IDENTIFICAÇÃO DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO...
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1 FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO PROFISSIONALIZANTE EM ECONOMIA IDENTIFICAÇÃO DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL E A QUESTÃO DO PRICE PUZZLE ERIC CABRAL DA SILVA MOREIRA ORIENTADOR: PROF. DR. CHRISTIANO ARRIGONI COELHO Rio de Janeiro, 28 de maio de 2013.
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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM
ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
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IDENTIFICAÇÃO DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL E A
QUESTÃO DO PRICE PUZZLE
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ORIENTADOR: PROF. DR. CHRISTIANO ARRIGONI COELHO
Rio de Janeiro, 28 de maio de 2013.
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IDENTIFICAÇÃO DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL E A QUESTÃO DO PRICE PUZZLE
ERIC CABRAL DA SILVA MOREIRA
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Economia como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Economia. Área de Concentração: Macroeconomia e Desenvolvimento Econômico
ORIENTADOR: PROF. DR. CHRISTIANO ARRIGONI COELHO
Rio de Janeiro, 28 de maio de 2013.
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IDENTIFICAÇÃOS DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL
ERIC CABRAL DA SILVA MOREIRA
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Economia como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Economia. Área de Concentração: Macroeconomia e Desenvolvimento Econômico
Avaliação:
BANCA EXAMINADORA:
_____________________________________________________
Professor CHRISTIANO ARRIGONI COELHO (Orientador) Instituição: IBMEC-RJ _____________________________________________________
Professor MARCELO VERDINI MAIA Instituição: IBMEC-RJ _____________________________________________________
Professor MARCO ANTÔNIO FREITAS DE HOLLANDA CAVALCANTI Instituição: PUC-RJ / IPEA
Rio de Janeiro, 28 de maio de 2013.
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M835 Moreira, Eric Cabral da Silva.
Identificação dos efeitos da política monetária no Brasil e a questão price puzzle / Eric Cabral da Silva Moreira. - Rio de Janeiro: [s.n.], 2013. 76 f.
Dissertação de Mestrado em Economia do IBMEC. Orientador: Prof. Christiano Arrigoni Coelho.
1. Choques de Políticas Monetárias. 2. Modelos VAR. 3. Price Puzzle. 1. Título.
CDD 332.4981
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DEDICATÓRIA
Aos meus amados pais, Vicente e Rita, minha namorada e companheira Priscila e a todos os meus familiares e amigos, em vida ou que já partiram deste mundo, pelo fundamental apoio, companheirismo e carinho que pavimentaram o meu caminho até este momento e me deram forças para superar todas as dificuldades
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AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus por todas as oportunidades que tive em minha vida, pela
família que tenho, pela namorada e grande companheira que está ao meu lado e por toda a
proteção e inspiração que recebo como graça diária para vencer as dificuldades e obstáculos.
Aos meus pais, pelo esforço que sempre fizeram para me proporcionar a melhor educação e
por todo amor e atenção nas horas mais complicadas da minha vida. Sem a dedicação
incansável de vocês eu não estaria onde estou, cada conquista alcançada é uma vitória nossa.
A minha namorada Priscila, por toda a paciência, companheirismo e disposição em ajudar na
revisão e formatação deste trabalho, mesmo eu não dedicando a ela o tempo merecido.
A Petrobras, pelo apoio fundamental para a realização deste curso e por todo o investimento
em formação e pelas oportunidades que tenho recebido desde o início da minha carreira.
Ao professor Dr.Christiano pelas fundamentais orientações que nortearam o desenvolvimento
deste trabalho e pela paciência e compreensão. Suas cobranças e motivação foram
fundamentais para que eu prosseguisse. Ao professor Dr. Marcelo Verdini e ao professor e
pesquisador do IPEA Dr. Marco Cavalcanti por toda a colaboração e pelas importantes
contribuições e críticas que contribuíram decisivamente para a melhoria deste trabalho.
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RESUMO
Ao longo deste trabalho foram avaliados os principais efeitos da política monetária sobre a
economia brasileira durante o período de julho de 1999 a dezembro de 2012 utilizando-se
modelos VAR. O objetivo principal foi o controle do “price puzzle”, fenômeno recorrente na
literatura marcado pelo aumento não esperado da inflação como resposta a aumentos na taxa
de juros.
Foram realizadas simulações através de inclusão de variáveis selecionadas, partindo do
princípio que o fenômeno ocorre por falha de especificação, mais precisamente por omissão
de variáveis. Os principais resultados encontrados foram: (i) Na especificação inicial, formada
pelas variáveis da regra de Taylor, foi evidenciado o price puzzle e a não efetividade da
política monetária em controlar a inflação; (ii) Os resultados para as especificações onde
foram avaliadas inclusões isoladas das variáveis câmbio nominal, crédito ao setor privado e
M1 indicam melhora significativa, apesar da não eliminação por completo do price puzzle. O
fenômeno somente foi efetivamente controlado quando as variáveis foram testadas
simultaneamente.
Palavras Chave: Choques de política monetária, modelos VAR e Price Puzzle
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ABSTRACT
Throughout this study we evaluated the main effects of monetary policy on the Brazilian
economy during the period from July 1999 to December 2012 using VAR models. The main
objective was the control of the "price puzzle", recurring phenomenon in the literature marked
by the unexpected increase of inflation in response to increases in the basic interest rate of the
economy.
Simulations were performed through inclusion of selected variables, assuming that the
phenomenon is caused for failure of specification, more specifically due to omission of
variables. The main conclusions are: (i) In the initial specification, formed by variables of the
Taylor rule, was evidenced the "price puzzle" and the ineffectiveness of monetary policy so as
to control the inflation, (ii) the results for specifications that evaluated the isolated inclusions
of variables as nominal exchange rate, private sector credit and M1 indicate significant
improvement, despite the not completely elimination of the puzzle. The phenomenon was
effectively controlled only when the variables were tested simultaneously.
Key Words: Monetary policy shocks, VAR and Price Puzzle
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LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC - Especificação reduzida
Ordenação de Cholesky padrão................................................................... 44
Figura 2 – Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC - Especificação com inclusão do IC-BR – Ordenação de Cholesky padrão.......................................................... 48
Figura 3 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação com inclusão
do câmbio – Ordenação de Cholesky padrão......................................................... 49 Figura 4 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação com inclusão
do M1 – Ordenação de Cholesky padrão.............................................................. 51 Figura 5 – Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC - Especificação com inclusão
do crédito – Ordenação de Cholesky padrão......................................................... 52 Figura 6 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação com inclusão
do câmbio – Ordenação de Cholesky padrão......................................................... 54 Figura 7 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação completa
Ordenação de Cholesky padrão.............................................................................. 56 Figura 8 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação completa
Ordenação de Cholesky alternativa A ................................................................... 58 Figura 9 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação completa
Ordenação de Cholesky alternativa B.................................................................... 58 Figura 10 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação completa
com hiato do produto – Ordenação de Cholesky padrão....................................... 60
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LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Principais resultados dos estudos identificados........................................................37 Tabela 2 – Variáveis contempladas no estudo............................................................................42
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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................................... 12
2 PRICE PUZZLE ..................................................................................................................... 17
2.1 FALHAS DE IDENTIFICAÇÃO: OMISSÃO DE VARIÁVEIS ................................................. 19
3 VECTOR AUTO REGRESSIONS (VAR) ........................................................................... 22
3.1 MODELOS VAR ............................................................................................................................. 23
3.2 VAR: FORMA REDUZIDA ........................................................................................................... 25
3.3 VAR: PREMISSA DE RECURSIVIDADE................................................................................... 26
4 CHOQUES DE POLÍTICA MONETÁRIA E OS MODELOS VAR ........................ 28
4.1 CHOQUES DE POLÍTICA MONETÁRIA .................................................................................. 28
4.2 RECURSIVIDADE POR MEIO DA ORDENAÇÃO DE CHOLESKY...................................... 29
5 IDENTIFICAÇÃO DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL 32
5.1 MECANISMOS DE TRANSMISSÃO DA POLÍTICA MONETÁRIA ..................................... 32
5.2 BASE DE DADOS E PERÍODO AMOSTRAL ............................................................................ 34
5.3 ESTUDOS COMPARATIVOS ...................................................................................................... 36
5.4 ESPECIFICAÇÃO DO MODELO E ORDENAÇÃO DE CHOLESKY ...................................... 38
6 FUNÇÕES IMPULSO RESPOSTA E PRINCIPAIS RESULTADOS ...................... 44
6.1 PRINCIPAIS RESULTADOS PARA A ESPECIFICAÇÃO INICIAL ...................................... 44
6.2 RESULTADOS PARA O MODELO COM ÍNDICE DE COMMODITIES BRASIL ............... 47
6.3 RESULTADOS PARA O MODELO COM O CÂMBIO NOMINAL ......................................... 48
6.4 RESULTADOS PARA O MODELO COM AGREGADO MONETÁRIO (M1) ...................... 50
6.5 RESULTADOS PARA O MODELO COM O CRÉDITO AO SETOR PRIVADO .................. 52
6.6 RESULTADOS PARA INCLUSÃO DAS VARIÁVEIS DE FORMA SIMULTÂNEA ............ 53
6.7 RESULTADOS PARA AS DEMAIS ORDENAÇÕES DE CHOLESKY ................................... 57
6.8 RESULTADOS PARA UTILIZAÇÃO DO HIATO DO PRODUTO ........................................ 59
7 CONCLUSÃO ......................................................................................................................... 61
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................................... 64
APÊNDICE A – TESTES REALIZADOS NAS ESPECIFICAÇÕES INICIAL E COMPLETA . 67
APÊNDICE B – RESULTADOS PARA A ORDENAÇÃO DE CHOLESKY ALTERNATIVA A: SELIC, GDP, IPCA ............................................................................................................................. 70
APÊNDICE C – RESULTADOS PARA A ORDENAÇÃO DE CHOLEKY ALTERNATIVA B: IPCA, SELIC E GDP .......................................................................................................................... 73
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1 INTRODUÇÃO
O objetivo deste trabalho é analisar a eficácia da política monetária no controle da inflação,
tendo sido também considerados os seus efeitos sobre o produto e um conjunto de variáveis
macroeconômicas brasileiras (taxa de câmbio nominal , crédito , M1 e índice de preço das
commodities) para o período após instauração do regime de câmbio flutuante e de metas de
inflação até os dias atuais (jul/1999 a dez/2012).
Foram adotados, conforme usual na literatura, modelos Vector auto regressions (VAR) para
avaliar os impactos dos choques de política monetária, identificados neste estudo como
choques contracionistas da taxa básica de juros (SELIC)1 sobre as variáveis mencionadas.
Recentemente, muitos estudos empíricos foram desenvolvidos no Brasil objetivando analisar
a relação dinâmica de conjuntos de variáveis macroeconômicas utilizando-se modelos VAR.
Trabalhos como o de Rabanal e Schwartz (2001), Arquete e Jayme Jr. (2003), Minella (2003),
Fernandes e Toro (2005), Céspedes, Lima e Maka (2008) e Lima, Maka e Alves (2009) são
considerados bons exemplos dessa tendência. Destaca-se que esses autores, em boa parte,
1 A taxa over SELIC (determinada no Sistema Especial de Liquidação e Custódia) é o principal instrumento de política monetária do Brasil. O Banco Central do Brasil determina através do Comitê de Política Monetária (COPOM) a meta para a taxa SELIC e negocia os seus títulos e os públicos com base nessa taxa.
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utilizaram o tradicional método da decomposição de Cholesky2 para ortogonalização dos
resíduos do VAR e chegaram a resultados que evidenciam o aumento inesperado da inflação
após uma elevação na taxa de juros (price puzzle)3 para a economia brasileira.
Tendo em vista a frequência com que o fenômeno citado acima foi encontrado como resultado
nos estudos identificados, um dos objetivos centrais deste trabalho é o de debater e conhecer
as suas principais causas.
Conforme será melhor detalhado no capítulo 2, existem na literatura duas visões
predominantes sobre o tema. Os autores alinhados com a visão tradicional sobre o assunto
defendem que o price puzzle é um problema decorrente de falha de especificação das
premissas de identificação do modelo adotado, enquanto que os alinhados com a visão
alternativa entendem que o aumento da inflação após a elevação dos juros não é um problema
em si, uma vez que trata-se de um resultado perfeitamente aceitável do ponto de vista
econômico quando se considera, via canal de custos, a transmissão do aumento dos juros para
os custos das empresas que repassam posteriormente para os preços.
Tendo em vista o debate acima e a escolha fundamentada neste trabalho do entendimento de
que trata-se de um problema decorrente de falha de especificação das premissas de
identificação do modelo VAR, conforme preconizado pela visão tradicional sobre o tema,
duas possíveis abordagens poderiam ser estabelecidas para o seu equacionamento: (i) inclusão
de variáveis consideradas relevantes, partindo do princípio de que em essência a má
2 Procedimento de ortogonalização dos resíduos do VAR que impõe uma estrutura recursiva à matriz de relações contemporâneas entre as variáveis do modelo. Na prática, realiza-se a decomposição de uma matriz A simétrica definida positiva em um produto LLT , onde L é uma matriz triangular inferior e Lt é a sua transposta. 3 Trata-se do enigma do preço. Ocorre quando há um aumento no índice de preços após um choque contracionista de juros, resultado esse divergente do esperado pela teoria econômica.
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especificação se daria por um problema de omissão de variáveis e ou (ii) utilização de
diferentes restrições na matriz que “recupera” os choques estruturais a partir dos resíduos do
modelo em sua forma reduzida (alternativamente a decomposição de Cholesky, por exemplo)
Conforme será melhor detalhado no próximo capítulo, foi suposto que o price puzzle seria
causado pela omissão de variáveis relevantes no modelo. O entendimento implícito nesta
hipótese é o de que a ausência de variáveis importantes afeta a capacidade do modelo de
identificar adequadamente os choques de política monetária, que acabam sendo confundidos
com outros choques, e/ou a capacidade do modelo de capturar o comportamento forward
looking da autoridade monetária.
Como consequência das escolhas acima foi adotada a estratégia de realizar a inclusão de
variáveis selecionadas nas estimações como forma de controlar o fenômeno. A escolha dessa
abordagem está baseada tanto no sucesso alcançado por Sims (1992) em equacionar o price
puzzle para diversos países considerados em seu estudo por meio dessa alternativa (mantendo
a decomposição de Cholesky como premissa de identificação) quanto na suposição neste
trabalho de que a inclusão sensata de variáveis relevantes para o Banco Central do Brasil
quando da sua decisão pela fixação da taxa SELIC, bem como a consideração de um período
amostral mais extenso que o utilizado nos estudos anteriores, em um contexto de maior
estabilidade, consolidação e fortalecimento dos instrumentos e canais de transmissão de
política monetária na economia brasileira seriam suficientes para melhorar a identificação do
modelo.
Conforme será detalhado nos capítulos 3 e 4, a identificação por meio de restrições é uma
etapa fundamental nos modelos VAR. Sem esse procedimento, o modelo se mostra incapaz de
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isolar o efeito de choques exógenos e os resultados encontrados quando da geração das
Funções de Impulso-Resposta acabam sendo distorcidos.
Sendo assim, a escolha de premissas de identificação aceitáveis e o correto entendimento de
suas consequências para o modelo se mostram essenciais para o atingimento dos objetivos
deste e de qualquer trabalho a ser desenvolvido utilizando a metodologia VAR, tendo em vista
que diferentes hipóteses de identificação acabam conduzindo a diferentes resultados.
Utilizando-se o tradicional método de decomposição de Cholesky para ortogonalização dos
resíduos como parte fundamental da premissa de identificação, foram testados, a partir de uma
especificação inicial bastante reduzida (taxa de juros, produto ou hiato do produto e inflação),
quais seriam a ordenação para a decomposição de Cholesky e a especificação, contando com a
inclusão de outras variáveis como o câmbio nominal, o crédito ao setor privado e M1, que
melhores resultados apresentariam na minimização ou eliminação do price puzzle.
Tendo em vista o sucesso alcançado por Sims (1992) e Christiano et al. (1999) no controle do
fenômeno por meio da inclusão de um índice de preços das principais commodities, foi
também considerada dentre as especificações analisadas uma muito similar a adotada pelos
últimos autores, contando com a inclusão do Índice de Commodities Brasil (IC-BR)
disponibilizado pelo Banco Central do Brasil.
Além desta introdução (capítulo 1) e da conclusão (capítulo 7) o estudo está organizado da
seguinte forma: O capítulo 2 é marcado pela discussão teórica a cerca do price puzzle e
apresenta o embasamento técnico que norteou a escolha da estratégia adotada neste trabalho
para controlá-lo. No capítulo 3, apresenta-se de forma resumida o referencial teórico que
serve como embasamento para o modelo VAR. No quarto capítulo, são abordados aspectos
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quanto aos choques de política monetária e as premissas utilizadas neste estudo para
identificação do modelo. Já no quinto e sexto capítulos, são apresentados a metodologia
adotada e os resultados dos choques de política monetária sobre as principais variáveis e
realizadas as análises para identificação do modelo que melhor controla a questão do price
puzzle.
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2 PRICE PUZZLE
Estudos empíricos baseados em modelos VAR desenvolvidos para medir os efeitos da política
monetária sobre a economia agregada com frequência se deparam com um resultado
controverso e gerador de desconforto em parte dos economistas, a elevação inicial da inflação
(e dos preços) após um choque contracionista de política monetária (price puzzle).
Segundo Castelnouvo et al (2006) esse comportamento é muitas vezes referido como um
“puzzle” porque os modelos macroeconômicos ou não podem explicá-lo teoricamente ou,
mesmo quando capazes de explicá-lo (modelos do canal de custo, por exemplo), não
produzem reações positivas do preço empiricamente.
Nas últimas décadas houve um extenso debate sobre o assunto, sendo possível identificar dois
grupos distintos de pensadores.
De acordo com a visão tradicional, o price puzzle é um efeito não esperado e indesejado que
ocorre quando as premissas de identificação do modelo VAR são mal especificadas. Segundo
essa corrente dominante, caso fossem incorporadas variáveis adicionais e/ou utilizadas
diferentes restrições na matriz que recupera os choques estruturais a partir dos resíduos do
modelo em sua forma reduzida, o fenômeno desapareceria.
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Já a visão alternativa sobre o tema, conhecida como abordagem do canal de custos, não
reconhece o aumento inicial da inflação após a ocorrência de um choque contracionista de
taxa de juros como um problema em si ou mesmo um “puzzle”. Segundo essa teoria, o
aumento dos preços é um resultado economicamente aceitável resultante do domínio dos
efeitos de aumento de custos pelo lado da oferta (canal de custos) sobre os efeitos de queda de
preços esperados pelo canal tradicional da demanda. Como consequência, a elevação da taxa
de juros pelo Banco Central acarretaria no aumento de alguns custos das empresas que
quando repassados causariam um aumento nos preços.
Rabanal (2007) estudou em detalhes o canal de custos (lado da oferta) e a possibilidade de
seus efeitos coexistirem e inclusive dominarem o tradicional efeito pelo lado da demanda.
Apesar de conceitualmente reconhecer a possibilidade teórica do canal de custos sobrepor o
efeito de queda da inflação pelo lado da demanda, o autor concluí que o nível de significância
dos coeficientes na especificação necessária para reproduzir esses efeitos é tão pequeno que
tais resultados não podem ser considerados.
A mesma conclusão quanto a preponderância da visão de falha de especificação em
detrimento da visão alternativa do canal de custos é apresentada para a economia brasileira
por Dos Santos e Kanczuk (2012). Os autores demonstraram que o price puzzle, evidenciado
inicialmente através de um modelo VAR tradicional com utilização da decomposição de
Cholesky não se sustenta quando da aplicação de um modelo DSGE-VAR, considerado pelos
autores como detentor de premissas de identificação mais robustas e aderentes com a teoria
econômica moderna.
19
Tendo em vista as conclusões acima, optou-se neste trabalho por considerar o aumento dos
preços após a elevação dos juros como um efeito não desejado, conforme preconizado pela
teoria tradicional. Na próxima seção, serão apresentados o referencial teórico utilizado pela
visão tradicional para melhor entendimento do price puzzle e a abordagem escolhida neste
trabalho para controlar o fenômeno.
2.1 FALHAS DE IDENTIFICAÇÃO: OMISSÃO DE VARIÁVEIS
Segundo Sims (1992) o price puzzle ocorre pelo fato do modelo não estimar corretamente o
componente forward looking da política monetária e, portanto, não avaliar de forma
apropriada o choque de política monetária.
O problema ocorre, segundo Sims (1992), pela incapacidade do modelo de captar o
considerável conjunto de previsões realizadas pela autoridade monetária que estão disponíveis
no momento da tomada de decisão sobre a taxa de juros. Considerando a disponibilidade
dessas previsões, o Banco Central poderia elevar a taxa básica de juros quando prevê que a
inflação subirá em decorrência de algum choque, sem necessariamente esperar até que o
efeito deste se materialize nos preços.
Dessa forma, um modelo que não leva em consideração o comportamento forward looking da
autoridade monetária no momento da decisão sobre a taxa de juros poderia encontrar como
resultado, de maneira equivocada, que a inflação se eleva em consequência do aumento dos
juros e não que a mesma teria sido elevada para garantir a estabilidade dos preços.
20
A não avaliação apropriada do choque de política monetária também é apontada por
Castelnouvo et al (2006) como a causa do fenômeno. Segundo os autores, a omissão no
modelo de variáveis relevantes que a autoridade monetária monitora e responde pode levar a
identificação de choques que não são de política monetária. O resultado dessa omissão é que
uma política de aperto monetária influenciada por expectativas futuras de inflação poderia ser
erroneamente interpretada como um choque de política monetária, proporcionando uma
correlação espúria entre aumento dos juros e aumento da inflação.
Essa visão também é compartilhada por Christiano et al (1999) que defendem que os choques
associados com o aparecimento do price puzzle são na verdade confundidos com distúrbios
causados por choques que não são de política monetária, que na verdade sinalizam futuros
aumentos nos preços.
Considerando os argumentos apresentados pelos conceituados autores acima e em especial o
sucesso alcançado por Sims (1992) em equacionar o price puzzle para diversos países
considerados em seu estudo por meio da inclusão de variáveis (mantendo a decomposição de
Cholesky como parte da premissa de identificação) foi definido para este trabalho que o price
puzzle seria tratado como um problema de omissão de variáveis, de forma que a estratégia
adotada para seu controle foi a inclusão de variáveis selecionadas nas estimações.
Essa estratégia foi reforçada pela escolha do método de decomposição de Cholesky como
forma de ortogonalização dos resíduos, que não representa em si inovação na forma de impor
restrições à matriz dos resíduos, que seria a outra maneira de tentar resolver o problema de
especificação.
21
O critério utilizado para a inclusão das variáveis e os respectivos resultados das estimações
serão apresentados no capítulo 6. Na prática, espera-se que as variáveis a serem adicionadas
ao modelo façam parte da cesta de informações utilizadas pelo Banco Central no momento da
tomada de decisão quanto à taxa SELIC, de maneira a prover ao modelo capacidade similar
de captar flutuações futuras do comportamento dos preços, permitindo assim a avaliação
apropriada dos choques de política monetária e o almejado controle do price puzzle.
22
3 Vector auto regressions (VAR)
Os modelos Vector auto regressions (VAR) surgiram na década de 80 como resposta às
críticas ao grande número de restrições impostas às estimações pelos modelos estruturais
clássicos. A partir do artigo de Sims (1980), o uso de modelos VAR se difundiu rapidamente
entre os economistas, sendo que hoje esses modelos estão entre os instrumentos mais
utilizados para a realização de análises empíricas na área de macroeconomia.
A modelagem estrutural foi na verdade substituída pelo tratamento de cada variável endógena
do sistema como uma função dos valores defasados dessa variável e de todas as demais
endógenas. Como resultado, consegue-se traçar as relações entre as variáveis sem a imposição
de uma estrutura rígida de causalidade entre elas, a partir de um conjunto mínimo de
restrições de identificação, isto é, de restrições que permitam identificar o componente
“exógeno” de cada variável, possibilitando a estimação do efeito de um “choque” nessa
variável sobre as demais.
Atualmente, os modelos VAR são amplamente utilizados para a previsão de sistemas de séries
temporais inter-relacionadas e para analisar o impacto dinâmico de distúrbios aleatórios
(choques) no sistema de variáveis.
23
Conforme será detalhado nas seções seguintes, uma das principais aplicações desse modelo é
para identificação de choques exógenos de política monetária e seus efeitos sobre os
diferentes agregados econômicos.
No Brasil, os modelos VAR são amplamente utilizados por consultorias e pelos analistas do
Banco Central do Brasil para mensurar e estimar as respostas das variáveis a choques e
decisões de politica econômica, em especial de politica monetária. Atualmente, em intervalos
de 45 dias, ocorre a reunião do COPOM (Comitê de Politica Monetária do Banco Central)
onde, após análise dos dados atuais e previsões geradas para a economia, muitas delas através
de modelos VAR, a taxa básica de juros (SELIC) é decidida.
Conforme já informado no capítulo introdutório, choques contracionistas de política
monetária, representados por aumentos da taxa SELIC, serão os principais instrumentos
considerados para efeito das análises e para avaliação das funções impulso-resposta das
demais variáveis.
3.1 MODELOS VAR
O modelo VAR estrutural pode ser representado, conforme abaixo:
Equação 1 – Modelo VAR estrutural:
p
A0 Xt = a + ∑ AiXt-i + et
i=1
24
Onde Xt = (Ωt; St); St é o instrumento de política monetária (taxa SELIC, por exemplo), Ωt
são as variáveis do conjunto de informações da autoridade monetária (produto e inflação, por
exemplo) e p é um número inteiro positivo. Além disso, presume-se que as perturbações “et”
possuem as seguintes propriedades:
• média zero E(et) = 0;
• ausência de autocorrelacão serial E(et et’)=0 para(t=t’);
• matriz de variancia-covariancia na forma de identidade de dimensões, E(et et”)=I.
Esta especificação pressupõe que a autoridade monetária segue uma regra de política que é
linear nas variáveis (Ωt) e suas defasagens.
Destaca-se que a especificacão padrão do Vetor Auto-Regressivo estabelece que as variáveis
podem ser influenciadas umas pelas outras, tanto contemporaneamente como pelos seus
valores defasados.
O fato de cada uma das variáveis depender contemporaneamente das outras variáveis faz com
que, por construção, cada uma delas seja, contemporaneamente, indiretamente correlacionada
com os termos dos erros.
Dado que as variáveis contemporâneas são individualmente correlacionadas com os termo de
erro, não é possível estimar diretamente as equacões do sistema VAR utilizando-se o método
de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), uma vez que este método exige que não haja
correlacão contemporânea entre os choques e as variáveis do modelo.
25
Devido a dificuldade em estimar diretamente as equacões no sistema VAR utilizando-se o
método MQO, é recomendada a transformação do modelo estrutural em um sistema de
equações mais compacto, ou seja, geralmente utiliza-se o VAR em sua “forma reduzida”
3.2 VAR: FORMA REDUZIDA
O modelo VAR em sua forma reduzida é encontrado através da suposição de que A0 é
inverssível, de forma que a equação 1 tem sua forma reduzida de acordo com a equação 2
abaixo:
Equação 2 – VAR: forma reduzida:
p
Yt= β + ∑ BiYt-i + ut i=1
As inovacões (choques) da forma reduzida (ut) estão relacionados com os resíduos da forma
estrutural (et) através da seguinte relação: et = A0 ut. Dessa forma, pode-se afirmar que os
choques na forma reduzida são combinações lineares dos resíduos da forma estrutural, sendo
estes últimos identificáveis.
O modelo VAR expressa em sua forma reduzida cada variável como uma função linear de
seus próprios valores passados, os valores passados de todas as outras variáveis a serem
consideradas e um termo de erro. A diferença básica entre essa forma e a estrutural é
exatamente a não utilização dos valores contemporâneos das variáveis endógenas do modelo,
que permite na prática estimar as equações do modelo por Mínimos Quadrados Ordinários
(MQO).
26
No entanto, ocorre que os termos dos erros das equações mostram-se correlacionados, de
forma que os resíduos da forma reduzida ut podem ser interpretados como resultado de uma
combinação linear de choques exógenos que não são correlacionados contemporaneamente.
Dessa forma, não é possível a identificação do choque exógeno de cada variável endógena do
sistema.
A sensibilidade econômica por trás desse fenômeno reside na questão de que quando tratamos
de aplicações macroeconômicas, observa-se que as diferentes variáveis estão naturalmente
correlacionadas entre si, de forma que os termos de erro no modelo da forma reduzida
também serão correlacionados entre as equações.
Uma forma de garantir que os termos dos erros não sejam correlacionados é a adoção de
premissas de recursividade, conforme apresentado abaixo.
3.3 VAR: PREMISSA DE RECURSIVIDADE
No modelo VAR recursivo, a construção dos termos de erro na equação de regressão de cada
variável endógena é desenvolvida de forma a permitir que não sejam correlacionados com o
erro nas equações das demais variáveis. Isso é realizado estimando as equações do modelo
com inclusão, de forma planejada, em algumas das equações, de valores contemporâneos de
outras variáveis endógenas do sistema como regressores.
Antes de continuar a detalhar o modelo, cabe ressaltar que trata-se de um mecanismo
diferente do modelo descrito na seção 2.1, onde cada variável é influenciada pelos seus
27
valores históricos e pelos valores passados e contemporâneos de todas as demais variáveis
endógenas.
No caso VAR recursivo, considerando-se como exemplo um modelo com três variáveis:
produto (GDP), inflação (IPCA) e câmbio (cambio), a seguinte especificação pode ser
apresentada como um exemplo da utilização peculiar de valores contemporâneos: na primeira
equação, o produto é a variável dependente e os regressores são os valores defasados de todas
as três variáveis. Na segunda equação, a inflação é a variável dependente e os regressores são
os valores defasados de todas as três variáveis mais o valor atual do produto. O câmbio é a
variável dependente na terceira equação e os valores defasados de todas as três variáveis e os
valores atuais do produto e da inflação são os regressores.
No que se refere ao passo a passo da estimação, pode-se dizer que a abordagem recursiva
implica na estimação dos parâmetros estruturais através de um modelo dinâmico que se
resume, conforme exemplo apresentado acima, em três estágios: Primeiro, estima-se a forma
reduzida da primeira equação e obtêm-se os choques do produto. Em seguida, é a vez de
estimar as inovações do IPCA e do câmbio por meio de MQO.
Destaca-se que o procedimento apresentado acima, apesar de conceitualmente correto, não é o
procedimento padrão utilizado pela maioria dos pacotes econométricos no momento de se
estimar modelos com mais de duas variáveis endógenas. A técnica mais praticada nesses
casos é primeiramente estimar a forma reduzida para todas as equações e, posteriormente,
computar a decomposição de Cholesky da matriz de covariância e variância dos resíduos. O
detalhamento dessa abordagem será um dos itens a ser tratado no próximo capítulo.
28
4 CHOQUES DE POLÍTICA MONETÁRIA E OS MODELOS VAR
4.1 CHOQUES DE POLÍTICA MONETÁRIA
Conforme afirmado anteriormente, uma das aplicações mais recorrentes para os modelos
VAR é sua utilização para identificar choques exógenos de política monetária e seus efeitos
sobre diferentes agregados econômicos.
A importância da abordagem dos choques de política monetária está no fato destes
representarem um componente exógeno de variação da política monetária, que geralmente
tem sua condução pela autoridade monetária de maneira a reagir a variações no estado da
economia (medidas em parte pelas variáveis mensuradas em sua função de reação).
A função de reação padrão dos bancos centrais considerada na literatura pode ser visualizada
abaixo:
Equação 3 – Função de reação típica dos bancos centrais
St= f(Ωt) + σsεst
onde:
29
St = Instrumento disponível para a autoridade monetária
f = função linear que relaciona St com conjunto de informações Ωt
εt = variável aleatória que representa o choque de política monetária
Segundo Christiano et al. (1999) existem três possíveis interpretações econômicas para os
choques de política monetária: (i) refletem choques exógenos sobre as preferências dos
membros da autoridade monetária, resultando na prática em uma mudança estocástica nos
pesos relativos atribuídos às variáveis como produto e inflação (mudança na sensibilidade do
Banco Central); (ii) a preocupação dos tomadores de decisão do Banco Central no sentido de
evitar custos advindos do desapontamento das expectativas privadas leva a choques exógenos
sobre suas ações e preferências, levando à decisões de política monetária diferentes daquelas
que se chegaria apenas observando e reagindo ao comportamento do produto e inflação e (iii)
existência de erros nas informações preliminares disponíveis no momento da decisão podem
ser considerados como choques exógenos pelo mesmo motivo do item (ii).
No que se refere ao conjunto de informações disponíveis (Ωt), neste trabalho serão
consideradas as variáveis endógenas cujas reações aos choques de política monetária serão
analisadas (produto e inflação, por exemplo). Considera-se a taxa Selic como instrumento do
Banco Central “St”.
4.2 RECURSIVIDADE POR MEIO DA ORDENAÇÃO DE CHOLESKY
Conforme já afirmado anteriormente, um fator fundamental para o sucesso na condução de
estimações por meio de modelos VAR é a questão das premissas de identificação. Em um
30
modelo VAR, para que a função de impulso-resposta4 represente o efeito de um choque
isolado, são necessárias hipóteses de identificação que assumem determinada especificação
quanto às relações contemporâneas entre as variáveis endógenas, de modo a eliminar as
correlações entre os choques.
A premissa de identificação utilizada neste estudo segue a abordagem recursiva detalhada no
capítulo 2. Serão estimados modelos VAR em sua forma reduzida combinados com a
utilização da decomposição de Cholesky para identificação dos resíduos quando da estimação
das funções impulso-resposta.
A ortogonalizacão dos resíduos do VAR com base na decomposição de Cholesky se configura
atualmente em um dos métodos de identificação mais populares. Resumidamente, este método
impõe uma estrutura recursiva à matriz de relações contemporâneas entre as variáveis do
modelo, de modo que a primeira variável não seja afetada contemporaneamente por nenhuma
das demais, a segunda seja afetada apenas pela primeira, a terceira seja afetada pelas duas
primeiras, e assim sucessivamente.
Dessa forma, garante-se que o termo de erro da função de reação da autoridade monetária seja
ortogonal em relação aos elementos do seu conjunto de informações.
Conforme Cavalcanti (2010), o principal desafio nessa metodologia é exatamente a definição
do ordenamento das variáveis para realização da decomposição. Cumprida essa atividade, o
modelo é identificado e é possível proceder à investigacão das interrelações entre as variáveis
4 As funções de impulso-resposta mostram a sensibilidade das diversas variáveis em relação a um choque de 1 desvio-padrão em uma variável específica. Nos gráficos gerados, é possível observar a trajetória dinâmica de uma determinada variável em resposta a um choque.
31
por meio de funções de impulso-resposta e decomposicão de variância dos erros de previsão
do modelo.
Cabe ressaltar, conforme fundamentado pelo mesmo autor, que a identificação por meio da
decomposição de Cholesky implica na rejeição da possibilidade de simultaneidade entre as
variáveis. Não sendo possível escolher a ordenação com base em critérios estatísticos5, a
opção por determinada ordenação exige conhecimento das relacões contemporâneas entre as
variáveis.
A questão da ordenação das variáveis para a decomposição de Cholesky, bem como a lógica
econômica por trás das escolhas são abordadas no próximo capítulo.
5 Para maiores detalhes, ver em Cavalcanti (2010) as críticas apresentadas quanto a utilização do teste de causalidade de Granger para definição do ordenamento das variáveis
32
5 IDENTIFICAÇÃO DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL
5.1 MECANISMOS DE TRANSMISSÃO DA POLÍTICA MONETÁRIA
De acordo com Mishkin (1995) para ser bem sucedida na condução de suas políticas a
autoridade monetária deve ter uma avaliação precisa do seu tempo e efeito, exigindo,
portanto, uma compreensão dos mecanismos através dos quais a política monetária afeta a
economia.
Tradicionalmente, considera-se que um aumento na taxa nominal de juros tem como
consequência a elevação do custo do capital, diminuindo a demanda por investimento. A
queda do investimento provoca por sua vez uma diminuição do produto e dos preços.
Tendo em vista que as decisões de investimento são tomadas considerando o longo prazo
(devido ao seu período de maturação) um ponto fundamental para se compreender a dinâmica
do mecanismo de transmissão citado acima é entender como uma variação na taxa de juros de
curto prazo pode afetar decisões que são tomadas baseadas em expectativas de longo prazo.
33
Segundo Taylor (1995) existem na literatura diferentes abordagens que almejam explicar a
questão levantada no parágrafo anterior, diferenciando-se basicamente pela ênfase que
atribuem a moeda, crédito, taxas de juros, taxas de câmbio, preços de ativos ou o papel dos
bancos comerciais e outras instituições financeiras.
Por exemplo, de acordo ainda com o mesmo autor, o mecanismo de transmissão da política
monetária se dá pela influência que variações na taxa nominal de juros de curto prazo
possuem na taxa nominal de juros de longo prazo e no câmbio nominal. Devido à existência
de rigidez na economia, que leva a um ajuste gradual de preços no tempo, essas mudanças nas
taxas nominais de câmbio e de juros de longo prazo, por sua vez, afetam as taxas reais. As
alterações nas taxas reais possuem então um efeito de curto prazo sobre as exportações
líquidas reais, o consumo real e investimento real e, assim, sobre o PIB real. Após o curto
prazo, no entanto, os salários e os preços de bens começam a se ajustar, resultando no retorno
do PIB real ao seu estado normal. No longo prazo, a taxa real de juros e taxa de câmbio real
retornam aos seus níveis de equilíbrio.
A abordagem focada no efeito dos juros nominais sobre a taxa de câmbio é também defendida
por Mishkin (1995), segundo o qual ao afetar a competitividade pela valorização do câmbio, o
aumento da taxa de juros provoca uma queda nas exportações, diminuindo o produto da
economia. A eficácia desse canal parece estar correlacionada com o grau de
internacionalização das economias.
No que se refere à visão sobre o mecanismo de transmissão através do crédito, Bernanke e
Gertler (1995) descrevem o canal do crédito não como um canal independente e isolado, mas
sim como um mecanismo de aumento e propagação do efeito de uma mudança na taxa de
34
juros. Segundo a teoria do canal do crédito, o impacto de políticas monetárias contracionistas
se explica pelos problemas de assimetria de informação, principalmente de risco moral e de
seleção adversa.
Sob uma situação de restrição monetária, o risco moral pode ser entendido como a diminuição
da concessão de crédito novo pelos bancos devido à possibilidade de não pagamento dos
empréstimos já efetuados, enquanto que a seleção adversa é observada nos casos em que os
bancos dificultam o crédito principalmente para as pequenas empresas, que possuem
condições inferiores de garantia de pagamento dos empréstimos já concedidos.
A existência de múltiplos canais de transmissão da política monetária aliada à inclusão de
uma quantidade considerável de variáveis utilizadas nos estudos identificados parecem indicar
que um modelo com um número maior de variáveis que as da equação reduzida (regra de
Taylor) seria desejável para se chegar a melhoria da especificação.
5.2 BASE DE DADOS E PERÍODO AMOSTRAL
Antes de se iniciar a análise dos efeitos da política monetária no Brasil, cabe pontuar os
motivos da escolha de uma base de dados que se inicia apenas em julho de 1999.
A exclusão do período anterior ao plano real se deve ao fato desse período ter sido marcado
por uma convivência com processos inflacionários que dificultam consideravelmente a
comparação dos resultados com os obtidos para o período após o Plano Real. Ademais, os
estudos de Fiorêncio et al. (1998) e Minella (2001) já abordam, com todas as ressalvas
aplicáveis, a análise comparativa desses períodos.
35
Outro ponto que merece destaque é que segundo Arquete e Jayme Jr. (2003), o foco de ação
do Banco Central brasileiro tornou-se mais delimitado com a implantação do Plano Real e
com a recente adoção do sistema de metas de inflação. A estratégia do Banco Central deixou
de ser a perseguição de um volume específico para os agregados monetários e passou à
utilização mais ampla da taxa básica de juros.
Já a não consideração de informações do período que se estende do início do Plano Real até
junho de 1999 se deve, em grande medida, ao dinamismo com que o Banco Central do Brasil,
no período de 1994 até o segundo trimestre de 1999, empreendeu mudanças operacionais e
estruturais na condução da política monetária. Essa análise ganha força quando consideramos
que em janeiro de 1999 o BCB substituiu o regime de câmbio fixo por um regime de câmbio
flutuante e em junho de 1999 foi adotado o regime de metas de inflação.
Cabe registrar também, conforme observado por Arquete e Jayme Jr. (2003), que entre junho
de 1994 e janeiro de 1999 adotava-se no Brasil um regime de bandas cambiais. Nesse tipo de
regime, o objetivo da autoridade monetária é preservar a estabilidade do câmbio. Para isso, é
fundamental a existência de um volume de reservas internacionais suficiente para manter a
expectativa de que o câmbio não será alterado e evitar que a moeda nacional seja exposta a
ataques especulativos. A política monetária, nesse caso, perde efetividade, pois a oferta
monetária deve, necessariamente, acompanhar os fluxos de recursos externos para manter a
paridade cambial estabelecida e a taxa de juros tem que ser tal que garanta a entrada de
capitais em nível suficiente para manter determinado volume de reservas.
Dessa forma, o período amostral considerado se estende de julho de 1999 a dezembro de
2012. Por tratar-se de um estudo mais atual que os analisados na revisão bibliográfica, espera-
36
se que o período amostral mais extenso e o contexto marcado por maior estabilidade cambial,
aumento do crédito sobre o PIB para patamares mais próximos aos de países com grau de
desenvolvimento similar ao Brasil e a maior consolidação do sistema de metas de inflação
observados recentemente possam trazer benefícios à estimação.
5.3 ESTUDOS COMPARATIVOS A partir da implantação do Plano Real no Brasil uma quantidade significativa de estudos
foram realizados com o objetivo de avaliar as relações entre as principais variáveis da
economia, com especial foco nos resultados advindos de choques de política monetária.
A tabela 1 abaixo apresenta um resumo dos principais trabalhos identificados para fins de
comparação, bem como os modelos adotados, as variáveis e os períodos considerados e os
principais resultados encontrados:
Autor Variáveis Modelo adotado Período
considerado Principais conclusões após choque de
juros
Fiorencio et al.
(1998)
Taxa de juros ativa (taxa de empréstimo/
capital de giro), desemprego,
IPCA e câmbio nominal.
BVAR / Identificação não recursiva
jan/1991 a mai/1997
- Queda da inflação de forma mais rápida (imediata) e acentuada que aumento do desemprego (cai somente após 3º período, de forma fraca porém consistente). - Choque de Câmbio gera tanto queda da inflação como aumento do desemprego em maior magnitude que choque de juros
Rabanal and
Schwartz (2001)
Selic, Produto real, IPCA,
lending spreads e M1
SVAR / decomposição de Cholesky com ordenação:
Produto real, IPCA, SELIC, lending spreads e
M1)
jan/1995 a ago/2000
- Aparecimento do price puzzle nos primeiros períodos sem posterior efeito significativo na diminuição da inflação.
Minella (2001)
Selic, produção industrial , IGP-DI (para robustez utiliza também o
IPCA) e M1
SVAR / decomposição de Cholesky com
ordenação: produção industrial, IGP-DI,
SELIC e M1
1975 a 2000
- Importante e persistente efeito sobre o produto, que se intensifica após o plano Real. Queda mais acentuada ocorre entre 3 e 7 meses) - Não há efeito sobre a inflação no período antes do plano real, com aparecimento do price puzzle em seu segundo período amostral. Após Plano Real há alguma indicação de efeito mas resultados são inconclusivos, devido a baixa intensidade
37
Autor Variáveis Modelo adotado Período
considerado Principais conclusões após choque de
juros
Arquete e Jayme Jr.
(2003)
Selic, hiato do produto, IPCA e adicionalmente taxa de câmbio nomimal ou real
em algumas análises
SVAR / decomposição de Cholesky com ordenação: IPCA, SELIC e hiato do
produto.
jul/1994 a dez/2002
- Persistente e significativo impacto sobre o produto (aumento do hiato do produto) que só retorna a sua situação de equilíbrio 1 ano após o choque) -Aparecimento do price puzzle no primeiros períodos sem posterior efeito significativo na diminuição da inflação. - Variáveis externas (câmbio) se mostraram importantes na função de reação do Banco Central
Céspedes et al.
(2005)
Selic , Hiato da Produção
Industrial, IPCA, Taxa de Câmbio Real e taxa Swap
SVAR / decomposição de Cholesky com ordenação: Selic, produto e demais
variáveis
mar/1999 a mar/2005
- Price puzzle aparece nas especificações em que considera o hiato do produto industrial influenciando contemporaneamente a SELIC - Inflação cai muito pouco e após em média 2 períodos, tendendo mas não retornando ao equilíbrio até o 10º mês - Produto cai automaticamente com tendência de retorno ao estado de equilíbrio em 10 períodos - Taxa de câmbio aprecia muito pouco
Fernandes e Toro (2005)
SELIC, produto real, IPCA, taxa Swap (3 meses), M3. Variáveis
exógenas: reservas
internacionais e taxa de câmbio
nominal
VECM através de um VAR cointegrado -
Identificação do vetor de cointegração a partir de relações econômicas de
equilíbrio
nov/1994 a fev/2001
- Aumento da taxa SELIC leva a aumento da taxa de juros de longo prazo, impactando na diminuição tanto do produto como da inflação. Efeitos tornam-se nulos após 6 meses.
- Após queda inicial, há uma rápida recuperação do produto tornando o efeito acumulado do choque praticamente nulo.
Céspedes et al.
(2008)
SELIC, IPCA, taxa SWAP (180 dias), reservas
internacionais e M1
VAR / utilização de Directed Acyclic Graphs (DAGs) para definição da seguinte causalidade
entre as variáveis: SELIC, produção industrial, IPCA e demais variáveis /
estimação de equação por equação por MQO.
jul/1996 a dez/2004
- Impacto significativo sobre o produto - Impacto significativo sobre a inflação (após 6 meses). - Choques de câmbio possuem consideráveis efeitos sobre inflação e produto
Tabela 2 – Principais resultados dos estudos identificados
Importante observar que apesar dos diferentes modelos e variáveis utilizados, a análise
sistematizada dos estudos indica um caminho a seguir quando o objetivo é adotar neste
trabalho um modelo que permita compará-lo de forma direta com a maior parte dos estudos
desenvolvidos.
38
Na maioria dos trabalhos sobre a economia brasileira foram adotados modelos VAR
Estruturais (SVAR) com identificação por meio de decomposição de Cholesky na seguinte
ordenação: produto real, inflação, SELIC e demais variáveis. Conforme será melhor detalhado
na próxima seção, foram mantidas essas premissas para geração das funções impulso resposta
que serão apresentadas no corpo deste trabalho.
No que se refere aos resultados encontrados nos estudos, destaca-se a evidenciação de uma
reação direta, imediata e persistente de queda do produto real após choques contracionistas de
política monetária.
Em relação à eficácia da política monetária via taxa SELIC para controle da inflação, os
resultados encontrados são divergentes ao longo dos estudos. Na maioria, foi evidenciado o
aparecimento do price puzzle e a não efetividade da política monetária sobre a inflação.
Cabe destacar que essa tendência tem sido revertida nos estudos mais recentes que abrangem
o período após o Plano Real e implantação do regime de metas de inflação, em especial
naqueles que utilizam premissas de identificação mais rebuscadas (modelos VECs, análises de
cointegração e outros) para identificação das restrições, que apresentam resultados mais
alinhados com o esperado na teoria para os movimentos da inflação em decorrência de um
choque de política monetária. A diferença básica nesses estudos está na intensidade do
impacto (em geral baixa) e no período (imediato, tendendo rapidamente ao equilíbrio ou após
6 meses e de forma prolongada).
5.4 ESPECIFICAÇÃO DO MODELO E ORDENAÇÃO DE CHOLESKY
39
Os modelos serão analisados por funções impulso-resposta, objetivando medir o efeito ao
longo do tempo dos choques estruturais de política monetária sobre cada variável endógena
especificada no modelo.
Para este trabalho, conforme já apresentado no capítulo 3, foi escolhido o método clássico de
estimação do modelo VAR reduzido e identificação recursiva por meio da utilização da
decomposição de Cholesky, que utiliza o fator da matriz de covariância dos resíduos invertida
para ortogonalização os impulsos.
Como forma de tentar controlar o fenômeno do price puzzle por meio da imposição de
diferentes restrições na matriz que “recupera” os choques estruturais, tendo em vista que foi
adotado o método de decomposição de Cholesky e também o foco atribuído ao entendimento
do fenômeno como um problema de omissão de variáveis, coube apenas a opção de testar
diferentes possibilidades de ordenação das variáveis para realização da decomposição.
Neste ponto, cabe ressaltar que a escolha pelo método de decomposição de Cholesky se deu
de forma consciente, reconhecendo as críticas quanto ao número desnecessário de hipóteses
de identificação supostas em detrimento de se aceitar a possibilidade de simultaneidade entre
algumas variáveis.
A estrutura recursiva imposta à matriz de relações contemporâneas entre as variáveis na
decomposição de Cholesky é tal que a primeira variável não seja afetada
contemporaneamente por nenhuma das demais, a segunda seja afetada apenas pela primeira, a
terceira seja afetada pelas duas primeiras, e assim sucessivamente. Dessa forma, cada variável
incluída na especificação possue uma relação de contemporaneidade com as demais variáveis.
40
Um importante aspecto a se observar é que, tendo em vista que os resultados dependem das
restrições impostas às relações contemporâneas entre as variáveis (premissas de
identificação), deve-se buscar restrições que sejam compatíveis com a teoria econômica e com
as observações empíricas.
A seguinte ordenação foi adotada como padrão para este trabalho: PIB, IPCA, SELIC e
demais variáveis. Deste modo, as suposições sobre quais variáveis afetam
contemporaneamente a taxa SELIC são semelhantes às verificadas em Christiano et al.
(1999)6, Rabanal e Schwartz (2001) e Minella (2001) e estão alinhadas como o modelo mais
utilizado na literatura como premissa de identificação no sentido de o PIB e o IPCA não
respondem ao choque de política monetária dentro do mesmo período. Nesse caso, as
seguintes relações entre as variáveis podem ser estabelecidas:
• A taxa Selic é afetada contemporaneamente pelo PIB e pelo IPCA. Isso é, o Banco
Central possui informações sobre o comportamento dessas ou de suas proxys
contemporaneamente a decisão sobre a taxa Selic;
• Como resultante do entendimento acima e da escolha pela decomposição de Cholesky,
PIB e IPCA não são afetados pela SELIC no período de impacto do choque;
• Devido ao ordenamento assumido, as funções de reação do IPCA e de todas as
demais variáveis do modelo levam em consideração também o valor contemporâneo
do produto. Para o IPCA é possível supor que o mercado de bens é dinâmico,
6 Apesar de estar aderente com o modelo adotado por Christiano et al. (1999) no que se refere às variáveis que afetam contemporaneamente a SELIC, a decomposição de Cholesky também determina uma relação de contemporaneidade no sentido de que o PIB afeta contemporaneamente o IPCA, mas o IPCA não afeta contemporaneamente o PIB. Esta restrição não é adotada pelos autores que se utilizam de uma abordagem diferente da decomposição de Cholesky padrão e que, portanto, permite a existência de simultaneidade. Nesse caso, a estratégia desses autores permite que o IPCA afete contemporaneamente o PIB.
41
ocorrendo ajustes nos preços decorrentes de alterações na sua oferta e demanda com
uma periodicidade menor que a trimestral ou até mensal;
• O nível de produção não responde contemporaneamente às demais variáveis, uma vez
que as decisões de produção e seu efeito sobre a produção final ocorrem apenas com
alguma defasagem.
O sentido econômico por trás da relação de contemporaneidade assumida, conforme
defendido por Christiano et al. (1999), está no fato de que apesar do produto real oficial do
trimestre de impacto somente ser conhecido pelo Banco Central com alguma defasagem, é
fato que a autoridade monetária possui a sua disposição informações mensais sobre emprego,
produção industrial e outros indicadores da atividade econômica real agregada. A instituição
também possui informações substanciais sobre o nível de preços da economia. Em Christiano
(1997) é apresentado um modelo de equilíbrio geral dinâmico que é consistente com a noção
de que o IPCA e o PIB não se alteram no período do choque de política monetária.
Cabe destacar que optou-se neste estudo pela não utilização do teste causalidade de Granger
na tentativa de conferir um tratamento estatístico às ordenações de Cholesky, tendo em vista
as críticas apresentadas por Cavalcanti (2010) a forma equivocada como os resultados desse
teste estão sendo empregados para definição das relações de contemporaneidade entre as
variáveis.7
7 Segundo Cavalcanti (2010) o conceito de causalidade de Granger não guarda necessariamente nenhuma relação com a ocorrência (ou não) de efeitos contemporâneos de uma variável sobre outra. O fato de certa variável X não causar outra variável Z no sentido de Granger não é condição necessária nem suficiente para a ausência de efeito contemporâneo de X sobre Z.
42
Como a perda de graus de liberdade nos modelos VAR está diretamente relacionada com o
número de variáveis endógenas e a quantidade de períodos passados utilizados, foi decido
pela utilização de uma especificação inicial bastante enxuta com dados mensais, contendo a
taxa SELIC (principal instrumento à disposição do Banco Central do Brasil), o índice de
produção industrial mensal (proxy do PIB real mensal) e a taxa de inflação medida pelo
IPCA.
A tabela abaixo mostra o conjunto de variáveis utilizadas no estudo, contemplando todas as
especificações que serão consideradas na seção seguinte:
Tabela 3 – Variáveis contempladas no estudo
Para a geração das funções impulso-resposta do próximo capítulo foram utilizados, de acordo
com o indicado pelo critério Hannan-Quinn (HQ), 2 períodos passados (lags) para a
especificação que considera apenas as variáveis da regra de Taylor e 3 períodos passados para
Variável Sigla Descrição Fonte
Câmbio Nominal CAMBIO_NTaxa de câmbio - Livre - Dólar americano (venda) -
Fim de período - mensal - u.m.c./US$BACEN / SGS -
Série 3696
Câmbio Real CAMBIO_RÍndice da taxa de câmbio efetiva real (IPCA) -
Jun/1994=100BACEN / SGS -
Série 11752
Crédito Concedido so Setor Privado
CREDITO Operações de crédito ao setor privado - R$ (milhões) Ipeadata
Produto mensal GDPProdução industrial - indústria geral - quantum -
índice dessaz. (média 2002 = 100)Ipeadata
Índice de Commodities Brasil
IC_BR
Índice que mede a variação de preço no mercado internacional das principais Commodities tradables brasileiras (comporto por produtos agorpecuários,
metais e energia)
BACEN / SGS - série 20048
Índice de Preços ao Consumidor Amplo
IPCAÍndice oficial de inflação do Brasil utilizada como meta no sistema de metas de inflação (% a.m.)
Ipeadata
Taxa Selic SELICPrincipal instrumento de política monetária. O Banco
Central Negocia títulos públicos e de sua emissão no mercado aberto com base nessa taxa (% a.m.)
Ipeadata
Agregado Monetário - M1
M1Meios de pagamento - M1 (saldo em final de período)
- u.m.c. (mil)BACEN / SGS -
série 1824
43
as especificações onde foram simuladas as inclusões de variáveis. Foram realizados teste de
Multiplicadores de Lagrange – LM para verificar a auto-correlação dos resíduos. Os testes
realizados tanto para a especificação inicial quanto para a especificação completa (que
considera além das variáveis da regra de Taylor a inclusão do câmbio nominal, do crédito ao
setor privado e M1) indicam a não rejeição da hipótese nula de que os resíduos são não
correlacionados.
Foi testada também a estabilidade dos modelos pela análise das raízes inversas do polinômio
característico auto-regressivo. A análise das raízes demonstra se o modelo pode apresentar
uma trajetória explosiva ou convergente. Apesar da maior parte das raízes inversas do
polinômio característico auto-regressivo se encontrarem dentro do círculo unitário, constatou-
se a presença de raiz unitária, o que indica uma tendência não estacionária dos modelos.
Os testes referenciados acima são apresentados no Apêndice A desta dissertação.
As variáveis SELIC e IPCA foram consideradas em nível, enquanto que para o GDP, o
indicador de preço das commodities (IC-BR), o câmbio nominal, o crédito ao setor privado e
o agregado monetário M1 foi efetuada uma transformação logarítmica, com o objetivo de
aprimorar o ajustamento do modelo. Adicionalmente, a transformação logarítmica permite
interpretar as funções de resposta a impulso como movimentos de elasticidade entre as
variáveis.
44
6 FUNÇÕES IMPULSO RESPOSTA E PRINCIPAIS RESULTADOS
6.1 PRINCIPAIS RESULTADOS PARA A ESPECIFICAÇÃO INICIAL
A figura abaixo ilustra as funções impulso-resposta das variáveis endógenas da especificação
inicial (SELIC, Produto Industrial (GDP) e IPCA) a um choque contracionista de juros,
levando-se em consideração para a identificação recursiva, conforme já tratado no capítulo
anterior, que a SELIC é afetada contemporaneamente tanto pelo Produto Industrial quanto
pelo IPCA e que o Produto Industrial também afeta contemporaneamente o IPCA (Ordenação
de Cholesky: Produto Industrial (GDP), IPCA e SELIC)
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
Figura 1 – Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC Especificação reduzida – Ordenação de Cholesky padrão
Antes de iniciar a análise de resultados, cabe ressaltar que as distribuições assintóticas
também se aplicam para o caso de não estacionariedade e que a distribuição das bandas de
desvio padrão muitas vezes em eixos diferentes e com grande variância indicam que em sua
maior parte os resultados que serão apresentados ao longo deste capítulo são não
significativos (equivalentes a zero) de forma que as análises devem ser encaradas sob a ótica
de estimativas pontuais.
45
De maneira compatível com a literatura e com os resultados encontradas tanto em Christiano
et al. (1999) quanto nos estudos sobre a economia brasileira identificados, observa-se que o
produto real apresenta queda significativa e persistente após um choque contracionista de
política monetária, sendo que até o 24º mês após o choque não houve retorno da variável ao
seu estado inicial. Portanto, os resultados sugerem que a política monetária tem efeitos reais
no curto e no médio prazo.
Um ponto divergente em relação aos demais estudos brasileiros está no período necessário
para que o choque atinja seu efeito máximo sobre o Produto Industrial. Segundo Minella
(2001) e de acordo com os demais estudos analisados, a resposta para o Brasil é mais rápida
que a observada para os Estados Unidos e demais países da OCDE, onde a queda máxima
ocorre entre 1 a 2 anos após o choque. Segundo o mesmo autor, provavelmente devido a
predominância de crédito de curto prazo os resultados para o Brasil atinjam seu máximo de
maneira muito mais acelerada.
No que se refere à reação da SELIC, observa-se uma elevação persistente da mesma em linha
com o encontrado nos demais estudos. A persistência da taxa de juros em retornar a situação
de equilíbrio foi também observada em boa parte dos trabalhos sobre a economia brasileira.
Apesar disso, espera-se como resultado um retorno ao estado inicial mais rápido desta
variável bem como do produto nas próximas funções impulso-resposta, quando serão
consideradas no modelo outras variáveis endógenas identificadas como relevantes para o
entendimento das relações macroeconômicas no Brasil.
46
Já o IPCA, que é a principal variável de interesse deste estudo, apresenta comportamento
muito similar ao encontrado nos estudos desenvolvidos em relação à economia brasileira bem
como em Christiano et al. (1999), quando este não utiliza o índice de commodities em sua
especificação. Foi evidenciado o aumento da inflação, em especial a partir do 5º mês após o
choque de política monetária.
Cabe ressaltar que foram geradas funções impulso-resposta para essa mesma especificação
reduzida considerando duas ordenações alternativas de decomposição de Cholesky (ordenação
alternativa A: SELIC, Produto Industrial e IPCA e ordenação alternativa B: IPCA, SELIC e
Produto Industrial) tendo sido encontrados resultados qualitativamente similares aos já
relatados.
Essa constatação está aderente com os resultados encontrados em Sims (1992), onde o autor
concluiu, após simular funções impulso-resposta para uma especificação reduzida similar a
adotada neste trabalho, que o problema do price puzzle não foi resolvido por meio da
utilização de diferentes ordenações de Cholesky.
Do ponto de vista das relações macroeconômicas, supõe-se no caso da ordenação alternativa
A que as variáveis que compõem o conjunto de informações do Banco Central reagem
contemporaneamente aos choques de política monetária e que a autoridade monetária não
possui informações adequadas dessas variáveis no momento de sua decisão, de forma que a
decisão sobre a SELIC é afetada apenas pelas informações passadas dessas variáveis e não de
forma contemporânea.
47
A ordenação alternativa B segue sugestão do modelo de ROMER (2000, 2002), com
pressuposto consideravelmente aceitável do ponto de vista econômico no sentido de que
choques de inflação provocam a reação da política monetária que, por sua vez, afeta o
produto. A inflação, portanto, reage com defasagem aos choques de juros e de produto, haja
vista a rigidez dos preços.
No que se refere novamente aos resultados, a evidenciação do fenômeno do price puzzle
juntamente com a constatação de que o retorno das demais variáveis ao estado original não
apresenta velocidade satisfatória, apesar da tendência estar em linha com o esperado, indicam
a relevância de testar outras especificações na tentativa de obter resultados mais aderentes
com o indicado na literatura.
6.2 RESULTADOS PARA O MODELO COM ÍNDICE DE COMMODITIES BRASIL
Tendo em vista a suposição defendida por Sims (1992) de que uma vez incluído um índice de
commodities no modelo VAR o enigma desaparece, a especificação padrão do modelo foi
revista através da inclusão do log do Índice de Commodities Brasil medido pelo Banco
Central do Brasil (IC-BR). A expectativa é a de que esta variável possua a mesma capacidade
de sinalizar impactos futuros nos preços e, portanto, a mesma eficácia no equacionamento do
price puzzle que o índice de commodities utilizado nos artigos de Sims (1992) e Christiano et
al. (1999).
Conforme figura 2 abaixo, os resultados encontrados após inclusão do IC-BR indicam a não
eficácia da variável para o controle do price puzzle. Cabe ressaltar que foram testados pelo
autor a inclusão das variações mensais do índice bem como a taxa de variação mensal do
48
mesmo em detrimento do índice em si, não sendo percebida alteração nos resultados. A
utilização das ordenações alternativas A e B para a decomposição de Cholesky também não
apresentou mudanças significativas.
Intuitivamente, pode-se argumentar que devido ao baixo grau de internacionalização da
economia brasileira frente às economias avaliadas por Sims (1992), onde a inclusão do índice
de commodities eliminou o price puzzle, a variável acaba não sendo uma informação tão
relevante para o Banco Central na tentativa de, através de uma visão foward looking, antever
flutuações na taxa de inflação. Outro fato que depõe contra a eficácia desse índice para o
Brasil é o não repasse automático dos preços dos derivados de petróleo ao mercado doméstico
pela Petrobras, tendo em vista que o grupo energia possui peso considerável na formação do
índice.
Figura 2 – Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC
Especificação com inclusão do IC-BR – Ordenação de Cholesky padrão
6.3 RESULTADOS PARA O MODELO COM O CÂMBIO NOMINAL
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IC-BR
49
Tendo em vista o arcabouço atual da política monetária do Brasil e os resultados encontrados
nos estudos identificados, optou-se também por considerar a inclusão do log da taxa de
câmbio nominal, tendo em vista que teoricamente esta variável possui capacidade de sinalizar
impactos futuros nos preços, possuindo, portanto, características em teoria similares ao índice
de preços de commodities que se mostrou eficaz para controle do price puzzle em Sims
(1992). Alternativamente, foi considerada no estudo a taxa de câmbio real como sensibilidade.
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.020
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
Figura 3 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC
Especificação com inclusão do câmbio – Ordenação de Cholesky padrão
As respostas das principais variáveis são as mesmas encontradas nas ordenações alternativas
A e B de Cholesky e também na especificação onde o câmbio real foi considerado em
substituição ao câmbio nominal, não havendo alteração significativa do comportamento do
Produto Industrial e da SELIC em relação às especificação testadas anteriormente.
No que se refere ao IPCA, há uma pequena mudança no curto prazo, uma vez que
inicialmente a inflação decresce após o choque de política monetária. Ocorre que após o 5º
mês há uma reversão dessa tendência, tendo o IPCA se mantido levemente apreciado até o
50
final dos 24 meses considerados, sem tendência de retorno ao equilíbrio, em linha com o
resultado encontrado para a especificação reduzida.
Em relação ao comportamento do câmbio, a depreciação inicial após um choque de política
monetária, apesar de representar um resultado não intuitivo do ponto de vista da teoria
econômica, se assemelha a resultados encontrados em outros textos sobre o economia
brasileira como Arquete e Jayme Jr. (2003), sendo provavelmente influenciado pelos
primeiros anos do século XXI que foram marcados pela coexistência de movimentos de
elevações na taxa de jutos e desvalorização cambial.
6.4 RESULTADOS PARA O MODELO COM AGREGADO MONETÁRIO (M1)
Leeper et al. (2003) demonstraram em seu trabalho que apesar da demanda por moeda ter
perdido importância nas análises sobre política monetária nos anos recentes, a mesma
continua desempenhando um papel importante na transmissão da política monetária, tendo os
choques apresentado impactos mais significativos sobre as variáveis reais e a inflação quando
a demanda por moeda e a taxa de juros são consideradas de forma simultânea nos modelos.
Os autores constataram, baseados em uma amostra sobre a economia americana que se
estende de 1959 a 2001, que a iniciativa de inclusão da moeda no modelo conjuntamente com
outras medidas como o isolamento das interações entre demanda por moeda e política
monetária logrou êxito no controle do price puzzle.
Tendo em vista as importantes conclusões acima e o fato de parte dos estudos elaborados
tanto para os Estados Unidos e demais países da OCDE como para o Brasil consideraram em
sua especificação ao menos uma medida de agregado monetário, sendo o M1 a escolha
51
dominante, foi considerada neste estudo a inclusão também dessa variável de forma isolada
para avaliação dos resultados.
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.008
-.006
-.004
-.002
.000
.002
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.03
-.02
-.01
.00
.01
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
Figura 4 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC
Especificação com inclusão do M1 – Ordenação de Cholesky padrão
Conforme figura 4 acima, a inclusão do M1, assim como ocorrido com o crédito ao setor
privado, parece possuir importante efeito na melhoria do modelo, ocorrendo uma evolução na
tendência do Produto Industrial e da SELIC muito em linha com o observado para o crédito.
Apesar do aparecimento do price puzzle logo após o 2º mês, já entre o 3º e 4º mês o IPCA
apresenta sensível queda que se mantém até o 12º mês, quando ocorre seu retorno ao
equilíbrio, não sendo sinalizada a tendência observada nas demais especificações de
manutenção levemente apreciada até o final do período.
A diminuição do M1 frente ao choque de juros está de acordo com o esperado, no sentido de
que aumentos na taxa de juros elevam o custo de oportunidade de reter ativos mais líquidos.
52
6.5 RESULTADOS PARA O MODELO COM O CRÉDITO AO SETOR PRIVADO
Partindo da premissa de que o processo de estabilização vem recuperando paulatinamente os
mecanismos de transmissão monetária (via crédito, por exemplo), optou-se também por testar
isoladamente a adição da variável crédito concedido ao setor privado (em log).
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.025
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
Figura 5 – Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC Especificação com inclusão do crédito – Ordenação de Cholesky padrão
A inclusão da variável crédito ao consumidor privado parece possuir importante efeito na
melhoria da especificação do modelo. As funções impulso-resposta apresentadas na figura 5
acima indicam uma evolução na tendência do Produto Industrial e da SELIC de retorno ao
equilíbrio. Ademais, os resultados relativos ao IPCA são animadores, tendo o índice
apresentado uma tendência de queda logo após o período do choque, atingindo seu pico no 4º
mês. O efeito contracionista se mantém até o 9º período, quando a partir desse momento o
índice se mantém marginalmente apreciado.
53
A queda do crédito ao setor privado após um choque contracionista de juros está em linha
com o esperado, tendo em vista o encarecimento do crédito e os efeitos de risco moral e
seleção adversa já tratados anteriormente.
Resultados similares aos relatados acima forma encontrados para a ordenação alternativa B
de Cholesky (IPCA, SELIC, GDP) antecipando uma conclusão importante que será melhor
detalhada no final deste trabalho de que os ordenações de Cholesky padrão e B, onde o IPCA
influencia contemporaneamente a SELIC, são as especificações que melhor lidam com a
questão do price puzzle.
As simulações realizadas com transformações na variável crédito (variação mensal e taxa de
variação mensal), apesar de indicarem melhoria em relação a forma reduzida, apresentam
resultados que não são tão satisfatórios quanto os encontrados quando se considera a variável
em log.
6.6 RESULTADOS PARA INCLUSÃO DAS VARIÁVEIS DE FORMA SIMULTÂNEA
Dando sequência às simulações em busca do modelo que apresenta maior eficiência no
controle do price puzzle, foram realizadas estimações contando com a inclusão de forma
simultânea das mesmas variáveis consideradas anteriormente. Considerando que a estratégia
já declarada neste estudo é a de obter a melhoria na identificação do modelo por meio da
inclusão de variáveis relevantes, é razoável supor que esse seria um caminho natural a ser
seguido.
54
A figura 6 abaixo apresenta os resultados para a inclusão simultânea das variáveis câmbio
nominal e crédito. Conforme pode ser observado, há uma queda imediata, significativa e
transitória do IPCA após o choque de política monetária. Comparando com a reação do
produto, observa-se que a reação da inflação se dá praticamente na mesma velocidade, com
maior intensidade e de forma menos permanente. Tais resultados são similares aos
encontrados por Fiorêncio et al (1998), inclusive no que se refere a ausência de significância
estatística.
-.04
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposto do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do cambio
-.025
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
Figura 6 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC Especificação com inclusão do câmbio e crédito – Ordenação de Cholesky padrão
O progresso alcançado indica que a estratégia de inclusão de variáveis de forma concomitante
se mostra eficaz no controle do price puzzle. Dessa forma, foram realizadas também
simulações para a inclusão em pares das variáveis câmbio nominal - crédito e crédito - M18.
Foram encontrados resultados muito satisfatórios para o modelo com inclusão das variáveis
câmbio nominal e M1. Apesar da intensidade da queda do IPCA ser menor que a observada
no modelo anterior, os efeitos sobre a inflação se mostram mais permanentes, tornando-se
8 As funções de resposta a impulso dessas especificações encontram-se no apêndice B.
55
nulos apenas entre o 16º e 18º meses. Já a função impulso-resposta do IPCA no contexto de
inclusão das variáveis crédito ao setor privado e M1 demonstra que essa escolha não se
mostrou eficaz no equacionamento do price puzzle.
Os resultados descritos acima inspiraram a adoção de uma especificação mais completa,
contemplando todas as variáveis testadas anteriormente. Essa especificação é similar a
adotada por Chistiano et al (1999) com a diferença que optou-se por utilizar o câmbio nominal
em detrimento do índice de commodities e o crédito ao invés dos conceitos de reserva total e
reservas não emprestáveis.
A opção por considerar o câmbio no lugar do índice de commodities advém dos resultados
insatisfatórios desse último para o controle da price puzzle, conforme já relatado, e pelo fato
do câmbio e de suas previsões representarem conceitualmente uma fonte mais completa de
informações quando se pensa em choques futuros de preços sobre a economia brasileira,
tendo em vista que as importações do país estão mais concentradas em bens que não se
enquadram no conceito de commodities.
A escolha do crédito ao setor privado em detrimento das reservas totais e das reservas não
emprestáveis foi baseada na crescente relação crédito sobre o PIB observada atualmente na
economia brasileira. O aumento da demanda agregada via consumo das famílias tem sido
considerado por muitos economistas o “motor” do crescimento econômico recente e o
aumento do crédito tem representado importante estímulo a essa tendência.
56
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
.10
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
Figura 7 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC Especificação completa – Ordenação de Cholesky padrão
Os resultados apresentados na figura acima para a especificação denominada neste trabalho
como “completa” são muito similares aos encontrados para o modelo onde foram incluídas de
forma simultânea as variáveis câmbio nominal e M1 e se mostram de acordo com o esperado.
Não só evidencia-se o desaparecimento do price puzzle, como as inovações na SELIC
apresenta um efeito mais consistente e persistente de diminuição dos preços, que atinge seu
ponto máximo entre o 4º e 5º meses.
Cabe destacar que os resultados são diferentes em algum nível dos verificados em Christiano
et al (1999) para a economia americana, onde a queda da inflação como reação ao choque de
política monetária ocorre apenas cerca de um ano e meio após o choque, bem como da “regra
de bolo” estabelecida para a economia brasileira (encontrada como resultado no texto de
Céspedes et al (2008)), onde a queda do IPCA ocorre com uma defasagem de 6 meses.
Os choques de política monetária apresentam efeitos persistentes tanto no que se refere ao
comportamento de elevação da SELIC como o de diminuição do Produto Industrial, que nesta
57
especificação apresentam uma tendência de retorno ao equilíbrio dentro do período de tempo
considerado.
As demais variáveis: câmbio, crédito e M1 continuam apresentado comportamentos
considerados consistentes com o esperado na teoria, conforme já indicado nas simulações
anteriores.
Os resultados apresentados acima indicam que o price puzzle pode ser atribuído a falhas de
especificação, conforme preconiza a visão tradicional, e em particular a problemas de omissão
de variáveis.
Um ponto que merece ser ressaltado é que o sucesso da estratégia de inclusão de variáveis não
significa a inviabilidade de controlar a questão do price puzzle através da utilização de novas
restrições e premissas de identificação. Estudos como o de Céspedes et al. (2008) e Mendonça
et al. (2010) encontraram como resultado a diminuição do IPCA, valendo-se da utilização de
modelos desenvolvidos com essa premissa.
6.7 RESULTADOS PARA AS DEMAIS ORDENAÇÕES DE CHOLESKY
De maneira a avaliar a robustez da especificação adotada e para efeito de comparação de
resultados, foram geradas funções impulso-resposta considerando as ordenações de Cholesky
alternativas A e B.
Conforme figura 8 abaixo, no que se refere à ordenação alternativa A (SELIC, Produto
Industrial, IPCA e demais variáveis) os resultados indicam o aparecimento do price puzzle
58
para a mesma especificação completa que apresentou resultados satisfatórios para a ordenação
de Cholesky de referência.
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.0100
-.0075
-.0050
-.0025
.0000
.0025
.0050
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
-.03
-.02
-.01
.00
.01
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
Figura 8 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC Especificação completa – Ordenação de Cholesky alternativa A
Já as funções impulso-resposta geradas a partir da ordenação de Cholesky alternativa B
(IPCA, SELIC e Produto Industrial), conforme figura 9, demonstram comportamento próximo
ao encontrado para a ordenação de referência, isso é, a mesma eficácia no controle o price
puzzle.
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.0100
-.0075
-.0050
-.0025
.0000
.0025
.0050
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
Figura 9 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC Especificação completa – Ordenação de Cholesky alternativa B
59
Os resultados acima indicam que as ordenações de Cholesky que consideram o IPCA
influenciando contemporaneamente a SELIC (referência e alternativa B) são as que melhor
especificam o modelo e que apresentam eficácia no controle do price puzzle. Essa conclusão
está aderente com a intuição econômica de que o Banco Central reage contemporaneamente a
variações no IPCA e que o índice de preços somente responde a elevações na SELIC com
algum grau de defasagem.
6.8 RESULTADOS PARA UTILIZAÇÃO DO HIATO DO PRODUTO
Segundo Giordani (2004) o aparecimento do price puzzle pode ser explicado pela utilização
do produto em detrimento do hiato do produto em situações em que tais variáveis não são
equivalentes. De acordo com o autor, a omissão do hiato do produto gera o aumento da
inflação após a elevação dos juros porque a taxa de juros reage positivamente ao aumento do
hiato do produto e, portanto, age como sua proxy quando este é omitido. Como resultado,
apresenta-se o mesmo problema de contaminação dos choques de política monetária por
outros choques, conforme já debatido anteriormente.
Tendo em vista a fundamentação acima, foi também gerada, conforme figura 10, uma análise
de robustez considerando o hiato da produção industrial obtido através da utilização do filtro
de Hodrick-Prescott como método de extração de tendência. Os resultados em relação ao
IPCA são praticamente idênticos aos encontrados na especificação considerando o produto
industrial mensal como Proxy do produto, confirmando a capacidade da política monetária
contracionista em diminuir a inflação e da especificação adotada em controlar o price puzzle.
60
A observação do gráfico de resposta ao impulso do hiato do produto abaixo permite concluir
que a utilização de uma série naturalmente estacionária em detrimento da série do índice de
produção industrial, que apresenta fortes indícios de possuir raiz unitária, tem como resultado
uma tendência mais acelerada de retorno do hiato à situação anterior ao choque.
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-1.00
-0.75
-0.50
-0.25
0.00
0.25
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Hiato
-.08
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
Figura 10 – Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC Especificação completa com hiato do produto – Ordenação de Cholesky padrão
61
7 CONCLUSÃO
Ao longo deste trabalho foram avaliados os principais efeitos da política monetária sobre a
economia brasileira durante o período de julho de 1999 a dezembro de 2012, através da
utilização de modelos de VAR. Foram estudados os resultados dos choques contracionistas de
política monetária, identificados neste trabalho como inovações na SELIC, sobre variáveis
como produto, inflação, taxa de câmbio, crédito, agregados monetários (M1), um índice que
capta a variação de preço das principais commodities brasileiras e a própria taxa SELIC.
Tendo como principal objetivo a avaliação da eficácia da política monetária sobre a inflação,
um aspecto fundamental neste estudo foi o melhor entendimento e a tentativa de controle do
price puzzle, fenômeno marcado pela reação inesperada de aumento da inflação após um
choque contracionista de política monetária observado nas análises sobre a economia
brasileira.
Foi suposto que o problema decorre de falha de especificação das premissas de identificação
do modelo VAR, conforme preconizado pela visão tradicional sobre o tema, fazendo com que
o modelo não consiga identificar adequadamente os choques de política monetária, que
acabam sendo confundidos com outros choques, e capturar o comportamento “forward
looking” da autoridade monetária.
62
A estratégia adotada foi a de tratar a falha de especificação como um problema
fundamentalmente de omissão de variáveis. Sendo assim, a partir de uma especificação inicial
reduzida (variáveis da regra de Taylor) foram avaliados os resultados oriundos da inclusão de
variáveis consideradas relevantes.
Como principais resultados das simulações realizadas destacam-se:
• Os resultados encontrados para a forma reduzida deixam explícitas as limitações desse
modelo. Foi evidenciado o price puzzle e a não efetividade da política monetária em
levar a diminuição, mesmo que temporariamente, do índice de Preços ao Consumidor
Amplo – IPCA;
• Não houve melhora nos resultados encontrados quando se considerou o Índice de
Commodities Brasil (IC-BR) em especificação similar a adotada por Christiano et al.
(1999) indicando que a variável não parece ser a mais adequada para capturar
variações futuras de preço para a economia brasileira;
• Os resultados para as especificações onde foram avaliadas adições isoladas das
variáveis câmbio nominal, crédito ao setor privado e agregado monetário M1, indicam
melhora do modelo porém sem controle efetivo do price puzzle.
• O emprego das variáveis citadas acima de forma simultânea (em pares ou todas
concomitantemente) apresentou como resultado o controle do price puzzle, com
exceção do par crédito ao setor privado e M1, sendo a especificação completa
(variáveis da regra de Taylor, câmbio nominal, crédito ao setor privado e M1) a que
apresentou o maior impacto dos choques sobre a inflação.
• O resultado acima é alcançado tanto quando se considera a ordenação para
decomposição de Cholesky adotada como padrão para esse estudo (Produto Industrial,
63
IPCA, SELIC e demais variáveis) como para a ordenação alternativa B (IPCA, SELIC,
Produto Industrial e demais variáveis), indicando que os resultados se mostram mais
aderentes ao esperado na teoria, quando considera-se que a inflação afeta
contemporaneamente a SELIC. Na ordenação alternativa A, que apresenta relação
causal no sentido do Produto Industrial afetar contemporaneamente a SELIC e o IPCA
e a SELIC afetar contemporaneamente o IPCA, os resultados voltam a indicar o price
puzzle.
|Por fim, tendo em vista os resultados acima, conclui-se que o price puzzle pode ser atribuído
a falhas de especificação, conforme preconiza a visão tradicional, e em particular a problemas
de omissão de variáveis.
O que está por trás do progresso alcançado na inclusão das variáveis é o pressuposto de que o
Banco Central do Brasil incorpora informações passadas e simulações do câmbio, crédito e
M1 para antever choques futuros de inflação (visão foward looking).
Presume-se que o câmbio seja considerado pelo seu efeito sobre o custo das matérias primas
importadas e pela sua capacidade de contaminação do Índice Geral de Preços (IGP) e outros
índices de preços utilizados, por exemplo, em muitos dos contratos de concessão com preços
administrados para revisão tarifária anual.
Já o M1 e o crédito, em especial essa última variável, podem ser considerados pela autoridade
monetária pelo seu efeito de impulsionar a demanda agregada, gerando aumento do produto e
também indicando possíveis pressões inflacionárias futuras.
64
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67
APÊNDICE A – TESTES REALIZADOS NAS ESPECIFICAÇÕES INICIAL E COMPLETA
A.1. Especificação inicial
Quantidade ótima de Lags
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 71.72076 NA 8.22e-05 -0.892477 -0.833316 -0.868446 1 467.7487 771.4830 5.40e-07 -5.918814 -5.682168 -5.822689 2 491.0956 44.57144 4.48e-07 -6.105138 -5.691008* -5.936919* 3 500.3781 17.35943 4.46e-07 -6.108806 -5.517192 -5.868494 4 511.5413 20.44176 4.34e-07 -6.136900 -5.367802 -5.824494 5 523.4332 21.31279* 4.19e-07* -6.174458* -5.227875 -5.789958 6 528.7304 9.287281 4.40e-07 -6.126369 -5.002302 -5.669776 7 534.7915 10.39045 4.58e-07 -6.088202 -4.786650 -5.559515 8 540.7681 10.01271 4.78e-07 -6.048936 -4.569901 -5.448156
Teste LM – Correlação Serial
Lags LM-Stat Prob 1 12.97057 0.1639 2 5.748954 0.7648 3 21.74819 0.0097 4 16.71600 0.0534 5 11.75272 0.2276 6 14.92501 0.0930
68
Raízes inversas polinômio característico auto regressivo
A.2. Especificação completa
Quantidade ótima de Lags
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 360.5010 NA 4.03e-10 -4.603910 -4.485587 -4.555847 1 1437.762 2056.588 5.41e-16 -18.12677 -17.29852* -17.79034 2 1503.699 120.7426 3.67e-16 -18.51557 -16.97738 -17.89076 3 1567.409 111.6998 2.58e-16 -18.87545 -16.62731 -17.96226* 4 1594.088 44.69542 2.94e-16 -18.75439 -15.79632 -17.55283 5 1642.904 77.97893 2.53e-16 -18.92083 -15.25282 -17.43090 6 1682.759 60.55893 2.46e-16 -18.97090 -14.59295 -17.19259 7 1722.436 57.19707* 2.43e-16* -19.01865* -13.93077 -16.95197 8 1756.132 45.94898 2.62e-16 -18.98873 -13.19091 -16.63367
Teste LM – Correlação Serial
Lags LM-Stat Prob 1 35.33740 0.4999 2 66.91081 0.0013 3 46.13856 0.1200 4 61.85378 0.0047 5 42.71244 0.2049 6 53.38706 0.0311 7 52.31964 0.0386 8 34.54959 0.5376
69
Raízes inversas polinômio característico auto regressivo
70
APÊNDICE B – RESULTADOS PARA A ORDENAÇÃO DE CHOLESK Y ALTERNATIVA A: SELIC, GDP, IPCA
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.03
-.02
-.01
.00
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
71
-.04
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.028
-.024
-.020
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.03
-.02
-.01
.00
.01
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
72
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.0100
-.0075
-.0050
-.0025
.0000
.0025
.0050
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.0100
-.0075
-.0050
-.0025
.0000
.0025
.0050
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
.08
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
-.03
-.02
-.01
.00
.01
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
73
APÊNDICE C – RESULTADOS PARA A ORDENAÇÃO DE CHOLEKY ALTERNATIVA B: IPCA, SELIC E GDP
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Respota do Cambio
74
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.025
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
-.04
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.024
-.020
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
75
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.008
-.004
.000
.004
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.03
-.02
-.01
.00
.01
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
.10
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.0100
-.0075
-.0050
-.0025
.0000
.0025
.0050
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
-.020
-.016
-.012
-.008
-.004
.000
.004
.008
.012
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
76
.00
.04
.08
.12
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta da SELIC
-.0100
-.0075
-.0050
-.0025
.0000
.0025
.0050
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do GDP
-.08
-.04
.00
.04
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do IPCA
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Cambio
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do Credito
-.020
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Resposta do M1
