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clube do código Archives - Análise Macro

A utopia do emprego com carteira assinada

By | Clube AM

O emprego com carteira assinada nunca foi algo universal no Brasil. Mesmo no melhor momento do mercado de trabalho, quando a taxa de desemprego chegou à sua mínima histórica, a formalização flertou próxima a 40% da população ocupada. O gráfico abaixo ilustra a distribuição das diferentes categorias de emprego na população ocupada.

O emprego com e sem carteira no gráfico refere-se ao emprego privado. O emprego com carteira representa algo como 35% da população ocupada, enquanto a categoria conta própria chega a 26% e os sem carteira com 12%,5%, para o último dado disponível.

De modo a ilustrar o comportamento da formalização dentro da população ocupada, eu fiz um exercício simples de ampliar a PNAD a partir dos dados da PME. Isso é necessário porque os dados da PNAD estão disponíveis a partir de março de 2012 apenas. Com efeito, ampliei a razão entre emprego privado com carteira assinada e população ocupada total da PNAD com base na mesma razão contida na PME, gerando uma série com dados desde 2002. O gráfico a seguir ilustra.

Como é possível observar, o pico da série ocorre no auge do mercado de trabalho, quando o desemprego está na mínima histórica. Mesmo nesse momento, o emprego privado com carteira assinada representava apenas 40% da população ocupada.

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(*) Os códigos do exercício estarão disponíveis amanhã na Edição 72 do Clube do Código.

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Medindo o efeito do Teto de Gastos sobre o juro neutro

By | Clube AM

O juro neutro é aquele que equilibra poupança e investimento em uma economia com hiato do produto nulo e inflação igual à meta (Blinder, 1999). Em uma pequena economia aberta sem restrições a mobilidade de capital e com ativos substitutos, a taxa de juros doméstica é igual a taxa internacional (Barbosa et al., 2015). Quando não é o caso, deve-se adicionar à taxa de juros internacional (r_t^{*}), o risco país (\gamma_t) e o risco cambial (\tau_t), de modo que:

(1)   \begin{align*} \bar{r_t} = r_t^{*} + \gamma_t + \tau_t  \end{align*}

Com base em 1, procuramos nesse exercício verificar o impacto da emenda constitucional 95 sobre o juro de equilíbrio da economia brasileira. Para isso, vamos estimar o seguinte modelo:

(2)   \begin{align*} \bar{r_t} = \beta_0 + \beta_1 r_t^{*} + \beta_2 \gamma_t + \beta_3 \tau_t + \beta_4 D_{Teto} + \varepsilon_t,  \end{align*}

onde D_{Teto} é uma dummy que assume 1 a partir de dezembro de 2016 e 0 nos meses anteriores da amostra. \varepsilon_t é supostamente um ruído branco. Para estimar 2, vamos utilizar uma amostra entre janeiro de 2004 e outubro de 2019, totalizando 190 observações. Vamos considerar como proxy para o juro neutro, o juro estrutural implícito nas expectativas do boletim Focus, com base em BCB (2019). O juro internacional será representado pela taxa de juros efetiva praticada nos Estados Unidos (fed funds), para o risco país vamos considerar o CDS de 5 anos e para o risco cambial vamos considerar o cupom cambial, que leva em consideração a expectativa de desvalorização/valorização cambial dos agentes. Ademais, para estimar 2, vamos considerar o método de mínimos quadrados ordinários (OLS), mínimos quadrados em dois estágios (TSLS) e o método dos momentos generalizado (GMM). Os instrumentos utilizados são as quatro defasagens de cada uma das variáveis utilizadas. As variáveis utilizadas são mostradas abaixo.

Uma matriz de correlação entre as variáveis é colocada abaixo.

A tabela a seguir, por fim, resume a estimação de 2 pelos três métodos especificados.

Efeito do Teto de Gastos sobre o Juro Neutro brasileiro
Variável Dependente: Juro Neutro
OLS TSLS GMM
(1) (2) (3)
Intercepto 3.64*** (0.18) 3.56*** (0.24) 4.02*** (0.28)
Juro Internacional 0.39*** (0.04) 0.39*** (0.04) 0.15* (0.08)
Risco País 0.01*** (0.0005) 0.01*** (0.001) 0.004*** (0.001)
Risco Cambial 0.02 (0.02) 0.02 (0.02) 0.01 (0.01)
DTeto -1.54*** (0.15) -1.54*** (0.16) -1.08*** (0.22)
J-Test 12.5
J-Test (p-valor) 0.19
Observations 190 186 186
R2 0.65 0.65
Adjusted R2 0.65 0.64
Residual Std. Error 0.80 (df = 185) 0.80 (df = 181)
F Statistic 87.31*** (df = 4; 185) 82.33*** (df = 4; 181)
Nota: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Os resultados encontrados sugerem que houve uma queda de até 1,54 ponto percentual em relação ao juro de equilíbrio médio da economia a partir da aprovação do teto de gastos, considerando os diferentes métodos utilizados para estimar a equação 2.

Todos os códigos utilizados para gerar o exercício estarão disponíveis amanhã na Edição 71 do Clube do Código. Ainda não é assinante? Tenha acesso a todas as 71 edições do Clube do Código, mais comentários de conjuntura, códigos para apresentações RMarkdown, Beamer/Latex e muito mais. 

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Barbosa, F. H., F. D. Camêlo, and I. C. João. 2015. “A Taxa de Juros Natural E a Regra de Taylor No Brasil: 2003-2015.” Revista Brasileira de Economia 70 (4): 399–417.
BCB. 2019. “Proxy Da Taxa de Juros Estrutural Implícita Nas Expectativas Da Pesquisa Focus.” Relatório de Inflação Trimestral, no. Dezembro.
Blinder, A. S. 1999. Bancos Centrais: Teoria E Prática. São Paulo: Editora 34.

Uma proxy para o juro neutro

By | Clube AM

No Relatório Trimestral de Inflação de dezembro, divulgado na quinta-feira passada, o pessoal do Banco Central apresentou uma proxy para a taxa neutra de juros considerando as taxas de inflação e de juros três anos à frente disponibilizadas na pesquisa Focus. A despeito da simplicidade do exercício, existe um trabalho de coleta e tratamento dos dados da pesquisa Focus para se chegar ao juro real três anos à frente, considerado como proxy para o juro neutro da economia. Isso dito, para mostrar como as coisas ficam mais fáceis com o R, eu resolvi replicar o exercício do Banco Central no Clube do Código. Segue um resumo da Edição 70 do Clube.

Para coletar os dados da inflação e da taxa Selic esperadas, diretamente do sistema de expectativas do Banco Central, utilizei o pacote rbcb, disponível no github. De posse dos dados, filtrei apenas as expectativas três anos à frente para as duas variáveis, em três categorias: mediana, mínimo e máximo. Uma vez colhidos os dados filtrados, construí o juro neutro mediano, mínimo e máximo, considerando os dados diários. Por fim, calculei a média mensal do juro neutro, do juro neutro mínimo e máximo.

O gráfico acima ilustra. Na ponta, o juro neutro está em 2,9%, enquanto o mínimo ficou em 1.2% e o máximo em 3.7%. Há, por suposto, uma queda na taxa nos últimos anos, considerando assim a amostra das instituições que participam do boletim Focus.

Todos os códigos do exercício estão disponíveis no repositório privado do Clube do Código no github. Para ter acesso, basta ser membro do Clube ou ser aluno do plano premium dos nossos Cursos Aplicados de R.

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Investigando a relação entre o Ibovespa e a variação da FBCF

By | Clube AM

Na edição 55 do Clube do Código, a ser divulgada para os membros na próxima semana, continuo a investigação iniciada em um comentário de conjuntura sobre a relação entre o Ibovespa e a variação interanual da FBCF. Dessa vez, estimamos um Vetor de Correção de Erros (VEC). Fazemos a análise das funções impulso-resposta e da decomposição de variância a partir do modelo estimado. Ademais, também aplicamos o procedimento de Toda-Yamamoto de modo a investigar causalidade.

Os resultados encontrados sugerem que um choque no Ibovespa tem um efeito positivo na variação interanual da FBCF, aumentando a mesma em mais de 3 pontos percentuais após três trimestres. A decomposição de variância, por seu turno, revela que cerca de 30% da variância da variação interanual da FBCF é explicada pelo Ibovespa, passados 12 trimestres. Por fim, o teste de precedência temporal sugere que o Ibovespa ajuda a explicar a variação da FBCF, enquanto não encontramos evidências no caso contrário.

Membros do Clube do Código têm acesso a todos os códigos que geraram o exercício no repositório do github.

Clube do Código: Propagação da Inflação de Alimentos

By | Clube AM

Na edição 54 do Clube do Código, de autoria do Renato Lerípio, replicamos o box "Propagação da Inflação de Alimentos" do Relatório de Inflação de setembro de 2018, do Banco Central brasileiro. A ideia é relativamente simples: estimar, através de um VAR, o efeito de choques no IPCA do grupo "Alimentação e bebidas" sobre os demais preços da economia. Esses outros preços são representados por um núcleo, o qual expurga do índice geral os itens do grupo "Alimentação e bebidas" (obviamente) e também itens relacionados à energia. O box não explicita que itens estão inclusos nesta última categoria, então vamos considerar os itens "Combustíveis (veículos)" e "Combustíveis (domésticos)" -- talvez energia elétrica também entre nesta conta, mas vamos ignorar. O importante é que o resultado final fica bem próximo do original e os interessados podem facilmente adaptar de acordo com sua intuição.

O interessante do exercício é que ele fornece uma estimativa do efeito de segunda ordem de choques nos preços dos alimentos. Quem acompanha os relatórios e atas do BC provavelmente já se deparou com essa expressão. Em linhas gerais, o efeito de segunda ordem ocorre quando o choque no preço de um determinado segmento contamina o restante do conjunto de preços da economia -- e vale lembrar que, neste caso, a política monetária deve ser reativa. Do ponto de vista operacional, um outro aspecto interessante do exercício é que ele envolve uma série de ferramentas que são utilizadas com bastante frequência em análises e modelagem: acumular valores de uma série, modificar a frequência e aplicar ajuste sazonal.

Abaixo, colocamos o gráfico que ilustra a função impulso-resposta extraída do VAR estimado.

Membros do Clube do Código já podem acessar o código do exercício no repositório do github.

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