IDENTIFICAÇÃO DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL E A QUESTÃO DO PRICE PUZZLE

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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

2 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

3 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

4 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.], 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

5 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 5

6 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. 6

7 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 7

8 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 8

9 LISTA DE FIGURAS Figura 1 Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC - Especificação reduzida Ordenação de Cholesky padrão Figura 2 Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC - Especificação com inclusão do IC-BR Ordenação de Cholesky padrão Figura 3 Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação com inclusão do câmbio Ordenação de Cholesky padrão Figura 4 Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação com inclusão do M1 Ordenação de Cholesky padrão Figura 5 Funções de Impulso-Resposta a Choques na SELIC - Especificação com inclusão do crédito Ordenação de Cholesky padrão Figura 6 Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação com inclusão do câmbio Ordenação de Cholesky padrão Figura 7 Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação completa Ordenação de Cholesky padrão Figura 8 Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação completa Ordenação de Cholesky alternativa A Figura 9 Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação completa Ordenação de Cholesky alternativa B Figura 10 Funções de Impulso-Resposta à Choques na SELIC - Especificação completa com hiato do produto Ordenação de Cholesky padrão

10 LISTA DE TABELAS Tabela 1 Principais resultados dos estudos identificados...37 Tabela 2 Variáveis contempladas no estudo

11 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO PRICE PUZZLE FALHAS DE IDENTIFICAÇÃO: OMISSÃO DE VARIÁVEIS VECTOR AUTO REGRESSIONS (VAR) MODELOS VAR VAR: FORMA REDUZIDA VAR: PREMISSA DE RECURSIVIDADE CHOQUES DE POLÍTICA MONETÁRIA E OS MODELOS VAR CHOQUES DE POLÍTICA MONETÁRIA RECURSIVIDADE POR MEIO DA ORDENAÇÃO DE CHOLESKY IDENTIFICAÇÃO DOS EFEITOS DA POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL MECANISMOS DE TRANSMISSÃO DA POLÍTICA MONETÁRIA BASE DE DADOS E PERÍODO AMOSTRAL ESTUDOS COMPARATIVOS ESPECIFICAÇÃO DO MODELO E ORDENAÇÃO DE CHOLESKY FUNÇÕES IMPULSO RESPOSTA E PRINCIPAIS RESULTADOS PRINCIPAIS RESULTADOS PARA A ESPECIFICAÇÃO INICIAL RESULTADOS PARA O MODELO COM ÍNDICE DE COMMODITIES BRASIL RESULTADOS PARA O MODELO COM O CÂMBIO NOMINAL RESULTADOS PARA O MODELO COM AGREGADO MONETÁRIO (M1) RESULTADOS PARA O MODELO COM O CRÉDITO AO SETOR PRIVADO RESULTADOS PARA INCLUSÃO DAS VARIÁVEIS DE FORMA SIMULTÂNEA RESULTADOS PARA AS DEMAIS ORDENAÇÕES DE CHOLESKY RESULTADOS PARA UTILIZAÇÃO DO HIATO DO PRODUTO CONCLUSÃO REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS APÊNDICE A TESTES REALIZADOS NAS ESPECIFICAÇÕES INICIAL E COMPLETA. 67 APÊNDICE B RESULTADOS PARA A ORDENAÇÃO DE CHOLESKY ALTERNATIVA A: SELIC, GDP, IPCA APÊNDICE C RESULTADOS PARA A ORDENAÇÃO DE CHOLEKY ALTERNATIVA B: IPCA, SELIC E GDP

12 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. 12

13 utilizaram o tradicional método da decomposição de Cholesky 2 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. 13

14 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 14

15 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 15

16 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. 16

17 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. 17

18 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. 18

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. 19

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. 20

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. 21

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. 22

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 A 0 X t = a + A i X t-i + e t i=1 23

24 Onde Xt = (Ω t ; S t ); S t é o instrumento de política monetária (taxa SELIC, por exemplo), Ω t 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 e t possuem as seguintes propriedades: média zero E(e t ) = 0; ausência de autocorrelacão serial E(e t e t )=0 para(t=t ); matriz de variancia-covariancia na forma de identidade de dimensões, E(e t e t )=I. Esta especificação pressupõe que a autoridade monetária segue uma regra de política que é linear nas variáveis (Ω t ) 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. 24

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 A 0 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 Y t = β + B i Y t-i + u t i=1 As inovacões (choques) da forma reduzida (u t ) estão relacionados com os resíduos da forma estrutural (e t ) através da seguinte relação: e t = A 0 u t. 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). 25

26 No entanto, ocorre que os termos dos erros das equações mostram-se correlacionados, de forma que os resíduos da forma reduzida u t 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 26

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. 27

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 onde: S t = f(ω t ) + σ s ε s t 28

29 S t = Instrumento disponível para a autoridade monetária f = função linear que relaciona St com conjunto de informações Ω t ε t = 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 (Ω t ), 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 S t. 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 29

30 modelo VAR, para que a função de impulso-resposta 4 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. 30

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 estatísticos 5, 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 31

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. 32

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 33

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 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. 34

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 Por tratar-se de um estudo mais atual que os analisados na revisão bibliográfica, espera- 35

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/ 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) Minella (2001) Selic, Produto real, IPCA, lending spreads e M1 Selic, produção industrial, IGP- DI (para robustez utiliza também o IPCA) e M1 SVAR / decomposição de Cholesky com ordenação: Produto real, IPCA, SELIC, lending spreads e M1) SVAR / decomposição de Cholesky com ordenação: produção industrial, IGP-DI, SELIC e M1 jan/1995 a ago/ a Aparecimento do price puzzle nos primeiros períodos sem posterior efeito significativo na diminuição da inflação. - 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 36

37 Autor Variáveis Modelo adotado Arquete e Jayme Jr. (2003) Céspedes et al. (2005) Fernandes e Toro (2005) Céspedes et al. (2008) Selic, hiato do produto, IPCA e adicionalmente taxa de câmbio nomimal ou real em algumas análises Selic, Hiato da Produção Industrial, IPCA, Taxa de Câmbio Real e taxa Swap SELIC, produto real, IPCA, taxa Swap (3 meses), M3. Variáveis exógenas: reservas internacionais e taxa de câmbio nominal SELIC, IPCA, taxa SWAP (180 dias), reservas internacionais e M1 SVAR / decomposição de Cholesky com ordenação: IPCA, SELIC e hiato do produto. SVAR / decomposição de Cholesky com ordenação: Selic, produto e demais variáveis VECM através de um VAR cointegrado - Identificação do vetor de cointegração a partir de relações econômicas de equilíbrio 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. Período considerado jul/1994 a dez/2002 mar/1999 a mar/2005 nov/1994 a fev/2001 jul/1996 a dez/2004 Tabela 2 Principais resultados dos estudos identificados Principais conclusões após choque de juros - 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 - 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 - Aumento da taxa SELIC leva a aumento da taxa de juros de longo prazo, impactando na diminuição tanto do produto como da inflação. Efeitos tornamse nulos após 6 meses. - Após queda inicial, há uma rápida recuperação do produto tornando o efeito acumulado do choque praticamente nulo. - Impacto significativo sobre o produto - Impacto significativo sobre a inflação (após 6 meses). - Choques de câmbio possuem consideráveis efeitos sobre inflação e produto 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. 37

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 38

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. 39