Medindo o efeito da volatilidade sobre a taxa de câmbio R$/US$

[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" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

No último comentário de conjuntura, levantei a hipótese de que o choque no índice de volatilidade VIX no final de janeiro, início de fevereiro, teria iniciado o processo de overshooting que estamos observando com a taxa de câmbio R$/US$. De modo a melhor testar essa hipótese, a 42ª edição do Clube do Código traz um exercício que procura verificar o impacto no câmbio de um choque no índice de volatilidade por meio de funções de impulso-resposta. Para que isso fosse possível, primeiro tivemos que tratar os dados, de modo a torná-los comparáveis.

[/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/2017/09/cliqueaqui.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="off" sticky="off" align="center" 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="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"]

Após o devido tratamento, as séries ficaram da forma abaixo.

Com as séries devidamente tratadas, nós investigamos, primeiro, a direção de causalidade entre elas. Ao aplicar o procedimento de Toda-Yamamoto, verificamos, como esperado, que o índice de volatilidade ajuda a explicar a taxa de câmbio, enquanto não encontramos evidências sobre o caso contrário. Isso feito, verificamos a existência de cointegração entre as séries de modo a construir um modelo de correção de erros. Com efeito, verificamos as funções de impulso-resposta, de modo a investigar a resposta do câmbio a um impulso na volatilidade. O gráfico abaixo ilustra.

Há, desse modo, evidências de que um choque no índice de volatilidade tem efeitos na taxa de câmbio. Dado que a série não é estacionária, esse choque tende a ser incorporado à série. Tal evidência, por suposto, ajuda a explicar o comportamento recente da série, em particular o seu overshooting. Por fim, como de hábito, os códigos estarão disponíveis daqui a pouco para os membros do Clube do Código em um pdf detalhado.

[/et_pb_text][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/cursosaplicados.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="off" sticky="off" align="center" 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_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?

Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.

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.

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.