É hora de vender as reservas internacionais?

Em momentos como o atual, de pânico nos mercados globais, vem a tona um monte de ideias para tentar amortecer o impacto da crise global. Uma dessas ideias é vender reservas internacionais. Abaixo, para ilustrar, nós pegamos o estoque de reservas no final de 2019.


library(ggplot2)
library(scales)
library(grid)
library(png)
library(BETS)

img <- readPNG('logo.png')
g <- rasterGrob(img, interpolate=TRUE)

reservas <- BETSget(3545)
autoplot(window(reservas/1000, start=1995))+
scale_x_discrete(limits=1995:2019)+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
xlab('')+ylab('')+
geom_area(colour='#336666', fill='#336666')+
labs(title='Estoque de Reservas Internacionais (US$ bilhões)',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do BCB.')+
theme(panel.background = element_rect(fill='#acc8d4',
colour='#acc8d4'),
plot.background = element_rect(fill='#8abbd0'),
axis.line = element_line(colour='black',
linetype = 'dashed'),
axis.line.x.bottom = element_line(colour='black'),
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
plot.margin=margin(5,5,15,5))+
annotation_custom(g,
xmin=1995,
xmax=1999,
ymin=200, ymax=350)

Ao final de 2019, o país tinha um saldo de US$ 356,8 bilhões em reservas internacionais. Isto é, dinheiro alocado em ativos denominados em dólar, notadamente títulos da dívida norte-americana.

Para que servem essas reservas?

Ter reservas em dólar é uma espécie de seguro em momentos turbulentos. Afinal, sem reservas, o país pode ser na situação limite de não ter moeda estrangeira para cumprir suas obrigações com o resto do mundo, levando a problemas sérios no balanço de pagamentos.

A questão, entretanto, é que o atual nível de reservas parece ser superior ao que os economistas chamam de "nível ótimo de reservas". Isto é, o nível que seria suficiente para sinalizar para o mercado que temos condições de lidar com um aumento global de aversão a risco. É um número difícil de ser calculado, mas estima-se no mercado que esteja entre US$ 250 e US$ 300 bilhões. Ou seja, nós estamos acima desse nível ótimo.

Isso dito, haveria espaço para reduzir reservas. E o que fazer com essa grana?

Bom, aqui entra um cheiro de macro. Quando o Banco Central se desfaz do ativo estrangeiro e consequentemente da moeda estrangeira, ele vai ter moeda doméstica à sua disposição. O que ele pode fazer é pegar esse dinheiro e comprar títulos da dívida pública brasileira que estão no mercado, reduzindo assim o estoque da mesma.

Trocando em miúdos, ele de um lado oferta dólar no mercado e do outro reduz o estoque de endividamento do país.

No atual momento de estresse nos mercados globais, com estrangeiros abandonando países emergentes parece ser uma boa ideia.

Na prática, o Banco Central já está fazendo isso. Só no ano passado, houve venda de US$ 37 bilhões das reservas internacionais. A operação teve como efeito esperado a redução da dívida pública. Sem muito alarde, mas em linha com a política econômica do atual governo, que é basicamente reduzir o endividamento do setor público.

(*) Isso e muito mais você aprende em nossos Cursos Aplicados de R.

___________


Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como planejar um pipeline de previsão macroeconômica: da coleta ao dashboard

Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.

Coletando e integrando dados do BCB, IBGE e IPEA de forma automatizada

Quem trabalha com modelagem e previsão macroeconômica sabe o quanto é demorado reunir dados de diferentes fontes — Banco Central, IBGE, IPEA, FRED, IFI... Cada um com sua API, formato, frequência e estrutura. Esse gargalo de coleta e padronização consome tempo que poderia estar sendo usado na análise, nos modelos ou na comunicação dos resultados.

Foi exatamente por isso que criamos uma rotina de coleta automatizada, que busca, trata e organiza séries temporais econômicas diretamente das APIs oficiais, pronta para ser integrada a pipelines de previsão, dashboards ou agentes de IA econometristas.

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

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.