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Política Monetária

Estrutura a Termo de Taxas de Juros no R

By | Política Monetária

A ANBIMA disponibiliza em seu site a estrutura a termo de taxas de juros (ETTJ) referente à economia brasileira que costuma servir da referência para quem precisa desse tipo de exercício. A partir da última versão do pacote GETTDDATA, a propósito, é possível baixar esses dados e desenhar a curva de juros em poucas linhas de comando. Abaixo, um exemplo extraído do próprio vignette do pacote.


library(GetTDData)
df.yield = get.yield.curve() 

library(ggplot2)
ggplot(df.yield, aes(x=ref.date, y = value) ) +
geom_line(size=1) + geom_point() + facet_grid(~type, scales = 'free') + 
labs(title = paste0('The current Brazilian Yield Curve '),
subtitle = paste0('Date: ', df.yield$current.date[1])) 

 

 

Inadimplência vs. Spread bancário: refutando ideias heterodoxas

By | Política Monetária

Há muitas ideias equivocadas (e mesmo estapafúrdias) sendo ventiladas por aí quando o assunto é juro alto no Brasil. Há os que defendem, por exemplo, que o juro alto é consequência única e exclusiva da ganância de banqueiros. Como se os banqueiros brasileiros fossem mais gananciosos do que seus pares no resto do mundo. Há também aqueles que acham que o spread bancário, a diferença entre a taxa de captação de recursos pelos bancos e aquela taxa cobrada em empréstimos, deve ser reduzido na marra, por meio dos bancos públicos. Como se isso não tivesse sido tentado recentemente, com o fracasso já esperado. Essas e outras ideias são apenas exemplos de como o debate econômico no Brasil é contaminado por falta de entendimento da teoria e também da evidência empírica disponível. Nesse post, fazendo uso da relação entre inadimplência e spread bancário, mostro como economistas sérios orientam a construção de políticas eficazes para redução do juro alto no país - Saiba como fazer análises como essa em nossos Cursos Aplicados de R..

É razoável supor que inadimplência e spread bancário são variáveis que andam juntas ao longo do tempo. Isto é, tanto a inadimplência exerce influência sobre o spread, como o caso contrário. Isso é facilmente demonstrado pelo procedimento de Toda-Yamamoto, operacionalizado no código abaixo.


library(BETS)
library(ggplot2)
library(forecast)
library(gridExtra)
library(vars)
library(aod)

## Dados

inad = BETS.get(21082)
spread = BETS.get(20783)
data = ts.intersect(spread, inad)
df = data.frame(inad=data[,2], spread=data[,1])

### Toda-Yamamoto

### Selecionar Defasagem
def = VARselect(df,lag.max=12,type="both")
def$selection

var10 = VAR(df, p=10, type='both')
serial.test(var10)

### Teste de Wald

var11 = VAR(df, p=11, type='both')

### Wald Test 01: Spread não granger causa inadimplência

wald.test(b=coef(var11$varresult[[1]]), 
 Sigma=vcov(var11$varresult[[1]]), 
 Terms=c(2,4,6,8,10,12,14,16,18,20))

### Wald Test 02: Inadimplência não granger causa spread

wald.test(b=coef(var11$varresult[[2]]), 
 Sigma=vcov(var11$varresult[[2]]), 
 Terms= c(1,3,5,7,9,11,13,15,17,19))

Caso o leitor queira reproduzir o exercício, verá que de fato há uma causalidade bidirecional na relação entre inadimplência e spread bancário. Isso dito, como o policymaker deve atacar o problema? Faz sentido reduzir o spread bancário na marra para que a inadimplência caia? Por exemplo, vamos usar os bancos públicos para forçar uma redução do spread? Ou faz mais sentido atacar o risco de crédito, seja com a redução da assimetria de informação entre credor e o tomador de empréstimo, seja por meio de maior celeridade na recuperação de crédito? De um lado, estão economistas que olham o problema com base em teoria e evidência do que é feito ao redor do mundo. Do outro, estão pessoas que não têm a menor ideia do que estão falando.

 

Atacar o risco de crédito por meio de maior celeridade na recuperação de crédito e/ou na construção de um banco de dados público com informações sobre os tomadores tem efeitos permanentes sobre o mercado, fazendo com que tanto a inadimplência quanto o spread bancário caiam.

Uma outra forma de atacar o problema é simplesmente controlar preços, como fez recentemente o governo Dilma, com as taxas de juros da Caixa Econômica e do Banco do Brasil. Como não ataca o verdadeiro problema, que é o risco de crédito, ele terá apenas efeitos passageiros sobre o spread bancário.

Esse, de fato, é apenas um exemplo de como o debate econômico no Brasil antagoniza ideias prosaicas, de quem não tem a menor ideia do que está falando, com ideias baseadas em teoria e evidência empírica de quem realmente se deu ao trabalho de estudar o problema. Às vezes, cansa... 🙁

 

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Taxa básica de juros vai à mínima histórica

By | Política Monetária

O Comitê de Política Monetária reduziu agora há pouco a taxa básica de juros em 50 pontos-base, levando-a para 7% a.a., o menor valor da série histórica. Isso deve se refletir, com efeito, no juro real ex-ante, que está próximo a 3% como ilustra o código e o gráfico abaixo.


library(ggplot2)
library(BETS)
library(xts)
library(scales)
library(mFilter)

swap = BETS.get(7806)
swap = swap[complete.cases(swap),]
swap$date = as.Date(swap$date, format='%d/%m/%Y')
swap = xts(swap$value, order.by = swap$date)
swap = apply.monthly(swap, FUN=mean)
swap = ts(swap, start=c(1999,8), freq=12)

expectativa = read.csv('expectativa.csv', header=T, sep=';', dec=',')
expectativa$date = as.Date(expectativa$date, format='%d/%m/%Y')
expectativa = xts(expectativa$expectativa, order.by = expectativa$date)
expectativa = apply.monthly(expectativa, FUN=mean)
expectativa = ts(expectativa, start=c(2001,11), freq=12)

data = ts.intersect(swap, expectativa)

juroreal = (((1+(data[,1]/100))/(1+(data[,2]/100)))-1)*100

jr = window(juroreal, start=c(2016,01))

df = data.frame(time=as.Date(time(jr)), juroreal=jr)

ggplot(df, aes(x=time, y=juroreal))+
 annotate("rect", fill = "red", alpha = 0.5, 
 xmin = min(df$time), 
 xmax = max(df$time),
 ymin = 4, ymax = 5.5)+
 annotate('text', x=as.Date('2016-08-01'), y=4.8, 
 label='Zona de Juro Neutro',
 colour='white', size=5)+
 annotate('text', x=as.Date('2017-06-01'), y=7, 
 label='Política monetária restritiva',
 colour='red', size=4)+
 annotate('text', x=as.Date('2017-02-01'), y=3.5, 
 label='Política monetária expansionista',
 colour='red', size=4)+
 geom_line(size=.8)+
 scale_x_date(breaks = date_breaks("1 months"),
 labels = date_format("%m/%Y"))+
 theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
 geom_point(size=9, shape=21, colour="#1a476f", fill="lightblue")+
 geom_text(aes(label=round(juroreal,1)), size=3, 
 hjust=0.5, vjust=0.5, shape=21, colour="black")+
 xlab('')+ylab('% a.a.')+
 labs(title='Juro Real ex-ante',
 subtitle='Swap DI 360 deflacionado pela Expectativa do IPCA 12 meses à frente',
 caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do BCB.')

Como ilustra o gráfico, a propósito, a poítica monetária se situa nesse momento em posição expansionista, contribuindo para a retomada do nível de atividade. Isso ocorre com expectativas de inflação 12 meses à frente próximas à 4%, abaixo, portanto, da meta de inflação.

 

Como os economistas heterodoxos controlam a inflação?

By | Política Monetária

Há uma lenda bastante difundida entre os economistas alternativos brasileiros - comumente chamados de heterodoxos - de que a política monetária não deve ser utilizada para controlar a inflação. Para eles, existiria uma tipologia da inflação. Isto é, há diversas causas para a inflação, de modo que cada causa merece um determinado tratamento. Se os desastrosos últimos anos servem para alguma coisa, seria justamente para refutar esse tipo de crendice. Como aqui na Análise Macro estamos comprometidos com teorias econômicas (ainda) não refutadas pela evidência empírica, vamos ilustrar esses últimos anos, com foco na inflação e nos juros, para entender por que não devemos dar ouvidos a esses economistas, sob pena de repetirmos os mesmos erros.

Para começar, vamos ver o que aconteceu com os juros, o principal instrumento de política monetária à disposição dos Bancos Centrais.


library(BETS)
library(ggplot2)
library(scales)

### Taxa Selic

selic = window(BETS.get(4189), start=c(2006,01), end=c(2017,09))

time = seq(as.Date('2006-01-01'), as.Date('2017-09-01'), by='1 month')

data = data.frame(time=time, selic=selic)

ggplot(data, aes(x=time))+
 annotate("rect", fill = "lightblue", alpha = 0.4, 
 xmin = as.Date('2011-08-01'), 
 xmax = as.Date('2012-10-01'),
 ymin = -Inf, ymax = Inf)+
 annotate('text', x=as.Date('2012-01-01'), y=13, 
 label='Interferência no BCB',
 colour='red', size=3)+
 geom_line(aes(y=selic), size=.8)+
 xlab('')+ylab('% a.a.')+
 scale_y_discrete(limits=c(seq(8,18,2)))+
 scale_x_date(breaks = date_breaks("1 year"),
 labels = date_format("%Y"))+
 theme(axis.text.x=element_text(angle=0, hjust=0.5))+
 labs(title='Taxa de juros básica da economia - Taxa SELIC',
 caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do BCB.')

Alegando ventos deflacionários vindos do exterior e rompendo com a comunicação com o mercado, o Banco Central deu um "cavalo de pau" na taxa de juros em agosto de 2011, levando-a para 7,25% ao final de 2012. O efeito disso sobre a inflação não tardaria a vir. Para ilustrar, vamos mostrar o comportamento da inflação medida pelo IPCA desde 2006, quando a meta de inflação passou a ser de 4,5%.


library(BETS)
library(ggplot2)
library(scales)

ipca = window(BETS.get(13522), start=c(2006,1))

O código acima carrega alguns pacotes e baixa a inflação medida pelo IPCA acumulada em doze meses, isto é, a série 13522 do Sistema de Séries Temporais do Banco Central brasileiro. Abaixo um gráfico que compara essa série com a meta, bem como com os limites de tolerância do regime de metas, que na maior parte do período foram de 2 pontos percentuais, para cima ou para baixo.

O gráfico acima mostra que a inflação atinge a meta em meados de 2010 e depois segue uma trajetória de idas e vindas até o pico de 10,71% no início de 2016. Sob o mandato de Alexandre Tombini à frente do Banco Central, ela nunca mais chegaria à meta. O mais próximo que chegou disso foi no início de 2012, mas logo depois daria início a uma trajetória de elevação. Uma outra forma de ver isso é mostrar o desvio entre a inflação efetiva e a meta. O gráfico abaixo ilustra.

Em outras palavras, os juros passaram a ter outro objetivo que não fosse o controle da inflação. Ao menos entre 2011 e início de 2013. Nesse período, um outro "instrumento" passou a ser utilizado pelo governo com o objetivo de controlar a inflação. O gráfico abaixo ilustra.

Entre o final de 2012 e o final de 2013, uma série de intervenções foi feita no grupo de preços administrados, aqueles que são reajustados de acordo com alguma regra ou contrato, como por exemplo, energia elétrica ou gasolina. Curiosamente, no mesmo período em que o Banco Central administrado por Alexandre Tombini dava o "cavalo de pau" na política monetária, não é mesmo?

Infelizmente, leitor, não há coincidências aqui. O plano já havia inclusive sido revelado na campanha eleitoral de 2010, quando a então candidata Dilma Rousseff se comprometeu em levar os juros reais para menos de 2% ao ano, de forma a reduzir o custo de capital para a indústria, uma espécie de obsessão entre os economistas alternativos brasileiros. A redução dos juros, ilustrada no primeiro gráfico, seria acompanhada de interferência nos preços administrados, uma espécie de "novo instrumento" para controlar a inflação. A ideia era que a redução do custo do capital faria aumentar a oferta de bens e serviços na economia, de modo que a inflação alta seria apenas um efeito passageiro da estratégia. O governo acreditou em um trade-off  estável entre inflação e desemprego, como se fosse possível trocar desemprego baixo por inflação alta.

O problema é que a teoria econômica consolidada nos últimos 40 anos não prevê mais um trade-off estável entre inflação e desemprego. Acaso o condutor de política econômica queira reduzir o desemprego abaixo da taxa de equilíbrio ou, em outros termos, queira manter a taxa de juros real menor do que a taxa neutra, vai ter de conviver com uma inflação em aceleração. E não apenas uma inflação mais alta. Os gráficos acima parecem dar razão à teoria econômica, não é mesmo, leitor?

 

A estratégia se mostrou bastante rudimentar, para usar o jargão predileto da ex-presidente. A inflação em aceleração, contaminada por choques que afetavam a economia, pelas expectativas de inflação desancoradas e pelo aumento da inércia, seria muito difícil de ser coibida. Como se vê no gráfico 1, em meados de 2013, já com a inflação efetiva em ascensão, o Banco Central se viu obrigado a aumentar os juros. O aumento dessa vez, entretanto, teria que ser cavalar, de modo a sinalizar para os agentes que dessa vez a autoridade monetária estava comprometida com o controle de preços. A meta da taxa de juros sairia então de 7,25% para 14,25%, maior do que aquela do início do "cavalo de pau", patrocinado por Alexandre Tombini e sua diretoria.

O aumento cavalar de juros não seria suficiente para reduzir a inflação, porque, afinal, era preciso tirar os esqueletos do armário. O controle artificial de preços administrados não poderia durar para sempre. Terminadas as eleições de 2014, os preços administrados, principalmente os de energia elétrica, foram liberados, causando um grande choque sobre a economia. Com efeito, as expectativas de inflação permaneceram distantes da meta, mesmo com o aumento pronunciado de juros. A estratégia heterodoxa de controle da inflação foi um retumbante fracasso.

 

 

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O período é, de fato, marcado por descrédito dos agentes perante a política monetária. A forma de ver isso na prática é verificar as expectativas de inflação. O gráfico abaixo ilustra.

As expectativas de inflação se mantiveram em ascensão durante todo o período do choque heterodoxo, refletindo aquela tendência subjacente da inflação efetiva. Somente algum tempo depois do pico do choque de preços administrados e a manutenção de juros cavalares sobre a economia, as expectativas começaram a ceder. Hoje, com a nova diretoria no comando do Banco Central e a recuperação da credibilidade da política monetária, o clima é bem diferente. Pela primeira vez em muito tempo, os juros reais ex-ante, como ilustra o gráfico abaixo, estão abaixo do juro neutro, configurando uma política monetária expansionista, mas as expectativas dos agentes para todo o horizonte relevante da política monetária permanecem na meta de inflação.

Em outros termos, estamos praticando juros reais baixos, ao menos para os padrões brasileiros, com as expectativas de inflação comportadas. Isso é bastante diferente do que foi praticado no período ilustrado nesse post. Foi possível porque a nova diretoria sinalizou desde o início em seus comunicados que a política monetária está sob o domínio do modelo de inflation forecast target, de modo que as expectativas de inflação são uma espécie de meta intermediária. Se as expectativas começam a aumentar, o Banco Central deve calibrar os juros para cima. Se as expectativas permanecem ancoradas na meta, o Banco Central tem espaço para gerar algum estímulo sobre a economia.

Entre o "cavalo de pau" de 2011 e o novo arranjo de política monetária em curso, há um grande aprendizado para a sociedade brasileira. Afinal, no próximo ano teremos eleições. Novamente, veremos algum candidato, influenciado por um grupo de economistas heterodoxos, reclamando dos juros. Falando que eles são muito altos e que devem cair. Será que dessa vez elegeremos esse grupo de economistas ou teremos aprendido com o passado ilustrado nesse post? Pensem aí... 🙂

Vítor Wilher

Data Scientist

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

Deve o Banco Central subir os juros para conter um aumento de preços administrados?

By | Política Monetária

Um dos objetivos desse espaço é desmistificar com base na evidência empírica algumas falácias corriqueiras ditas por economistas alternativos brasileiros. Uma dessas falácias, repetida dia sim dia não em colunas e debates, em uma espécie de verdade evidente, seria a de que o aumento de preços administrados recente não deveria ter sido combatido com aumento de juros. A heterodoxia costuma fazer uso do termo inflação de custos (em contradição à inflação de demanda) para justificar o fato de que não faria sentido utilizar um instrumento que atua sobre a demanda para conter um choque de oferta. Mostro no exercício 35 do Clube do Código porque, mais uma vez, os economistas alternativos estão equivocados. Nesse post, mostro os resultados desse exercício.

Para ilustrar o argumento, vamos dividir a inflação medida pelo IPCA da forma que segue

(1)   \begin{align*} \pi_t = \alpha_1 \pi_t^{livres} + \alpha_2 \pi_t^{admin} \end{align*}

isto é, o IPCA passa a ser uma conbinação linear entre a inflação de preços livres e a inflação de preços administrados. Sabemos, entretanto, que os preços livres e os preços administrados não são independentes, uma vez que muitos dos bens considerados administrados servem de insumo para os bens livres - pense, por exemplo, na energia elétrica. Abaixo, coletamos a inflação mensal dos preços livres e administrados diretamente do Banco Central com o pacote BETS.


library(BETS)

livres = window(BETS.get(11428), start=c(1999,8))
admin = window(BETS.get(4449), start=c(1999,8))

E plotamos um gráfico de correlação entre eles.

Há, por suposto, uma correlação positiva entre os dois grupos, como já suspeitávamos. Podemos, agora, verificar se na ocasião de um choque no grupo de preços administrados, se isso tem efeito sobre os preços livres. Para isso, podemos estimar um Vetor Autorregressivo, de modo a tentar captar a dinâmica existente entre os dois grupos. Uma vez estimado o VAR, podemos verificar as funções de impulso-resposta, de modo a tentar captar a resposta no grupo de preços livres de um impulso no grupo de preços administrados. A figura abaixo ilustra.

Como o gráfico deixa claro, há um efeito no grupo de preços livres de um choque nos preços administrados, que atinge seu pico em dois períodos, dissipando-se ao longo do tempo. Choques nos preços administrados, portanto, têm efeitos sobre os preços livres. Qual a implicação dessa evidência para a política monetária? Na ocorrência de um choque de oferta, o Banco Central não deve reagir aos seus efeitos primários, per se, mas deve sim reagir a efeitos secundários.

 

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Em outras palavras, o Banco Central não deve reagir a um aumento nos preços de energia, causado por algum reajuste feito pelo governo, por exemplo. Mas se esse aumento nos preços de energia contaminar outros preços - os chamados preços livres -, um efeito secundário do choque inicial, o Banco Central deverá agir, sob pena de ver o desvio entre a meta e o índice cheio sair do intervalo de tolerância e das expectativas de inflação aumentarem.

Observe, portanto, que o argumento dos economistas alternativos brasileiros não faz sentido. Um choque de oferta, de modo geral, vai ter efeitos secundários sobre a inflação, de modo que o Banco Central tem sim que reagir a isso, de modo a circunscrever o efeito inicial ao mínimo de preços possível. Não fazer isso é errar na condução da política monetária, incorrendo nos custos citados acima.

ps: a edição 35 do Clube do Código, contendo todos os códigos do exercício, será disponibilizada para os membros até o próximo dia 22/09. 

Vítor Wilher

Vítor Wilher

Data Scientist

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

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