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curva is Archives - Análise Macro

Medindo o efeito da incerteza sobre o nível de atividade

By | Clube AM

No mês de dezembro, iremos lançar uma nova versão do Clube do Código. O projeto de compartilhamento de códigos da Análise Macro vai avançar para uma versão 2.0, que incluirá a existência de uma comunidade no Telegram/Whatsapp, de modo a reunir os membros do Novo Clube, compartilhando com eles todos os códigos dos nossos posts feitos aqui no Blog, exercícios de análise de dados de maior fôlego, bem como tirar dúvidas sobre todos os nossos projetos e Cursos Aplicados de R.

Para ilustrar o que vamos compartilhar lá nesse novo ambiente, estou publicando nesse espaço alguns dos nossos exercícios de análise de dados. Esses exercícios fazem parte do repositório atual do Clube, que irá migrar para o novo projeto. Além de todos os exercícios existentes, vamos adicionar novos exercícios e códigos toda semana, mantendo os membros atualizados sobre o que há de mais avançado em análise de dados, econometria, machine learning, forecasting e R.

Hoje, vou mostrar um exercício que fizemos no Clube que buscava capturar o efeito da incerteza sobre o nível de atividade. A motivação para o exercício é, claro, o aumento da incerteza econômica como fruto da pandemia que estamos vivendo. Os gráficos a seguir ilustram o comportamento do hiato do produto (diferença entre o produto potencial e o produto efetivo) e da incerteza econômica. A primeira é uma série produzida pelo IPEA e a segunda é um índice fornecido pela FGV.

O aumento da incerteza tem efeitos diversos sobre o organismo econômico, como a redução do consumo pelas famílias e do investimento pelas empresas. Podemos, por suposto, capturar o seu efeito sobre o nível de atividade, de forma geral, estimando uma Curva IS que adiciona esse componente de incerteza, como na equação abaixo:

(1)   \begin{align*} h_t = \beta_0 + \beta_{1} h_{t-1} + \beta_{2} (r_{t-1} - r_{t-1}^{n}) + \beta_{3} \Delta sup_t + \beta_{4} incerteza_t + u_t \end{align*}

Basicamente, a Curva IS estimada irá descrever a dinâmica do hiato do produto com base em **suas próprias defasagens**, da **taxa de juros real**, da **variação do superávit primário** e de um **índice de incerteza econômica**. A tabela abaixo resume a estimação dessa Curva considerando o método de mínimos quadrados como benchmark e os métodos TSLS e GMM como referências mais robustas para o exercício.

Efeito da Incerteza sobre o Hiato do Produto
Variável Dependente: Hiato do Produto
OLS TSLS GMM
(1) (2) (3)
Intercepto 6.17*** (1.37) 12.01*** (3.74) 17.35*** (2.81)
Hiato (-1) 0.70*** (0.06) 0.56*** (0.09) 0.47*** (0.08)
Juro Real -0.07* (0.04) -0.17*** (0.06) -0.25*** (0.04)
Variação do SPrimário -0.71* (0.36) -0.10 (0.97) 1.03 (0.85)
Incerteza -0.06*** (0.01) -0.11*** (0.03) -0.16*** (0.03)
J-Test 5.95
J-Test (p-valor) 0.43
Observations 70 67 67
R2 0.86 0.89
Adjusted R2 0.85 0.89
Residual Std. Error 0.84 (df = 65) 0.74 (df = 62)
F Statistic 99.99*** (df = 4; 65) 121.38*** (df = 4; 62)
Nota: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

 

Os resultados preliminares encontrados sugerem que existe um efeito negativo da incerteza sobre o hiato do produto. Isto é, mais incerteza afeta as decisões de consumo e investimento, que fazem com que o PIB da economia seja menor, reduzindo assim o hiato do produto.

Com base nesses resultados, é possível verificar que a "estabilização" da incerteza em patamares elevados tem efeitos negativos sobre a recuperação do nível de atividade.

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Hiato do produto deve diminuir no 2º semestre

By | Comentário de Conjuntura

Os dados de nível de atividade divulgados até aqui dão conta de um 3º tri positivo na margem, o que nos leva a projetar uma redução do hiato do produto, a diferença entre o PIB efetivo e o potencial da economia. De fato, isso pode ser verificado empiricamente ao estimarmos uma Curva IS como

(1)   \begin{align*} h_t = \beta_0 + \sum_{i>0} \beta_{1i} h_{t-1} + \sum_{j>0} \beta_{2j} r_{t-j} +\sum_{k > 0} \beta_{3k} \Delta sup_{t-k} + u_t, \end{align*}

onde o hiato do produto h_t é função das suas próprias defasagens, do juro real ex-ante r_{t-j} e da variação do resultado primário \Delta sup_{t-k}. As variáveis utilizadas para o exercício foram a série trimestral do hiato do produto divulgada pelo IPEA, o swap pré-DI 360 deflacionado pela expectativa de inflação 12 meses à frente o resultado primário estrutural da SPE. O gráfico abaixo ilustra as séries.

Ao estimarmos a Curva IS sugerida com os dados acima, vemos que a redução do juro real tem impacto positivo sobre o hiato. O impulso fiscal, por seu turno, medido como a diferença entre o resultado primário em t contra o mesmo em t-k, vai ter impacto negativo, considerando sup_{t-k} > sup_{t}. Já a desaceleração mundial, na falta de uma proxy para o mesma, é considera na Curva IS sugerida como um choque negativo de demanda. 

Dada a expectativa de queda na Selic, o juro ex-ante tem caído bastante nos últimos meses, sugerindo algum impacto expansionista sobre o hiato do produto nos próximos trimestres. Algum efeito, por suposto, deve ser sentido ainda nesse segundo semestre.

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Estimando uma Curva IS para o Brasil

By | Macroeconometria

A primeira parte do nosso Curso de Macroeconometria usando o R é dedicada a entender o organismo econômico por meio da estimação de quatro equações: uma Curva de Phillips, que representa o lado da oferta; uma Curva IS, que representa o lado da demanda; uma Paridade da Taxa de Juros, que representa o contato com o resto do mundo; e uma Curva de Reação do Banco Central. Nesse post, por suposto, ilustramos alguns resultados da estimação da Curva IS, utilizando dados brasileiros. Todos os códigos e orientações sobre como proceder a estimação no R são mostrados no nosso curso.

Metodologia e Dados

Com base em Blinder (1999), Bogdanski et al. (2000) e Walsh (2010), nós estimaremos a seguinte Curva IS:

(1)   \begin{equation*} h_t = \alpha_0 + \alpha_1 h_{t-1} + \alpha_2 h_{t-2} + \alpha_3 (i_{t-1} - E_{t-1} \pi_{t-1,t+10} - r_{t-1}^{*}) + \alpha_4 nfsp_{t-1} + \varepsilon_t  \end{equation*}

onde h_t é o hiato do produto, i_t é o juro nominal, E_t \pi_{t,t+11} é a expectativa de inflação 12 meses à frente, r_{t}^{*} é a taxa de juros neutra e nfsp_t são as necessidades de financiamento do setor público. As séries que utilizaremos para estimar 1 são o PIB mensal do IBRE/FGV, o juro real ex-post (taxa Selic deflacionada pela inflação acumulada em 12 meses medida pelo IPCA), o juro real ex-ante (taxa Selic deflacionada pela expectativa de inflação medida pelo IPCA e acumulada em 12 meses) e a série de superávit primário acumulado em 12 meses controlado pelo PIB, com sinal trocado. Os dados brutos são importados abaixo.


### Importar dados
data = read.table('data.csv', header=T, sep=';', dec=',')
data$date = as.Date(datadate, format='%d/%m/%Y')  </pre>     [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="Linha"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2016/06/woold.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/clube-do-codigo/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"] [/et_pb_image][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]  Antes de mais nada, precisamos criar algumas variáveis, não é mesmo? Para fazer esse exercício, primeiro vamos construir a variável <em>diferencial de juros</em>, que será o juro real ex-ante menos o juro neutro. O código abaixo faz os procedimentos necessários e ilustra a variável.  <pre class="brush: r; title: ; notranslate" title="">  ### Criar juro neutro hp = hpfilter(dataexpost, type='lambda', freq=14400)
neutro = hp$trend

Abaixo, um gráfico do diferencial de juros.

O próximo passo é criar o hiato do produto. O código abaixo faz isso.


hp2 = hpfilter(data$pib, type='lambda', freq=14400)
hiato = hp2$cycle

Criado o diferencial de juros e o hiato do produto, podemos colocar os dados que utilizaremos em uma mesma estrutura.


hiato = ts(hiato, start=c(2003,01), freq=12)
diferencial = ts(diferencial, start=c(2003,01), freq=12)
data = ts(data[,-1], start=c(2003,01), freq=12)
is = ts.intersect(hiato, diferencial, data[,4])
colnames(is) = c('Hiato', 'DJuros', 'NFSP')

 

 

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Organizados os dados, podemos estimar 1 com a função dynlm do pacote de mesmo nome. O código abaixo faz isso.


modelo = dynlm(Hiato~lag(Hiato, -1)+lag(Hiato,-2)+lag(DJuros,-1)+
 lag(NFSP,-1), data=is)

A tabela 1 traz os resultados da estimação. Observe que o coeficiente do diferencial de juros é de -0,11. Isso significa que um aumento de um ponto percentual no diferencial de juros, reduz o hiato do produto em -0,11. Ademais, observa-se que o mesmo é estatisticamente significativo. O coeficiente das necessidades de financiamento do setor público, por seu turno, não se mostrou estatisticamente significativo.

Essa seção do nosso Curso de Macroeconometria usando o R completou aquelas quatro equações vistas no modelo básico do Banco Central. Estimamos uma Curva de Phillips, uma Curva IS, uma Curva de Reação do Banco Central e uma equação de paridade da taxa de juros. Esperamos, com efeito, que todo esse trabalho de modelagem amplie os insights por trás da teoria macroeconômica.

 

Dependent variable:
Hiato
lag(Hiato, -1)0.969***
(0.077)
lag(Hiato, -2)-0.144*
(0.077)
lag(DJuros, -1)-0.110***
(0.041)
lag(NFSP, -1)0.024
(0.046)
Constant0.177
(0.139)
Observations166
R20.770
Adjusted R20.764
Residual Std. Error1.024 (df = 161)
F Statistic134.416*** (df = 4; 161)
Note:*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
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

Copom Watch: política monetária entrou no terreno expansionista

By | Copom Watch, Política Monetária

Ontem, o Banco Central deu prosseguimento ao ciclo de relaxamento da política monetária. Como antecipado na seção Copom Watch, veio o corte de 100 pontos-base, levando a taxa básica de juros para 11,25% a.a. Desde o primeiro corte em novembro do ano passado, já houve redução de 300 pontos-base, suficiente para mudar a posição da política monetária. Considerando as expectativas médias para a inflação nos próximos 12 meses coletadas pelo Focus e o swap 360 dias, no último dado diário disponível para aquelas, o juro real ex-ante está na casa de 4,79% a.a., o que dada nossas estimativas de juro neutro, posiciona a política monetária em terreno levemente expansionista. Como mostra o gráfico abaixo, utilizando dados mensais, é a primeira vez que isso ocorre desde 2013.

 

O juro real ex-ante, como pode ser visto no segundo gráfico abaixo, antecipa a trajetória do juro ex-post, sendo relevante para determinar os movimentos da política monetária. Desse modo, passamos a ver nos próximos trimestres uma mudança nos impulsos monetários sobre o nível de atividade, o que deve, ceteris paribus, se refletir no ciclo econômico. A saber, entre uma mudança na taxa básica e seu efeito total sobre os preços, passando pelo hiato do produto, leva-se entre 6 e 8 trimestres.

 

Nesses termos, portanto, um efeito mais vigoroso da política monetária sobre o nível de atividade será visto somente em 2018, ainda que haja algum efeito esse ano. Dado o tamanho da abertura do hiato do produto, em 2017, ainda estaremos crescendo abaixo do potencial - que, diga-se, se reduziu nos últimos anos. Em outras palavras, esse quadro favorece apostas em uma aceleração no ritmo de relaxamento monetário, nos termos discutidos em post anterior dessa seção: Copom Watch: corte de 100 pontos-base virou piso. Essa aceleração no ritmo de corte é o que o Comitê de Política Monetária (COPOM) tem chamado de antecipação do ciclo, que em suas palavras depende de alguns fatores para se consolidar.

.

 

 

Há entre esses fatores, questões conjunturais como o grau de reação do nível de atividade e questões estruturais como a reforma da previdência. Essa, por sua vez, tem impacto direto sobre o nível de juro neutro. Consolidar, por suposto, um juro real baixo no Brasil, que não interfira justamente nesse grau de impacto monetário vai depender e muito da agenda de reformas em discussão. Isso porque, uma redução muito forte na taxa básica, como ocorreu no passado, que a deixe muito distante do juro neutro, irá gerar incentivos expansionistas em demasia, o que desancorará as expectativas de inflação, levando mais à frente a novas rodadas de aumento no juro nominal.

Garantir, portanto, um juro real menor depende, soberbamente, dessa agenda de reformas. Há e sempre houve no Brasil pressão por juros reais menores. Difícil, entretanto, é fazer o vínculo entre juros menores e reformas estruturais, como tenho chamado atenção nesse espaço. Dessa vez será diferente?

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