FRAGILIDADE FINANCEIRA E CICLOS ECONÔMICOS NO … · análise fatorial e verificar a relação...
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FRAGILIDADE FINANCEIRA E CICLOS ECONÔMICOS NO BRASIL
DIEGO NUNES T EIXEIRA (DESENBAHIA)
GI SELE FERREIRA T IRYAKI (PPGE – UFBA)
Salvador, 20/10/2017 - Encontro de Economia Baiana 1
Objetivo
Analisar a relação entre fragilidade financeira e o desempenho do PIB, do consumo dasfamílias e do investimento ao longo dos ciclos econômicos no Brasil.
Construir um indicador de fragilidade financeira do sistema financeiro brasileiro utilizandoanálise fatorial e verificar a relação entre este indicador e as flutuações cíclicas da economiacom o uso de modelos de vetor auto-regressivo (VAR).
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Motivação A crise financeira de 2008 reabriu o debate sobre a contribuição do sistema financeiro para apropagação e amplificação das flutuações na atividade econômica.
Visão novo-keynesiana: a instabilidade financeira é resultante de choques que interferem nosfluxos de informação e deterioram os mecanismos de troca do mercado financeiro, prejudicandoa canalização de recursos financeiros para a economia real.
Visão pós-keynesiana: a fragilidade financeira emerge quando o agente econômico,influenciado por expectativas otimistas da economia, experimentam uma redução no seu graude aversão ao risco, adotando posturas financeiras crescentemente alavancadas. Quando essafragilidade se generaliza para diversos agentes econômicos, tem-se uma situação deinstabilidade financeira.
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Concentração bancária no Brasil
Fonte: Elaboração própria, 2017. Com base em WDI, 2017.
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Crédito Doméstico no Brasil, por Setor
Fonte: Elaboração própria, 2017. Com base em WDI, 2017.Salvador, 20/10/2017 - Encontro de Economia Baiana
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Crédito doméstico para o setor privado (% PIB) Crédito doméstico para o setor público (% PIB)
Indicadores de Risco do Sistema Bancário Brasileiro
Fonte: Elaboração própria, 2017. Com base em WDI, 2017.Salvador, 20/10/2017 - Encontro de Economia Baiana
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Prêmio de risco do Sistema Bancário Brasileiro
Fonte: Elaboração própria. Com base em BCB, 2017.Salvador, 20/10/2017 - Encontro de Economia Baiana
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Diferença entre a taxa de juros de crédito pessoal (TCP) e a SELIC (% a.a.)
Desvio Padrão da Variação Percentual Mensal no Índice Bovespa
Fonte: Elaboração própria. Com base em BCB, 2017.Salvador, 20/10/2017 - Encontro de Economia Baiana
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Diferencial nas Taxas de Crescimento do IBOVESPA e PIB
Fonte: Elaboração própria. Com base em BCB, 2017.Salvador, 20/10/2017 - Encontro de Economia Baiana
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Literatura Sistema financeiro e os ciclos econômicos
Desenvolvimento financeiro e crescimento econômico de longo prazo:
Levine (1997, 2005); King e Levine (1993); e Čihák et al (2013); Caballero e Krishnamurty (2001);Acemoglu e Zilibotti (1997)
Volatilidade financeira e ciclos econômicos:
Mishkin (1998, 2000); Minsky (1986);
Bernanke, Gertler e Gilchrist (1996); Stiglitz (1987) e Stiglitz; Weiss (1981) Gilchrist e Zakrajšek(2012); Gilchrist, Sim e Zakrajšek (2014);
Evidência empírica: Ramey e Ramey (1994); Easterly e outros (2000); Denizer e outros (2000);Silva (2002); Dabla-Norris e Srivisal (2013); Acemoglu e outros (2003); Beck e outros (2006)
Salvador, 20/10/2017 - Encontro de Economia Baiana 10
Dados e MetodologiaDados mensais de janeiro de 1996 a junho de 2015, obtidos do Banco Central do Brasil, IBGE e Tesouro Nacional.
Duas partes:
1. Construção do indicador de fragilidade financeira via análise fatorial;
2. Estimação do Modelo de Vetores Auto-regressivos (VAR).
Salvador, 20/10/2017 - Encontro de Economia Baiana 11
Indicador de Fragilidade Financeira
Variável Descrição Fonte
M1PIB Razão entre meios de pagamento (M1) e PIB BCB
PRIVY Razão entre crédito destinado a setor privado e PIB BCB
CREDPRIVTOT Razão entre crédito destinado a setor privado e crédito total. BCB
TBFSELIC Diferença entre a taxa básica financeira (TBF) e a SELIC BCB
SPREADTCP Diferença entre a taxa de juros de crédito pessoal (TCP) e a SELIC BCB
PROVTOTPercentual do total de provisões em relação à carteira de crédito do
Sistema Financeiro NacionalBCB
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Matriz de Correlação Cruzada
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F1 Comunalidade Unicidade
PRIVY -0,671 0,450 0,550
CREDPRIVTOT -0,761 0,580 0,420
M1PIB -0,858 0,737 0,263
PROVTOT 0,823 0,678 0,322
TBFSELIC 0,876 0,768 0,232
SPREADTCP 0,970 0,940 0,060
Fator Variância Cumulativo Diferença Proporção Cumulativo
F1 4,152 4,152 --- 1,000 1,000
Total 4,152 4,152 1,000
Modelo Independência Saturação
Discrepância 0,176 7,006 0,000
Parâmetros 12 6 21
Graus de liberdade 9 15 ---
KMO 0,802
Goodness-of-fit Summary
Modelo Independência Saturado
Parâmetros 12 6 21
Graus de liberdade 9 15 ---
Relação de parsimônia 0,600 1,000 ---
Ajuste de Índices Incrementais:
Bollen Relative (RFI) 0,958
Bentler-Bonnet Normed
(NFI) 0,975
Análise de Fatores
PRIVY CREDPRIVTOT M1PIB PROVTOT TBFSELIC SPREADTCP
PRIVY 1,000
CREDPRIVTOT 0,184 1,000
M1PIB 0,459 0,821 1,000
PROVTOT -0,598 -0,602 -0,707 1,000
TBFSELIC -0,673 -0,581 -0,677 0,733 1,000
SPREADTCP -0,699 -0,724 -0,805 0,791 0,886 1,000
𝐻𝑃𝑃𝐼𝐵𝐼𝑃𝐶𝐴𝐶𝑌𝐶
𝐵𝑂𝑉𝐸𝑆𝑃𝐴𝐶𝑌𝐶𝐶𝐴𝑀𝐵𝐼𝑂𝐶𝑌𝐶𝑆𝑂𝐿𝑂𝑊𝐶𝑌𝐶
𝐴𝐵𝐸𝑅𝑇𝑈𝑅𝐴𝐶𝑌𝐶𝐹1𝐶𝑌𝐶
𝐻𝑃𝐶𝑂𝑁𝑆𝐼𝑃𝐶𝐴𝐶𝑌𝐶
𝐵𝑂𝑉𝐸𝑆𝑃𝐴𝐶𝑌𝐶𝐶𝐴𝑀𝐵𝐼𝑂𝐶𝑌𝐶𝑆𝑂𝐿𝑂𝑊𝐶𝑌𝐶
𝐴𝐵𝐸𝑅𝑇𝑈𝑅𝐴𝐶𝑌𝐶𝐹1𝐶𝑌𝐶
𝐻𝑃𝐼𝑁𝑉𝐸𝑆𝑇𝐼𝑃𝐶𝐴𝐶𝑌𝐶
𝐵𝑂𝑉𝐸𝑆𝑃𝐴𝐶𝑌𝐶𝐶𝐴𝑀𝐵𝐼𝑂𝐶𝑌𝐶𝑆𝑂𝐿𝑂𝑊𝐶𝑌𝐶
𝐴𝐵𝐸𝑅𝑇𝑈𝑅𝐴𝐶𝑌𝐶𝐹1𝐶𝑌𝐶
O modelo VAR é definido pela expressão:
𝑥𝑡 = Φ𝑖𝑥𝑡−𝑖 +Ψ𝑤𝑡 + 𝜀𝑡 , 𝑡 = 1,2, … , 𝑇,
onde 𝑥𝑡 = (𝑥1𝑡 , 𝑥2𝑡 , … , 𝑥𝑚𝑡)′ é um vetor m x 1 de variáveis dependentes;
𝑤𝑡 é m vetor q x 1 de variáveis exógenas e/ou determinísticas; Φ𝑖 (vetor m x m) e Ψ (m x q) são matrizes de coeficientes.
Pesaran e Shin (1998): funções impulso resposta generalizadas.
Quatro defasagens para rejeitar as hipóteses de autocorrelação serial e deheterocedasticidade condicional.
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Considerações finais Agentes econômicos reagem a choques positivos sobre a economia expandindo sua exposiçãoao risco.
Resultado é compatível com as ideias preconizadas por Minsky (1986) na sua hipótese dafragilidade financeira.
Inovações na fragilidade financeira, por sua vez, não afetam diretamente a produção e oinvestimento, embora reduzam a volatilidade do consumo das famílias.
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