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previsão do câmbio Archives - Análise Macro

Um modelo econométrico para a taxa de câmbio

By | Comentário de Conjuntura

Uma piada bastante conhecida nas faculdades de economia é que Deus teria inventado o câmbio para humilhar os economistas. De fato, dada a enorme quantidade de fatores que o influenciam, é bastante desafiador tentar realizar alguma previsão decente dessa variável. Mas há algumas pistas, como exploramos nessa edição do Comentário de Conjuntura.

Os códigos dos nossos Comentários de Conjuntura são disponibilizados para os Membros do Clube AM. Conheça o Clube AM aqui.

Um modelo econométrico bastante utilizado para entender a trajetória da taxa de câmbio no Brasil foi proposto pelo Banco Central nos idos de 2001. O modelo era o seguinte:

(1)   \begin{equation*} \Delta e_t = \gamma_1 \Delta e_{t-1} - \alpha_1 \Delta (selic_t - FFunds_t) + \beta_1 \Delta Risco_t + (1 - \gamma_1) (\pi_t - \pi_t^{f}) + \varepsilon_t \end{equation*}

onde:

e_t é a taxa de câmbio;

selic_t é a taxa básica de juros do Br;

FFunds_t é a taxa básica de juros do US;

Risco_t é uma medida de risco;

\pi_t é a inflação do Br;

\pi_t^{f} é a inflação do US.

Sobre a equação acima, por suposto, aplicamos a restrição de que \Delta e_t = (\pi_t - \pi_t^{f}), isto é, a variação do câmbio nominal, no equilíbrio, deve ser igual ao diferencial de inflação.

Nos últimos anos, a propósito, a previsão do câmbio tem sido ainda mais desafiador porque justamente uma das  principais variáveis que interferem na sua trajetória é o ambiente político-econômico do país, que tem como proxy no modelo acima a medida de risco.

Para estimar esse modelo, nós baixamos os dados com o R do Banco Central, do FRED St Louis e do IpeaData. A coleta dos dados é seguida do seu tratamento, de modo a adequar os mesmos à estimação do modelo proposto acima. As variáveis ficam então apresentadas como no gráfico abaixo.

É esperado que o prêmio de risco tenha efeito positivo sobre o diferencial do câmbio, i.e., que cause desvalorizações cambiais enquanto o diferencial de juros exerceria pressão contrária. A tabela abaixo resume a estimação do modelo, com a imposição de restrição que fizemos.

Modelo com restrição
Estimate Std. Error t value Pr(> | t| )
dlcambio_l1 0.560 0.063 8.818 0
ddif_juros -0.566 0.311 -1.819 0.072
dlrisco 0.198 0.025 7.881 0
dif_inflacao 0.440 0.063 6.938 0

Os coeficientes estimados possuem os sinais esperados e apresentam significância estatística, com a imposição de restrição. O diferencial de juros aprecia a taxa de câmbio, enquanto o prêmio de risco tem efeito depreciativo.

Uma vez estimado o modelo e entendido a relação empírica entre as variáveis, o que podemos dizer sobre o período atual?

Por um lado, temos tido um aumento do risco-país, dada a deterioração do ambiente político-fiscal dos últimos meses. É esperado, inclusive, que essa deterioração continue no próximo ano, principalmente por causa das eleições.

Por outro lado, o aumento da taxa básica de juros, a Selic, em reação ao processo inflacionário descontrolado, tem tido influência sobre o diferencial de juros, o que em tese atrairia investimento em carteira para o Brasil e atenuaria essa pressão por desvalorização. Essas forças antagônicas dão o tom da trajetória do câmbio no curto prazo, gerando uma volatilidade bastante intensa.

Por óbvio, o modelo é simplificado ao ponto de não incluir outros atores importantes, em particular, a autoridade monetária, que pode (e deve?) intervir no mercado de modo a tentar suavizar esse aumento de volatilidade no curto prazo.

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(*) Para maiores detalhes sobre o uso desse tipo de modelo para fins de previsão, conheça nossos Cursos de Previsão Macroeconométrica e Modelos Preditivos aplicados à Macroeconomia.

Efeito da Operação Lava Jato sobre a Taxa de Câmbio

By | Economia Internacional, Macroeconometria

Ao longo das últimas semanas tenho recebido muitas perguntas sobre o comportamento da taxa de câmbio. Não para menos, afinal o câmbio ultrapassou a fronteira de 3 R$/US$ na última semana, algo que os modelos econométricos só alcançavam nos cenários mais pessimistas. Ainda que existam fatores econômicos que fomentem a deterioração das expectativas, fica claro, nesse momento, que a conjuntura política tem contribuído de forma decisiva para o aumento da aversão a risco dos investidores. Para o macroeconomista, desse modo, o problema é imediato: como adicionar esse componente político aos modelos?

Tenho pesquisado e testado algumas alternativas para esse problema. Uma delas é utilizar a base de dados do google trends, sobre determinadas palavras-chave e a quantidade de pesquisas relacionadas às mesmas em relação ao total de pesquisas feitas no Google. Um exemplo é a palavra-chave "operação lava jato", que teve sua menção elevada nos últimos meses.* O gráfico abaixo registra o interesse por essa palavra-chave ao longo das semanas.

lavajato

Podemos, desse modo, pegar um conjunto de palavras-chave e testar em modelo pré-definido para a taxa de câmbio de forma a tentar captar o efeito da instabilidade política que existe hoje no país. Ao fazer isso, por exemplo, para a operação lava jato, observa-se que o efeito da mesma é positiva sobre a taxa de câmbio. Isto é, maiores referências à operação implicam em maior desvalorização do câmbio. Significa dizer que, ao adicionar essa variável, mantendo as trajetórias de todas as demais variáveis do modelo constantes, observa-se uma forte sensibilidade do modelo, como se pode observar no gráfico abaixo.

cambiolavajato

Como exemplo, apenas, no modelo base, sem adição da variável lavajato, o modelo prevê que o câmbio médio em dezembro seja de 3,11 R$/US$. Com a adição dessa variável, o câmbio vai a 3,28 R$/US$, considerando que o tema continue "quente" na imprensa.

Observe, nesse contexto, que a operação lava jato é apenas um dos vários momentos da instabilidade política no país, que conta, por exemplo, com o clima de ruptura entre PMDB e o governo. Desse modo, a aplicação de um conjunto de variáveis que represente esse momento parece ser uma das alternativas para capturar a trajetória da taxa de câmbio nesse momento. O modelo base parece se adequar melhor ao período recente com a adição dessas variáveis.

(*) Corrigido em relação à primeira versão. O índice do google trends não faz referência ao número absoluto de pesquisas de uma determinada palavra-chave, mas sua relação com o total de pesquisas feitas no Google. Maiores informações aqui.  

ps: para maiores informações sobre o modelo base usado no post, bem como a forma como temos construído essas variáveis de instabilidade política, entre em contato. 

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