FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO PROFISSIONALIZANTE EM ECONOMIA CICLOS ECONÔMICOS NO BRASIL: ANTES E APÓS O REAL ALEXANDRE DA SILVA RAMOS ORIENTADOR: ALEXANDRE BARROS DA CUNHA Rio de Janeiro, 07 de novembro de 2005
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CICLOS ECONÔMICOS NO BRASIL: ANTES E APÓS …livros01.livrosgratis.com.br/cp007576.pdfanÆlise do comportamento dos chamados ciclos econômicos (ou de negócios) no Brasil encabeça
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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMECPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EMADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
Dissertação apresentada ao curso deMestrado Profissionalizante em Economiacomo requisito parcial para obtenção doGrau de Mestre em Economia.Área de Concentração: Macroeconomia
ORIENTADOR: ALEXANDRE BARROS DA CUNHA
Rio de Janeiro, 17 de abril de 2006.
CICLOS ECONÔMICOS NO BRASILANTES E APÓS O REAL
ALEXANDRE DA SILVA RAMOS
Dissertação apresentada ao curso deMestrado Profissionalizante em Economiacomo requisito parcial para obtenção doGrau de Mestre em Economia.Área de Concentração: Macroeconomia
II.4.4: Baxter King (filtro BK)..........................................................................12
III - CO-MOVIMENTOS DOS CICLOS ECONÔMICOS NO BRASIL................................15
IV � PONTOS DE INFLEXÃO DA ECONOMIA BRASILEIRA..........................................22
V � PROPRIEDADES CÍCLICAS ANTES E APÓS O REAL E SOB REGIMES CAMBIAIS
DE CRAWLING BANDS E FLEXÍVEL...................................................................................35
V.1: Propriedades Cíclicas da Atividade Econômica...................................................36
V.2: Propriedades Cíclicas dos Preços..........................................................................41
VI � OS EFEITOS REAIS DAS INCERTEZAS RELATIVAS ÀS TAXAS DE
CRESCIMENTO ECONÔMICO E DA INFLAÇÃO..............................................................42
VI.1: Hipótese de Fischer Black...................................................................................44
VI.2: Hipótese de Cukierman-Meltzer..........................................................................48
xii
VI.3: Hipótese de Devereux..........................................................................................49
VI.4: Hipótese de Friedman..........................................................................................51
VII � CONCLUSÃO.................................................................................................................51
VIII � REFERÊNCIAS BIBIOGRÁFICAS.............................................................................54
IX � APÊNDICE.......................................................................................................................58
1
I – INTRODUÇÃO
Nos últimos 25 anos, o Brasil vivenciou, por inúmeras vezes, eventos de natureza
política e econômica que o credenciam a um dos melhores casos para estudo quanto à
volatilidade e oscilação do desempenho de sua atividade produtiva. Dada esta singularidade, a
análise do comportamento dos chamados ciclos econômicos (ou de negócios) no Brasil encabeça
o escopo desta dissertação.
Após as Crises do Petróleo na década de 70 e a conseqüente recessão no início dos anos
80, a economia brasileira passou a sofrer sucessivos choques em função das políticas adotadas
como resposta às crises que a atingiam. Desequilíbrios no balanço de pagamentos, estagnação
econômica e um processo de hiperinflação, que se acelerava a cada tentativa de controle a partir
de planos econômicos mal sucedidos, caracterizaram esta primeira fase que se encerra em 1994
com a implantação do Plano Real.
Como destacado por Baer (2003), com a inflação sob controle, pelo menos em relação
aos níveis anteriormente observados, crises externas como a mexicana em 1995, a asiática em
1997, a russa em 1998 e a conseqüente maxi-desvalorização cambial em 1999, bem como fatores
internos de ordem estrutural (apagão de 2001) e política (2002) ameaçaram, ao longo do período,
a estabilidade conquistada com o Plano Real. Reformas como a fiscal, a tributária, a trabalhista e
a da previdência passam a compor a pauta da agenda de um plano visando o crescimento
sustentado, a fim de minimizar as fragilidades estruturais internas e vulnerabilidade a crises
externas.
Neste contexto, buscar-se-á apresentar e avaliar as propriedades relativas aos ciclos
econômicos no Brasil antes e após a introdução do Real, bem como para o período posterior ao
plano, para as duas fases de regime cambial adotado: banda ajustável � crawling bands � em um
primeiro momento, e flexível em um segundo momento, conforme procedimentos adotados em
estudos nacionais e internacionais a respeito dos fatores que possam explicar as variações no
padrão de comportamento da economia nacional.
Estratificar a amostra nos sub-períodos propostos acima tem como objetivo avaliar os
impactos sobre a volatilidade econômica sob regimes monetários e cambiais distintos, visto que,
como plano de estabilização, o Real constitui uma ruptura no modelo de gestão de política
monetária no Brasil, onde no período que o antecede apontava-se como causa da inflação a sua
inércia. Como destacado por Simonsen (1995), em relação ao Cruzado e, também, aos demais
planos econômicos que o sucederam no período pré-Real, �o governo deixou que a expansão
2
monetária corresse à solta e que o déficit público se aprofundasse, já que, no diagnóstico oficial,
a inflação pouco tinha a ver com o nível da demanda�.
Com a introdução do Real, o controle fiscal passa a constituir uma das preocupações
centrais das autoridades governamentais, implementando reformas como as privatizações de
empresas estatais e a quebra de monopólios públicos. Em relação à política monetária, destaca-se
como evidência de mudança em sua gestão a partir do Real, o controle da expansão da base
monetária acompanhada da queda da inflação e de sua inércia, como conseqüências da maior
austeridade em sua gestão e o fim da indexação, presente em planos anteriores.
A primeira fase do período posterior à implantação do Real foi gerenciada sob o regime
cambial de crawling bands, que consistia em estabelecer intervalos de flutuação para a cotação
da moeda americana, reajustados periodicamente. Com os efeitos das crises asiática e russa, a
política cambial não resiste e no inicio de 1999, após as eleições, adota-se a política de câmbio
flexível.
Estruturamos da seguinte forma a dissertação com as conclusões das respectivas seções:
após esta introdução, apresentaremos as séries e fontes utilizadas para a atividade econômica e
nível de preços, além dos quatro procedimentos de filtragem aplicados � tendência linear,
primeira diferença, Hodrick-Prescott e Baxter-King. Esta variedade de filtros é motivada por
Canova (1999), que relativizou os resultados da análise dos ciclos econômicos face o emprego de
doze procedimentos de filtragem distintos, sendo quatro deles aqui utilizados.
Na seção seguinte, revisamos o estudo de Christiano & Fitzgerald (1998), que
computam para a economia americana o grau de co-movimento dos seus setores produtivos em
relação à atividade econômica agregada; conceito que visa medir a correlação entre os
componentes cíclicos de um determinado setor em relação ao total da economia. Reproduziremos
os exercícios destes autores para a economia brasileira, constatando que, aqui também, os setores
da Indústria e Comércio correspondem àqueles com o maior grau de co-movimento; logo, os
setores mais sensíveis a choques e políticas de âmbito macroeconômico. De outra forma, a
Indústria e o Comércio constituem os termômetros do nível de atividade agregada, ou seja,
correspondem àqueles setores que impulsionam as fases de expansão e recessão da economia.
Christiano & Fitzgerald (1998) registram também a volatilidade relativa dos setores
produtivos da economia americana, que corresponde à razão entre as variâncias dos componentes
cíclicos do setor produtivo e da atividade econômica agregada. Para os dados da economia
brasileira, obteve-se, também, uma maior volatilidade do setor Indústria em relação ao setor de
3
Serviços; no entanto, a volatilidade relativa da indústria brasileira mostrou-se menor do que a
americana, ao contrário do setor de Serviços.
Vale destacar a maior volatilidade do setor de Comunicações no pós-Real, que coincide
com o seu período de privatizações, particularmente da telefonia; refletindo, possivelmente, os
efeitos do maior grau de concorrência e riscos incorridos por seus players após a queda do
monopólio e regulação do setor.
Na seqüência, apresentaremos os pontos de inflexão � turning points � para a economia
brasileira nos últimos 25 anos, conforme critérios não-paramétricos e conceitos utilizados na
literatura acadêmica, particularmente os demonstrados por Anas & Ferrara (2002), totalizando 10
regras de datação � dating rules.
Assim como Canova (1999) usou a cronologia do NBER e do Departamento de
Comércio dos Estados Unidos como referências para os resultados da aplicação de duas regras de
datação e doze filtros para os dados da economia americana, utilizamos a cronologia obtida para
a economia brasileira de Chauvet & Silva (2004) como referência para confrontar com os
resultados aqui encontrados, onde foi detectado um razoável grau de coincidência entre os pontos
de inflexão (picos e vales) deste trabalho com aqueles indicados pela nossa referência.
Para as duas regras de datação aqui utilizadas referentes ao conceito de ciclo econômico
clássico, bem como para a cronologia de Chauvet & Silva (2004), verifica-se que, para o período
que antecede a introdução do Real, a freqüência e a duração média das recessões são superiores
àquelas observadas para o período posterior ao plano.
Na seqüência, apresentaremos as propriedades cíclicas da economia brasileira quanto à
sua volatilidade (desvio padrão) e autocorrelação para o total da amostra e sub-amostras
propostas: antes e após o Plano Real e antes e após a Crise Cambial de 1999 para o período do
pós-Real. Apesar das questões apontadas por Canova (1999), e aqui constatadas, quanto aos
diferentes resultados face o uso de distintos procedimentos de filtragem, a volatilidade cíclica da
economia brasileira difere de forma significativa entre o pré e o pós-Real, o que não se verifica
entre as fases sob regime cambial crawling bands e flexível.
Como será apresentado, o período que antecede o Plano Real (1980:01 � 1994:02)
apresenta uma taxa de crescimento média anualizada do PIB um ponto percentual inferior ao
período seguinte (1994:03 � 2004:04). A taxa média do IGP-DI para o primeiro período é mais
de dez vezes superior àquela referente ao segundo. Corroborando com estas evidências, constata-
se uma anticiclicidade entre os componentes cíclicos dos níveis de preço e da atividade
econômica no período anterior ao Real, e uma prociclicidade no período posterior ao Plano,
4
ratificando o diagnóstico daqueles que definem a inflação brasileira, quanto à sua origem atual,
como sendo de Demanda.
Quanto ao regime cambial, pode-se dizer que a atividade econômica não apresentou
diferenças significativas em seu comportamento em relação às duas políticas adotadas, não
somente quanto à volatilidade cíclica, mas também em relação às taxas de crescimento e de
inflação, apesar da discussão acadêmica, conforme Calvo (1999).
Complementando a seção anterior, testaremos algumas hipóteses discutidas na literatura
acadêmica quanto ao impacto real exercido pela volatilidade (variância) condicional - medida
representativa de incerteza - do crescimento econômico e da inflação sobre suas respectivas
performances. Destacamos, primeiramente, a hipótese de Fischer Black1 (1987) apud Cunha et al.
(2005), que sugere a existência de uma relação positiva entre a taxa de crescimento e a sua
volatilidade. Como em Cunha et al. (2005), também aqui, não será observada esta relação para a
economia brasileira. A segunda hipótese testada será a de Cukierman-Meltzer que sentencia uma
relação positiva entre a taxa de inflação e sua volatilidade condicional, também não verificada
para a economia brasileira no período analisado. A hipótese de Devereux sugere uma relação
positiva entre o grau de incerteza do crescimento econômico e a taxa de inflação, que foi
verificada para a economia brasileira, particularmente, no período anterior ao Plano Real. A
última hipótese testada, atribuída a Friedman por Bredin & Fountas (2005), que dita uma relação
negativa entre a incerteza da taxa de inflação e o crescimento econômico, também não foi
verificada para a economia brasileira, mesmo no pré �Real.
Por fim, destacaremos os principais objetivos e conclusões deste trabalho.
II – SÉRIES E METODOLOGIA UTILIZADAS
Apresentaremos nesta seção as séries e as respectivas fontes de informação utilizadas na
dissertação, bem como as considerações relevantes referentes ao tratamento dado a cada uma
delas em função dos procedimentos de remoção dos componentes de tendência e sazonalidade.
II. 1: PIB trimestral:
Para os propósitos deste trabalho, foram utilizadas as séries do logaritmo natural dos
índices encadeados dessazonalizados do Produto Interno Bruto trimestral a preços de mercado,
1 BLACK, F. Business cycles and equilibrium. New York: Blackwell, 1987. 192p.
5
bem como dos setores (Agropecuária, Indústria e Serviços) e subsetores produtivos (Indústria de
Transformação, Construção Civil, Administração Publica, etc.), disponibilizadas no IPEADATA,
a partir do primeiro trimestre de 1980 (início da série) até o quarto trimestre de 2004.
FIGURA 1
Logaritmo Natural do PIB a preço de mercado, Agropecuária, Indústria e Serviços.
Séries Trimestrais Dessazonalizadas
Pelo gráfico no canto superior esquerdo da Figura 1, observa-se a trajetória percorrida
pela economia brasileira nos últimos 25 anos, com maior instabilidade na década de 80, onde nos
primeiros anos verificam-se os efeitos da recessão mundial sobre o nível da atividade,
apresentando a partir de 1983-84 um ciclo de recuperação, interrompido no final da década, e
mantendo-se estagnada, praticamente, até 1993.
Com a expectativa do lançamento das diretrizes de um novo plano de estabilização
monetária, concretizada com o lançamento da Unidade Real de Valor (URV) em março de 1994,
4.2
4.4
4.6
4.8
5.0
5.2
1980 1985 1990 1995 2000
LOGPIBPM
4.2
4.4
4.6
4.8
5.0
5.2
1980 1985 1990 1995 2000
LOGAGRO
4.2
4.4
4.6
4.8
5.0
5.2
1980 1985 1990 1995 2000
LOGIND
4.2
4.4
4.6
4.8
5.0
5.2
1980 1985 1990 1995 2000
LOGSERV
6
convertida em moeda (Real) em 1º de julho do mesmo ano, inicia-se uma fase de evolução da
economia de forma mais �consistente� e menos instável.
Observando, ainda, a Figura 1, no maior nível de segmentação da atividade econômica,
a Agropecuária parece demonstrar maior autonomia em relação às demais; diferentemente da
Indústria e Serviços que apresentam trajetórias, embora com volatilidades distintas, mais
próximas do total da economia. Como estas últimas absorvem fatia considerável do PIB (em
torno dos 90%), é natural que o desempenho destas determine o comportamento geral da
economia brasileira.
Vale ressaltar que as séries dessazonalizadas do PIB trimestral e dos três setores
produtivos no nível mais agregado (Agropecuária, Indústria e Serviços) são divulgadas pela
Coordenação de Contas Nacionais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE),
sendo geradas pelo método X-12 ARIMA2. Quanto àquelas referentes aos subsetores produtivos
(Indústria de Transformação, Construção Civil, Administração Pública...), em função de sua
interrupção por parte do IBGE a partir do 1º trimestre de 2002, o IPEA encarregou-se de calcular,
por sua vez, a partir do X-11, as respectivas séries dessazonalizadas.
II. 2: Índice de Preço:
A fim de computar mais adiante os efeitos da inflação sobre a volatilidade da taxa de
crescimento da economia brasileira a partir de um modelo de variância condicional, utilizaremos
a variação logarítmica do Índice Geral de Preços � Disponibilidade Interna da FGV, como
medida de inflação, também disponível no IPEADATA. Como a periodicidade do mesmo é
mensal, admitimos como base fixa a média dos três primeiros meses de 1980 igual a 100 e a
partir da média dos meses que compõem os trimestres seguintes, geramos uma série do IGP-DI
trimestral.
A fim de compatibilizar o IGP-DI trimestral que construímos com a série
dessazonalizada do PIB, removemos o seu componente sazonal pelo método da razão da média
móvel3. Observando a Figura 2, vê-se claramente a mudança de patamar e volatilidade da taxa de
inflação trimestral a partir de 1994 com a implantação do Real. A média anualizada da taxa de
2 Ver metodologia em http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/indicadores/pib/srmtrimestrais.pdf3 Ver SPIEGEL, M. R. Estatística. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 1994. 660p.
7
inflação4 medida pelo IGP-DI para o período que antecede o Real (178,98%) corresponde a mais
de 10 vezes àquela registrada para o período posterior (13,69%).
A trajetória da taxa de inflação para o período que cobre o primeiro trimestre de 1980
até o segundo de 1994 reflete os efeitos provocados pelos planos econômicos que antecederam o
Real. Em um primeiro momento, o lançamento de um novo plano interrompe o processo de
aceleração no aumento do nível de preços; porém, pouco depois, inicia-se novamente a �escalada
inflacionária�, particularmente, naqueles períodos em que se esperava o anúncio de um novo
pacote de medidas face o fracasso do antecessor. Assim, foi no início de 1986 com o Cruzado,
meados de 1987 com o Plano Bresser, 1989 com o Plano Verão e 1990 e 1991 com os Planos
Collor I e II, respectivamente, bem como o próprio Plano Real, onde neste, finalmente, obtém-se
êxito.
FIGURA 2
Variação Logarítmica do IGP�DI dessazonalizado (inflação trimestral)
Por definição, o R2 de uma regressão corresponde ao quadrado da correlação das
variáveis dependente e independente(s) inseridas na equação. A introdução dos componentes
cíclicos do PIB com uma defasagem e uma antecedência na regressão se explica, segundo os
6 Tradução livre.7 As séries utilizadas pelos autores são provenientes da base de dados do DRI Basis Economics. Os dados são mensais edessazonalizados, cobrindo o período que compreende o primeiro trimestre de 1964 até o terceiro trimestre de 1995.
16
autores, como uma forma de garantir que a medida de co-movimento dos setores produtivos não
seja prejudicada por um descasamento de apenas um mês entre este e a atividade econômica
agregada.
Com esta medida de co-movimento, verifica-se como a flutuação cíclica daquele setor
comporta-se em relação ao conjunto da economia. Mais do que isso: a partir do grau de co-
movimento de um determinado setor produtivo, pode-se inferir como este reagirá a políticas de
âmbito macroeconômico no curto prazo. Assim, intui-se que setores com alto grau de co-
movimento são mais sensíveis às políticas públicas convencionais, como as de natureza
monetária e fiscal. Por outro lado, setores que apresentam baixo grau de co-movimento
demandam, para efeito de estímulo, políticas setoriais específicas que sejam compatíveis com
suas peculiaridades.
Convém lembrar que, como apresentado no quarto item da seção II deste trabalho
através da expressão (1), a extração dos componentes cíclicos obtém-se pelo desvio das séries
originais e sua tendência de longo prazo.
O procedimento de filtragem utilizada por Christiano & Fitzgerald (1998), sendo
batizado com o nome de seus criadores, é semelhante ao de Baxter-King, ou seja, um tipo de
filtro band pass. Da mesma forma que o filtro BK, a construção deste filtro baseia-se numa
versão �ideal� de infinitas observações, onde a extração dos componentes cíclicos cyt é obtida por
média móvel centrada com pesos simétricos Bj, como segue:
Outros Serviços 1,17 0,50 0,59 0,57 0,94 0,38 0,56 0,58 3,81 0,97 0,85 0,58 0,19Obs.: * Transportation and public utilities e **0.65: Comércio Atacadista e 0.36: Comércio Varejista
A Indústria, por sua vez, apresenta o maior grau de co-movimento com a atividade
econômica agregada, influenciada pela performance da Indústria de Transformação, não
registrando grandes mudanças entre os dois períodos. Para o total da amostra, com exceção da
primeira diferença, a volatilidade relativa do setor é superior a da Agropecuária e dos Serviços,
sinalizando-o como o setor mais afetado nas fases de expansão ou recessão da economia
brasileira.
Christiano & Fitzgerald (1998) também registram um alto grau de co-movimento do
setor industrial americano. Esta coincidência revela que as indústrias americana e brasileira,
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embora não correspondam aos setores com a maior fatia no PIB de suas economias,
caracterizam-nas como tais, ou seja, economias industriais desenvolvida e em desenvolvimento,
respectivamente.
Observando a Tabela 2, a Extrativa Mineral e os Serviços Industrias de Utilidade
Pública são os subsetores industriais que apresentam as maiores diferenças em relação aos
resultados de Christiano & Fitzgerald (1998) quanto ao grau de co-movimento, sendo que neste
último os autores o apresentam junto com Transportes, dificultando a comparação. Em relação a
Extrativa Mineral, apesar da diferença, o grau de co-movimento deste setor na economia
americana também não é expressivo.
Em média, para o total da amostra, a volatilidade relativa dos subsetores industriais é
inferior aos resultados da indústria americana apresentados por Christiano & Fitzgerald (1998),
embora no caso da economia brasileira, a indústria e os seus subsetores apresentem as maiores
volatilidades. Deve-se ressaltar que esta superioridade da indústria nacional quanto à volatilidade
relativa só é possível por estarmos computando-a a partir das séries dessazonalizadas, pois a
Agropecuária, antes de expurgamos o componente sazonal da série, em função de suas
características, tende a apresentar a maior variância dentre todos os setores.
Dentre os subsetores industriais, o destaque negativo é a Construção Civil. Embora o
IBGE não tenha disponibilizado séries trimestrais para os agregados do PIB pela ótica da
Demanda desde 1980, mas somente a partir de 1991, sabe-se que as edificações representam uma
parcela significativa na Formação Bruta de Capital Fixo, influenciando a taxa de investimento da
economia brasileira.
Pode-se observar pela Tabela 4 que a Construção Civil, no período Pós Real, apenas
recuperou o que se perdeu no período anterior ao Plano. O período sob vigência da âncora
cambial propiciou a sua maior taxa de crescimento ao longo de toda a amostra.
Positivamente, destacam-se os subsetores industriais da Extrativa Mineral e Serviços
Industriais de Utilidade Pública. Ambos apresentam as maiores taxas de crescimento no Pós-
Real, antes da crise cambial de 99. Possivelmente, em função da sobrevalorização da taxa de
câmbio neste período, como pode ser visto na Figura A34 no Apêndice, as condições de
investimento a partir da importação de equipamentos e tecnologias externas favoreceram tal
crescimento, particularmente no setor petrolífero, bem como, a partir do processo de privatização,
no setor de extração de minério. No pós Real, especificamente os Serviços Industriais de
Utilidade Pública, onde se encontra o setor energético, pela Figura A1 no Apêndice, pode se
observar no respectivo gráfico (LOGSIUP) a recessão verificada no ano de 2001 por conta do
21
racionamento de energia, o �apagão�. A maioria das dez primeiras tabelas do Apêndice, que
registram os pontos de inflexão dos setores produtivos conforme regra de datação, aponta para os
trimestres de 2001 como um período recessivo.
TABELA 4: Taxas de Crescimento Médio Anualizadas8
AmostraCompleta
PréReal
PósReal
Pré CriseCambial
Pós CriseCambial
PIB 2,1% 1,7% 2,7% 2,7% 2,6%
AGROPECUÁRIA 3,2% 2,6% 4,0% 2,7% 4,9%
INDÚSTRIA 1,2% 0,5% 2,3% 1,9% 2,5%
Construção Civil -0,3% -1,4% 1,3% 3,7% -0,5%
Extração Mineral 4,8% 5,1% 4,4% 5,4% 3,6%
Ind. Transformação 1,3% 0,4% 2,4% 0,6% 3,8%
Serv. Ind. Util. Púb. 4,6% 5,3% 3,5% 5,7% 1,9%
SERVICOS 2,2% 2,4% 2,1% 1,9% 2,3%
Comércio 1,4% 0,8% 2,2% 1,7% 2,6%
Comunicação 10,9% 12,5% 8,7% 12,0% 6,2%
Adm. Pública 1,7% 2,0% 1,4% 1,4% 1,3%
Inst. Financeiras 1,3% 1,5% 1,0% -1,0% 2,5%
Transporte 2,5% 2,5% 2,6% 2,6% 2,7%
Outros Serviços 3,4% 3,8% 2,9% 2,8% 2,9%
O setor de Serviços, que absorve a maior parcela do PIB, registra, em geral, um alto grau
de co-movimento, embora não tão expressivo como a Indústria. Sua volatilidade relativa é a
menor dos três setores produtivos, sempre inferior a um, compensando as da Agropecuária e da
Indústria. A taxa média de crescimento do setor para o total da amostra é, praticamente, igual ao
do PIB, mantendo a sua participação estável.
O subsetor que mais se destacou nos últimos 25 anos foi o da Comunicação, registrando
taxa média de crescimento mais de cinco vezes superior ao da economia. Pela Tabela 4, observa-
se que posteriormente a crise cambial de 99 o setor desacelerou, reduzindo o ritmo de expansão
que até então apresentava. A presença do Estado no setor ao longo do período, seja como
monopolizador nos serviços de correspondência através dos Correios, nas estatais do sistema
8 Da mesma forma que a taxa de inflação, multiplicou-se por 4 a média da variação logarítmica do PIB trimestral dessazonalizado.
22
Telebrás ou como regulador nas telecomunicações após as privatizações, poderia justificar o seu
modesto grau de co-movimento, além das altas taxas de crescimento no período pré-Real. A
maior volatilidade do setor no pós Real, que coincide com o período de privatizações nas
telecomunicações, pode ser reflexo do maior grau de concorrência no setor, que implicaria em
maiores riscos incorridos para os agentes deste mercado.
Se considerarmos que o setor de Administração Pública, conforme metodologia utilizada
pela Coordenação de Contas Nacionais � IBGE9, evolui-se em maior parte pela taxa de
crescimento populacional trimestralizada geometricamente, não surpreende o seu baixo grau de
co-movimento e volatilidade relativa.
Os subsetores do Comércio, Instituições Financeiras e Transportes apresentam altas
volatilidades, sendo que, para os quatro filtros, este indicador se apresenta maior no período pós-
Real, como antes verificado para o subsetor de Comunicação. Além dos possíveis motivos
específicos apontados para aquele subsetor, poderiam também explicar tal fenômeno,
particularmente para as Instituições Financeiras, a redução drástica no nível das taxas de inflação,
que exigiu dos seus agentes maior competitividade e, conseqüentemente, exposição a maiores
riscos.
Diferentemente do Comércio e dos Transportes, que pelas suas características
constituem bons termômetros da atividade econômica agregada, o subsetor das Instituições
Financeiras apresenta baixo grau de co-movimento. Embora ainda modestos, verificou-se um
aumento no patamar desta medida para o período do pós-Real nos quatro filtros.
IV – PONTOS DE INFLEXÃO DA ECONOMIA BRASILEIRA
Nos Estados Unidos, tradicionalmente, o NBER (National Bureau Economic Research),
através do Business Cycle Dating Bureau�s Committee, sinaliza a fase do ciclo vigente para a
economia americana, a partir de indicadores antecedentes e coincidentes de produção industrial,
emprego, renda real e vendas.
No Brasil, esta tradição não foi ainda incorporada por nenhuma instituição, privada ou
pública. Existem, sim, trabalhos acadêmicos, como Cunha et al. (2005); Chauvet & Silva (2004);
Duarte et al. (2004) e Ellery et al. (2002), que aplicam a indicadores e séries estatísticas, a partir
9 Para maiores detalhes, ver em www.ibge.gov.br/home/estatistica/indicadores/pib/srmtrimestrais.pdf.
23
de procedimentos paramétricos e não-paramétricos10, critérios que definem as fases do ciclo
econômico brasileiro no período de tempo sob estudo nos respectivos trabalhos.
No Brasil, na ausência desta instituição, utilizamos neste trabalho como referência
Chauvet & Silva (2004) por serem citados por outros autores, como Duarte et al. (2004).
Nesta seção, a partir de diferentes regras de datação � dating rules � e conceituação,
buscaremos, através do logaritmo natural da série trimestral dessazonalizada do PIB, identificar a
partir de procedimentos não-paramétricos, os pontos de inflexão � turning points � da economia
brasileira nos últimos 25 anos e estabelecer as suas fases de expansão e recessão. Com isto,
comparar os resultados aqui obtidos com os de Chauvet & Silva (2004) e buscar compreender,
mediante os fatos históricos, as causas de tais inflexões.
Uma outra proposta para esta seção consiste em verificar os impactos sobre a análise dos
ciclos econômicos da aplicação de diferentes procedimentos de filtragem, regras de datação e
conceituação, conforme Canova (1999) e Anas & Ferrara (2002).
Anas & Ferrara (2002) atentam para a generalização que usualmente se faz com o termo
�ciclo econômico� referindo-se como flutuações econômicas ou flutuações das séries em nível.
Os autores lembram que na literatura acadêmica raramente distinguem-se os termos �ciclo
econômico clássico� e �ciclo de crescimento�. A partir do que eles denominam como
procedimento ABCD, Anas & Ferrara (2002) esclarecem estas diferenças conceituais.
Estudar �ciclos econômicos� consiste em analisar as séries em nível (yt); enquanto �ciclo
de crescimento�, os desvios em relação a sua tendência (cyt). A Figura 4 ilustra graficamente o
procedimento ABCD, exibindo um esboço teórico de uma série em nível e de seus componentes
cíclicos (desvios em relação à tendência).
O intervalo compreendido entre B e C corresponde ao período de recessão no conceito
de �ciclo econômico�, onde o primeiro ponto representa o pico de uma fase anterior de expansão
e o último, o vale. Como se observa neste conceito, por tratar a série em nível, a fase recessiva de
um ciclo cobre o período de tempo onde a atividade econômica apresenta quedas sucessivas,
sendo interrompida quando retoma, novamente, sua trajetória de crescimento.
O �ciclo de crescimento�, por tratar dos componentes cíclicos da série temporal, terá
como sua fase recessiva o intervalo de tempo compreendido entre os pontos A e D na Figura 4.
Podemos constatar que o pico neste conceito refere-se ao momento em que o componente cíclico
10 Procedimentos paramétricos, conforme Anas & Ferrara (2002), correspondem àqueles que aplicam modelos estatísticos sobreindicadores coincidentes previamente selecionados, como os Cadeia de Markov, Logit e Probit. Os não-paramétricoscorrespondem à utilização de algoritmos mais simples que os paramétricos, verificados a partir de uma visualização gráfica.
24
atinge o ponto máximo de sua trajetória ascendente, invertendo-a e iniciando um percurso
descendente.
FIGURA 4
Esboço Teórico do Procedimento ABCD: Anas & Ferrara (2002)
Projetando o ponto A na série em nível, verificamos que este é o momento em que a
atividade econômica registra uma taxa de crescimento igual à de sua tendência de longo prazo,
como pode ser observado pela reta que tangência este ponto. Para ser elegível ao ponto B, as
seguintes condições devem ser observadas:
• Condição de primeira ordem: y�(t) =0
• Condição de segunda ordem: y��(t) < 0
As fases recessivas no �ciclo econômico� tendem a ter durações mais curtas e serem
menos freqüentes do que as do �ciclo de crescimento�, mesmo quando a periodicidade da série
seja trimestral com o componente sazonal removido, pois o componente de tendência inibe
sucessivas quedas no nível da atividade econômica, o que corresponderia a uma �fragilidade�
neste conceito, visto que basta a economia apresentar taxas positivas de crescimento, mesmo
abaixo de sua tendência de longo prazo, para não registrar fases recessivas. Como se verificou,
Procedimento ABCD
A
B Série em nível
Tendência
Desvio da Tendência
Ciclo Econômico
Clássico
Ciclo do Crescimento
C
D
25
por exemplo, no setor Administração Pública ao aplicar tal regra (ver Tabelas A1, A2 e A24 no
Apêndice) para identificação dos respectivos ciclos; onde não foi possível estabelecer nenhum
ponto de inflexão ao longo da amostra.
Uma das formas para compensar tal �fragilidade�, embora não utilizada neste trabalho,
seria computar o nível da atividade econômica trimestral per capita. O crescimento vegetativo da
população paralelamente ao do PIB ajustaria esta análise, como Cunha et al. (2005), que
analisaram as propriedades da volatilidade econômica brasileira, utilizando a série anual do PIB
per capita, embora no conceito de ciclo de crescimento.
Antes, no entanto, de apresentarem as regras de datação, Anas & Ferrara (2002) listam
algumas recomendações que deveriam ser observadas na identificação dos pontos de inflexão:
1. Descartar os outliers;
2. Excluir os movimentos irregulares da série;
3. Determinar os potenciais pontos de inflexão;
4. Proceder de forma a garantir a alternância entre um pico e um vale;
5. Estabelecer regras de censura � censoring rules � que satisfaçam critérios pré-determinados
pertinentes à duração e amplitude das fases e do ciclo. Neste ponto, convencionou-se definir
como duração mínima de uma fase o intervalo de tempo de seis meses (dois trimestres) e do
ciclo completo (de um pico a outro pico ou de um vale a outro vale), quinze meses (cinco
trimestres).
6. Na presença de uma seqüência com mais de um mesmo ponto de inflexão, admitir como tal o
último deles, ou seja, ao aplicar uma regra de datação em que se observa dois ou mais picos,
por exemplo, sem nenhum vale entre os mesmos, considerar como pico o último.
7. Rejeitar os pontos de inflexão há menos de seis meses (dois trimestres) do início ou do fim da
série.
Esclarecidos os conceitos e listadas as recomendações acima, Anas & Ferrara (2002)
apresentam três procedimentos não-paramétricos de regras de datação, particularmente, para
séries trimestrais, sob a ótica do conceito de �ciclo econômico�, a fim de selecionar os potenciais
pontos de inflexão; ou seja, avaliam o comportamento da atividade econômica em nível (yt).
26
1ª. Regra: Segundo Anas & Ferrara (2002), o algoritmo a seguir foi atribuído a Arthur Okun,
sendo um dos mais conhecidos e utilizados na detecção de pontos de inflexão. Em função da
indicação de sucessivos pontos de inflexão que esta regra produz, não o utilizaremos nesta
dissertação, embora as regras de censura eliminem tal problema.
• O trimestre t será classificado como pico quando:
! yt > yt+1 > yt+2
• O trimestre t será classificado como vale quando:
! yt < yt+1 < yt+2
2ª. Regra: A segunda regra de datação apresentada, segundo os autores, pode ser encontrada em
Wecker (1979) e Pagan (1997). Difere da primeira pelo fato de comparar, também, o nível atual
(contemporâneo) com o do período anterior. Assim, o seu algoritmo é definido da seguinte
forma:
• O trimestre t será classificado como pico quando:
! yt-1 < yt > yt+1 > yt+2
• O trimestre t será classificado como vale quando:
! yt-1 > yt < yt+1 < yt+2
3ª. Regra: Esta regra de datação é atribuída por Anas & Ferrara (2002) a Bry & Boschan11
(1971), que emprestam o nome à regra. Quando aplicada a séries trimestrais é denominada como
Bry and Boschan Quaterly (BBQ). É usualmente utilizada em trabalhos acadêmicos, como
Harding (2002) que a empregou para obtenção dos ciclos econômicos da Austrália. O algoritmo
segue abaixo:
11 Bry G.; Boschan C. Cyclical analysis of time series: Selected procedures and computer programs. NBER, Technical Paper,n.20, 1971.
27
• O trimestre t será classificado como pico quando:
! yt-2 < yt-1 < yt > yt+1 > yt+2
• O trimestre t será classificado como vale quando:
! yt-2 > yt-1 > yt < yt+1 < yt+2
Para séries mensais, aplica-se como parâmetro para os algoritmos do BBQ acima, 05
meses de defasagem (t -5) e antecedência (t+5).
As duas próximas regras de datação exploram o conceito de �ciclo de crescimento�, ou
seja, avaliam o comportamento dos componentes cíclicos da atividade econômica (cyt), e serão
aplicadas aos quatro procedimentos de filtragem propostos.
4ª. Regra: A partir do esboço teórico do procedimento ABCD, ilustrado na Figura 4, Anas &
Ferrara (2002), como apresentado anteriormente, caracterizam e definem graficamente os pontos
de inflexão neste conceito: o ponto A como pico e o D como vale. Embora os autores não
explicitem tal condição como necessária ou obrigatória, os picos e vales localizam-se acima e
abaixo, respectivamente, da linha de tendência. Logo, o algoritmo utilizado para esta regra de
datação, que denominamos, simplesmente, de ABCD, segue a seguinte definição:
• O trimestre t será classificado como pico quando:
! cyt-1 < cyt > cyt+1 e cyt > 0
• O trimestre t será classificado como vale quando:
! cyt-1 > cyt < cyt+1 e cyt < 0
5ª. Regra: Esta regra de datação foi uma das duas apresentadas por Canova (1999) quando o autor
avaliou os impactos quanto às propriedades dos ciclos econômicos mediante o uso de doze
diferentes procedimentos de filtragem:
28
• O trimestre t será classificado como pico quando:
! cyt-2 < cyt-1 < cyt > cyt+1
• O trimestre t será classificado como vale quando:
! cyt-2 > cyt-1 > cyt < cyt+1
Aqui não se faz a exigência apresentada na regra anterior quanto ao sinal positivo
(negativo) do componente cíclico para a definição do ponto de inflexão como pico (vale). No
entanto, exige a persistência no movimento cíclico em, pelo menos, dois trimestres para definir o
ponto de inflexão como tal.
Desta forma, totalizamos dez regras de datação para cada um dos trimestres da nossa
amostra: a segunda (W&P) e a terceira (BBQ) regras apresentadas por Anas & Ferrara (2002)
para identificação dos pontos de inflexão no conceito de �ciclo econômico clássico� e a quarta
(ABCD) e quinta (Canova), no conceito de �ciclo de crescimento�. Estas duas últimas são
aplicadas aos quatro filtros utilizados nesta dissertação.
Com exceção das duas primeiras recomendações de Anas & Ferrara (2002) listadas
anteriormente, os demais itens de censura foram aplicados, gerando o resultado apresentado na
Tabela 5, onde são estabelecidos os pontos de inflexão e as sucessivas fases de expansão e
recessão dos ciclos econômicos e de crescimento no Brasil obtidos a partir das regras de datação.
Os trimestres marcados com o sinal positivo (negativo) constituem os períodos em expansão
(recessão), sendo que o último período de uma seqüência de sinais positivos (negativos)
representam o pico (vale) daquela fase, observando que para o filtro Baxter King, como já
esclarecido antes, para os três primeiros e os três últimos anos da amostra não são computados os
respectivos desvios em relação à tendência.
Cabe antes da leitura da Tabela 5, identificar através da legenda a seguir, a quais regras
de datação se refere o seu cabeçalho:
! BBQ � Bry and Boschan Quaterly.
! W&P � segunda regra apresentada por Anas & Ferrara (2002) no conceito de ciclo
econômico clássico, atribuída a Wecker (1979) e Pagan (1997).
! ABCD filtro � aplicado ao respectivo filtro, como apresentado por Anas & Ferrara
(2002) no esboço teórico do procedimento ABCD (4ª. Regra).
! Canova filtro � regra de datação utilizada por Canova. 5ª. Regra apresentada.
29
TABELA 5: Recessões e Expansões � Ciclos Econômicos e de Crescimento
No Apêndice deste trabalho são apresentados nas dez primeiras Tabelas, para efeito de
análise setorial, os resultados da aplicação destes procedimentos para todos os setores produtivos,
sendo identificados os trimestres recessivos e expansivos com os respectivos pontos de inflexão.
Em Chauvet & Silva (2004), temos um exemplo de utilização de procedimentos
paramétricos como forma de estabelecer uma cronologia para os períodos de expansão e recessão
da economia brasileira através do modelo de fator dinâmico com mudança de Markov12. Para tal,
os autores selecionam indicadores antecedentes mensais, compondo uma variável latente, a fim
de prever os movimentos futuros da atividade econômica.
Embora não esteja no escopo desta dissertação discutir ou apresentar os procedimentos
paramétricos citados anteriormente, a seleção dos indicadores antecedentes e coincidentes para
aplicação nos respectivos modelos requer a execução de alguns testes estatísticos prévios.
Na Tabela 2 da seção III foi apresentado o grau de co-movimento dos setores produtivos
em relação à atividade econômica agregada, onde foi constatado um alto nível de correlação com
o PIB nos setores da Indústria e Comércio. Este resultado sinaliza que indicadores industriais,
como produção física e horas trabalhadas, bem como os de venda real no varejo e atacado,
constituem bons termômetros da economia brasileira, assim como nos Estados Unidos na
metodologia utilizada pelo NBER, que também utilizam tais indicadores.
Chauvet & Silva (2004) registraram para o período posterior a 1980, conforme Tabela 6,
as respectivas fases recessivas e os respectivos eventos de natureza econômica que possam
explicá-los.
TABELA 6: Pico a Vale, segundo Chauvet & Silva (2004)
PERÍODO EVENTOSFevereiro 1980 - Setembro 1981 Recessão MundialOutubro 1982 - Marco 1983 Crise Financeira e Recessão MundialAbril 1987 - Setembro 1987 Plano BresserJulho 1988 - Fevereiro 1989 Políticas de ajustamentoJaneiro de 1990 - Junho de 1991 Planos Collor e Recessão MundialDezembro 1991 - Maio 1992 Políticas de Ajustes CollorMaio 1995 - Outubro 1995 Crise do MéxicoNovembro 1997 - Dezembro 1998 Crise Asiática e Russa, desaceleração mundial e
Crise Cambial Brasileira
A cronologia estabelecida por estes autores delimita-se pelos meses que compõem a sua
amostra. Com o intuito de compatibilizar a comparação entre aquele trabalho e esta dissertação,
12 Para maiores detalhes, ver Indicadores Antecedentes de Recessões Brasileiras (2004) de Chauvet & Silva.
31
elaboramos, de forma simplificada, um �tradutor� que converta o ponto de inflexão apontado
pelos autores ao trimestre do calendário civil aqui utilizado. O resultado desta conversão
encontra-se na última coluna da Tabela 5.
O critério aqui utilizado baseia-se no senso de que para definir um trimestre como
expansivo ou recessivo, deve-se levar em consideração como a maioria dos meses que o
compõem (pelo menos, dois meses) está classificada. Vale ressaltar que a amostra de Chauvet &
Silva (2004) encerra-se em 2002. Embora as regras de censura não permitam estabelecer um
ponto de inflexão no inicio ou fim da série, aqui se deve registrar que a amostra utilizada pelos
autores data de 1975; daí o motivo pelo qual o primeiro trimestre de 1980 está identificado como
pico, segundo a conversão que efetuamos sobre a cronologia de Chauvet & Silva (2004).
Assim sendo, admitimos que o mês apontado como ponto de inflexão (pico ou vale) na
Tabela 6 seja vinculado ao respectivo trimestre do calendário civil se o mês imediatamente
anterior se situar no mesmo trimestre. Exemplificando: a última recessão identificada pelos
autores tem o seu inicio em dezembro de 1997, visto que novembro corresponde ao pico da fase
expansiva anterior; logo, o mês anterior a este (outubro) situa-se no mesmo trimestre que o ponto
de inflexão (novembro); isto justifica o estabelecimento do quarto trimestre de 1997 como o fim
da fase de expansão, ou seja, o pico, e o primeiro trimestre de 1998 como o início da recessão.
A única exceção à regra foi o penúltimo período apontado na Tabela 6, que por se
encontrar no limite da duração mínima de uma fase (06 meses), exigiu-nos uma intervenção
pontual, pois se assim não o fosse, de acordo com os critérios deste �tradutor�, teríamos somente
um trimestre compondo a fase recessiva, o que desrespeitaria as regras de censura apresentadas
anteriormente.
TABELA 7: Grau de Coincidência. Referência: Chauvet & Silva (2004)
Em relação à duração média, com exceção dos filtros da primeira diferença e Baxter
King, no pré-Real as fases recessivas duram mais tempo do que no pós-Real. Para os períodos em
expansão no pós-Real, com exceção da regra de Canova aplicada aos filtros da primeira diferença
e Baxter King, verifica-se maior durabilidade desta fase do que a registrada para o período
anterior.
V – PROPRIEDADES CÍCLICAS ANTES E APÓS O REAL E SOBREGIMES CAMBIAIS DE CRAWLING BANDS E FLEXÍVEL.
Em matéria de gestão de política monetária no Brasil nos últimos 25 anos, dois
episódios são marcantes: a introdução do Plano Real em meados de 1994 e a crise cambial no
final de 1998 que encerrou no início de 1999 o regime da âncora cambial.
O propósito, nesta seção, consiste em analisar as flutuações cíclicas da atividade
econômica no Brasil e, de forma acessória, do nível de preços, antes e após o plano de
36
estabilização monetária, bem como, para o período posterior à sua implantação, avaliar os
impactos sobre o comportamento cíclico da atividade econômica e da inflação na primeira fase,
sob um regime cambial de crawling bands, e a seguinte, sob regime de câmbio flexível e metas
de inflação; ou seja, secundariamente, verificar as mudanças no padrão da volatilidade da
economia brasileira na presença ou ausência de uma política cambial ativa do Banco Central.
Como destacado por Cardoso & Helwege (1993) e Baer (2003), o debate entre as visões
(neo) estruturalista e monetarista no Brasil quanto as causas e soluções para as questões da
hiperinflação e estagnação econômica nos anos 80 e 90 repercutem ainda hoje.
No momento em que se discute o papel da autoridade monetária quanto aos impactos e
efeitos de sua gestão sobre a economia, seja no estabelecimento do nível da taxa de juros ou na
interferência ou não no mercado de câmbio, definir a introdução do Plano Real como o ponto de
corte nesta análise, constitui uma tendência natural para o período que estudamos; não somente
por posicionar-se numa faixa mediana da amostra, mas por evidenciar, conforme Figura 2, uma
mudança na visão da gestão da política monetária brasileira, que rompeu com o padrão anterior
da trajetória do nível de preços.
Ao longo desta seção, buscar-se-á subsidiar as respostas a estas questões de forma
objetiva, comparando as propriedades cíclicas das sub-amostras propostas � antes e após o Real,
antes e após a Crise Cambial de 1999 � testando estatisticamente a significância das possíveis
diferenças.
V.1: Propriedades Cíclicas da Atividade Econômica:
Para avaliar as propriedades das flutuações do PIB trimestral nos últimos 25 anos,
utilizamos as séries dos componentes cíclicos obtidos pelos quatro procedimentos de filtragem
citados anteriormente, dividindo a amostra (1980:01 � 2004:04) em dois períodos: antes
(1980:01-1994:02) e após a introdução (1994:03-2004:04) do Plano Real; sendo este último,
ainda, segmentado em duas fases: antes (1994:03-1998:04) e depois (1999:01-2004:04) da crise
cambial de 1999.
O primeiro corte proposto acima � antes e após o Real � tem como objetivo avaliar o
impacto sobre a volatilidade e persistência cíclicas da atividade econômica sob dois ambientes e
políticas monetárias distintos. Embora o tamanho das amostras possa comprometer a análise, o
segundo corte � antes e depois da crise cambial de 1999 no pós-Real � visa verificar os impactos
sobre o comportamento cíclico da economia brasileira sob dois regimes cambiais distintos, apesar
37
de ambos focarem o controle da inflação por vias alternativas. A opção pela política cambial
como instrumento monetário na primeira fase é largamente discutida na literatura acadêmica;
debate este ampliado pelas experiências latino-americanas, como México e Argentina, conforme
Calvo (1999).
Como verificar-se-á, os resultados apresentados nas Tabelas 11, 12 e 13 constituem uma
das evidências quanto às questões levantadas por Canova (1999) em relação ao uso de diferentes
procedimentos de filtragem e seus impactos no estudo e análise dos ciclos econômicos,
particularmente, quanto às propriedades cíclicas das séries, como volatilidade e persistência.
Canova (1999) demonstrou com a série trimestral dessazonalizada do PNB americano14,
a partir de doze diferentes procedimentos de filtragem � dentre eles, os quatro aqui apresentados
� que os resultados e conclusões dos estudos dos ciclos econômicos podem ser afetados em
função do tipo de filtro utilizado.
Na Tabela 11, pode-se observar o desvio padrão das flutuações cíclicas nos quatro
filtros, para o total da amostra, bem como para as sub-amostras citadas. Independentemente do
procedimento de filtragem, os quatro registram maior volatilidade (desvio padrão) dos
componentes cíclicos do PIB no período que antecede o Plano Real do que naquele posterior a
sua introdução, sendo praticamente duas vezes superior nos filtros HP, BK e primeira diferença e
mais de 2,5 vezes pela tendência linear. Pela Figura 3, mesmo visualmente, já se poderia
constatar esta evidência.
TABELA 11: Desvio Padrão das Flutuações Cíclicas
FiltrosPeríodo Tendência
Linear
1ª Diferença HP BK
Amostra Completa (1980 � 2004) 0,0398 0,0203 0,02760 0,0246Antes do Real 0,0497 0,0239 0,0331 0,0284Após o Real 0,0178 0,0139 0,0167 0,0150Antes da Crise Cambial 1999 0,0163 0,0191 0,0180 0,0145Após a Crise Cambial 1999 0,0126 0,0087 0,0126 0,0133
14 As séries utilizadas por Canova são provenientes da base de dados do Citibase Tape. Os dados são trimestrais edessazonalizados a preços de 1982, cobrindo o período que compreende o terceiro trimestre de 1955 até o primeiro trimestre de1991. Canova usou o logaritmo das séries.
38
No pós-Real, a fase sob regime de âncora cambial apresenta volatilidade ligeiramente
maior do que aquela sob metas inflacionárias para os filtros HP, BK e tendência linear, e mais de
duas vezes superior pela primeira diferença.
Para o total da amostra, os dois últimos (HP e BK) filtros na Tabela 11 registram
volatilidades, relativamente, próximas. O primeiro (tendência linear) apresenta volatilidade quase
duas vezes superior ao segundo (1ª diferença) e 1,5 vez em relação ao dois últimos.
A fim de nos certificarmos quanto à significância das diferenças das volatilidades das
flutuações cíclicas para os períodos que antecederam e sucederam a implantação do Plano Real,
bem como a crise cambial de 1999 nos pós-Real, realizamos o teste F de igualdade entre as
variâncias destas flutuações dos períodos mencionados para os quatro filtros utilizados, conforme
Tabela 12.
TABELA 12: Teste F de igualdade entre as variâncias pré e pós Real e Crise Cambial 99
FiltrosTendência Linear 1ª Diferença HP BK
Pré x Pós Estatística F 7,8024 2,9574 3,9595 3,5901REAL p-valor 0,0000 0,0002 0,0000 0,0001
Pré x Pós Estatística F 1,6635 4,8282 2,0352 1,1839Crise Cambial 99 p-valor 0,2851 0,0016 0,1370 0,7309
Como se observa, as variâncias (volatilidades) nos quatro filtros são significativamente
diferentes antes e depois do Real. Com exceção do procedimento da primeira diferença, o mesmo
não se pode afirmar em relação aos trimestres do pós-Real que antecederam e sucederam a crise
cambial de 1999, visto que para os filtros HP, BK e tendência linear, não se rejeitou a hipótese
nula de igualdade entre as variâncias do dois períodos no teste F.
Convém lembrar que para este último teste, o tamanho das sub-amostras é relativamente
pequeno, sendo 18 trimestres para o período pré-crise cambial e 24 para o subseqüente. No caso
do filtro Baxter-King, para a última fase (pós-crise cambial), em função de suas características,
perde-se os três últimos anos (12 trimestres), ou seja, a metade dos trimestres que compõem esta
fase.
Quanto ao grau de persistência das flutuações cíclicas, verifica-se a partir da Tabela 13
que para os filtros HP, BK e tendência linear há um forte processo de transferência para o período
subseqüente (inércia) dos efeitos oriundos da expansão ou recessão de períodos antecedentes, o
que não se verifica para o filtro da primeira diferença.
39
Analisando a partir da estratificação proposta, verifica-se que para todos os filtros, com
exceção da primeira diferença, a autocorrelação dos componentes cíclicos é ligeiramente superior
no primeiro período (pré-Real) de nossa amostra. Especificamente para o período pós-Real,
observa-se que a autocorrelação registra maiores valores para a fase posterior a crise cambial de
99.
TABELA 13: Autocorrelação dos Componentes Cíclicos do PIB trimestral
FiltrosPeríodo Tendência
Linear
1ª Diferença HP BK
Amostra Completa (1980 � 2004) 0,859 0,135 0,743 0,887Antes do Real 0,868 0,108 0,751 0,901Após o Real 0,737 0,243 0,695 0,810Antes da Crise Cambial 1999 0,317 0,220 0,441 0,690Após a Crise Cambial 1999 0,738 0,312 0,675 0,794
Apesar da constatação dos problemas registrados por Canova (1999) quanto ao uso de
diferentes filtros, algumas conclusões são incontestáveis. Os resultados relacionados ao período
que antecede o Real refletem que políticas monetárias expansionistas não são garantia de
sustentabilidade do crescimento da atividade econômica, como alertado por Cunha & Araújo
(2003), haja vista a maior instabilidade dos ciclos econômicos, as altas taxas de inflação e as
reduzidas taxas de crescimento do PIB registrados para o período.
Contrapondo-se a estes resultados, para o período posterior ao Real, verificam-se
maiores taxas de crescimento vinculadas a menores taxas de inflação e volatilidade cíclica da
economia brasileira, sinalizando que as mudanças implantadas na condução da política
monetária, se não produziram resultados expressivos quanto ao crescimento econômico,
obtiveram, no entanto, êxito no controle da inflação e minimizaram, aparentemente, o grau de
incerteza que se reflete na significativa redução do desvio padrão dos componentes cíclicos.
Na próxima seção, a partir de instrumentos mais adequados, verificaremos e testaremos
estas evidências, particularmente quanto à influência da volatilidade econômica e da inflação
sobre as decisões reais dos agentes.
A maior autocorrelação dos componentes cíclicos no pré-Real demonstra um caráter
mais duradouro e permanente de suas fases de expansão e recessão do que no período posterior,
refletindo uma maior inércia nos choques de demanda durante este período.
40
A adoção no pós-Real de uma política cambial �fixa� até o início de 1999 ou flexível
com metas inflacionarias a partir deste ano, como pilares da política monetária do Banco Central,
não surtiram efeitos diferenciados quanto ao crescimento (vide Tabela 4) nem quanto à
volatilidade cíclica da economia brasileira ou mesmo nas taxas de inflação.
Porém, quanto à durabilidade de seus efeitos cíclicos, de acordo com a Tabela 13, o
período sob regime de câmbio flexível e metas inflacionárias tem apresentado uma maior
autocorrelação do que aquele sob regime de bandas cambiais.
Baxter & Stockman (1989) utilizaram séries macroeconômicas de 44 países (23 deles da
OECD e 21 não membros da OECD) � produto, consumo, gastos do governo, comércio
internacional � a fim de avaliar mudanças na volatilidade destas variáveis, medida pelos filtros da
primeira diferença e tendência linear, sob dois regimes cambiais. Para tal, definiu como ponto de
corte o fim do sistema de fixação cambial de Bretton Woods, por volta dos anos da primeira crise
do petróleo (1971-73).
Por não dispor, na época, da série trimestral do PIB de todos os países, utilizou as
respectivas séries da produção industrial como uma proxy. Para quatorze países da OECD,
primeiramente analisados � EUA, França, Canadá, Itália, Holanda, Irlanda, Luxemburgo,
Yugoslávia, Finlândia, Grécia, Japão, Espanha, Grã-Bretanha e Suécia � a maioria apresentou
maior volatilidade no período de câmbio flexível e maiores taxas de crescimento sob regime de
câmbio fixo.
Calvo (1999) apresenta como uma das fragilidades do sistema de câmbio fixo � pegged
� a vulnerabilidade a qual se expõe um país por conta das variações abruptas no crédito bancário
internacional acarretando perda de reservas, como pode ser verificado na Figura A30 do
Apêndice, onde posteriormente a implantação do Real, inicialmente sob o regime de bandas
cambiais, o nível de reservas sofre fortes quedas logo após a explosão de uma crise externa, como
a Mexicana (1995), a Asiática (1997) e a Russa (1998), que culminou com a maxi-desvalorização
em 1999, dando fim ao regime. Este contexto poderia justificar uma maior desconfiança por parte
dos agentes quanto à sustentabilidade da política cambial, afetando decisões de curto prazo.
Uma possível interpretação para uma maior inércia dos componentes cíclicos na fase de
câmbio flexível e de metas inflacionárias seria o fato de que a transparência exigida por esta
política e a conseqüente credibilidade conquistada pelo Banco Central junto aos mercados, vide
Minella et al. (2002), mesmo com a mudança de governo, propiciaram um ambiente favorável à
decisões de consumo e investimento mais duradouras e permanentes que as da fase anterior.
41
V.2: Propriedades Cíclicas dos Preços:
Kydland e Prescott (1990) contra-argumentam uma crença na literatura acadêmica
americana que apontava para uma prociclicidade do nível de preços em relação ao nível da
atividade econômica. Os autores, a partir das séries trimestrais do PNB americano e seu deflator
implícito15, compreendidas entre o período de 1954 e 1989, mostram que, desde a Guerra da
Coréia, o nível de preços apresenta claramente uma trajetória anticíclica, conforme Tabela 14.
TABELA 14: Correlação Cíclica: Nível de Preços (t-i) e Atividade Econômica (t)Correlação dos componentes cíclicos: Nível de Preços x PIB
Equação da variância condicional: σ2y,t = ω + βj ∑σ2
y,t-j + ∑αiε2t-i (14)
j=1 i=1
Sendo:
yt : variável dependente.
xt: variável exógena.
σ2y,t: variância da variável de interesse (dependente) projetada para o período corrente
(t) a partir de informações passadas, ou seja, até t-1.
16 Sigla, em inglês, que abrevia a expressão Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. No caso específico, aintrodução da letra M na sigla indica que a variância condicional da variável dependente será introduzida na equação média.17 Bollerslev, T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Journal of Econometrics, v.31, p.307-327, 1986.18 Engle, R. F. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation.Econometrica, v.50, p.987-1007, 1982.
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p: ordem dos termos GARCH (σ2y,t)
q: ordem dos termos ARCH (ε t).
A primeira delas é denominado como média, pois E[yt] = γ0 + γ1yt�1 + γ2σ2y,t ; logo a
média do quadrado dos desvios - εt - em relação a esta equação média, por definição, será a
variância. Condicional por ser estimada, ainda não observada, para o período corrente a partir de
informações anteriores, inclusive por outras não especificadas na equação (14).
Bredin & Fountas (2005) fazem uso de uma versão mais sofisticada do modelo de
variância condicional apresentada acima através de uma metodologia econométrica denominada
como modelo VARMA19 GARCH-M, que consiste em estimar simultaneamente as equações
médias da taxa de crescimento econômico e inflação, bem como as respectivas equações de
variância condicional.
Este procedimento foi aplicado por Bredin & Fountas (2005) para os países que
compõem o G7 sobre os respectivos dados mensais compreendidos entre os anos de 1957 e 2003,
disponíveis pelo Fundo Monetário Internacional, referentes à produção industrial e índices de
preço ao consumidor ou produtor, como proxies, respectivamente, da atividade econômica e nível
de preços, a fim de testar e verificar as quatro hipóteses apresentadas a seguir.
De forma mais simplificada, utilizaremos para a economia brasileira em nossas
regressões as respectivas séries da variância condicional da taxa de crescimento e da inflação ao
longo dos 25 anos de nossa amostra (ver Figuras A5 e A11) geradas a partir dos modelos 01
exibidos nas Tabelas 16 e 17, os mais básicos.
VI.1: Hipótese de Fischer Black:
Como citado por Bredin & Fountas (2005), não parece haver um consenso quanto à
hipótese de Fischer Black20, que, no entanto, sugere a existência de uma correlação positiva entre
a taxa de crescimento da atividade econômica e sua volatilidade, onde os investidores, a fim de
incorrerem em maiores riscos, exigirão maiores taxas de retorno da economia no processo de
tomada de decisão quanto ao uso das tecnologias disponíveis.
19 VARMA, em inglês, Vector Regressive Moving Average.20 Cf. nota 1.
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Segundo, ainda, a interpretação destes autores, uma visão alternativa que justificaria tal
relação seria a de que maior variabilidade (incerteza) da renda conduziria os agentes a maiores
taxas de poupança por precaução (Sandmo, 1970)21. Este aumento na poupança, de acordo com a
teoria neoclássica do crescimento apresentada por Solow22 (1956), elevaria a taxa de crescimento
econômico de equilíbrio23.
Bredin & Fountas (2005) concluíram, a partir de um modelo multivariado GARCH-M e
dos dados mensais de produção industrial e índices de preço ao consumidor ou produtor, que a
maioria dos países do G7 apresentou tal relação como positiva, corroborando com Black.
No Entanto, um dos países que não apresentou tal relação foi o Japão, pois Fountas et al.
(2004), a partir da aplicação de três diferentes especificações de modelos GARCH - Bollerslev�s,
Taylor/Schwert�s e Nelson�s EGARCH � sobre os dados trimestrais desta economia entre os anos
de 1961 e 2000 obtiveram coeficientes não-significativos.
Lanteri (2003), por sua vez, utilizando os dados trimestrais das últimas 03 (três) décadas
da economia argentina, verificou a existência desta relação com sinal positivo. Cunha et al.
(2005) construíram, a partir de sua série anual (1850 � 2000) do PIB per capita brasileiro, um
modelo GARCH (1,1) composto pelas seguintes equações:
∆yt : variação logarítmica do PIB, ou seja, sua taxa de crescimento no período t.
σy,t : desvio padrão condicionado da variação logarítmica do PIB, ou seja, a volatilidade
da taxa de crescimento econômico.
σ2y,t-1: variância condicional projetada no período anterior para a taxa de crescimento do
PIB a partir do conjunto de informações disponível até t-2.
21 Sandmo, A. The effect of uncertainty on saving decision. Review of Economic Studies, v.37, n.3, p.353-360, 1970.22 SOLOW, R. A contribution to the theory of economic growth. Quarterly Journal of Economics, v.70, n.1, p.65-94, 1956.23 Na verdade, pelo modelo de Solow, um aumento no nível da poupança conduzirá a economia a um novo patamar de Y/N(produto per capita) e K/N (capital per capita), que ocasionará, no curto prazo, em um aumento na taxa de crescimento doproduto até que se atinjam os novos níveis de equilíbrio (break even investment) do produto e do capital. No longo prazo, a taxade poupança não afeta a taxa de crescimento do produto.
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Como expresso nos resultados da Tabela 15, os autores não verificaram a existência de
tal relação para a economia brasileira, conforme coeficiente γ2:
A partir das séries trimestrais aqui disponíveis, estimamos no mesmo formato que os
autores acima algumas versões do modelo GARCH (1,1) para a taxa de crescimento econômico,
destacando as seis mais representativas, apresentadas na Tabela 16.
Bredin & Fountas (2005) mostram que esta relação negativa entre a taxa de crescimento
e sua volatilidade já era observada por Keynes26 (1936), que alega que as empresas ao estimar o
retorno de seus investimentos levam em consideração as flutuações da economia; quanto maior
25 Sachs. J.; Warner, A. M. Natural Resource Abundance and Economic Growth. NBER working paper, n.5398, Cambridge, MA,1995. Revisado em 1997, publicado em Leading Issues in Economics Development, Oxford: Oxford University Press, 2000.26 KEYNES, J. M. The General Theory of employment, interest, and money, London: Macmillan, 1936.
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estas últimas, maior a percepção de risco dos seus projetos, logo, menor a demanda por
investimentos e menor a taxa de crescimento econômico.
VI.2: Hipótese de Cukierman-Meltzer:
Cukierman & Meltzer27 (1986) apud Bredin & Fountas (2005), empregam um modelo
Barro-Gordon onde os agentes deparam-se com um cenário de incerteza quanto à taxa de inflação
em que a autoridade monetária, com o propósito de surpreender os agentes e propiciar algum
ganho no nível da atividade econômica, aplica uma política monetária expansionista, que gera um
efeito positivo sobre a inflação; ou seja, a hipótese de Cukierman-Meltzer define uma relação
positiva entre a taxa de inflação e sua incerteza.
Contrariamente, Holland28 apud Bredin & Fountas (2005), apresenta um contra-
argumento, baseado na sua hipótese de �FED Estabilizador29�, que alega que a incerteza quanto à
inflação aumenta a partir do aumento da própria inflação e que, por isso, o Banco Central tende a
contrair a base monetária a fim de reduzir as incertezas em relação às variações do nível de
preços e os efeitos negativos sobre a riqueza.
A Tabela 17 apresenta 06 (cinco) estimações de modelo GARCH (1,1) para a taxa de
inflação trimestral brasileira a partir do IGP-DI trimestral utilizado nesta dissertação.
Observando os resultados apresentados, constata-se o alto grau de inércia que a inflação
apresenta na economia brasileira, como constatado por Araújo & Santos (2005), registrando no
modelo 05, por exemplo, um coeficiente significativo, onde a inflação contemporânea carrega
mais de 90% daquela observada no período anterior. No entanto, pelo modelo 03, com a
introdução da dummy pós-real, a inércia inflacionária reduz-se expressivamente, como já
mencionado.
Entre os modelos 01 e 03, a introdução das dummies revela o que já foi verificado
anteriormente quanto aos diferentes níveis de inflação nos períodos do pré e pós Real. O primeiro
período registra um coeficiente linear (a constante mais a dummy) de mais de 10% de inflação
trimestral do que no período posterior, de apenas 1%.
27 CUKIERMAN, A.; MELTZER, A. A theory of ambiguity, credibility, and inflation under discretion and asymmetricinformation. Econometrica, v.54, n.5, p.1099-1128, 1986.28 HOLLAND, S. Inflation and uncertainty: Tests for temporal ordering. Journal of Money, Credit, and Banking, v.27, n.3, p.827-837, 1995.29 Em inglês, �stabilising Fed hypothesis�.
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Quanto ao coeficiente da variância condicional da inflação, observa-se em todos os
modelos baixos níveis de significância, com exceção do modelo 05 que valida a hipótese do
�FED Estabilizador�. Logo, pelo modelo 05 da Tabela 17, poderia se concluir que o Banco
Central do Brasil apresenta o comportamento �conservador� sugerido pela hipótese de Holland,
embora, deve-se registrar que dos seis modelos estimados, somente este apresentou coeficiente
significativo e, neste caso, com sinal negativo.
VI.3: Hipótese de Devereux:
Bredin & Fountas (2005) expõem, sucintamente, a hipótese apresentada por Devereux30
(1989) que sugere uma relação positiva entre a incerteza quanto ao nível da atividade econômica
e a taxa de inflação, indicando que quanto maior o nível de incerteza em relação à economia
menor a capacidade ótima de indexação salarial, induzindo a autoridade monetária a surpreender
os agentes com maior inflação de modo a obter efeitos reais mais vantajosos.
Cukierman & Gerlach31 apud Bredin & Fountas (2005) também alegam, como extensão
desta hipótese, que, embora os policymakers visem à taxa natural de desemprego, na presença de
maior incerteza quanto ao nível da atividade econômica, as autoridades monetárias tendem a ser
mais tolerantes à inflação quando o nível de emprego encontra-se abaixo de seu nível normal.
Contrapondo o argumento anterior, Bredin & Fountas (2005) citam o chamado �efeito
Taylor� que sinaliza para uma correlação negativa entre a inflação e a variabilidade do nível da
atividade econômica. Baseado nesta visão teórica, uma maior percepção de risco quanto ao
crescimento econômico reduz a incerteza quanto à taxa de inflação, conseqüentemente,
produzindo menores variações do nível de preços, de acordo com a hipótese de Cukierman-
Meltzer apresentada anteriormente.
Os modelos 05 e 06 da Tabela 17, por sua vez, introduzem na equação média da inflação
a variância condicional da taxa de crescimento econômico, gerada pelo modelo 01 da Tabela 16.
O primeiro deles combina a incerteza em relação à economia com as variáveis dummies, ou seja,
propõe verificar se a percepção de risco da atividade econômica para os períodos do pré e pós
30 DEVEREUX, M. A positive theory of inflation and inflation variance. Economic Inquiry, v.27, n.1, p.105-116, 1989.31 CUKIERMAN, A.; GERLACH, S. The inflation bias revisited: theory and some international evidence. The ManchesterSchool, v.71, n.5, p.541-565, 2003.
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Real influencia (ou influenciava) o nível da taxa de inflação de forma distinta. O segundo
desconsidera tais impactos, sendo estimado sem as dummies.
Como pode se observar, todos os coeficientes estimados para as variáveis inseridas na
equação média são estatisticamente significativos no modelo 05, com exceção daquele referente à
combinação entre a dummypósReal e o desvio padrão condicional da taxa de crescimento
econômico. Com estes resultados, o período anterior à implantação do Plano Real constitui uma
forte evidência da hipótese de Devereux, dado o sinal positivo e a magnitude do coeficiente
observado; traduzindo que, naquele período, um ponto percentual de incerteza na taxa de
crescimento do PIB, ou seja, uma previsão por parte dos agentes quanto a expansão da atividade
econômica entre 2% e 0% (tendo 1% como o centro da estimativa), correspondia a uma inflação
na ordem de 100%.
TABELA 17: Modelo GARCH (1,1) para a taxa de inflação
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