NTN-F 2031 vs. Treasury US 10 anos: spread entre taxas de juros aumenta

Tem chamado atenção do mercado o aumento da diferença entre as taxas de juros da NTN-F de 10 anos, com vencimento em 2031 e o Treasury de 10 anos dos Estados Unidos. O aumento do spread entre as taxas têm sido associado ao risco fiscal, expresso na discussão do Orçamento no Congresso. Nesse Comentário de Conjuntura, mostramos como se coleta e se visualiza as taxas diretamente do Tesouro Direto e do FRED St. Louis com o R.

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

O início do script que coleta os dados é colocado abaixo. Os dados da NTN-F 10 anos são coletados a partir do pacote GetTDData, enquanto os dados do Treasury de 10 anos são coletados a partir do pacote quantmod. Também coletamos os dados das expectativas fiscais contidas no boletim Focus através do pacote rbcb.

#########################################################
########## NTN-F 10 anos vs. Treasury 10 anos ###########

library(GetTDData)
library(quantmod)
library(timetk)
library(tidyverse)
library(scales)
library(ggcorrplot)
library(vars)
library(aod)
library(rbcb)

### NTN-F 10 anos
download.TD.data("NTN-F")
ntnf31 = read.TD.files(dl.folder = 'TD Files',
maturity = '010131')

### Treasury 10 anos
getSymbols('DGS10', src='FRED')
treasury10 = tk_tbl(`DGS10`, preserve_index = TRUE, rename_index = 'date')

### Expectativas fiscais
fiscal = get_annual_market_expectations('Fiscal',
start_date = '2020-01-01')

fiscal$indic_detail = ifelse(fiscal$indic_detail == "Resultado Primário",
'Resultado Primário', fiscal$indic_detail)

fiscal = fiscal %>%
filter(reference_year == '2021' &
base == 0 & indic_detail %in% c('Resultado Primário', 'Resultado Nominal')) %>%
dplyr::select(date, indic_detail, mean) %>%
spread(indic_detail, mean)

### Data
data = ntnf31 %>%
dplyr::select(ref.date, yield.bid) %>%
rename(date = ref.date, ntnf31 = yield.bid) %>%
mutate(ntnf31 = ntnf31*100) %>%
inner_join(treasury10, by='date') %>%
rename(treasury10 = DGS10) %>%
inner_join(fiscal, by='date') %>%
as_tibble() %>%
drop_na()

Com os dados disponíveis, podemos visualizar a seguir o comportamento das taxas de juros associadas aos títulos do BR e do US, a partir do início do ano.

De fato, existe uma correlação positiva forte entre as séries ao longo desse ano, de 0,91. Essa correlação, entretanto, não implica em causalidade. O teste de Wald, seguindo o procedimento de Toda-Yamamoto, não indica causalidade em nenhuma direção, considerando o nível de significância de 5% para a amostra restrita a 2021. Para uma amostra maior, que contém dados desde fevereiro de 2020, o teste sugere que há causalidade em ambas as direções.

Como se pode observar pelos gráficos acima, tem ocorrido um aumento da taxa de juros associada ao Treasury de 10 anos desde julho do ano passado. A seguir, colocamos o spread entre as taxas de juros de ambos os títulos.

A área hachurada traz o aumento do spread entre as taxas a partir do início de 2021. Abaixo, por suposto, colocamos as expectativas coletadas pelo boletim Focus para as variáveis de fluxo do resultado fiscal esse ano.

Como se vê, existe uma percepção de recrudescimento do resultado primário e do nominal ao longo de 2021. De fato, encontramos evidências de que existe uma precedência temporal entre o resultado nominal e o spread de taxas de juros BR/US.

_________________________

Membros do Clube AM, por suposto, têm acesso a todos os códigos desse exercício.

 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como Construir um Monitor de Política Monetária Automatizado com Python?

Descubra como transformar dados do Banco Central em inteligência de mercado com um Monitor de Política Monetária Automatizado. Neste artigo, exploramos o desenvolvimento de uma solução híbrida (Python + R) que integra análise de sentimento das atas do COPOM, cálculo da Regra de Taylor e monitoramento da taxa Selic. Aprenda a estruturar pipelines ETL eficientes e a visualizar insights econômicos em tempo real através de um dashboard interativo criado com Shiny, elevando o nível das suas decisões de investimento.

Qual o efeito de um choque de juros sobre a inadimplência?

Neste exercício, exploramos a relação dinâmica entre o custo do crédito (juros na ponta) e o risco realizado (taxa de inadimplência) através de uma análise exploratória de dados e modelagem econométrica utilizando a linguagem de programação R.

Qual a relação entre benefícios sociais e a taxa de participação do mercado de trabalho?

Este exercício apresenta uma investigação econométrica sobre a persistente estagnação da taxa de participação no mercado de trabalho brasileiro no período pós-pandemia. Utilizando a linguagem R e dados públicos do IBGE e Banco Central, construímos um modelo de regressão linear múltipla com correção de erros robustos (Newey-West). A análise testa a hipótese de que o aumento real das transferências de renda (Bolsa Família/Auxílio Brasil) elevou o salário de reserva, desincentivando o retorno à força de trabalho.

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.