O Banco Central segue o Princípio de Taylor?

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"] Na aula dessa semana do nosso Curso de Macroeconometria usando o R, os alunos tiveram acesso ao tema Estimando uma Função de Reação para o Banco CentralA ideia era verificar quais os fatores influenciam a calibragem do principal instrumento de política monetária, inspirado no trabalho seminal de Taylor (1993). Ademais, verificamos também se o Banco Central brasileiro segue o famoso Princípio de Taylor, isto é, se em reação a um desvio entre expectativa e meta de inflação, a autoridade monetária aumenta a taxa básica de juros mais do que proporcionalmente. Para isso, estimamos uma função de reação como a que colocamos abaixo, com base em Pastore (2015): [/et_pb_text][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2016/11/macroeconometria.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/macroeconometria/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="left" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"] [/et_pb_image][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="Linha"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

(1)   \begin{equation*}i_{t} = \beta_{0} + \beta_{1}i_{t-1} + \beta_{2}i_{t-2} + \beta_{3}(E_{t}\pi_{t+11} - \pi_{t}^M) + \beta_{4}h_{t} + \varepsilon_{t} \end{equation*}

onde i_{t} é a taxa de juros de curto prazo, E_{t}\pi_{t+11} é a expectativa de inflação em t para 12 meses à frente, \pi_{t}^M é a meta de inflação 12 meses à frente, h_{t} é o hiato do produto e \varepsilon_{t} é um \emph{ruído branco}. Nesses termos, toda vez que as expectativas de inflação, E_{t}\pi_{t+11}, se distanciam da meta, o Banco Central eleva a taxa de juros. Esse tipo de regra prática permite, como dito, que se observe o quanto o Banco Central reage a desvios entre as expectativas e a meta. Se o Banco Central reage mais do que proporcionamente, diz-se que o mesmo segue o Princípio de Taylor, condição necessária para que a inflação não persiga trajetórias caóticas. Nesse caso, as expectativas vão se manter ancoradas e a inflação efetiva passeará em torno da meta. De modo a obter insights sobre o comportamento recente do Banco Central brasileiro, procedemos a estimação da equação acima nessa seção do nosso Curso de Macroeconometria usando o RO resultado da estimação, para o período de janeiro de 2002 a outubro de 2016 é posto abaixo.

 

Dependent variable:
SELIC
lag(SELIC, -1) 1.637***
(0.055)
lag(SELIC, -2) -0.655***
(0.054)
DESVIO 0.064***
(0.019)
lag(HIATO, -1) 0.043***
(0.011)
Constant 0.176***
(0.065)
Observations 178
R2 0.997
Adjusted R2 0.997
Residual Std. Error 0.258 (df = 173)
F Statistic 12,955.200*** (df = 4; 173)
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Estimada a equação, verificamos se para todo o período, o Banco Central seguiu o Princípio de Taylor, isto é, se 

(2)   \begin{equation*} \frac{\beta_{3}}{1 - \beta_{1} - \beta_{2}}  \end{equation*}

foi maior do que 1. De fato, para toda a amostra, ele é igual a 3,45. Ademais, aplicando um teste de restrição, observamos que esse resultado é estatisticamente significativo.

Na lista de exercícios da seção, a propósito, pedi para os alunos brincarem um pouco com os dados. Isto é, para que eles estimassem a mesma equação, mas não para o período todo dos dados, mas para o período correspondente aos mandatos de Henrique Meirelles e Alexandre Tombini à frente do BCB...

Vamos ver quais resultados os alunos vão encontrar... 🙂

_______________________________________

Pastore, A. C. Inflação e Crises - o papel da moeda. Editora Campus, 2015.

Taylor, J. B. Discretion versus Policy Rules in Practice. Carnegie-Rochester Conference Series on
Public Policy, (39):195–214, 1993.

[/et_pb_text][et_pb_button admin_label="Botão" button_url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/macroeconometria/" url_new_window="off" button_text="Conhecer o Curso de Macroeconometria usando o R" button_alignment="center" background_layout="light" custom_button="off" button_letter_spacing="0" button_use_icon="default" button_icon_placement="right" button_on_hover="on" button_letter_spacing_hover="0"] [/et_pb_button][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Os microdados dos CAGED fornecem informações detalhadas a nível de cidade, sexo, raça, nível de instrução, idade, salário e outras sobre os trabalhadores formais do Brasil, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

Transfer Learning: mostrando porque o Python está na ponta do desenvolvimento

A aprendizagem por transferência (transfer learning) é o reuso de um modelo pré-treinado em um novo problema. Portanto, sua utilização torna-se um avanço enorme para a previsão de diferentes tipos de variáveis, principalmente para aquelas ordenadas no tempo. Mostramos nesta postagem o uso do Transfer Learning com o Python para o caso de Séries Temporais.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.