE), Instituto Jones dos Santos Neves (IJSN) Endereço: Rua Aristides Navarro, n.45 – Apto 701 – Centro CEP: 29016-040 Vitória – ES – Brasil e-mail: [email protected]

ResumoO objetivo do presente trabalho é documentar as principais regularidades empíricas relacio-nadas a variáveis monetárias no Brasil ao longo do período posterior à instauração do Plano Real (1995/2008). Os resultados obtidos demonstram que, ao longo do período analisado, os seguintes padrões podem ser identificados: (i) na comparação com o período anterior ao Plano Real, nota-se que todas as variáveis monetárias apresentaram considerável redução em suas respectivas volatilidades; (ii) contrariamente à evidência internacional, os índices de preço não apresentam um padrão cíclico definido; (iii) não há relação robusta entre agregados monetários e índices de preços; (iv) a taxa de juros de curto prazo apresenta um padrão contracíclico, com volatilidade mais de dez vezes superior à volatilidade do produto agregado; (v) não há padrão definido de precedência temporal entre taxas de inflação e produto agregado. Os resultados obtidos são interessantes por constituírem evidência inicial relacionada ao comportamento do setor monetário da economia brasileira em um período posterior à instauração de um plano de estabilização.Palavras-chave: Ciclos de negócios; Moeda; Preços; Inflação.

AbstractThis paper’s goal is to document the main empirical regularities involving monetary variables in Brazil during the post-Plano Real period (1995/2008). The results point to the following empirical patterns: (i) when compared to the period before the Plano Real, all monetary variables displayed significant reduction in their respective volatilities; (ii) contrary to international evidence, prices do not exhibit a clear cyclical pattern; (iii) there is no robust association between monetary aggregates and prices; (iv) the short-run interest rate displays a countercyclical pattern, with its volatility being more than ten times larger than that of output;

1. Os autores agradecem os comentários e sugestões de Gílson Geraldino Jr., do Editor e de um parecerista anônimo deste periódico. Vale a ressalva de que as opiniões aqui contidas não refletem a visão do IJSN ou de algum de seus membros. Também vale a ressalva usual de que os eventuais erros aqui contidos são de inteira responsabilidade dos autores.


Fatos monetários no Brasil pós-Real

(v) there is no defined temporal precedence pattern between inflation rates and output. These results are interesting for representing empirical evidence related to the Brazilian monetary sector after the implementation of a stabilization plan.Keywords: Business cycles; Money; Prices; Inflation.

Submetido em 14 de novembro de 2011 Aprovado em 08 de fevereiro de 2012

1. Introdução

O comportamento dos preços sempre representou um importante elemento para formuladores de política econômica. Em particular, no Brasil essa preocu-pação foi redobrada em decorrência dos períodos de hiperinflação pelos quais o país passou nas décadas de 1980 e 1990. O Plano Real, após uma série de planos de estabilização fracassados, foi o único que combateu de forma eficaz a inflação, atingindo um nível de estabilidade de preços sem precedentes (BA-CHA, 2001; BAER, 2002)

Uma análise da volatilidade de algumas variáveis monetárias relacionadas ao contexto nacional permite perceber a ocorrência de um nítido padrão de mudança no período posterior ao Plano Real. A Tabela 1 apresenta resultados referentes ao setor monetário da economia brasileira para dois períodos distintos: um período anterior (1980:01/1994:04) e outro posterior à instauração do Plano Real no país (1995:01/2008:03) (dados trimestrais2). No caso, são descritos nessa tabela os desvios-padrão dos componentes cíclicos das seguintes séries macroeconômicas: PIB real, taxa de juros Selic, índices de preços IGP-DI e IPCA e as taxas de inflação daí derivadas, assim como os agregados monetários M0 e M1 e medidas de velocidade-renda de circulação da moeda.

Em termos gerais, o objetivo básico da tabela é verificar se a amplitude das flutuações ocorridas nessas variáveis foi reduzida a partir da instauração do Plano Real no país.

De acordo com os resultados reportados, é possível notar uma nítida redução na volatilidade de todas as séries consideradas ao longo do período posterior ao Plano Real. Em particular, todas as séries contidas na tabela passaram a apresentar flutuações cíclicas mais suaves a partir do segundo período amostral analisado, o que sugere certo grau de efetividade do plano supracitado em termos de estabilização de preços e demais variáveis monetárias da economia brasileira.

Assim, com base no período posterior ao Plano Real, o objetivo do presente trabalho é documentar regularidades empíricas relacionadas às flutuações ocor-ridas em variáveis monetárias brasileiras ao longo do período 1995:01/2008:03, em consonância com estudos aplicados a outros contextos (KYDLAND; PRESCOTT, 1990; COOLEY; OHANIAN, 1991; COOLEY; HANSEN, 1995).

2. A freqüência trimestral equivale àquela geralmente empregada em estudos de ciclos de negócios (COOLEY; PRESCOTT, 1995).



O período posterior ao Plano Real foi escolhido exatamente devido ao fato de permitir a análise das variáveis consideradas em um ambiente de relativa estabilidade monetária.

Vale a ressalva inicial de que o presente trabalho não tem a pretensão de apre-sentar modelos teóricos capazes de explicar os fatos aqui descritos, possuindo um objetivo meramente descritivo. Neste sentido, o trabalho busca contribuir com a crescente literatura relacionada à documentação de fatos estilizados dos ciclos de negócios no contexto nacional3. Em particular, espera-se que os resultados aqui

3. Para exemplos de trabalhos relacionados, ver, a título de exemplo, Kanczuk e Faria (2000), Val e Ferreira (2001), Ellery, Gomes e Sachsida (2002), e Ellery e Gomes (2005). No caso de trabalhos aplicados ao contexto regional brasileiro, ver Cunha e Moreira (2006) e Magalhães e Ribeiro (2011).

Tabela 1.- Volatilidade de componentes cíclicos de variáveis monetárias selecionadas nos períodos anterior e posterior ao Plano Real.

Pré-Real (%)

Pós-Real (%)

Pós-Real/ Pré-Real

PIB Real 83,39 24,75 0,30Taxa Selic 62,93 24,87 0,40Preços IGP-DI 56,95 28,82 0,51IPCA 55,13 26,37 0,48Taxas de Inflação Inflação IGP-DI 22,84 7,99 0,35Inflação IPCA 22,03 7,14 0,32Agregados Monetários M0 60,49 33,52 0,55M1 59,61 28,83 0,48Veloc.-Renda da Moeda VM0 38,02 12,16 0,32VM1 29,07 7,91 0,27

Fonte: Cálculos dos autores, com base em dados disponíveis no Ipeadata. Observações:(a) Os componentes cíclicos das séries foram obtidos a partir do filtro Hodrick-Prescott (λ = 1600) (HODRICK; PRESCOTT, 1997).(b) A segunda e terceira colunas da tabela apresentam os desvios-padrão dos componentes cíclicos das séries. A quarta coluna, por sua vez, apresenta a razão entre os valores da terceira e segunda colunas, respectivamente.(c) Períodos: “Pré-Real” (1980:01/1994:04); “Pós-Real” (1994:05/2008:03).



reportados possam servir de base para a futura elaboração de modelos teóricos capazes de replicar e até mesmo prever alguns dos fatos descritos4.

O trabalho está dividido da seguinte maneira: na segunda seção, é apre-sentada uma revisão parcial da literatura relacionada ao tema, ao passo que a terceira seção descreve a base de dados e a metodologia empregadas ao longo da análise. A quarta seção apresenta os resultados obtidos, com ênfase na análise de volatilidade e nas direções de movimento das variáveis analisadas. A quinta seção, por sua vez, reporta resultados de testes de robustez. Finalmente, na sexta seção, são apresentadas as conclusões do trabalho.

2. Referencial teórico

Desde a década de 1970, diversos estudos vêm analisando o comportamento cíclico de variáveis macroeconômicas (LUCAS, 1977). Em particular, embora tenha havido grande ênfase no estudo do padrão cíclico do nível de atividade e de componentes da demanda agregada (STOCK e WATSON, 2000), também ocorreram esforços na direção de se compreender o comportamento de curto prazo de variáveis monetárias (COOLEY e HANSEN 1995).

Em particular, a partir do início da década de 1990, tem sido dada especial ênfase ao estudo do padrão cíclico de índices de preços. A intuição básica relacionada ao comportamento dessa variável é a seguinte: caso seja constatada a existência de um padrão prócíclico dos índices de preços, um resultado nesses moldes representaria evidência favorável à curva de Phillips, que estabelece uma relação empírica positiva entre variações nos preços (ou taxas de inflação) e variações no produto (que podem ser alternativamente representadas via va-riações de taxas de desemprego). A evidência disponível até a década de 1980, por exemplo, demonstrava que índices de preço apresentavam, em geral, um padrão prócíclico (ZARNOWITZ, 1985).

Analisando o padrão cíclico de índices de preços para o caso norte-ameri-cano, Kydland e Prescott (1990) obtiveram um resultado inédito: no caso do período 1959:01/1989:04 (dados trimestrais), os índices de preço apresentavam comportamento contracíclico, uma evidência contrária à curva de Phillips. Os autores interpretaram esse resultado como evidência favorável à existência de um “mito monetário”, uma vez que, conforme citado anteriormente, havia a crença generalizada de que o nível de preços seria uma variável prócíclica (KYDLAND; PRESCOTT, 1990, p.15).

Estudos posteriores relacionados a ciclos de negócios obtiveram resultados similares, mesmo no caso de amostras envolvendo outros países, além dos Es-tados Unidos. Assim, Backus e Kehoe (1992), trabalhando com uma amostra de dez países desenvolvidos ao longo do período 1850/1986 (dados anuais), reportaram alguns dos principais fatos estilizados relacionados aos ciclos de

4. Para maiores detalhes relacionados a aspectos metodológicos da agenda de pesquisa contemporânea relacionada a ciclos de negócios, ver Lucas (1977, 1980) e Prescott (1998).



negócios ocorridos durante esse período. Os resultados obtidos por esses au-tores indicam que, apesar de existirem consideráveis diferenças entre países e períodos, em termos de volatilidade das flutuações cíclicas, foi possível veri-ficar a ocorrência de um padrão relativamente uniforme no caso das variáveis macroeconômicas analisadas. Por outro lado, chamam atenção para novos fatos empíricos relacionados ao setor monetário da economia, com taxas de inflação exibindo um padrão mais persistente ao longo do período pós-guerra e índices de preço exibindo um padrão prócíclico no período anterior à Segunda Guerra Mundial e contracíclico no período posterior, em consonância com os resultados originalmente reportados por Kydland e Prescott (1990).

Ainda no início da década de 1990, Wolf (1991) questionou os resultados obtidos por Kydland e Prescott (1990). Utilizando diversos índices de preços, o autor demonstrou que o padrão cíclico dos índices analisados variava no caso de distintos períodos amostrais. De acordo com os resultados obtidos, esse autor concluiu que os índices de preços apresentaram um padrão moderadamente prócíclico ao longo da década de 1960, fortemente contracíclico no início da década de 1970 e moderadamente prócíclico até o final da década de 1980.

Cooley e Ohanian (1991), trabalhando com dados de preços e produto norte--americanos cobrindo um período amostral equivalente a mais de 150 anos (1820/1990), procuraram avaliar a robustez do padrão cíclico dos preços. Os resultados obtidos apontaram para a inexistência de evidências robustas relacio-nadas ao padrão cíclico dos preços ao longo do período amostral analisado. Por outro lado, os autores concluíram que, de acordo com a evidência apresentada, parecia difícil conciliar os resultados díspares obtidos com visões tradicionais de ciclos de negócios, que tendem a caracterizar preços como variáveis prócíclicas.

Utilizando dados de 110 países ao longo de um período de 30 anos, Mc-Candless e Weber (1995) reportaram a ocorrência de diversas regularidades empíricas relacionadas a variáveis monetárias no longo prazo. Seus resultados básicos foram os seguintes:

i. Taxas de crescimento de agregados monetários e índices de preços são fortemente correlacionadas no caso de todas as definições de agregados monetários empregadas.

ii. Taxas de crescimento de agregados monetários e produto real não são cor-relacionadas, exceto para uma pequena amostra de países.

iii. Taxas de inflação e taxas de crescimento do produto real não são correla-cionadas.

Em termos de pesquisa em âmbito nacional, o trabalho de Araújo e Cunha (2003) representa um esforço pioneiro na direção de se verificar a possível existência de uma relação empírica de longo prazo entre inflação e nível de atividade para o Brasil ao longo do período 1850/2000 (dados anuais)5. A partir

5. Para exemplo de um trabalho anterior com objetivos semelhantes, ver Contador e Haddad (1975).



da utilização de distintas metodologias empíricas, os autores concluem que as séries de produto e inflação empregadas em sua análise não são positivamente relacionadas ao longo do período amostral considerado. Do mesmo modo, resultados de testes de causalidade de Granger apontam para a inexistência de precedência temporal entre inflação e produto. De acordo com os autores, a principal implicação de política econômica advinda de seus resultados diz que a opção de que os policy makers reduzam a inflação querendo incentivar a atividade econômica e o crescimento de longo prazo parece não estar disponível no caso brasileiro. Ou seja, tentativas de se conter a inflação visando a um aumento do crescimento tendem a não funcionar de maneira eficaz no caso nacional.

Interessados em analisar o comportamento cíclico da economia brasileira desde o período anterior à Primeira Guerra Mundial, Ellery e Gomes (2005) revisitam o estudo de Backus e Kehoe (1992), atentando para especificidades do desempenho nacional vis-à-vis outros países. Os resultados obtidos demonstram que, no caso da ampla maioria das variáveis analisadas, a economia brasileira exibe um comportamento em consonância com os demais países da amostra con-siderada. Entretanto, um resultado destoante chama a atenção: a maior volatilidade relativa das flutuações registradas no cenário nacional, especialmente no caso das medidas de preços empregadas na análise. Por outro lado, os autores cons-tatam que, ao longo do período pós-guerra, essas medidas exibiram um padrão contracíclico, em acordo com o “mito monetário” de Kydland e Prescott (1990).

Partindo deste referencial teórico, o presente trabalho busca estudar o padrão cíclico dos índices de preços no Brasil ao longo do período 1995:01/2008:03 (dados trimestrais), assim como analisar a ocorrência de regularidades empíricas relacionadas a outras variáveis pertencentes ao setor monetário da economia. No caso, é dada ênfase à utilização de distintos índices de preço, assim como diferentes métodos de estacionarização das séries em questão, como forma de se obter resultados robustos.

3. Base de dados e metodologia

A base de dados utilizada neste trabalho compreende o período 1995:01/2008:03 e engloba dados trimestrais de índices de preço e variáveis monetárias para o Brasil6. Conforme citado anteriormente, a escolha do perío-do amostral analisado deve-se ao fato de que este intervalo de tempo coincide com o período posterior à implantação do Plano Real. Devido à estabilização trazida pelas medidas tomadas nesse plano, o período considerado adequa-se plenamente aos propósitos do presente trabalho.

Os dados utilizados correspondem a distintos índices de preço (IGP-DI, IPCA e Deflator Implícito do PIB), assim como variáveis relacionadas ao setor

6. As variáveis utilizadas na análise subseqüente estavam disponíveis originalmente em freqüência mensal, tendo sido agregadas para a freqüência trimestral a partir do cálculo da média aritmética dos valores mensais. Séries que apresentavam padrões sazonais foram dessazonalizadas a partir do método ARIMA X-12.



monetário da economia brasileira (agregados monetários M0, M1 e M2, basi-camente). Adicionalmente, a partir desses dados, foram construídas medidas de velocidade-renda da moeda e taxas de inflação7. Por sua vez, a medida de taxa de juros de curto prazo escolhida é a taxa do Sistema Especial de Liquidação e de Custódia (Selic).

Para captar o nível de atividade (produção) da economia foi utilizado um índice de Produto Interno Bruto (PIB) real. Na seção de testes de robustez, optou-se pela utilização alternativa do Índice de Produção Industrial (Indústria Geral) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Todos os dados foram obtidos a partir do IPEADATA (www.ipeadata.gov.br)8. O Apêndice A do trabalho contém uma sucinta descrição das variáveis componentes da base de dados, com ênfase nas estatísticas descritivas associadas.

Adicionalmente, dada a ampla utilização de transformações estacionárias em análises aplicadas de ciclos de negócios, foram empregadas distintas trans-formações desse tipo. Especificamente, foram utilizadas três transformações: uma baseada no filtro Hodrick-Prescott (HODRICK; PRESCOTT, 1997), e duas baseadas no filtro Band-Pass (BAXTER; KING, 1999; CHRISTIANO; FITZGERALD, 2003)9. O Apêndice B do trabalho contém uma breve descrição destes filtros10.

4. Evidências

Para facilitar a análise dos resultados, optou-se por dividir a presente seção em três partes: uma primeira parte relacionada à análise de medidas de volati-lidade e direção de movimento das séries analisadas, uma segunda relacionada à análise gráfica de diagramas de dispersão; finalmente, uma terceira relacio-nada à possível existência de padrões de precedência temporal entre medidas de inflação e produto.

4.1 Volatilidade e direções de movimento

Nesta seção, são expostos os principais resultados da análise empírica con-duzida no trabalho, em termos de volatilidade e direções de movimento entre as

7. Medidas de velocidade-renda da moeda foram construídas a partir da fórmula V = PY/M, baseada na Equação de Trocas, MV = PY. No caso, V representa a velocidade-renda, enquanto que o produto PY equivale ao PIB nominal, com M representando o agregado monetário em questão (que pode ser M0, M1 ou M2, no caso da presente análise). Por sua vez, as medidas de inflação apresentadas a seguir foram calculadas a partir das primeiras diferenças dos logaritmos naturais das séries de índices de preços.

8. Leitores interessados em obter a base de dados utilizada neste trabalho podem fazê-lo entrando em contato diretamente com os autores.

9. Maiores detalhes a esse respeito estão disponíveis na seção de testes de robustez do presente trabalho.10. No caso do filtro Hodrick-Prescott, o parâmetro de suavização λ foi fixado em 1600, em acordo com a prática

usual em estudos de ciclos de negócios com dados trimestrais (COOLEY; PRESCOTT, 1995). No caso do filtro Band-Pass, dado o tamanho limitado da amostra disponível (55 observações), optou-se pela exclusão de quatro observações no início e no final de cada série. Para maiores detalhes a esse respeito, ver o Apêndice B do presente trabalho.



séries analisadas. O Gráfico 1 apresenta a evolução temporal dos componentes cíclicos (obtidos a partir do filtro Hodrick-Prescott) das principais variáveis monetárias analisadas. Adicionalmente, são expostas as recessões ocorridas no país ao longo desse período, de acordo com a cronologia proposta pelo Comitê de Datação dos Ciclos Econômicos (CODACE), correspondentes às áreas em cinza dos gráficos (FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS, 2009)11:

A Tabela 2, por sua vez, expõe os desvios-padrão e coeficientes de correlação cruzada entre medidas de produto real e variáveis monetárias no Brasil ao longo do período 1995:01/2008:03.

A partir dos resultados reportados, é possível notar que, ao longo do período analisado, os índices de preço considerados não apresentam um padrão cíclico definido, com as magnitudes das correlações estimadas ficando entre -0,08 e 0,05. Mais uma vez, é importante enfatizar que este resultado empírico vai diretamente contra o “mito monetário” reportado originalmente por Kydland e Prescott (1990) e outros autores para o contexto internacional. Por outro lado, em termos de volatilidade, estes índices apresentam valores correspondentes aproximadamente a duas vezes o valor da medida de PIB real empregada.

Por outro lado, vale ressaltar que, ao longo do período pós-Real, as taxas de inflação exibiram, em sua maioria, um padrão mais volátil que o produto real (desvios-padrão em torno de 2%). Um resultado digno de nota equivale ao padrão cíclico dessa variável. No caso das taxas de inflação obtidas a partir do deflator e do IPCA, nota-se a ocorrência de um padrão contracíclico em alguns horizontes (coeficientes de correlação contemporânea de -0,13 e -0,09, respectivamente). Este último resultado chama atenção por ser contraintuivo, uma vez que taxas de inflação são tidas, em geral, como prócíclicas e defasadas em relação ao produto (COOLEY; HANSEN, 1995, p.180-181)12.

Dentre os agregados monetários, vale notar que todos apresentaram vola-tilidades consideravelmente superiores à volatilidade do produto (entre quatro e cinco vezes superiores), com a magnitude dessa diferença diminuindo no caso de definições mais amplas. Um padrão semelhante também foi verificado no caso das medidas de velocidade-renda da moeda, com ambos os resultados podendo ser confirmados tanto a partir dos padrões gráficos reportados quanto das estatísticas contidas na tabela.

A taxa de juros Selic, por sua vez, apresentou a maior volatilidade dentre as variáveis analisadas (desvio-padrão de 17,5%). Em particular, no caso do componente cíclico dessa série, sua volatilidade é cerca de 12,5 vezes superior à volatilidade do PIB real, o que reflete as amplas oscilações sofridas por essa

11. Vale notar que foram apresentados dois gráficos referentes ao padrão cíclico da taxa de juros de curto prazo: um primeiro gráfico com escala unificada para ambas as variáveis (PIB real e taxa Selic) e um segundo gráfico com distintas escalas para cada variável. A intenção básica, no caso da inclusão destes gráficos, equivale a ressaltar as diferenças ocorridas em termos de flutuações nas variáveis analisadas. Maiores detalhes são fornecidos mais adiante.

12, Vale atentar para o fato deste resultado estar de acordo com resultados obtidos por outros autores para o contexto nacional, conforme é o caso de Araújo e Cunha (2003), por exemplo.



variável ao longo do período amostral considerado, fato que também pode ser evidenciado a partir dos padrões gráficos descritos anteriormente.

Gráfico 1.- Componentes cíclicos de variáveis monetárias - Brasil, 1995:01/2008:03 (dados trimestrais).

Fonte: Cálculos dos autores.Notas:a) Os componentes cíclicos das séries foram obtidos a partir do filtro Hodrick-Prescott

(λ = 1600).b) Áreas em cinza correspondem a períodos de recessão, em consonância com a

classificação do Comitê de Datação dos Ciclos Econômicos (CODACE).



Adicionalmente, esta medida de taxa de juros de curto prazo apresentou um padrão contracíclico ao longo de todos os horizontes temporais considerados, o que pode ser evidenciado a partir dos valores dos coeficientes de correlação negativos reportados para esta série. Este resultado acaba por corroborar o efeito contracionista dos juros sobre o produto no curto prazo, uma vez que taxas de

Tabela 2.- Comportamento cíclico de variáveis monetárias selecionadas(Brasil, 1995:01/2008:03).

Volatilidade Correlações Cruzadas

VariávelDesvio-Padrão

(%)

Desvio-Padrão Relativo

x(t-1) x(t) x(t+1)

Nível de Atividade PIB real 1,4% 1,0 0,622 1,000 0,622Índices de Preço Deflator 2,3% 1,6 -0,017 -0,079 0,024IGP-DI 3,7% 2,7 0,042 0,049 -0,261IPCA 2,4% 1,7 -0,042 -0,036 -0,002Taxas de Inflação Deflator 2,0% 1,5 0,047 -0,127 -0,087IGP-DI 2,0% 1,4 0,069 0,148 0,070IPCA 1,0% 0,7 -0,059 -0,089 -0,129Agreg. Monetários M0 7,4% 5,3 0,015 0,048 -0,153M1 8,0% 5,7 0,471 0,468 0,325M2 5,0% 3,6 0,183 0,037 -0,108Veloc.-Renda da Moeda VM0 8,6% 6,2 0,083 0,115 0,261VM1 8,4% 6,0 -0,350 -0,285 -0,178VM2 5,9% 4,2 -0,016 0,198 0,279Taxa de JurosTaxa Selic 17,5% 12,5 -0,102 -0,417 -0,664

Fonte: Cálculos dos autores.Nota: Os componentes cíclicos das séries foram obtidos a partir do filtro Hodrick-Prescott (λ = 1600).



juros mais altas tendem a inibir um importante componente da demanda agre-gada, o investimento.

4.2 Diagramas de dispersão

O Gráfico 2 contém diagramas de dispersão relacionando variáveis mo-netárias e nível de atividade (dados filtrados), assim como retas de regressão estimadas a partir do método de mínimos quadrados ordinários (MMQO). Optou-se, no caso, pela utilização de gráficos nesses moldes como forma de ilustrar os principais padrões empíricos presentes nos dados, em consonância com a análise de McCandles e Weber (1995).

Os resultados obtidos demonstram que não há uma relação robusta entre taxas de inflação e PIB real para o Brasil ao longo do período amostral considerado. No caso dos diagramas de dispersão em que o deflator do PIB e o IPCA são utilizados, há uma correlação aparentemente negativa entre taxas de inflação e produto (coeficientes de correlação de -0,13 e -0,09, respectivamente). No caso do diagrama relacionando PIB e taxas de inflação derivadas do IGP-DI, parece não haver um padrão de associação linear entre as variáveis (coeficiente de 0,15). Um resultado semelhante a este foi obtido anteriormente por Araújo e Cunha (2003), que trabalharam com dados anuais para a economia brasileira. Além disso, vale notar que estes resultados estão de acordo com o terceiro fato estilizado reportado por McCandles e Weber (1995), qual seja, de que taxas de inflação e taxas de crescimento do produto real não são correlacionadas13.

13. Vale a ressalva de que McCandles e Weber (1995) realizam uma análise de longo prazo, ao passo que o foco do presente trabalho equivale a um horizonte temporal de curto prazo.

Gráfico 2.- Diagramas de dispersão (taxas de inflação e PIB real).




O Gráfico 3 contém diagramas de dispersão relacionando medidas de PIB real e índices de preços. Nota-se a inexistência de um padrão definido de asso-ciação linear entre as variáveis consideradas em cada diagrama, seja no caso do nível de preços ser representado pelo deflator implícito do PIB, pelo IGP-DI ou pelo IPCA. Este resultado vai diretamente contra os resultados obtidos por Kydland e Prescott (1990) e outros autores citados, uma vez que não aponta para a ocorrência de um padrão contracíclico de índices de preço no caso bra-sileiro. Por outro lado, um resultado nestes moldes tampouco corrobora um padrão prócíclico dos preços, em moldes semelhantes às conclusões de Cooley e Ohanian (1991) para os Estados Unidos14.

Por sua vez, o Gráfico 4 contém diagramas de dispersão relacionando agrega-dos monetários e índices de preços. Novamente, é possível notar a inexistência de uma relação robusta entre medidas de preços e moeda durante o período amostral analisado. Em particular, vale ressaltar que este resultado vai contra o primeiro fato monetário citado por McCandles e Weber (1995), que aponta para a ocorrência de alto grau de associação linear entre taxas de crescimento de agregados monetários e índices de preços15.

14. Analisando intervalos de tempo específicos, Ellery e Gomes (2005, seção 3.2) concluem que, no caso brasileiro, o comportamento do nível de preços muda ao longo do tempo. Especificamente, os autores concluem que, apesar desta variável apresentar um padrão prócíclico durante os períodos pré-guerra e interguerras, passa a apresentar um padrão contracíclico no período pós-guerra. Maiores detalhes a esse respeito estão na seção de testes de robustez do presente trabalho.

15. Salvador (2009, p. 24) reporta distintas magnitudes para coeficientes de correlação estimados entre uma medida de índice de preços (IPCA) e agregados monetários (M0, M1, M2 e M3) (valores entre 0,64 e 0,95). Vale a ressalva de que esse autor trabalha com dados mensais englobando um período mais amplo do que aquele abordado no presente trabalho (1994:03/2008:07).

Gráfico 3.- Diagramas de dispersão (ndices de Ppreços e PIB real).




Os padrões reportados no último gráfico demonstram que a maioria dos resultados obtidos varia de acordo com as medidas empregadas para representar preços e/ou agregados monetários. Na melhor das hipóteses, parece ocorrer uma correlação negativa entre as variáveis analisadas, embora os coeficientes estimados não sejam estatisticamente significativos na maioria dos casos. Em última instância, esses resultados chamam atenção para a possibilidade de alguns dos resultados relacionados a variáveis monetárias estarem condicionados à utilização de medidas específicas para representá-las.

Gráfico 4.- Diagramas de dispersão (agregados monetários e índices de preços).




4.3 Testes de causalidade de Granger entre inflação e produto

Com o intuito de verificar a consistência do resultado relacionado à inexistência de uma relação empírica robusta entre taxas de inflação e produto real, optou--se pela realização de testes de causalidade de Granger envolvendo as medidas utilizadas neste trabalho para representar ambas as variáveis. A Tabela 3 contém os resultados de testes nestes moldes. No caso da tabela, são reportados p-valores associados à hipótese nula do teste de causalidade de Granger. Cada teste foi realizado a partir de especificações contendo quatro defasagens de cada variável.

Tabela 3.- Testes de causalidade de Granger(taxa de inflação e PIB real).

Hipótese Nula p-valorPIB real não Granger-causa Inflação (Deflator) 0,5929Inflação (Deflator) não Granger-causa PIB real 0,0931*PIB real não Granger-causa Inflação (IGP-DI) 0,3023Inflação (IGP-DI) não Granger-causa PIB real 0,7139PIB real não Granger-causa Inflação (IPCA) 0,2072Inflação (IPCA) não Granger-causa PIB real 0,4583

Fonte: Cálculos dos autores.Observações:(a) Período amostral: 1995:01/2008:03.(b) A tabela reporta p-valores associados à hipótese nula do teste de causalidade de Granger (H0: “x não Granger-causa y”).(c) Os termos (*), (**) e (***) denotam rejeição da hipótese nula de cada teste nos níveis de 10%, 5% e 1% de significância, respectivamente.

De acordo com os resultados expostos, pode-se notar que, na maioria dos casos, não há um padrão de precedência temporal entre medidas de inflação e produto real ao longo do período amostral analisado. Especificamente, mesmo nos casos em que parece haver alguma precedência entre inflação e produto, como no caso em que o deflator é utilizado como medida de inflação, esse pa-drão é apenas marginalmente significativo (10% de significância). Em última instância, este resultado encontra-se em acordo com os resultados de precedência temporal reportados em Araújo e Cunha (2003).

5. Robustez

Nesta seção são reportados resultados de testes de robustez. No caso, a intenção básica é verificar se os principais resultados empíricos descritos ante-



riormente são robustos a variações nos métodos de análise e/ou dados. A título de simplificação, os testes de robustez expostos abaixo foram divididos em três categorias básicas: (i) emprego do índice de produção industrial como proxy para nível de atividade; (ii) utilização de distintas transformações estacionárias das séries analisadas; (iii) realização de testes de causalidade de Granger com números alternativos de defasagens. As subseções abaixo discutem esses testes em maior detalhe.

5.1 Índice de produção industrial como proxy para nível de atividade

Os resultados reportados até o momento consideraram comparações en-volvendo variáveis monetárias e um índice de PIB real representando o nível agregado de atividade da economia. O primeiro teste de robustez reportado reconsidera os cálculos anteriores a partir da utilização do índice de produção industrial (Indústria Geral) do IBGE. Os resultados deste experimento são reportados no Gráfico 5 e na Tabela 4.

Os resultados reportados na tabela demonstram que, apesar da ocorrência de algumas diferenças, os principais padrões empíricos anteriores são mantidos. Em particular, devido à maior volatilidade do índice de produção industrial em comparação ao PIB (desvios-padrão de 2,8% e 1,4%, respectivamente), nota--se que as magnitudes dos desvios-padrão relativos das demais variáveis são afetadas. Ainda assim, em termos qualitativos, os principais resultados obtidos em um primeiro momento permanecem. Padrão semelhante ocorre no caso da maioria dos coeficientes de correlação estimados. Em suma, a utilização do índice de produção industrial como proxy para nível de atividade não afeta as conclusões obtidas.

5.2 Transformações estacionárias

No caso do presente teste de robustez, buscou-se recalcular os momentos anteriores a partir da utilização de distintas transformações estacionárias dos dados. A execução de um teste nestes moldes pode ser justificada a partir da possibilidade dos resultados obtidos serem afetados pelo método de filtragem especificamente empregado até o momento, o filtro Hodrick-Prescott (COGLEY; NASON 1995; TELES et al., 2005). Por conta disso, os testes anteriores foram refeitos considerando-se a utilização de dois métodos alternativos: as versões do filtro Band-Pass propostas por Baxter e King (1999) e Christiano e Fitzgerald (2003). Os resultados estão expostos abaixo (Gráficos 6-11)16:

Conforme pode ser visto a partir da inspeção dos gráficos, os resultados obtidos anteriormente não são alterados em sua maioria. Em particular, inde-pendentemente do filtro de estacionarização adotado, os principais resultados verificados anteriormente são mantidos. Em última instância, os resultados deste

16. Os autores agradecem a um parecerista anônimo por sugerir o presente teste de robustez.



teste de robustez reforçam as conclusões obtidas em um primeiro momento relacionadas aos padrões empíricos reportados.

5.3 Testes de causalidade de Granger com números alternativos de defasagens

Uma vez que resultados de testes de causalidade de Granger podem ser sen-síveis ao número de defasagens empregado nos testes, optou-se nesta subseção pela verificação da robustez dos resultados obtidos anteriormente a partir da

Gráfico 5.- Robustez: componentes cíclicos de variáveis monetárias (Índice de Produção Industrial como proxy para nível de atividade).

Fonte: Cálculos dos autores.Notas:a) Os componentes cíclicos das séries foram obtidos a partir do filtro Hodrick-Prescott

(λ = 1600).b) Áreas em cinza correspondem a períodos de recessão, em consonância com a

classificação do Comitê de Datação dos Ciclos Econômicos (CODACE).c) O Índice de Produção Industrial (Indústria Geral) do IBGE foi utilizado como proxy

para mensurar o nível de atividade da economia.



realização de testes dessa natureza com distintos números de defasagens (1, 2, 4 e 8 defasagens). Os resultados são expostos na Tabela 5.

Tabela 4.- Robustez: comportamento cíclico de variáveis monetárias selecionadas Brasil, 1995:01/2008:03

(Índice de Produção Industrial como proxy para nível de atividade).

Volatilidade Correlações Cruzadas

VariávelDesvio padrão

%

Desvio padrão relativo

x(t-1) x(t) x(t+1)

Nível de Atividade Produção Industrial 2,8% 1,0 0,673 1,000 0,673Índices de Preço Deflator 2,3% 0,8 -0,056 -0,022 0,055IGP-DI 3,7% 1,4 0,039 0,057 0,020IPCA 2,4% 0,9 -0,009 -0,006 0,048Taxas de Inflação Deflator 2,0% 0,7 -0,053 -0,079 -0,116IGP-DI 2,0% 0,7 0,041 0,086 -0,026IPCA 1,0% 0,4 -0,042 -0,116 -0,183Agreg. Monetários M0 7,4% 2,7 -0,007 -0,149 -0,296M1 8,0% 2,9 0,503 0,396 0,182M2 5,0% 1,8 -0,002 -0,154 -0,273Veloc.-Renda da Moeda VM0 8,6% 3,1 0,108 0,290 0,389VM1 8,4% 3,1 -0,373 -0,212 -0,037VM2 5,9% 2,1 0,151 0,365 0,424Taxa de JurosSELIC 17,5% 6,4 -0,227 -0,523 -0,613

Fonte: Cálculos dos autores.Notas:(a) Os componentes cíclicos das séries foram obtidos a partir do filtro Hodrick-Prescott (λ = 1600).(b) O Índice de Produção Industrial (Indústria Geral) do IBGE foi utilizado como proxy para mensurar o nível de atividade da economia.



Em termos gerais, pode-se concluir, a partir dos resultados reportados na Tabela 5, que parece não existir um padrão de precedência temporal entre inflação e produto, no caso de horizontes de tempo equivalentes a ciclos de negócios ao longo do período posterior ao Plano Real. Mais uma vez, a exce-ção fica por conta da medida de inflação derivada a partir do deflator, embora seja possível notar que este resultado não se mantém no caso de distintos números de defasagens empregados nos testes. Em termos gerais, os resul-tados de todos os testes reportados nesta seção demonstram que os padrões empíricos reportados anteriormente são robustos a variações nos métodos e/ou variáveis empregados.

Tabela 5.- Robustez: testes de causalidade de Granger (taxa de inflação e PIB real).

Defasagens

1 2 4 8

Hipótese nula:

Dados filtrados via Hodrick-Prescott

PIB real não Granger causa inflação (Deflator) 0,3926 0,7658 0,5929 0,4966

Inflação (Deflator) não Granger causa PIB real 0,0006*** 0,0032*** 0,0931* 0,2403

PIB real não Granger causa inflação (IGP-DI) 0,4344 0,6969 0,3023 0,4803

Inflação (IGP-DI) não Granger causa PIB real 0,5435 0,7010 0,7139 0,4155

PIB real não Granger causa inflação (IPCA) 0,2486 0,4588 0,2072 0,3412

Inflação (IPCA) não Granger causa PIB real 0,4116 0,5091 0,4583 0,6405

Fonte: Cálculos dos autores.Observações:(a) Período amostral: 1995:01/2008:03.(b) A tabela reporta p-valores associados à hipótese nula do teste de causalidade de Granger (H0: “x não Granger-causa y”).(c) Os termos (*), (**) e (***) denotam rejeição da hipótese nula de cada teste nos níveis de 10%, 5% e 1% de significância, respectivamente.



6. Conclusões

O Brasil é um país que passou por turbulentos períodos de inflação. Como conseqüência disso, o setor monetário da economia nacional acabou apresen-tando um padrão extremamente volátil e errático ao longo da década de 1980. O Plano Real contribuiu para gerar um ambiente macroeconômico de maior estabilidade desde meados da década de 1990, quando foi instaurado.

O presente trabalho buscou analisar o padrão cíclico das principais variá-veis monetárias da economia brasileira no período posterior à instauração do

Gráfico 6.- Robustez: diagramas de dispersão (taxas de inflação e PIB real) (Filtro Band-Pass de Baxter-King).

Fonte: Cálculos dos autores.Nota: Os componentes cíclicos das séries foram obtidos a partir do filtro Band-Pass (Baxter-King).

Gráfico 7.- Robustez: diagramas de dispersão (índices de preços e PIB real) (Filtro Band-Pass de Baxter-King).




Gráfico 8.- Robustez: diagramas de dispersão (agregados monetários e ndices de preços) (Filtro Band-Pass de Baxter-King).


Plano Real. Escolheu-se este período de análise exatamente devido à vigência de um maior grau de estabilidade do ambiente macroeconômico. Os resultados obtidos demonstram que, ao longo do período considerado, todas as variáveis monetárias analisadas apresentaram menores volatilidades relativas quando da comparação com o período anterior à instauração do Plano Real no país. Este resultado demonstra, de certa forma, o êxito do plano supracitado em termos de estabilização dos preços na economia brasileira, um ponto enfatizado por outros autores (BACHA, 2001).

No tocante a direções de movimento, nota-se que, contrariamente aos resul-tados obtidos por Kydland e Prescott (1990) e outros autores, os índices de preço



Gráfico 9.- Robustez: diagramas de dispersão (taxas de inflação e PIB real) (Filtro Band-Pass de Christiano-Fitzgerald).

Fonte: Cálculos dos autores.Nota: Os componentes cíclicos das séries foram obtidos a partir do filtro Band-Pass (Christiano-Fitzgerald).

Gráfico 10.- Robustez: diagramas de dispersão (índices de preços e PIB real) (Filtro Band-Pass de Christiano-Fitzgerald).


referentes à economia brasileira não apresentam um padrão cíclico definido, com coeficientes de correlação estimados variando entre -0,26 e 0,05.

Do mesmo modo, registrou-se a ocorrência de um padrão contracíclico para a taxa de juros Selic. Vale citar ainda que esta variável revelou-se como a mais volátil dentre todas as variáveis consideradas, com um desvio-padrão mais de dez vezes superior ao desvio-padrão da medida de PIB real empregada na análise.

Por outro lado, vale notar a inexistência de um padrão cíclico robusto no caso da relação entre taxas de inflação e nível de atividade. Especificamente, os coeficientes de correlação estimados entre taxas de inflação e nível de atividade



se alteram de acordo com a medida de inflação considerada, assim como com o tipo de transformação estacionária empregada. O mesmo resultado parece ser válido no caso das demais variáveis analisadas, fato que fica mais evidente a partir da análise dos padrões gráficos dos diagramas de dispersão apresentados, independentemente da transformação estacionária considerada.

Finalmente, pode-se ressaltar a inexistência de um padrão de precedência temporal definido entre taxas de inflação e nível de atividade, um resultado válido para distintos horizontes temporais considerados quando da execução de testes de causalidade de Granger.

Os fatos monetários reportados são interessantes pelas implicações que geram. Em primeiro lugar, não havendo uma relação robusta entre atividade

Gráfico 11.- Robustez: diagramas de dispersão (agregados monetários e índices de preços) (Filtro Band-Pass de Christiano-Fitzgerald).




real e variáveis monetárias no caso brasileiro, parece não haver espaço para recomendações de políticas econômicas específicas que devam ser seguidas para conter a inflação como forma de estimular a atividade econômica no curto prazo. Este resultado vem a complementar as recomendações contidas em Araújo e Cunha (2003), cuja ênfase recaiu sobre o desempenho de longo prazo da economia brasileira.

Em segundo lugar, os resultados aqui descritos chamam a atenção para a necessidade de elaboração de modelos teóricos que possam explicar de forma acurada alguns dos padrões empíricos reportados. Em termos gerais, o pre-sente trabalho deve ser visto como uma descrição das principais regularidades empíricas relacionadas ao setor monetário brasileiro ao longo do período 1995:01/2008:03, podendo servir como referência para estudos que visem a gerar explicações para alguns dos resultados aqui reportados. Em particular, estudos adicionais, relacionados ao padrão cíclico dos preços, assim como à inexistência de padrões de precedência temporal entre taxas de inflação e nível de atividade podem vir a revelar importantes informações acerca do comportamento do setor monetário da economia e da condução de políticas econômicas relacionadas.

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Apêndice A: Base de Dados

A Tabela A1 contém estatísticas descritivas das principais variáveis anali-sadas neste trabalho:

Tabela A1.- Estatísticas descritivas das variáveis analisadas.

Variáveis Unidade Média Mediana Máximo Mínimo Desvio Padrão

PIB real Número Índice 116,73 112,74 150,38 98,64 13,78

Produção Industrial

Número Índice 101,43 98,51 130,17 83,97 12,47

Taxa de cres-cimento do PIB real

% a.m. 0,72 1,00 4,41 -2,32 1,18

Taxa Selic % a.m. 5,13 4,42 13,07 2,60 2,22

Índices de inflaçãoDeflator implícito do PIB

Número Índice 68,09 63,42 109,62 34,21 21,88

IGP-DI Número Índice 234,81 213,34 400,87 110,29 90,40

IPCA Número Índice 1.925,29 1.800,61 2.853,95 1.046,16 534,24

Taxas de inflaçãoInflação deflator implícito do PIB

% a.m. 2,55 1,96 23,73 -3,49 3,55

Inflação IGP-DI % a.m. 2,42 2,00 11,36 -1,36 2,10

Inflação IPCA % a.m. 1,91 1,63 6,28 -0,35 1,42

Agregados Monetários

M0 R$ milhões 174.104,50 136.307,20 411.382,10 44.621,38 104.378,50

M1 R$ milhões 154.254,00 132.512,00 347.785,90 32.894,08 93.422,24

M2 R$ milhões 391.110,10 353.307,40 768.046,10 141.800,00 149.689,10



Os principais índices de preços utilizados neste trabalho foram o Índice Geral de Preços – Disponibilidade Interna (IGP-DI) e o Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Esses índices possuem metodologias de cálculo distintas que merecem atenção especial17.

O IGP-DI é um índice antigo, cuja criação remonta à década de 1940. Este índice é composto por índices distintos, com suas respectivas ponderações: o Índice de Preços no Atacado (IPA) (60%), o Índice Nacional da Construção Civil (INCC) (10%) e o Índice de Preços ao Consumidor (IPC) (30%). A pon-deração das cestas de bens pesquisados tem como base o Censo Nacional de 2000 e o Censo Agropecuário de 1996, com os índices sendo periodicamente redesenhados para acompanhar a evolução e o surgimento de novos produtos. Atualmente, o IGP possui uma série de ramificações que objetivam atender setores específicos da economia (e.g., IGP-M).

Por outro lado, o IPCA tem como base de ponderação a Pesquisa de Orça-mentos Familiares (POF), elaborada pelo IBGE. Esta pesquisa é realizada ao longo de um período de cinco anos, tendo por finalidade acompanhar os gastos de famílias que compõem sua amostra. No caso deste índice, ponderações tam-bém são frequentemente atualizadas por estimativas que tentam acompanhar a evolução dos padrões de consumo das famílias.

Uma diferença básica entre os índices divulgados pelo IBGE equivale à faixa de renda que a variação dos preços atinge: o IPCA abrange principalmente famílias que possuem rendimentos entre 1 e 40 salários mínimos, enquanto que o INPC abrange famílias com rendimentos entre 1 e 8 salários mínimos.

Esta distinção revela-se como importante, uma vez que os dois índices supracitados apresentaram discrepâncias após o Plano Real. Especificamente,

17. As informações metodológicas descritas neste Apêndice estão disponíveis nos websites do IBGE (www.ibge.gov.br) e da FGVDADOS (www.fgvdados.br).

Veloc.-renda da Moeda

VM0 Sem unidade 2,56 2,34 4,74 1,78 0,68

VM1 Sem unidade 2,98 2,57 5,86 1,97 0,98

VM2 Sem unidade 0,99 1,01 1,16 0,75 0,11

Fonte: Ipeadata.Notas:(a) Variáveis correspondentes ao período amostral 1995:01/2008:03 (dados trimestrais). Cada série é composta por 55 observações.(a) Variáveis que apresentavam padrões sazonais foram previamente dessazonalizadas pelo método ARIMA X-12.



uma diferença básica entre o IGP e o IPCA é o peso dos bens tradeables na composição dos índices, o que faz com que resultados relacionados aos IGPs sempre permaneçam acima daqueles relacionados aos índices divulgados pelo IBGE (IPCA e INPC).

A Tabela A2 apresenta uma descrição resumida de alguns dos índices dis-cutidos nesta seção:



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1944

Font

es: I

BG

E, F

GV.



Apêndice B: Filtros Hodrick-Prescott e Band-Pass

Este apêndice apresenta uma breve discussão acerca dos três filtros estacio-nários utilizados no presente trabalho: Hodrick-Prescott e as duas versões do filtro Band-Pass (Baxter-King e Christiano-Fitzgerald)18.

Em termos gerais, o filtro Hodrick-Prescott equivale a um filtro linear uti-lizado para a extração do componente de longo prazo de uma série econômica. A partir da subtração desse componente do logaritmo natural da série, passa a ser possível a obtenção de seu componente cíclico.

Em particular, seja yt uma série temporal, com ytg e yt

c correspondendo aos seus componentes secular (longo prazo) e cíclico (curto prazo), respectivamen-te. Basicamente, o filtro Hodrick-Prescott corresponde à solução do seguinte problema de minimização:

∑Tt=1 (yt

c) + λ ∑Tt=1 [(yt

g+1 – yt

g) – (ytg – yt

g–1)]

2,

onde a expressão acima representa uma função perda, enquanto que o termo λ equivale a um parâmetro que reflete a variância relativa do componente secular da série em comparação a seu componente cíclico, também conhecido como parâmetro de suavização. Na análise anterior, foi empregado um valor de λ cor-respondente a 1600, valor usualmente empregado no caso de dados trimestrais.

O filtro Band-Pass (BAXTER e KING, 1999; CHRISTIANO e FITZGE-RALD, 2003) também é um filtro linear de extração do componente cíclico de uma série temporal. No caso, a utilização deste filtro possibilita a seleção de uma amplitude de duração do ciclo, sendo possível obter o componente cíclico da série a partir da remoção de médias móveis ponderadas de observações iniciais e finais da série. No caso de dados trimestrais, a amplitude geralmente escolhida equivale a durações contidas entre 6 e 32 trimestres (1, 5 e 8 anos), respectivamente.

Neste trabalho, optou-se por eliminar quatro observações iniciais e finais das séries analisadas. Esta escolha ocorreu por conta do tamanho limitado das séries em questão (55 observações em cada série).

18. Para maiores detalhes acerca dos filtros supracitados e exemplos de análises aplicadas, ver, além das referências originais, Cogley e Nason (1995) e Teles et al. (2005).

Fatos Monetários no Brasil Pós-Real

Economy & Finance

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