Existe causalidade na relação entre Poupança e Investimento?

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Em uma economia aberta com governo, sabemos que a poupança doméstica não necessariamente será igual à taxa de investimento. Isto porque, se um determinado país investe mais do que poupa, ele pode recorrer à poupança externa, o que resulta em saldo negativo na conta corrente. Com efeito, sua conta de capital no balanço de pagamentos terá saldo positivo, refletindo essa necessidade de capital estrangeiro. Isso dito, um país que poupa pouco terá que necessariamente conviver com déficit em conta corrente, arcando com toda a sorte de consequências que isso implica. Certo?

Muito bem. Então, imagine que estejamos agora interessados em verificar empiricamente a relação entre poupança doméstica e investimento. Existem algumas teorias na prateleira, bastante conhecidas, mas nós queremos verificar isso na prática. Para isso, nós podemos pegar os dados da poupança e do investimento nas Contas Nacionais Trimestrais do IBGE, ambas acumuladas em quatro trimestres e controladas pelo PIB. O gráfico abaixo ilustra as mesmas.

Com os dados em mãos, poderíamos agora efetuar um teste de precedência temporal, como o Teste de Granger, sobre as séries, para entender melhor como elas se relacionam. O Teste de Granger pode ser explicado como se segue. Se valores passados de x nos ajudam a prever y, então diz-se que x Granger causa y. De maneira formal,

(1)   \begin{equation*}y_t = \sum_1^n \vartheta_i x_{t-i} + \sum_1^n \gamma_i y_{t-i} + \varepsilon_{1t} \end{equation*}

Se \sum_1^n \vartheta_i \neq 0, ou seja, se todos \vartheta_i são conjuntamente diferentes de zero, então temos que x \rightarrow y. O caso contrário:

(2)   \begin{equation*}x_t = \sum_1^n \varphi_i x_{t-i} + \sum_1^n \phi_i y_{t-i} + \varepsilon_{2t}\end{equation*}

Onde, se valer que \sum_1^n \phi_i \neq 0, poderemos concluir que y Granger causa x. O problema, como aponta He e Maekawa (2001) é que o Teste de Granger pode ser inconsistente na presença de processos integrados. Nesses casos, a literatura tem recomendado adotar o procedimento descrito em Toda e Yamamoto (1995).

Os resultados da aplicação do procedimento de Toda-Yamamoto sugerem que existe causalidade na direção da poupança para o investimento, enquanto não se pode rejeitar a hipótese nula no caso contrário. E agora? Bom, agora é voltar para a teoria... 🙂

_____________________________________

 

[/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="Gostou? Esse Exercício faz parte da Seção 12 do nosso 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_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="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" /][/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

O que é um Vector Database e como criar um com LangChain

Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.

Automatizando a Construção de Códigos em Python com LangGraph

Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.

Análise de Dados com REPL Tool e LLM usando LangGraph

Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

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.