DETERMINANTES DO INVESTIMENTO ESTRANGEIRO DIRETO NO BRASIL
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1 ISSN DETERMINANTES DO INVESTIMENTO ESTRANGEIRO DIRETO NO BRASIL Paula Alves Gonella 1 ESPM-SP 1 RESUMO Raphael Almeida Videira 2 ESPM-SP Visto que o Investimento Externo Direto se tornou importante para a economia brasileira especialmente após o Plano Real em diversos âmbitos, como o balanço de pagamentos e a inserção brasileira no comércio internacional, este trabalho pretendeu propor quais determinantes que mais influenciam o fluxo de IED no Brasil. Após revisão bibliográfica e testes econométricos detalhados, a aplicação do modelo VAR permitiu verificar a resposta da variável principal (IED) à impulsos das secundárias: risco-país, PIB, taxa de câmbio, IPCA e abertura comercial. Os determinantes foram estatisticamente significativos e apresentaram os sinais esperados quanto aos choques, tal como encontrado pela literatura em Alexandre, Cario e Voidila (2002), Cassuce, Campos e Mattos (2007), entre outros. Palavras-chave: Investimento Estrangeiro Direto; IED; determinantes; Brasil; VAR. 2 INTRODUÇÃO A década de 1990 foi um período de profundas transformações na economia brasileira. Algumas dessas transformações foram derivadas do chamado Consenso de Washington. Este encontro 3 propunha uma série de reformas econômicas que os países em desenvolvimento deveriam adotar para alcançar o crescimento sustentado. Dentre tais medidas, destacavam-se a disciplina fiscal, a redução da participação do Estado na economia e a liberalização dos fluxos comerciais e financeiros. O investimento externo direto (IED) tornou-se um 1 Estudante do curso de graduação em Relações Internacionais da ESPM-SP. paula.gonella@acad.espm.br. 2 Professor do curso de graduação em Relações Internacionais da ESPM-SP. raphael.almeida@espm.br. 3 O economista John Williamson criou este nome.
2 2 elemento crucial de expressão da globalização da economia por conectar questões econômicas referentes ao macro e micro ambientes de diferentes países. A partir de 1995, iniciou-se uma nova etapa do fluxo de IED para a economia brasileira, especialmente pela estabilização da economia com o Plano Real. Gráfico 1 - Participação do Recebimento de IED com relação ao Mundo Brasil e Economias em Desenvolvimento (1995/2012) Fonte: Dados UNCTAD Elaboração própria O estudo de IED têm sido relevante desde 1995, no Brasil, porque seus números estiveram, desde então, em ascensão e atingiram, em 1999, cerca de 31,3 bilhões de dólares, de acordo com o Bacen. Esse aumento da participação de IED na economia brasileira se deu por inúmeros fatores: criação do Plano Real, taxa de juros alta (para valorizar o câmbio), inflação controlada e aumento de privatizações, como pode ser visto no gráfico 1. O total do investimento estrangeiro direto apresentou uma fase de crescimento importante no primeiro governo Fernando Henrique Cardoso, porém o aumento substancial nesta variável ocorreu no segundo governo Lula, com a obtenção de grau de investimento para a economia brasileira por parte das agências de classificação de risco. Mesmo com a crise americana fazendo com que tais investimentos cessassem, esta variável se manteve em patamares muito elevados nos últimos três anos.
3 3 3 OBJETIVOS Este trabalho tem como objetivo principal analisar, de acordo com a literatura disponível sobre Investimento Estrangeiro Direto, como tais fluxos de capitais são determinados na Economia Brasileira, ou seja, quais são os fatores que influenciam na entrada e saída de IED no Brasil e qual a intensidade da influência. O trabalho será direcionado mais para a importância da macroeconomia, porém sem deixar de lado os fatores relativos ao mercado interno nas suas mais diversas dimensões. Com o objetivo de tentar evidenciar empiricamente tais evidências, será realizado um teste estatístico para a economia brasileira no período entre 1995 e Este período foi escolhido por ser um período sem graves crises institucionais (sem a deposição de um presidente, por exemplo) e com estabilidade econômica, ou seja, sem um viés inflacionário flagrante o que denotaria uma distorção muito grande dos dados coletados. É importante relacionar se a atração por investimentos estrangeiros diretos acabou por ocasionar um crescimento mais intenso do país no período analisado. Para tal consideração, é importante realizar uma análise de determinação por um teste de causalidade entre o PIB e os recebimentos líquidos de IED. 4 METODOLOGIA A metodologia utilizada neste trabalho é composta por duas técnicas de pesquisa: pesquisa bibliográfica de artigos acadêmicos e livros relacionados ao investimento estrangeiro direto - importante para embasar a análise empírica com a formalização e justificativa de variáveis econômicas que serão utilizadas no trabalho -, e análise de dados do investimento estrangeiro direto e seus principais determinantes. As fontes utilizadas na elaboração dos gráficos e tabelas são: IBGE, Banco Central do Brasil e Ipeadata. 5 DESENVOLVIMENTO A análise empírica desse trabalho está de acordo com o trabalho de Cassuce, Campos e Mattos (2007). Neste trabalho, os autores analisam empiricamente os determinantes do IED no Brasil para o período compreendido entre 1980 e 2004, e referenciam outros autores importantes, tais como: Laplane e Sarti (1997), Laplane e Sarti (2002) e Gregory e Oliveira (2005). Os autores
4 4 determinam que as variáveis que mais influenciam o IED são: Grau de Abertura Comercial, definido por soma das exportações e das importações, divididas pelo PIB; Risco-País, uma variável definida pelo montante da dívida externa de curto prazo em proporção do PIB; Taxa de crescimento do PIB real brasileiro; Inflação brasileira (IGP-DI) ; e Taxa de câmbio (R$/US$). A questão econométrica deste trabalho está centrada em estabelecer relações da variável chave (Investimento Estrangeiro Direto no Brasil) com os seus principais determinantes (Taxa de Câmbio, Taxa de inflação, PIB brasileiro, Risco-país e Abertura Econômica). O referencial teórico que será apresentado no trabalho será o de Econometria de Séries Temporais, pois a iniciação científica pretende avaliar o impacto e as relações entre o Investimento Estrangeiro Direto e seus determinantes ao longo dos últimos anos (1995 à 2013) no Brasil. A análise será realizada segundo a metodologia VAR (Vetores Autoregressivos), que parte da hipótese que as variáveis são endógenas, ou seja, são determinadas dentro do próprio sistema a ser estimado. Neste caso, parte-se da ideia que o Investimento Estrangeiro Direto influencia o comportamento da taxa de câmbio, porém o mesmo ocorre em sentido inverso Testes de Raíz Unitária O teste de raiz unitária que será utilizado para identificar o comportamento estacionário das séries neste trabalho é o ADF (Dickey-Fuller Aumentado). Segundo Enders (1995), no primeiro procedimento ADF a hipótese nula do teste é de que H 0 : β = 0. Isto implica que a primeira diferença da série analisada é estacionária, mas a série em nível não. A hipótese alternativa é de que H 1 : β < 0, que implica que a variável é estacionária em nível, sem a necessidade de diferenciação. Ou seja, caso a hipótese nula seja rejeitada, a série é estacionária em diferenças. O teste utiliza a estatística de MacKinnon (1994) como base para o teste de hipótese Vetores Autoregressivos (VAR) O modelo VAR pode ser utilizado para identificar relações entre um conjunto de variáveis identificadas como endógenas dentro de um sistema de equações. Segundo Vartanian e Videira (2012) pode ser aplicado um modelo de
5 5 vetores autorregressivos (modelo VAR), desenvolvido inicialmente por Sims (1980), que tem, na literatura econométrica, duas formas de análise de resultados amplamente utilizados: a função de resposta a impulsos e a análise da decomposição da variância dos erros de previsão. A função de resposta a impulsos permite avaliar a trajetória de uma variável, como a popularidade do presidente, diante de um choque (impulso) de um desvio padrão em outra variável estimada no modelo, como a taxa de juros Selic. Desse modo, é possível avaliar a relação dinâmica existente entre as variáveis a partir de choques hipotéticos em uma das variáveis do sistema. Já a decomposição da variância dos erros de previsão permite avaliar a importância relativa de cada variável na determinação da variável de interesse ao longo do tempo. Assim é possível perceber a importância relativa de uma ou mais variáveis sobre a variável de interesse. (Vartanian e Videira (2012), pp. 50). Finalmente, serão apresentadas as funções de resposta ao impulso que apresenta o comportamento da variável dependente (IED) em resposta a choques nas mais diversas variáveis independentes. A relevância desta formulação está no fato de que a teoria pode ser comprovada e por quanto tempo tal choque irá perdurar na economia. 6 RESULTADOS Na tabela 1 são apresentadas as estatísticas descritivas com relação às variáveis utilizadas no estudo. Variáveis IED Abertura Econômica Risco IPCA PIB Taxa de câmbio Média Desvio Padrão Contagem (Observações) Tabela 1 - Estatísticas Descritivas Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do IBGE, Banco Central do Brasil e Ipeadata para os anos de 1995 a Sendo assim, os gráficos aqui apresentados servirão de base para entender a correlação entre a variável principal (IED) e cada uma das variáveis secundárias. Para isso, utilizou-se o teste de correlação em todas as análises. Com exceção do IPCA (por este apresentar valores negativos), em todas as variáveis foram feitas transformações logarítmicas com o objetivo de auferir variações percentuais em todas as variáveis.
6 6 IED Abertura Econômica Risco IPCA PIB Taxa de câmbio IED Abertura Econômica Risco IPCA PIB Taxa de câmbio Tabela 2 Correlação Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do IBGE, Banco Central do Brasil e Ipeadata para os anos de 1995 a A primeira correlação foi feita entre IED e o grau de abertura comercial do Brasil. O sinal foi positivo, ou seja, quanto maior o grau de abertura do país, maior foi a entrada de IED. A abertura comercial é medida a partir dos resultados obtidos na balança comercial, que envolve, por sua vez, as importações e exportações; seu grau representa em quanto o PIB do país depende do comércio internacional. Ela pode ter influenciado esse movimento de IED porque possibilitou que a interação entre a economia nacional e as outras economias fosse viável e mais fácil tanto em questões produtivas quanto em questões de capital, favorecendo os setores produtivos e de capital brasileiros. O gráfico 2 representa a relação. Logaritmo IED Jan-95 Jan-96 Jan-97 Jan-98 Jan-99 Jan-00 Jan-01 Jan-02 Jan-03 Jan-04 Jan-05 Jan-06 Jan-07 Jan-08 Jan-09 Jan-10 Jan-11 Jan-12 Jan-13 Jan Logaritmo ABERTURA IED ABERTURA Gráfico 2 - Relação entre IED e a Abertura Econômica Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil para os anos de 1995 a 2014.
7 7 A segunda correlação, que implica na relação entre o IED e a taxa de câmbio é positiva. Tal como apontado em Cassuce, Campos e Mattos (2007), um motivo plausível para tal é a maior participação do Banco Central do Brasil no mercado de câmbio, e a característica do IED em ser um investimento a longo prazo. Portanto, as decisões do investidor não são influenciadas diretamente pelas oscilações na taxa. Independente de quanto vale o real perante às outras moedas do mercado, o que atrai IED para o Brasil são outros aspectos econômicos que oferecem aos investidores os retornos desejados, como àqueles que referem-se à estabilidade e segurança do país. O gráfico 3 representa a relação. Logaritmo IED Jan-95 Jan-96 Jan-97 Jan-98 Jan-99 Jan-00 Jan-01 Jan-02 Jan-03 Jan-04 Jan-05 Jan-06 Jan-07 Jan-08 Jan-09 Jan-10 Jan-11 Jan-12 Jan-13 Jan Logaritmo CÂMBIO IED CÂMBIO Gráfico 3 - Relação entre IED e a Taxa de Câmbio Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil para os anos de 1995 a A terceira correlação é entre o IED e o Risco-País. Tal se apresentou negativa, ou seja, à medida em que o índice EMBI cai, o IED aumenta (e viceversa). Isso pode ter ocorrido visto o Brasil ainda ser um país em desenvolvimento e que, portanto, está mais exposto aos efeitos de crises internacionais. Chamado também de risco financeiro, o risco país leva em conta indicadores como o tamanho da dívida pública, sua capacidade de pagamento, o tamanho do déficit, taxa de juros, taxa de cambio, entre outros. Visto isso, os investidores estrangeiros que pouco conhecem sobre o Brasil consideram o risco país como um fator que pode mostrar a garantia de adimplência ou a inadimplência do país em honrar seus compromissos. Como pode ser visto, assim que Lula assume o governo em 2003,
8 8 houve uma ascensão brusca do risco país devido ao medo gerado pelo posicionamento esquerdista do presidente que depois foi amenizado por conta de medidas econômicas ortodoxas voltadas para o ajuste das contas públicas. O gráfico 4 representa a relação. Logaritmo IED Jan-95 Jan-96 Jan-97 Jan-98 Jan-99 Jan-00 Jan-01 Jan-02 Jan-03 Jan-04 Jan-05 Jan-06 Jan-07 Jan-08 Jan-09 Jan-10 Jan-11 Jan-12 Jan-13 Jan Logaritmo EMBI IED EMBI Gráfico 4 - Relação entre IED e a Risco-país Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil e Ipeadata para os anos de 1995 a A quarta correlação envolveu o IED e o índice de inflação, que mostrouse negativa. Quanto maior o valor do IPCA, menor a entrada de IED, visto que um índice de inflação alto desestimula o ambiente macroeconômico, tornando-o mais instável por conta das oscilações nos níveis de preço, permitindo a perda de poder de compra dos investidores. Pode-se ressaltar aqui a importância do Plano Real, em meados da década de 1990, que favoreceu os fluxos de IED para o Brasil, devido ao seu aspecto de trazer equilíbrio à economia brasileira, após anos de hiperinflação média mensal de 1993 era, de acordo com dados do IBGE, de 32%, o que gerava insegurança não só para os brasileiros como também para qualquer pessoa que fosse fazer investimentos no Brasil. O gráfico 5 representa a relação.
9 9 Logaritmo IED Jan-95 Jan-96 Jan-97 Jan-98 Jan-99 Jan-00 Jan-01 Jan-02 Jan-03 Jan-04 Jan-05 Jan-06 Jan-07 Jan-08 Jan-09 Jan-10 Jan-11 Jan-12 Jan-13 Jan IPCA %a.m. IED IPCA Gráfico 5 - Relação entre IED e o Índice de Inflação Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil e IBGE para os anos de 1995 a A quinta e última correlação foi entre o IED e o PIB brasileiro. Esta correlação obteve o sinal positivo, inferindo que quanto maior o IED, maior é o PIB brasileiro. Isso se dá, primeiramente, porque o IED faz parte de uma pequena parcela contribuinte para o crescimento do produto nacional. Além disso, é importante citar também que, quando uma economia está em crescimento, é possível inferir que a tendência é atrair mais IED ao país, visto seu desempenho e sua maior probabilidade em trazer retornos esperados aos investidores estrangeiros. Ou seja, as variáveis são alimentadas uma pela outra. O gráfico 6 representa a relação. Logaritmo IED Jan-95 Jan-96 Jan-97 Jan-98 Jan-99 Jan-00 Jan-01 Jan-02 Jan-03 Jan-04 Jan-05 Jan-06 Jan-07 Jan-08 Jan-09 Jan-10 Jan-11 Jan-12 Jan-13 Jan Logaritmo PIB IED PIB Gráfico 6 - Relação entre IED e o PIB
10 10 Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil para os anos de 1995 a Os dados aqui utilizados referem-se a um escopo delimitado - o país Brasil, e a uma amostra que compreende o período de 1995 a abrangendo os governos FHC, Lula e Dilma. Foram escolhidas cinco variáveis secundárias (abertura comercial, taxa de câmbio, taxa de inflação, risco-país e PIB), além da variável principal (IED). Os seus valores foram coletados da base de dados do Departamento Econômico (Depec) do Banco Central do Brasil e, quanto ao Risco-país, foi o índice EMBI da plataforma do JP Morgan. O motivo da escolha das tais variáveis é o fato de elas terem sido incorporadas, analisadas e avaliadas em muitos trabalhos usados como referência para a elaboração dessa iniciação científica, como o de Laplane e Sarti (2002); Alexandre, Cario e Voidilla (2002); Gregory e Oliveira (2005); Castro, Fernandes e Campos (2013); e Carminatti e Fernandes (2013). Principalmente no de Cassuce, Campos e Mattos (2007), no qual os autores realizam sua análise empírica baseados nas cinco variáveis, porém em outro período ( ). Pela tabela 3, pode-se inferir que as séries de investimento estrangeiro direto, abertura econômica e inflação são estacionárias em nível, desta forma, não é preciso realizar nenhum processo de diferenciação em nenhuma destas séries. Já para as séries de taxa de câmbio, PIB e risco (aqui representada pelo EMBI), tais séries não são estacionárias em nível. Cada uma destas séries precisou passar por um processo chamado de primeira diferença, cujos valores críticos estão indicados na tabela. Variáveis Defasagens Constante Tendência ADF Valor Crítico - 10% Valor Crítico - 5% Valor Crítico - 1% IED 4 Sim Sim -3.54** Abertura Econômica 1 Sim Não -2.99** IPCA 1 Sim Sim -6.48*** Taxa de Câmbio 2 Sim Não D(Taxa de Câmbio) 1 Sim Sim -9.83*** PIB 12 Sim Sim D(PIB) 12 Sim Não -2.66* Risco 1 Sim Sim D(Risco) 1 Sim Não *** Tabela 3 Testes de Raiz Unitária 4 Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do IBGE, Banco Central do Brasil e Ipeadata para os anos de 1995 a * Significativo em nível de 1%; ** significativo em nível de 5%; *** significativo em nível de 10%; **** aceitação da hipótese nula de presença de raiz unitária. Valores críticos gerados pelo pacote econométrico citado.
11 11 Com tais resultados, fica inviável a estimação da cointegração pelo simples fato das séries selecionadas não possuírem a mesma ordem de integração. As séries de investimento estrangeiro direto, abertura econômica e inflação são I(0), ou seja, estacionárias em nível, enquanto que as demais são I(1), ou seja, estacionárias em primeira diferença. Como as séries do trabalho que serão utilizadas no trabalho são integrados de ordem 1 e 0, a literatura econométrica não é consensual sobre a estimação de modelos VAR ou VEC. Logo, para fins deste trabalho, será estimado um modelo VAR pois não se justifica a estimação do vetor de correção de erros. A estratégia que será aplicada será a estimação do modelo VAR, com foco em especial nas funções de resposta a impulso, onde será verificada como a variável de investimento estrangeiro direto se comporta à medida que ocorrem choques nas demais variáveis. Pelo fato do modelo VAR ser estimado para a variável investimento estrangeiro direto e esta não ser uma decisão de curto prazo, será adotado o número de defasagens definido como 5, pelos critérios de Akaike e Erro de Predição Final, mesmo que os critérios de Schwartz e Hannan- Quinn apontem para uma defasagem apenas. Logo, o modelo estimado será um VAR (5). A estabilidade do modelo em questão pode ser estabelecida pelo critério das raízes inversas do polinômio. Caso tais raízes pertençam ao círculo, o modelo será estável. Conforme observado no gráfico 7 abaixo, todas as raízes estão dentro do círculo unitário, conferindo estabilidade ao modelo estimado. Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial Gráfico 7 - Teste de estabilidade do modelo: raízes inversas do polinômio autorregressivo Fonte: Elaboração Própria a partir dos resultados estimados pelo software Eviews Dados retirados do Ipeadata, Banco Central do Brasil e IBGE. Após a estimação do modelo VAR, serão analisadas as funções de resposta do investimento estrangeiro direto aos mais diversos choques nas demais variáveis. Destacam-se seis tipos de choques: um choque (elevação) na abertura
12 12 econômica; um choque (elevação) na taxa de câmbio; um choque (elevação) na taxa de inflação; um choque (elevação) no risco medido pelo EMBI; um choque (elevação) no PIB e, um choque (elevação) no próprio investimento estrangeiro direto. As funções de resposta a impulsos, apresentadas no Gráfico 8, mostram como o investimento estrangeiro direto reage, de forma dinâmica, a cada um desses choques. Nesse sentido, as funções demonstram o comportamento do investimento estrangeiro direto em cada um dos períodos subsequentes ao choque. Assim, optou-se por visualizar os efeitos dos choques vinte e quatro períodos à frente (vinte e quatro meses) conforme demonstra o eixo horizontal. A linha azul representa a trajetória provável da variável, enquanto as linhas vermelhas constituem bandas de erro da estimativa. Como panorama geral, encontrou-se a mesma relação do investimento estrangeiro direto com as variáveis de inflação, PIB, abertura econômica, risco que o trabalho de Cassuce, Campos e Mattos (2007).
13 13 Response of L_IED to L_ABERTURA.100 Response of L_IED to D(L_CAMBIO) Response of L_IED to IPCA Response of L_IED to D(L_EMBI) Response of L_IED to D(L_PIB) Gráfico 8 - Resposta do investimento estrangeiro direto aos choques Fonte: Elaboração Própria a partir dos resultados estimados pelo software Eviews Dados retirados do Ipeadata, Banco Central do Brasil e IBGE. Um choque positivo de abertura econômica, ou seja, quanto mais aberto e integrado ao mundo ele é, maior o fluxo de investimentos estrangeiros diretos para aquele país. Analisando o gráfico, percebe-se que o choque ele é mais intenso nos primeiros quatro meses, sendo que após este período ele começa a ser dissipado. No caso da taxa de câmbio, o efeito desta variável sobre o comportamento do investimento estrangeiro direto é incerto, pois existe uma oscilação intermitente nos dez primeiros meses após o choque, sendo que é muito difícil afirmar algo a esse respeito. Para a taxa de inflação mais elevada causa um
14 14 impacto negativo nos fluxos de investimento estrangeiro direto para o país. Por mais que o impacto seja reduzido e isso é possível de ser analisado pela magnitude do gráfico (eixo vertical), o efeito atinge o seu máximo no quinto mês, sendo dissipado a partir deste momento. Já para a variável risco causa um impacto negativo para o fluxo de investimento estrangeiro direto que o país recebe. Existem duas pequenas oscilações positivas (no segundo e no sexto mês), porém nos demais meses o efeito é negativo sobre o investimento. Este choque se comporta de acordo com o esperado pela teoria econômica, pois quanto maior o risco de um país percebido pelo seu investidor, menor será o aporte de investimentos neste país. O crescimento econômico impacta positivamente no fluxo de investimento estrangeiro direto. A justificativa para este fato é que o crescimento econômico pode ser aproximado como o tamanho do mercado consumidor daquele país que irá receber o aporte de investimentos. Logo, quanto maior o mercado consumidor, mais investimentos aquele país irá receber. Complementando a análise efetuada com a utilização das funções de reposta a impulsos, vale destacar a decomposição da variância dos erros de previsão do investimento estrangeiro direto. A decomposição dos erros de previsão permite classificar a importância relativa de cada variável na determinação do fluxo de investimentos estrangeiros diretos ao longo do tempo. Desta forma é possível verificar que após dois anos (vinte e quatro meses) o fluxo de investimentos estrangeiros diretos responde por cerca de 78% da determinação de sua flutuação. Por ordem de importância, destaca-se que o PIB determina cerca de 12% da variação do investimento estrangeiro direto e o risco responde por apenas 4%. 7 CONSIDERAÇÕES FINAIS O presente trabalho teve como objetivo investigar os determinantes do investimento estrangeiro direto no Brasil ao longo dos últimos vinte anos, por meio da análise da literatura disponível de trabalhos empíricos e de métodos econométricos/base de dados. Notou-se, ao longo da pesquisa às literaturas, os cinco principais determinantes que influenciam da entrada e saída de IED: abertura comercial, IPCA, taxa de câmbio, risco-país e PIB. Utilizados para a análise econométrica, os determinantes estimados foram estatisticamente significativos e apresentaram os sinais esperados quanto aos choques. Quanto à influência de cada
15 15 variável no fluxo de IED, apenas o risco-país (EMBI) e a inflação (IPCA) atuam de forma negativa, ou seja, caso haja uma elevação em seu número, o fluxo de IED cai, e vice-versa. Foi possível perceber que as variáveis mais influência para o comportamento do IED foram o PIB e o risco-país. Isso vai ao encontro do teste da decomposição da variância, no qual constatou-se que após dois anos a variação no fluxo de IED é determinado cerca 78% por ele mesmo, 12% pelo PIB e 4% pelo risco país, enquanto as outras variáveis (câmbio, inflação e abertura) juntas correspondem a quase 5%. Os resultados aqui encontrados estão em linha com a maioria dos estudos analisados na revisão da bibliografia, quando estes consideram que haja determinantes para a variação no fluxo de IED. Sendo assim, em Laplane e Sarti (2002) e em Alexandre, Cario e Voidila (2002) notou-se a importância das variáveis câmbio e inflação quando relacionada às reformas monetárias e cambiais. Já em Castro, Fernandes e Campos (2013) e em Carminatti e Fernandes (2013) as variáveis PIB e abertura são os grandes determinantes, sendo a longevidade do resultado, para os autores do segundo trabalho, de longo prazo. Em Cintra (2005), fica subentendido a variável risco-país, quando o autor cita a importância do cenário internacional favorável para a entrada de IED no país. Por fim, em congruência com este trabalho, os resultados de Cassuce, Campos e Mattos (2007) estiveram relacionados a quatro das cinco variáveis aqui utilizadas para análise: risco-país quanto maior o risco, menor a entrada de IED; abertura quanto maior a abertura, maior a entrada de IED, inflação quanto maior a inflação menor a entrada de IED; e câmbio sendo o fluxo de IED pouco sensível às mudanças na taxa. Além disso, também notou-se que o IED responde positivamente aos seus próprios impulsos nos primeiros períodos, dissipando-se até atingir relativa estabilidade, e, quanto à decomposição da variância, o IED é responsável pela quase totalidade da influência sobre a ele mesmo. Por outro lado, diferentemente de Cassuce, Campos e Mattos (2007), as considerações finais quanto ao PIB neste trabalho foram positivas quanto ao papel do determinante nos fluxos de IED, enquanto para os autores a taxa de crescimento do país não atua de forma influente no ingresso e saída de IED no Brasil. Sendo assim, os resultados aqui obtidos indicam que o IED é como qualquer outro tipo de investimento, que sofre influências positivas e negativas quando há variações nas taxas de certos determinantes.
16 16 8 FONTES CONSULTADAS ALEXANDRE, A.; CARIO, S. A. F; VOIDILA, T. M. Investimento Direto Externo na Economia Brasileira nos anos 1990: Significado, Alcance e Consequências ao Desenvolvimento. Textos de Economia, v. 7, n. 1, p , CARMINATI, João Guilherme de Oliveira; FERNANDES, Elaine Aparecida. O Impacto Do Investimento Direto Estrangeiro No Crescimento Da Economia Brasileira. Planejamento e Políticas Públicas, Rio de Janeiro, n. 41, p , Disponível em: < Acesso em: 29 maio CASTRO, Priscila Gomes de; FERNANDES, Elaine Aparecida Fernandes CAMPOS, Antônio Carvalho. The determinants of foreign direct investment in Brazil and Mexico: an empirical analysis. Procedia Economics and Finance, vol. 5, set. 2013, pp CASSUCE, F. C. C.; CAMPOS, A. C.; MATTOS, L. B. Determinantes dos Investimentos Diretos Estrangeiros no Brasil, Revista Economia Contemporânea, Rio de Janeiro, 11(1): p , jan./abr CINTRA, Marco Antonio Macedo. Suave fracasso. Revista Novos Estudos, vol. 73, nov. 2005, pp ENDERS, W. Applied Econometric Time Series. Editora Wiley. Alabama, EUA, GREGORY, Denise; OLIVEIRA, Maria Fatima Berardinelli Arraes. O Desenvolvimento De Ambiente Favorável No Brasil Para A Atração De Investimento Estrangeiro Direto LAPLANE, M. F., SARTI, F. Investimento Direto Estrangeiro e a retomada do crescimento sustentado nos anos 90. Economia e Sociedade, Campinas (8): , jun LAPLANE, M., SARTI, F. O Investimento Direto Estrangeiro e a internacionalização da economia brasileira nos anos Economia e Sociedade, Campinas, v. 11, n. 1 (18), p , jan./jun MACKINNON, J. G Approximate asymptotic distribution functions for unit-root and cointegration tests. Journal of Business and Economic Statistics 12: VARTANIAN, Pedro Raffy; VIDEIRA, Raphael Almeida. (2012). Determinantes Macroeconômicos da Popularidade do Presidente da República: uma Análise sob a Ótica dos Ciclos Políticos Eleitorais ( ), Revista de Economia Mackenzie, Vol. 9, No. 2, pp
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