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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS CAMPUS SOROCABA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
Ricardo Quirino Theodoro
REGIME MONETÁRIO BASEADO EM AGREGADOS MONETÁRIOS: RESULTADOS DE MODELOS DSGE PARA O
BRASIL
SOROCABA-SP MAIO/2015
i
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS CAMPUS SOROCABA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
Ricardo Quirino Theodoro
REGIME MONETÁRIO BASEADO EM AGREGADOS
MONETÁRIOS: RESULTADOS DE MODELOS DSGE PARA O
BRASIL
Dissertação apresentada como parte das exigências para a obtenção do grau de Mestre em Economia do Programa de Pós-Graduação em Economia da Universidade Federal de São Carlos – Campus de Sorocaba. Orientação: Prof. Dr. Geraldo Edmundo Silva Júnior
SOROCABA-SP MAIO/2015
ii
Ricardo Quirino Theodoro
REGIME MONETÁRIO BASEADO EM AGREGADOS MONETÁRIOS:
RESULTADOS DE MODELOS DSGE PARA O BRASIL
Dissertação apresentada como parte das exigências para a obtenção do grau de Mestre em Economia do Programa de Pós-Graduação em Economia da Universidade Federal de São Carlos – Campus de Sorocaba. 22 de maio de 2015
__________________________ Geraldo Edmundo Silva Júnior (Orientador – Universidade Federal de São Carlos) ___________________________ Rodrigo Viela Rodrigues (Banca Examinadora – Universidade Federal de São Carlos) ___________________________ Jorge Paulo Araújo (Banca Examinadora – Universidade Federal do Rio Grande do Sul)
SOROCABA-SP
MAIO/2015
iii
DEDICATÓRIA
À minha família e aos meus carinhosos guias.
iv
AGRADECIMENTO
Nesse momento especial faço questão de agradecer uma série de pessoas que fizeram
parte da minha caminhada até hoje, em especial aqueles envolvidos com esta
dissertação.
Agradeço ao professor Geraldo Edmundo Silva Júnior por ter acreditado e alimentado à
linha de pesquisa que eu queria tanto desenvolver. Pela enorme paciência em corrigir os
meus textos e pela enorme ajuda com a modelagem, sem nunca deixar de me ajudar
nessa caminhada. Fica uma enorme gratidão ao professor Geraldo, que foi fundamental
para a realização da minha dissertação, mesmo em momentos que eu estava inseguro
com relação a que direção eu deveria tomar...muito obrigado professor.
Agradeço à CAPES e a Universidade Federal de São Carlos pela oportunidade e pelo
fomento.
Agradeço os meus queridos colegas de classe, que muitos deles se tornaram grandes
amigas (os) para o restante da vida.
Não tenho como esquecer a professora Roberta Muramatsu. Foi a única pessoa que
acreditou em mim na graduação e, acima de tudo, foi uma grande referência na época.
Uma pessoa que deixou uma mensagem muito bonita com relação à integridade e
diferentes formas de se expressar a profunda delicadeza que muitos carregam dentro de
si. E acima de tudo, como ser livre de uma forma saudável e aprender o verdadeiro
brilho da liberdade. Muito obrigado por tudo, jamais esquecerei tudo que você fez por
mim.
Agradeço ao grande amigo Luiz Felipe Barroso. Esse, mais um grande amigo das
reflexões e acima de tudo, reflexões sobre a vida. Grande companheiro das caminhadas
desde a graduação até os dias de hoje, que é meio da turma do amendoim (KKK) mas é
um grande amigo da vida, uma pessoa que aprendi muito sobre a vida. Um dos
melhores amigos que a vida me apresentou.
Fica um breve, porém, extremamente importante agradecimento para a Juliana
Camargo. Em um momento de extrema dúvida com relação à anpec, ela foi fundamental
para me dar esperanças. Com uma linda história de autoconhecimento e de diversos
momentos de reconquistas de esperança com relação à vida e a si mesma, talvez não
houvesse ninguém naquele momento e na turma que poderia ter me passado mais
esperança e força. Fica uma enorme admiração pela sua história de vida –
v
Principalmente no quesito existencial – e um sentimento de gratidão que não cabe no
meu coração, sem que as palavras sejam suficientes para expressar tal gratidão.
Agradeço a Jaqueline Alves Nogueira por ter sido tão amiga e parceira na época da
dissertação. Muito obrigado por ter me ensinado tantas coisas neste período, muitas e
muitas coisas boas que aprendi e as boas lembranças que ficarão para sempre.
Agradeço a Joise Machado, pela ajuda em um momento extremamente difícil da minha
vida e por me ajudar na minha busca existencial. A gratidão é eterna por toda a ajuda e
carinho nos meus momentos mais complicados.
Agradeço aos meus queridos colegas da Lafis Consultoria, que auxiliaram muito nessa
fase final do mestrado, principalmente com apoio e um clima de trabalho fantástico.
Agradeço a minha família, que na verdade são os seres humanos que mais amo nessa
vida. Não trocaria por nada toda essa vida que tive com todos eles, com todos os
ensinamentos e carinho da minha mãe, todo aquele amor e convivência tão boa com o
meu pai e o meu grande amigão de tantas e tantas vidas, o meu irmão, que é um irmão
de alma. A vocês, dedico esse trabalho, pois tudo que sei hoje aprendi nesta convivência
com eles três.
Em especial, faço um agradecimento aos grandes amigos do lado de “lá”. O quanto
foram fundamentais para o meu crescimento até hoje na vida e me acompanharão até o
fim dela. Muito obrigado, meus carinhosos guias. Os quatro que renasceram com o fim
da vida, que jamais me deixam na mão e sempre doam um enorme amor incondicional
para mim. Um dia quero ser o quinto a renascer com o fim da vida e estar com vocês, eu
amo demais vocês.
E acima de tudo, agradeço a Deus pela linda oportunidade de existir, neste universo
maravilhoso, não só como humano, mas principalmente como uma estrela que busca um
dia estar completamente ligada à consciência cósmica que liga todos nós.
vi
“In a sense, I am a moralist, insofar as I believe that one of the tasks, one of the meanings of
human existence—the source of human freedom—is never to accept anything as definitive,
untouchable, obvious, or immobile. No aspect of reality should be allowed to become a
definitive and inhuman law for us.”
(Michel Foucault)
vii
RESUMO
THEODORO, Ricardo Quirino. Regime monetário baseado em agregados monetários:
Resultados de modelos DSGE para o Brasil. 2015. 100 f. Dissertação de Mestrado em
Economia – Centro de Ciências em Gestão e Tecnologias, Universidade Federal de São
Carlos, Sorocaba, 2015.
A condução da política monetária não é uma tarefa trivial ou que possa ser abordada
como um objetivo secundário em uma economia, por isso é fundamental que a mesma
sempre seja transparente e eficiente. A eficiência e transparência não necessariamente
são atingidas utilizando um único instrumento de condução da política monetária, mas
sim, por meio de instrumentos alternativos. Um destes instrumentos são os agregados
monetários. O uso dos mesmos caiu no esquecimento desde as fracassadas experiências
na década de 70. No entanto, dado a adoção do Quantitative Easing (QE) nos Estados
Unidos e em outros países desenvolvidos, e o surgimento de escolas do pensamento que
advoguem a volta do uso dos agregados monetários (Escola Novo-Monetarista), o uso
de agregados monetários acabou ressurgindo como uma ferramenta válida para a
condução da política monetária. A dissertação em questão buscou testar a hipótese do
uso dos agregados monetários, inclusive os agregados ponderados, como ferramenta
válida de política monetária para o Brasil. Mas também efetuando uma comparação à
taxa de juros Selic. O estudo foi conduzido por meio de três modelos teóricos em
estrutura DSGE. Os dados utilizados compreenderam os anos desde 2002 até 2014. As
ferramentas utilizadas na dissertação foram os vetores autoregressivos (VAR),
especificamente, utilizando a decomposição da variância, funções de impulso resposta e
decomposição do choque. Os resultados dos modelos não foram conclusivos em termos
da diferenciação entre os agregados monetários e a taxa de juros, porém, indicaram que
os agregados monetários apresentaram impactos nas variáveis selecionadas, inclusive os
agregados monetários ponderados, indicando que os agregados monetários são
relevantes para a condução de política monetária.
Palavras-chave: Política monetária. DSGE. Agregados monetários. Taxas de juros.
Choques de política monetária.
viii
ABSTRACT
The conduction of the monetary policy in an economy it is not something trivial and
that should never be a secondary objective, which is why the monetary policy needs to
be efficient and very clear about its objectives. Not necessarily the efficiency and clear
objectives can be reached through a single monetary policy tool, such as the interest
rates of an economy. This can be archived using others tools, such as, in this case, as the
monetary aggregates. The usage of this kind of tool became more famous in the 70’s
decade and became less popular at the end of the same decade, mostly because of failing
in experiments at that time. But recently this tool became more popular after policies
such as the Quantitative Easing (QE) in some of the most important economies in the
world, including the United States, and the dawn of a new school of economic thought
that tries to use the ideas of the old monetarism (New monetarism), the monetary
aggregate became again as a valid and possible tool to be used in contemporary
monetary policy. This dissertation central objective was to test the hypothesis that the
monetary aggregates are relevant to monetary policy conduction in Brazil, including the
weighted monetary aggregates, but, at same time, making a comparison between the
aggregates and the interest rate Selic. This research was conducted through three theoric
models in DSGE structure. The specific tools in the modeling used were the Vector
autoregressive models (VAR), through the decomposition of the variance, impulse
response function and the shock decomposition. The results weren’t very conclusive
regarding the comparison between the monetary aggregates and the interest rates.
Although, the models indicated that the monetary aggregates, including weighted ones,
impacted the selected variables in this dissertation, indicating that the monetary
aggregates is relevant to monetary policy conduction.
Key words: Monetary policy. DSGE. Monetary aggregates. Interest rates. Shocks in
monetary policy.
ix
SUMÁRIO 1 – INTRODUÇÃO ..................... 1
2 – REFERENCIAL TEÓRICO ..................... 7
2.1 Antecedentes do Novo-Keynesianismo ..................... 7
2.2 Os Novos-Keynesianos ..................... 10
2.3 Os Novos-Monetaristas ..................... 12
2.4 Críticas e limitações aos modelos DSGE ..................... 14
2.5 Vantagens do uso dos modelos DSGE ..................... 16
3 – MODELOS ..................... 17
3.1 Modelo 1: Modelo com rigidez (Salários e preços) e sindicatos de Smets e Wouters (2007)
.....................
17
3.1.1 Consumidores ..................... 19
3.1.2 Produção, Firmas e Sindicatos ..................... 20
3.1.3 Governo e Política Monetária ..................... 22
3.2 Modelo 2: Modelo com mercado de crédito de Christiano, Motto e Rostagno (2010)
.....................
23
3.2.1 Consumidores ..................... 25
3.2.2 Produção ..................... 26
3.2.3 Bancos ..................... 29
3.2.4 Política Monetária e Governo ..................... 32
3.3 Modelo 3: Modelos com setor externo e separação entre preços livres e administrados Castro et al. (2011)
.....................
33
3.3.1 Consumidores ..................... 35
3.3.2 Produção ..................... 37
3.3.3 Política Monetária ..................... 44
3.3.4 Governo ..................... 45
3.3.5 Resto do Mundo ..................... 47
4 – METODOLOGIA ..................... 47
4.1 Modelos e Estratégia Empírica ..................... 53
5 – RESULTADOS E DISCUSSÃO ..................... 54
6 – CONSIDERAÇÕES CONCUSIVAS ..................... 89
7 – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................... 92
8 – ANEXOS ..................... 96
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Diagrama do Modelo 1 ..................... 18
Figura 2 – Diagrama do Modelo 2 ..................... 24
Figura 3 – Diagrama do Modelo 3 ..................... 34
x
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Decomposição dos choques no Produto, consumo,
preços e investimento para M2 no modelo1.
..................... 56
Gráfico 2 - Decomposição dos choques no Produto, consumo,
preços e investimento para M2 Ponderado no modelo1.
..................... 57
Gráfico3 – Decomposição da variância de M2, M2 ponderado e Taxa de juros no modelo1.
..................... 58
Gráfico 4 - Funções de impulso resposta M2 e M2 Ponderado no modelo1.
..................... 59
Gráfico 5 - Decomposição do Choque – Taxa de Juros no
modelo1.
..................... 60
Gráfico 6 - Funções de impulso resposta Taxa de Juros no modelo1.
..................... 61
Gráfico 7 – Decomposição dos choques – M3 no modelo2. ..................... 63
Gráfico 8 – Funções de impulso e resposta M3no modelo2. ..................... 65 Gráfico 9 - Funções de impulso resposta – M3 no modelo2. ..................... 66
Gráfico 10 - Decomposição dos choques – M3 Ponderado no modelo2.
..................... 67
Gráfico 11 - Funções de impulso resposta – M3 ponderado no modelo2.
..................... 68
Gráfico 12 - Decomposição da variância – M3 ponderado no
modelo2.
..................... 69
Gráfico 13 - Decomposição do choque – Taxa de juros no
modelo2.
..................... 70
Gráfico 14 - Funções de impulso resposta – Taxa de Juros no
modelo2.
..................... 71
Gráfico 15 - Funções de impulso resposta – Taxa de juros no
modelo2.
..................... 72
Gráfico 16 - Decomposição da variância das três ferramentas. ..................... 73
Gráfico 17 -Decomposição do choque – M2 no modelo 3. ..................... 75
Gráfico 18 -Função de impulso e resposta – M2 modelo 3. ..................... 77 Gráfico 19 - Decomposição da variância – M2 modelo 3. ..................... 78 Gráfico 20 - Decomposição do choque – M2 ponderado modelo 3. ..................... 79
Gráfico 21 - Decomposição do choque – Taxa de juros modelo 3. ..................... 80
Gráfico 22 - Função de impulso e resposta – Taxa de juros modelo 3.
..................... 82
Gráfico 23 - Decomposição da variância– Taxa de juros modelo 3 ..................... 83
Gráfico 24 - Decomposição da variância das três ferramentas ..................... 84
xi
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Descrição das variáveis utilizadas no modelo .......... 52
Quadro 2 – Lista de choques da decomposição de choque – Modelo .......... 55
Quadro 3 – Parâmetros da Decomposição do Choque – No modelo 2 .......... 63
Quadro 4 – Parâmetros da Decomposição do Choque – No modelo 3 .......... 74
Quadro 5 – Valores dos parâmetros calibrados do modelo 1 .......... 96
Quadro 6 – Valores dos choques do modelo 1 .......... 96
Quadro 7 – Valores dos iniciais das variáveis selecionadas do modelo 1 .......... 97
Quadro 8 – Valores dos parâmetros calibrados do modelo 2 .......... 97
Quadro 9 – Valores dos iniciais das variáveis selecionadas do modelo 2 .......... 98
Quadro 10 – Valores dos choques do modelo 2 .......... 98
Quadro 11 – Valores dos parâmetros calibrados do modelo 3 .......... 99
Quadro 12 – Valores dos choques do modelo 3 .......... 101
Quadro 13 – Valores dos iniciais das variáveis selecionadas do modelo 3 .......... 101
1
1. INTRODUÇÃO
Historicamente, a política monetária incorporou diversas alternativas de
instrumentos para que os objetivos de política monetária fossem alcançados,desde o
clássico instrumental, a taxa de juros, até a janela de redesconto e os depósitos
compulsórios. Entretanto, no último quarto de século,o principal instrumento utilizado
pelos bancos centrais no mundo tem sido a taxa de juros que, segundo Poole (1982),
Blinder (2010) e Friedman e Kuttner (2010), seria a mais eficaz ferramenta para a
condução da política monetária. Isso por que, a taxa de juros afeta o complexo ambiente
econômico influenciando o sistema bancário, o consumo, o setor externo, as contas do
governo, dentre outros agregados e possíveis blocos de agentes. As taxa de juros se
tornaram o principal instrumento anticíclico, podendo causar uma recessão com a sua
elevação, reduzindo preços, ou estimular a economia para períodos de expansão, com a
sua redução.
Porém, ao mesmo tempo em que a taxa de juros se torna uma forte ferramenta de
combate a situações adversas, ela se torna uma perigosa ferramenta que pode
aprofundar crises ou gestá-las. A crise financeira de 2008 é um bom exemplo. Após os
eventos do 11 de setembro de 2001, o Federal Reserve, FED, optou em reduzir
substancialmente a FED funds1 e a relaxar ainda mais a regulação sobre derivativos
financeiros, visando com isso dar um impulso na economia norte-americana em meio o
momento de incerteza. Essa queda de juros trouxe uma enorme liquidez para o mercado
de hipotecas, atraindo muitas e muitas famílias para a tomada do crédito hipotecário
(Demyank&Hemert, 2008). Entretanto, tendo em vista sinais de super aquecimento
advindos do próprio mercado imobiliário e da inflação no período, o FED iniciou um
ciclo de aumento nos juros em meados de 2006, pelo então presidente do FED Alan
Greenspawn. Esse aumento nas FED funds,levou a um aumento nos juros pagos pelos
norte-americanos que haviam feito as hipotecas com juros pós-fixados (principalmente
os norte-americanos atrelados ao sub-prime, nos papéis ARM – Adjustable rate
Mortgage). O aumento dos juros pós-fixados levou a uma série de calotes, atuando
como um dos propulsores da crise financeira de 2008 (Demyank&Hemert, 2008).sem
esquecer que a queda da mesma taxa de juros foi a causadora do super aquecimento no
mercado de hipotecas. Mas, taxas de juros não somente podem ocasionar efeitos
1 Taxa de juros norte-americana.
2
negativos em uma economia, a mesma pode ser utilizada como uma poderosa
ferramenta contra cíclica. E um bom exemplo é o Brasil.
Na mesma época, a política monetária brasileira expansionista foi fundamental
para que a crise mundial tivesse os efeitos amenizados na economia brasileira (BANCO
CENTRAL DO BRASIL, 2009). A política monetária de corte nas taxas de juros foi
combinada com reduções de impostos e aumento dos gastos governamentais. A
consequência foi um rápido estimulo que diminuiu, em parte, os efeitos da crise
internacional.
Com os estímulos, a economia brasileira cresceu expressivamente, atingindo, em
2010, os expressivos 7,5% de crescimento no PIB. Este crescimento se tornou mais
fraco nos períodos posteriores, atingindo, em média, até 2014, 2,12%. O mercado de
trabalho foi um dos indicadores que mais refletiram os efeitos destas políticas
expansionistas – dentre elas a política monetária. A taxa de desocupação atingiu, em
média, 5,9% no período até início de 2014, desde 2010.
Porém, como afirmado anteriormente, o crescimento posterior a 2010 foi se
minguando, atingindo valores próximos da estabilidade em 2014 (crescimento do PIB
real de 0,1% em 2014). O mercado de trabalho passou a observar um aumento na taxa
de desemprego, atingindo o valor de 6,4% em abril de 2015. Um reflexo destes
impulsos fiscais e monetários foi o avanço da inflação, que, desde 2010, não encerra o
ano no centro da meta estipulado pelo banco central.
Os apertos monetários efetuados pelo Banco Central, desde maio de 2013, não
surtiram muito efeito na inflação, com a mesma atingindo, em 2014, 6,2% no
acumulado do ano. Apesar de diversas discussões sobre qual é a real origem da inflação
brasileira 2 e de fatores como o horizonte de tempo do impacto de um aperto
contracionista da política monetária na atividade e inflação, é fato que a inflação não foi
reduzida substancialmente mesmo com os aumentos da taxa de juros Selic até o final de
2014.
Não é possível, nem crível, afirmar que a taxa de juros Selic é a única
responsável pelo insucesso na tentativa de estancar o avanço da inflação e até mesmo do
2 Martinez (2014) aponta como principal responsável pelo avanço recente da inflação brasileira acima
do centro da meta os preços dos serviços da economia brasileira, devido ao aumento dos custos nos salários e do aumento na demanda. Aidar e Gomes (2004) apontam como um dos grandes responsáveis dos avanços da inflação o comportamento dos preços administrados, que, ao contrário dos preços livres, não são controlados quando avançam, oscilando de acordo com as variações cambiais e outras variáveis.
3
bom crescimento apresentado desde 2010, mas, a mesma é uma variável relevante para
estes dois tópicos. Portanto, é inegável que, como no caso dos Estados Unidos, a taxa de
juros conta com um enorme poder de intervenção. Seja no sistema bancário quanto na
atividade, por canais como o crédito e as expectativas de investimento (Taxa de retorno
do capital físico contra taxa de juros paga em títulos públicos ou privados atrelados à
Selic). Como citado anteriormente, existem outros instrumentos de condução de política
monetária, como depósitos compulsórios, mas, estes citados foram todos utilizados no
período, e o cenário acabou convergindo para uma situação que pode evoluir para um
cenário de estagflação3 no período de 2015 adiante.
Sendo assim, seria interessante o uso de instrumentos alternativos às taxas de
juros, que são poderosas e fundamentais para a condução da política monetária, mas,
como já foi dito e brevemente exposto, podem apresentar limitações. Um dos
instrumentos já sugeridos por economistas para a condução da política monetária são os
agregados monetários. A condução por meio dos agregados era defendida pelos
economistas monetaristas, tendo como suporte as contribuições de seu principal
interlocutor, Milton Friedman (ver Friedman (1968)). O autor não somente advogava o
uso dos agregados como o principal instrumento de política monetária, mas também o
controle dos mesmos.
Os agregados monetários foram utilizados na condução de política monetária nos
Estados Unidos da América no episódio conhecido como o Grande Experimento
Monetarista. O experimento foi implementado pelo presidente do FED Paul Volcker,
com a intenção de reduzir a inflação enfrentada pelos EUA. O resultado foi a redução da
inflação em um curto período do tempo, com o Índice de preços ao consumidor – CPI-
saindo de dois dígitos (13.3% em 1979) para um dígito em 1981 (8,9%) e para 3,9% em
1982 (GOODFRIEND e KING, 2005). O combate da inflação foi um sucesso,
reduzindo ela a somente um dígito em menos de três anos. Porém, o resultado foi um
aumento vertiginoso da taxa de desemprego e causando uma das maiores recessões da
história da economia norte-americana.
Apesar de nunca ter sido adotado um regime oficial de condução de política
monetária por agregados monetários no Brasil, Neto e Fraga (1983) afirmam que um
regime já havia sido aplicado no Brasil, porém, sem que tenha sido oficialmente
3 Estagflação, termo cunhado pelo político inglês IainMacleod, que descreve um momento em que a economia convive com altas taxas de inflação, baixo crescimento econômico e altas taxas de desemprego.
4
anunciado ou divulgado. Segundo os autores, na década de 70 os governos militares
efetuaram políticas fortemente monetaristas. Em 1974, o ciclo contracionista foi
acompanhado de uma redução da base monetária, mesmo que considerado um objetivo
secundário, e em 1975, por via de reserva livres, houve uma expansão da base
monetária.
No mesmo trabalho, os autores realizaram testes de causalidade (De 1971 à
1981) em que os resultados apontaram para a existência de endogeneidade da moeda –
conceito em que a oferta de moeda, ou, expansão/redução da oferta de moeda, é função
dos movimentos internos da economia - no período, em que a base monetária realmente
impactava a inflação e a inflação impactava a expansão da base monetária. Esses
resultados podem ser explicados, muito em parte, à inflação crescente do período, mas
deixa claro que existe uma ligação entre os preços e a expansão de moeda.
Em outro trabalho, mas referente à exogeneidade da moeda, Contador (1978)
encontrou indícios de que a moeda (base monetária) influencia a inflação no Brasil, mas
não é influenciada pelos preços. O estudo foi conduzido no período de 1971 a 1951. O
mesmo também confirma os impactos da base monetária nos preços, mas neste caso, a
base poderia ser utilizada como instrumento de política monetária dada a sua
exogeneidade.
Em um estudo mais recente que os últimos citados acima, Neto e Júnior (2002),
conduziram uma série de estudos com relação ao impacto de agregados monetários em
variáveis como preços, renda real, a atividade brasileira e o crédito. Todos os agregados
monetários apresentaram relação com preços e renda real, indicando, inclusive, alto
poder de antecipação do comportamento de ambas variáveis. No caso da atividade, os
resultados foram mais fracos, mas sem que fosse possível afirmar que existe
neutralidade da moeda, principalmente dado que os autores encontraram indícios de
impactos de M3 na atividade, mesmo que menos intenso que o crédito, que é um dos
canais mais fortes de transmissão de choques para a atividade.
No entanto, mesmo com algumas evidências da importância dos agregados
monetários como ferramenta útil de política monetária, os resultados desastrosos do
“Experimento Monetarista”, e a ascensão da macroeconomia “Novo-clássica”,o regime
de política monetária baseada em agregados monetários caiu em desuso, destacando-se
o retorno ao regime baseado na taxa de juros como principal instrumento de política
monetária. Com a ascensão da regra de Taylor, a qual considera as taxas de juros e o
produto em uma estrutura em que os agregados monetários não são determinados,
5
estruturou-se um modelo com IS-LM com a curva LM substituída por uma regra de
política monetária, a MP, que determina as reações da taxa de juros (ROMER, 2000). A
incerteza com relação a endogeneidade/exogeneidade da moeda também reduziu a
importância dos agregados na condução da política monetária (KALDOR, 1998).
Hoje o pensamento predominante em um regime de política monetária é o do
“Novo-Keynesianismo”, que advoga o uso das taxas de juros como principal
instrumento de política monetária, utilizando modelos de equilíbrio geral para avaliar e
mensurar os impactos das mesmas nos diversos setores da economia (CASTRO et al,
2011; CHRISTIANO, EICHENBAUM e EVANS, 2005).
Os últimos autores buscaram mensurar os impactos dos choques de política
monetária que geraria um efeito inercial nos preços e a persistência dos efeitos da
mesma no produto na economia norte-americana por meio de calibragem. O modelo
parte da premissa do uso de um Modelo de Equilíbrio Geral Dinâmico Estocástico –
DSGE4-, que avalia a inflação com origem na oferta, o chamado canal de custo (Devido
aos choques monetários). Os autores efetuam testes para avaliar as respostas de diversas
variáveis aos impulsos monetários, inclusive salários, produto e até produtividade.
Mas, após a crise financeira de 2008, e devido a incapacidade das taxas de juros
em lidar com a mesma, sendo que em alguns países as mesmas já estão em níveis
próximos de zero e a crise persiste - como efeito do Quantitative Easing em países
como os Estados Unidos, União européia e Japão, as taxas de juros aproximaram as
economias da armadilha da liquidez (BLINDER (2010)) -, houve o surgimento de um
grupo de economistas que se auto-titulam “Novos-monetaristas”. Os “Novo-
monetaristas” defendem o retorno de algumas ideias do monetarismo antigo, mas com
algumas modificações. Mas o principal ponto que eles defendem é a importância dos
agregados monetários para a condução da política monetária. Ou seja, eles defendem a
volta da condução da política monetária com uso de agregados, mas também fazem
inferências com relação a intermediação monetária (WILLIANSON e WRIGHT,
2010a).
Dentre algumas vantagens da volta do uso dos agregados monetários na
condução da política monetária, pode-se destacar a transparência e credibilidade que o
uso dos agregados transmitem aos componentes da economia. Seria uma ferramenta de
4 DSGE é a sigla para DynamicStochastic General Equilibrium.
6
fácil compreensão pelos componentes do mercado e transparente com relação ao seu
objetivo ((WILLIANSON e WRIGHT, 2010b) e HALL, SWAMY e TAVLAS, 2012).
Deve-se destacar na literatura empírica de política monetária a inexistência de
modelos de equilíbrio geral estocástico dinâmico que trabalhem com agregados
monetários à luz do novo-monetarismo.
No Brasil a literatura empírica de modelos DSGE acompanha a utilização do
mesmo por parte do Banco Central do Brasil, (CASTRO et. al., 2011). Os autores
elaboraram a adaptação da modelagem DSGE para o Banco Central do Brasil que leva
em consideração aspectos específicos da economia, como a autoridade fiscal
perseguindo a meta do superávit fiscal primário e preços administrados. O modelo
avalia por meio de impulsos monetários e utiliza outras técnicas para a avaliação dos
choques.
Diante deste contexto, o ponto focal do presente trabalho é que no Brasil, a
condução da política monetária, como na maioria dos países desenvolvidos, utiliza
modelos “Novos-Keynesianos” na estrutura de equilíbrio geral visando mensurar os
impactos da política monetária, com o uso da taxa de juros como a variável principal
nestes modelos. Sabe-se que o uso de agregados monetários foi restrito ao controle dos
depósitos compulsórios no período recente, devido, inclusive, a massificação do uso dos
modelos DSGE. Entretanto, o controle da Base Monetária, M1, M2, M3 e M4 como
instrumento de política monetária têm sido considerados no período recente em países
desenvolvidos. Logo, o objetivo central do trabalho é testar a aplicabilidade do principal
pressuposto do modelo “Novo-monetarista”, aos moldes estruturais e simulação para a
economia brasileira e comparar os resultados do modelo “Novo-Keynesiano”. Sendo
amparado, por estudos mais antigos e recentes, em que impactos dos agregados em
variáveis relevantes da economia brasileira ocorreram em um período mais distante e
recente – Inclusive com os agregados atuando como antecipador do comportamento de
algumas destas variáveis – e pelos resultados recentes da política monetária por meio de
condução por taxa de juros no Brasil. Em outras palavras, a intenção é mensurar quais
os efeitos do uso dos agregados monetários na economia brasileira e comparar com os
resultados do uso das taxas de juros em estrutura DSGE, visando investigar se os
agregados monetários voltaram a ter relevância na condução da política monetária
brasileira.
7
2. REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 Antedendentes do Novo-Keynesianismo
O mundo, pós primeira guerra mundial, viu-se em uma conjuntura econômica
muito delicada. Os produtos nacionais, das principais nações europeias envolvidas no
conflito, haviam caído substancialmente, mas com grande destaque a queda na atividade
industrial norte-americana. Um dos grandes motivos deste momento economicamente
delicado, segundo Snowdon e Vane (2005), era o instrumental teórico utilizado para
interpretar a dinâmica do funcionamento do sistema econômico. A famosa Lei de Say,
que em termos gerais, negava a possibilidade da existência de qualquer desvio no nível
de produção ótimo, era o principal pilar do instrumental teórico utilizado na época, O
instrumental era baseado nas ideias Smithianas, que eram oriundas da economia
clássica. A situação delicada acabou eclodindo uma crise, a famosa crise de 1929, onde
a queda na atividade industrial observada antes de 29 se aprofundou.
Em âmbitos de crise ou de forte questionamento das teorias predominantes de
uma ciência, que normalmente surgem grandes revoluções científicas. No caso da teoria
econômica, surgiram as idéias Keynesianas. O economista John Maynard Keynes, com
o seu livro “The General Theory of Employment, Interest and Money” introduziu novas
formas de interpretar a dinâmica do sistema econômico, principalmente com relação a
Lei de Say. Keynes criou um novo conceito que constratava com a Lei de Say, o
princípio da demanda efetiva, que, segundo Snowdon e Vane (2005), foi a principal
contribuição da teoria Keynesiana. O governo contaria com duas formas de mexer com
a demanda efetiva, atuando com a política fiscal e a monetária. A monetária teria menos
força que o esperado, já que Keynes advogava que mesmo com taxas de juros mais
baixas o investimento e o consumo não se alterariam significantemente (FRIEDMAN,
1968). Já a política fiscal seria a melhor alternativa para incentivar a demanda efetiva,já
que a mesma é parte da demanda agregada e também atua nas expectativas dos
empresários. Outro conceito que é extremamente importante e polêmico no
Keynesianismo, é o conceito de preços e salários rígidos.
O sucesso do instrumental teórico Keynesiano na condução das políticas
econômicas na crise de 29 e a eliminação do desemprego em massa durante a segunda
guerra mundial, foram cruciais para a disseminação do pensamento Keynesiano de
manutenção do emprego como umas das principais preocupações dos governos. Não foi
somente no campo da condução das políticas econômicas que o Keynesianismo trouxe
fortes mudanças, na teoria econômica isso também aconteceu. O destaque fica para a
8
chamada “síntese neoclássica”, que foi uma espécie de mistura das ideias Keynesianas
com as teorias clássicas. Desta síntese surgiram três famosas teorias, a lei de Okun,
Curva de Phillips e o modelo IS-LM. Essa síntese tentou unir os pressupostos
microeconômicos ortodoxos com os pressupostos macroeconômicos keynesianos
(SNOWDON e VANE, 2005).
Até a década de 60, a teoria keynesiana dominava quase que por completamente
os programas de pesquisa em economia. As políticas econômicas eram, quase que em
todos os países, especialmente Estados Unidos e Reino Unido, guiadas pelos
pressupostos keynesianos e munidos pelos modelos da síntese neo-clássica. Esse foi o
chamado período de “ouro” da economia mundial, com um forte crescimento
econômico associado a baixos níveis de desemprego. No entanto, diversos autores
apontavam o risco do uso das ideias keynesianas e das relações estabelecidas nos
modelos da síntese neoclássica.
Friedman (1968) levantou diversos argumentos contra a relação estabelecida
entre desemprego e preços, inclusive de que a trindade estabilidade de preços, rápido
crescimento e altas taxas de emprego dificilmente seriam possíveis de serem atingidas
ao mesmo tempo. Friedman questionava a não neutralidade da moeda no longo prazo e
chamava a atenção para a questão das expectativas de inflação.
Lucas e Sargent (1979) afirmam que nos anos 60 as políticas keynesianas
trouxeram uma impressão errônea de que a economia havia se tornado livre de
ideologia, como a Física. Os autores também tecem críticas contra a relação entre
desemprego e inflação real, mas chamando a atenção para as relações estruturais das
variáveis, que não haviam sido observadas pelos formuladores de políticas públicas e
pelos teóricos keynesianos. O resultado do uso dos modelos da síntese e das ideias de
política econômicas keynesianas foi um aumento simultâneo da inflação e do
desemprego, a chamada estagflação. O início do descarte das teorias da síntese neo-
classica foram fundamentais para o fim do consenso keynesiano.
O fim do consenso Keynesiano também só foi possível devido ao aparecimento
de duas novas escolas do pensamento, a chamada “monetarista” e os “novos-clássicos”.
A escola monetarista tinha como principal expoente o próprio Milton Friedman. Apesar
de a escola ter sido um dos principais focos de resistência ao uso exacerbado do
keynesianismo na teoria macroeconômica, bem como da união da ortodoxia com o
keynesianismo, o principal objetivo da escola era resgatar a importância da política
monetária e, acima de tudo, a importância da moeda. Friedman (1968) questionava a
9
falta de importância dada a política monetária por Keynes e pelos keynesianos,
afirmando que uma má interpretação da forma que o Federal Reserve atuou na crise de
1929 trouxe toda essa aversão ao uso da política monetária como instrumento de
condução da política econômica. A moeda seria uma maravilhosa “máquina”, que é
fundamental para o funcionamento da economia, porém, ela pode se tornar uma
poderosa força desestabilizante na própria economia. Friedman aponta três pontos que a
política monetária poderia executar: (i) O seu verdadeiro papel, da política monetária, é
fazer com que a moeda não seja uma força desestabilizante para a economia; (ii) Ela
poderia trazer segurança para a economia, quando a mesma é utilizada para manter o
bem estar da economia; (iii) Ela pode sim ser utilizada para combater as oscilações
causadas por outras fontes. Friedman (1968) também advogava que a política
monetária poderia ter influencia na inflação no longo prazo.
Com os problemas enfrentados pelo keynesianismo na década de 70, o
monetarismo passou a ser a escola mais importante da teoria econômica na época.
Muitos pontos da teoria macroeconômica foram reformadas de acordo com o
pensamento monetarista, como a teoria da demanda por moeda, a curva de Phillips
encontrava uma nova interpretação (versão aceleracionista) e a teoria ganhava a
abordagem das expectativas adaptativas. Houveram acréscimos importantes a teoria
econômica, como o uso do conceito de taxa natural. O auge do monetarismo foi o
grande experimento monetarista, implementado no Federal Reserve pelo então
presidente do mesmo, Paul Volcker.
Entretanto, o experimento monetarista acabou fracassando e acabou com isso
minando a confiança dos implementadores de políticas nos pressupostos monetaristas.
Outro grande fator foi o aparecimento da segunda escola que rivalizou e que também foi
um grande foco de resistência contra as ideias keynesianas, a escola “novo-clássica”,
com a teoria das expectativas racionais. Os grandes expoentes da escola “Novo-
clássica” são os economistas Robert Lucas e Thomas Sargent.
Se caso um evento que costuma ocorrer de acordo com um padrão observado no
passado necessitar de uma expectativa para o futuro, a expectativa será parecida ou
igual ao padrão do passado. Essa era a visão das expectativas adaptativas. Sargent
(1980) afirma que o comportamento humano na teoria econômica, bem como outros
diversos eventos, depende muito das regras ou dos fatos que os cercam. Ou seja, se as
regras ou os fatos mudarem, o comportamento de uma pessoa com relação ao futuro,
mesmo com o padrão definido do passado, mudará, ficará diferente do passado. Essa é a
10
lógica das expectativas racionais. Outro ponto de crítica ao monetarismo é levantado
por Sargent e Wallace (1981). Os autores questionam a influência da política monetária
na inflação no longo prazo, para eles a política monetária será neutra com relação a
inflação no longo prazo também, não somente no curto prazo, como os monetaristas
advogavam. A eficiência das políticas ficariam restritas ao poder preditivo dos agentes,
se caso as políticas fossem previstas pelo público não haveriam impactos no produto
real. No contrário, se as políticas não forem previstas, haverá impactos. A escola das
expectativas racionais também usufruiu dos avanços alcançados no monetarismo, como
o uso do conceito de taxa natural das variáveis utilizados por Friedman em sua versão
da curva de Phillips (SNOWDON e VANE, 2005).
Apesar de todos os pontos apresentados, a economia “Novo-clássica” tinha um
grande objetivo: Adaptar a teoria macroeconômica aos pressupostos ortodoxos
microeconômicos. Buscando rivalizar com essa tentativa de adaptação da
macroeconomia, surgiram os economistas “Novo-Keynesianos”, que buscavam realizar
o oposto da escola “Novo-clássica”: Adaptar os pressupostos microeconômicos na
teoria macroeconômica (SNOWDON e VANE, 2005).
2.2 Os Novos Keynesianos
A escola do pensamento “Novo-Keynesiana” tem como origem a década de 70.
Apesar de ser cunhada como “Keynesiana”, os integrantes desta escola, no início da
mesma, eram economistas dissidentes da escola das expectativas racionais. Essa
dissidência permitiu que a agenda de pesquisa dos “Novos-Keynesianos” absorvesse
pressupostos e modelagem matemática da escola dos Ciclos dos Negócios Reais
(RBC)5.
Especificamente, os “Novos-Keynesianos” incorporaram as expectativas
racionais, a noção de que os mercados não conseguiriam se equilibrar – devido a rigidez
de preços – e as hipóteses monetaristas de taxa natural nas suas teorias. A escola do
pensamento também advoga a necessidade das políticas estabilizadoras, já que uma
economia capitalista estaria exposta a choques de oferta e demanda.
5 Real Business Cycle (RBC), escola do pensamento dissidente dos economistas da tradição “Novo Clássica”. A RBC defende, dentre outras ideias, que os choques reais acarretam em impactos na economia, não choques nominais.
11
Essa união dos pressupostos de escolas ortodoxas com pressupostos
keynesianos gerou, segundo Snowdon e Vane (2005) e Goodfriend e King (1997), uma
nova “Nova síntese neoclássica”. Essa nova síntese é marcada por três características:
(i) Modelos intertemporais; (ii) Uso da hipótese das expectativas racionais; (iii)
Reconhecimento da existência da competição imperfeita; (iv) Incorporação dos custos
dos reajustes de preços.
Segundo Tamborini, Trautwein e Mazzocchi (2014) a regra de Taylor é um dos
maiores símbolos dessa nova síntese. A teoria une o uso da taxa de juros, o desvio do
produto natural, a inflação e a expectativa de inflação, mas essa expectativa é racional.
Woodford&Eggertsson (2003) afirma que o uso da regra de Taylor é a melhor escolha
para guiar as decisões dos bancos centrais, usando como referência a teoria neo-
Wickselliana de taxa natural de juros. Essa visão de que a regra de Taylor seria o
melhor modelo de descrição da política monetária ótima dos Bancos Centrais reforçou a
“Nova síntese neoclássica”.
A significância desta síntese foi expressiva, ao ponto de ser sugerido nos
modelos IS-LM a substituição da LM por uma regra de política monetária, parecida ou
não, com a regra de Taylor. Segundo Romer (2000) a melhor forma de se descrever a
atuação do Banco Central é por meio de uma regra de política monetária. A LM seria
uma regra de oferta de moeda, incompatível, segundo o autor, com a regra perseguida
pelos Bancos Centrais (Em especial o Federal Reserve). A regra de política monetária
seria mais realista e a moeda não teria um papel ambíguo no modelo. Dentro desta nova
síntese, surgiu um novo consenso, baseado nos modelos DSGE (DynamicStochastic
general Equilibrium). Woodford (2009)afirma que o embate entre o keynesianismo e o
monetarismo não se resumia a diferenças de interpretação com relação a eficiência da
polítca monetária e fiscal, mas sim, a um confronto do keynesianismo que defendia o
uso de modelos econométricos estruturais para prever os efeitos de curto-prazo das
políticas governamentais alternativas e do monetarismo, que era cético com relação a
mensuração destes efeitos de curto-prazo e enfatizavam o uso de estimações de longo-
prazo. Os modelos DSGE’s trazem consigo ambos os elementos, a análise das
flutuações de curto-prazo e de longo-prazo, com uma fundamentação teórica mais
consistente. Por isso os modelos DSGE são considerados os maiores marcos da nova
síntese neo-clássica. O autor afirma que apesar de os modelos resgatar as ideias
keynesianas de tratamento das flutuações de curto-prazo com ênfase nos modelos
econométricos estruturais, os mesmos utilizam pressupostos microeconômicos, como
12
problemas de decisão de residentes e firmas. Porém, ainda mantém-se o uso de modelos
Vetoriais auto-regressivos para analisar os efeitos empíricos das políticas
macroeconômicas. A origem da estrutura matemática/dinâmica dos modelos DSGE são
os modelos da escola dos Ciclos dos negócios reais (RBC), que buscavam simular o
comportamento de economias hipotéticas com relação à formação de investimento,
consumo e etc.
Porém, mesmo com a nova síntese houve um grande obstáculo que os modelos
“Novos Keynesianos” ainda não conseguiram resolver, a crise financeira de 2008.
Diversas economias desenvolvidas ao longo do mundo estão operando com baixas taxas
de juros, com alto desemprego, baixo crescimento e associado a altos índices de déficit
fiscal (Exemplos, Estados Unidos, França e Inglaterra).
Nesse ambiente de crise, onde as teorias vigentes não conseguem contornar
suficientemente as anomalias enfrentadas, é que surgem teorias com soluções
alternativas. Neste caso, enfrenta-se uma situação parecida com a crise do final dos anos
60 e início da década de 70 - com sinais parecidos e até mais preocupantes, mas sem a
estagflação - onde a teoria vigente dá sinais de esgotamento. Naquela época houve o
surgimento do monetarismo como resposta ao esgotamento da teoria. Hoje, ocorre algo
parecido, mas um monetarismo reformulado e mais realista, a escola “Novo-
monetarista”.
2.3 Os Novos Monetaristas
Segundo Kaldor (1998), o “novo monetarismo” é uma corrente que cada vez
mais ganha adeptos nos mais importantes meios de análise macroeconômica da
economia norte-americana. Lugares antes vistos como redutos de Keynesianos, como o
Federal Reserve de St.Loius, o departamento de pesquisa econômica do FMI e muitos
integrantes do FED de Washington, tem forte simpatia aos pensamentos Novo-
monetaristas (KALDOR, 1998).
Em uma definição mais formal, de Willianson e Wright (2010a), a escola
“Novo-monetarista” é uma corrente que tenta resgatar as principais ideias do
“Monetarismo”, dentre os principais, a importância da moeda na teoria econômica. Ou,
em outras palavras, a corrente de pensamento pretende mostrar e provar que a moeda é
importante para a análise econômica.
13
Os principais expoentes da corrente são Stephen Willianson, Randall Wright e
Ricardo Lagos. O modelo “Novo monetarista” incorpora pesquisas na linha da teoria e
política monetária, sistema bancário, intermediação financeira e mercado de ativos dos
últimos anos. Segundo Willianson e Wright (2010a), a corrente “Novo-monetarista” não
deixa de incorporar elementos de microfundamentação, modelagem das fricções e de
criar um modelo que consiga explicar, de forma generalizada, os fenômenos que
envolvam a moeda.
Os modelos “Novos-Keynesianos” (NK) não são considerados como sem
utilidade pelos economistas “Novo monetaristas”(NM), mas os mesmos tem sérias
restrições ao uso indiscriminado dos mesmos. A principal crítica tecida pelos NM aos
modelos NK é a existência dos preços rígidos, ou, da rigidez nominal e o não uso da
moeda, de forma significativa, na modelagem. Não necessariamente a economia
vivenciaria momentos de estrita rigidez nominal. Segundo os autores NM’s, as
economias poderiam até vivenciar momentos em que existiria a rigidez, mas que isso
seria muito mais devido a condições da atual conjuntura do que uma característica
estrutural das economias (WILLIANSON e WRIGHT, 2010b). Os agentes poderiam
cansar da rigidez dos preços e buscar meios de burlar às mesmas, mostrando que a
hipótese de preços rígidos é incerta no âmbito estrutural das economias.
O NM também tem como uma das propostas principais corrigir alguns erros da
teoria “Monetarista”: 1º o excesso de empirismo. Monetaristas eram famosos em
advogar o uso da economia com cunho positivo, esquecendo o lado normativo, ou, o
lado teórico da ciência econômica. 2º a importância da política fiscal na política
monetária. Os monetaristas costumavam reduzir a importância da política fiscal na
análise da política monetária e na economia, já os economistas NM afirmam que o uso
da mesma é importante e fundamental para o funcionamento da política monetária
(WILLIANSON e WRIGHT, 2010b).
Em suma, a corrente “Novo Monetarista” tenta reviver sim muitas ideias do
monetarismo antigo, mas adaptando as mesmas para os dias de hoje. Para isso é
necessário corrigir os erros do passado, como o empirismo puro do monetarismo antigo
e a falta de microfundamentação nos modelos,avançar em alguns pontos, como a forte
modelagem na parte de intermediação financeira, mercado de capitais e finanças, e
colocar em cheque alguns pressupostos das escolas vigentes, como a existência de
preços rígidos Novos Keynesianos. A intenção da corrente é resgatar a importância da
moeda, mas com os avanços necessários na parte teórica e aplicada.
14
2.4 Criticas e limitações aos modelos DSGE
Apesar dos modelos DSGE serem amplamente utilizados como guias para a
condução da política monetária na imensa maioria dos grandes bancos centrais6 no
mundo, os mesmos são passíveis de diversas críticas e contam com diversas limitações.
As críticas aos modelos são variadas, oriundas desde escolas mais ortodoxas –
por exemplo, algumas escolas ligadas ao monetarismo – até escolas mais envolvidas
com a heterodoxia – como o desenvolvimentismo -.
Um dos maiores críticos dos modelos DSGE é Robert Solow (2010), que aponta
diversos aspectos dos modelos como altamente restritivos ao poder explicativo do
mesmo. Solow (2010) afirma que os modelos DSGE não são “confiáveis”, já que os
mesmo não passam no “smelltest”:
“Economic theory is always and inevitably too simple; and can not be helped. But it is all the more important to keep pointing out foolishness wherever it appears. Especially when it comes to matters as important as macroeconomics, a mainstream economist like me insists that every proposition must pass the smell test: does this really make sense? I do not think that the currently popular DSGE models pass the smell test. They take it for granted that the whole economy can be thought about as if it were a single, consistent person or dynasty carrying out a rationally designed, long-term plan, occasionally disturbed by unexpected shocks, but adapting to them in a rational, consistent way. I do not think that this picture passes the smell test. The protagonists of this idea make a claim to respectability by asserting that it is founded on what we know about microeconomic behavior, but I think that this claim is generally phony. The advocates no doubt believe what they say, but they seem to have stopped sniffing or to have lost their sense of smell altogether.” (Solow, 2010, p.12)
Para Solow (2010), os agentes da economia não se comportam desta forma
racional que os modelos DSGE advogam, em que os consumidores, empresários,
trabalhadores e outros agentes tomariam a melhor decisão possível no momento da
escolha. Ainda mais, com os agentes conseguindo se adaptar a novas informações e, no
exato momento, recalcular as suas posições e expectativas logo após choques
estruturais. Os modelos não levam em consideração os conflitos de interesse, a não
incompatibilidade das expectativas dos diferentes agentes e, algo fundamental, uma
6 Banco Central dos EUA (FED), Banco da Inglaterra, Banco Central da França, Banco Central do Canadá, Banco Central da Alemanha, Banco Central do Japão, Banco Central da Ìndia, Banco Central do Chile e outros.
15
possível decepção dos agentes com as decisões erradas ou com as flutuações fora do
esperado.
Plosser (2012) é mais um destes autores que efetuam críticas aos modelos.
Uma destas críticas é com relação o pressuposto de que os bancos centrais
contem com plena credibilidade com os agentes. Assim, segundo Plosser, os resultados
estariam viesados, já que não contam com essa possibilidade. O autor sugere que isso
seja incluído nos modelos, pois o funcionamento seria melhor com essa hipótese. Outro
ponto de crítica, sugerida por Plosser, é a não linearidade dos modelos quando os
mesmos estão sobre situação de “armadilha da liquidez”, na qual, os modelos Novo-
Keynesianos tem que avançar mais para lidar com esse problema. O autor também
levanta a questão da falta da mensuração do “risco moral” nos modelos DSGE.
Outra crítica é referente aos modelos, é referente à variável “horas trabalhadas”7
na economia nos modelos. Segundo Chang, Doh e Schorfheide (2006), a maioria dos
modelos DSGE utilizam as horas trabalhadas considerando que elas apresentem
comportamento estacionário, ou seja, choques que proporcionem quedas ou aumentos
nas horas trabalhadas na Zona do Euro não afetariam o comportamento das horas
trabalhadas no médio/longo prazo. No entanto, devido a estudos desenvolvidos pelos
autores, as horas trabalhadas na Zona do Euro se mostraram não estacionária,
especialmente devido a mudanças na oferta de mão de obra ao longo dos anos. Ou seja,
dado um choque positivo ou negativo nas horas trabalhadas, os choques se tornariam
influência permanente nas horas trabalhadas.
No Brasil, a crítica para os modelos acabam sendo focadas, hoje, na inserção do
BNDES na estrutura dos modelos. A especificação dos modelos no Brasil acabam se
resumindo à estrutura clássica de três tipos de firmas (Bens de capital, finais e
intermediários), sem considerar o peso do BNDES no financiamento dos três tipos de
firmas. Autores como Santin (2013), inserem o BNDES como um dos agentes que
fornecem crédito na economia brasileira.
Uma crítica mais profunda, é efetuada por Wickens (2014), que efetuou uma
comparação entre modelos puramente baseados em séries temporais e modelos DSGE,
observando o poder preditivo de ambos. O autor chegou à conclusão que tanto modelos
em série temporal e DSGE apresentam problemas parecidos, com os modelos
apresentando comportamento estranhamente estável (flatline), nas projeções de
7 Variável que mensura o tempo trabalhado, médio, pela mão de obra nos setores de bens
intermediários e finais nas principais economias da Zona do Euro.
16
médio/longo prazo. Nos modelos DSGE, Wickens afirma que os problemas estariam
nas má estimações das variáveis exógenas, bem como, nas defasagens dos modelos,
que, em comparação ao observado, seriam ainda maiores no observado da economia.
Em suma, as críticas aos modelos são das mais variadas, desde críticas mais
fortes e profundas, até simples reformas em variáveis. Mas todas demonstram que,
acima de tudo, os modelos DSGE são apenas modelos, com vantagens e desvantagens.
2.4 Vantagens do uso dos modelos DSGE
Apesar da grande quantidade de desvantagens e limitações dos modelos DSGE,
os mesmos ainda apresentam qualidades e vantagens consideráveis. Um dos pontos
mais relevantes, segundo Walsh et.al (2010), é o fato de que os modelos DSGE
compreende, em sua estrutura, uma simulação correspondendo ao comportamento dos
residentes da economia e das firmas, permitindo, inclusive, testar a interação entre estes
dois. Os modelos simulam não só o ato de consumir, mas também os pressupostos que
influenciam este ato, como as preferências, elasticidades de demanda e o nível de renda
dos residentes. No caso das firmas, os modelos simulam diversos estágios da produção
dos bens, bem como a precificação dos mesmos, dado as características da plantas,
representativas, das firmas, como elasticidades preço da oferta, maximização do lucro e
os preços dos fatores de produção.
Montoro e Florian (2009) apontam dois fatores positivos do uso dos modelos
DSGE: 1º A possibilidade de analisar os resultados, das interações citadas
anteriormente, por meio do prisma do bem estar; 2º Os modelos mantém a consistência
entre as variáveis fluxo e estoque (Exemplo: a relação entre investimento e os bens de
capital, bem como as transações correntes e a posição líquida de ativos estrangeiros dos
residentes).
Smets (2008) traz à luz mais um fator positivo do uso da modelagem DSGE,
referente à possibilidade de trabalhar com conceitos e variáveis estruturais, como PIB
potencial e taxa de juros neutra. Outro importante ponto é com relação a possibilidade
de simular o comportamento da economia no longo prazo, ou, no estado estacionário. O
17
autor ainda cita mais um ponto importante, a possibilidade do uso da estatística
bayesiana8.
Outros métodos econométricos também podem ser utilizados em conjunto com
os modelos DSGE, principalmente métodos voltados para a estimativa de variáveis
estruturais9.
Outro ponto positivo do uso dos modelos DSGE é a possibilidade da simulação,
simultânea, do funcionamento de duas ou mais economias. É possível simular o
comportamento e reações das duas economias dado políticas e especificidades inerentes
de cada uma, sendo possível mensurar os impactos destas interações. Os modelos mais
conhecidos que utilizam essa abordagem são Wouters, Smet e Walque (2005) e Tuesta e
Rabanal (2006), simulando a interação entre a Zona do Euro e Estados Unidos. Coenen
e Wieland (2002) efetuam uma simulação do comportamento conjunto dos Estados
Unidos, Zona do Euro e Japão.
Sendo assim, mesmo com os diversos problemas que os modelos DSGE
apresentam e da profundidade/complexidade destes problemas, as vantagens do uso são
bastante relevantes, já que os modelos permitem não somente realizar previsões das
principais variáveis de uma economia, mas também simular especificidades das
mesmas, como, por exemplo, preferências dos consumidores e o comportamento das
variáveis estruturais. Apesar da dificuldade de mensurar tais variáveis, com os avanços
das técnicas econométricas, com o passar do tempo essa dificuldade poderá ser cada vez
mais reduzida, podendo, um dia, ser possível chegar próximo dos valores de variáveis
estruturais de uma economia.
3. MODELOS
3.1 - Modelo 1: Modelo com rigidez (Salários e preços) e sindicatos de
Smets e Wouters (2007)
Na especificação os autores (SMETS e WOUTERS, 2007), conforme aFigura 1
abaixo, estruturaram o modelo em cinco blocos, a saber: o bloco dos consumidores, o
bloco das firmas,o bloco dos sindicatos, que representa a interação entre os dois agentes
8 Método econométrico que tem como objetivo mensurar a probabilidade da ocorrência, de forma
atualizada, de determinada variável. Ao mesmo tempo, gerando um valor, para a variável, dentro da probabilidade mensurada, atuando como um estimador. 9 Métodos como GMN (Método dos momentos generalizados).
18
anteriores; o bloco do governo e o bloco da política monetária, para a qual é
estabelecido um conjunto de ferramentas de atuação e ação na política monetária. O
modelo foi escolhido devido à similaridade em três pontos fundamentais com a
economia brasileira: 1º - A existência de sindicatos, que intermediam as negociações
salariais em diversos setores chaves da indústria; 2º - A maximização da utilidade do
modelo não assume que a moeda aufira valor para os residentes; e 3º - Estrutura Novo
Keynesiana clássica de rigidez nominal nos salários e preços da economia.
No entanto, o modelo conta com duas limitações cruciais, primeiro, não possuí
uma estrutura que incorpore as flutuações nas variáveis creditícias e na intermediação
financeira. Segundo, a inexistência da separação dos tipos de preços (Livres e
administrados).
O modelo original assumia, simultaneamente, a possibilidade da existência, em
alguns momentos específicos, que a economia poderia não apresentar rigidez nos
salários e preços. No entanto, para este estudo essa análise foi descartada. Abaixo os
blocos do modelo:
Figura 1 - Diagrama do Modelo 1
POLÍTICA
MONETÁRIA
FIRMAS
SINDICATOS
GOVERNO CONSUMIDORES
19
Abaixo as principais equações do modelo, para a demonstração completa os
mesmos se encontram em Smets e Wouters (2007).
3.1.1. Consumidores
No bloco dos consumidores não somente consomem bens, poupam e ofertam
trabalho, mas também são donos de empresas, sob competição monopolística. É
assumido que os residentes que vivem em um horizonte infinito e maximizam uma
utilidade para a vida inteira baseada no conjunto de bens consumidos e de prazer:
�� = ∑ ������ �
�
����(����(�)− � (������)
�����exp(����
��������(�)
����) (1)
em que:
β ∈ (0,1)= a taxa de desconto subjetiva; ��(�)= a participação do consumo na utilidade; ����(�)= horas trabalhadas; �� = elasticidade consumo; e, �� = elasticidade trabalho.
Apesar da utilidade, neste caso, compreender um horizonte de tempo, a escolha
definida no momento corrente será a mesma para os momentos subsequentes.
Neste caso, os residentes estão sujeitos à restrição orçamentária, que é o limite
em que os residentes podem realizar o consumo. A restrição orçamentária é descrita
abaixo:
����(�)�� + ����(�)+ ����(�)
�����������
− ���� ≤ ������(�)
����+ �
� ��� � (�)����(�)
����� +
�� ���
� (�)����(�)
����� + �
����� ����(�)������(�)
����� − ������(�)������(�)�+
������
����(2)
em que:
�� = é o bem de capital utilizado na produção;
����= impostos do governo;
����(�)= investimento da economia; B���= a quantidade de títulos do governo; R��= a taxa de juros dos títulos nacionais;
���� = preço do bem; � ���
� (�) = nível de salários da economia;
����(�) = taxa de utilização do capital;
����(�) = horas trabalhadas;
� = constante de ajuste; Div���=dividendos distribuídos pelas empresas de bem intermediário e sindicatos; e,
20
ε�� = choque exógeno do retorno de risco dos papéis.
Outra equação importante para o modelo é referente a acumulação de capital na
economia. A mesma se localiza no bloco de consumidores por que os mesmos também
são donos de empresas (Firmas) e executam essa decisão observando as suas escolhas
como residentes também.
K�(J)= (1 − δ)���(J)+ ε�� �1 − S �
����(�)
����(�)��I� (3)
em que:
δ= taxa de depreciação de capital; S = Função de ajuste da equação de custo; e, ε��= choque estocástico dos preços dos investimentos relativo ao preço dos bens.
A equação acima assume uma relação em que a acumulação de capital tenha que
compensar o nível de depreciação do bem de capital, cobrir o custo de ajuste no
planejamento de investimento (Em função da expectativa do investimento futuro e do
investimento passado).
3.1.2. Produção, Firmas e Sindicatos10
O mercado de bens e serviços funciona com dois tipos de empresas
representativas, a de bens intermediário e bens finais.
A firma representativa de bens intermediários é composta pelos seguintes
elementos:
��(�)= �����
�(�)�[����(�)]��� − ��∅ (4)
em que:
��� = é o choque de produtividade do capital; �� = tendência de melhora na qualificação da mão de obra; �� = combinação do fator de produção trabalho; �= participação do bem de capital na produção; e, ∅ = custo fixo.
A empresa de bens intermediários conta com uma função de produção, que, ao
contrário de diversos modelos clássicos da microeconomia clássica, contabiliza a
influência dos custos fixos na produção. O custo marginal é expresso pela equação (5):
10
Sindicatos é um bloco no diagrama do modelo, mas compõe o bloco das firmas.
21
�� � = ���(1 − �)�(���)� ������
� ���(���)�(���)�� (5)
em que:
α= participação do bem de capital na produção; W �= Salário real; e,
R�
���= Taxa de retorno do capital.
O custo marginal acaba refletindo as alterações no uso do bem de capital de
produção, dado o nível de utilização do mesmo na função de produção, e com o salário
real dos trabalhadores alocados no setor.
Já em termos da firma representativa de bens finais é composta pelos seguintes
elementos:
�������(�)���� − ∫ ��(�)��(�)���
�, sujeito à:��∫ � �
��(�)
���
�
�; ��
�� ���= 1 (6)
em que:
��(�) = preço do bem intermediário; ��(�) = produção do bem intermediário;
� = choques na elasticidade da demanda e no mark-up;
P� = preço do bem final; G = função da proporção do uso de bens intermediários na produção de bens finais; e, Y� =produção do bem final.
A firma representativa de bens finais atua diretamente com maximização do
lucro, por isso não é representada por uma função de produção ou não efetua
minimização do custo. A restrição do problema de maximização é referente à limitação
de aumento da produção do bem final restrito à proporção entre o mesmo com o bem
intermediário.
No segmento de firmas e produção existe a influência dos sindicatos, que
intermediam a oferta de mão de obra, homogênea, classifica a mesma e oferece para os
“laborpackers”11, que oferece os mesmos para as firmas. Abaixo a maximização de
lucro dos “laborpackers”:
11
Fazendo uma aproximação com a economia brasileira, uma espécie de companhias de Recursos Humanos que oferecem a mão de obra para as firmas intermediárias.
22
�������(�)� ��� − ∫ � �(�)��(�)���
�, sujeito à:��∫ � �
��(�)
���
�
�; ��
� � ���= 1 (7)
em que:
� �(�) = salário dos serviços intermediários; ��(�) = quantidade de mão de obra atuante em serviços intermediários;
��� = choque no mercado de mão de obra; � � = salário do conjunto de trabalhadores; �� = quantidade de trabalhadores em conjunto; e, � = função de ajuste de mão de obra.
3.1.3. Governo e Política Monetária12
A política monetária é expressa por meio de uma regra de Taylor, definida por
Smets&Wouters (2007).
��
�∗= �
R���R∗� �
�
����
�∗������
��∗�������
⎝
⎜⎛ ��
�����
��∗
����∗�
⎠
⎟⎞
�∆�
� (8)
em que:
R� = taxa de juros corrente; R∗ =taxa de juros alvo; ρ = coeficiente de participação nas decisões depolítica monetária; π�= inflação corrente; π∗= meta de inflação; τπ = coeficiente de reação da política monetária à inflação; τy = coeficiente de reação da política monetária ao hiato do produto no curto prazo; Y� =produto corrente; τ∆y = coeficiente de reação da política monetária ao hiato do produto no longo prazo; Y�∗= produto potencial; e,
ε�� = choque na política monetária.
A regra utilizada é a clássica, com os coeficiente de reação para os parâmetros e
assumindo a possibilidade de choque na política monetária.
Para agregados monetários a regra de Taylor está estruturada da seguinte
maneira:
12
Não separado em dois blocos, como na figura 1, pois optou-se por respeitar a organização efetuada no artigo original dos autores. Mas, ambos são blocos diferentes.
23
��
�∗= �
M ���M ∗� �
�
����
�∗���
���
��∗���
����
⎝
⎜⎛ ��
�����
��∗
����∗�
⎠
⎟⎞
�∆�
� (9)
em que:
M �= agregado monetário; M ∗= agregado monetário alvo.
Neste caso, dado o estudo no modelo, foi efetuado uma substituição da taxa de
juros na equação (9) e substituído pelo agregado monetário.
Em termos de orçamento, o governo conta com essa relação descrita abaixo:
���� + ���� = �� + ��
�� (10)
em que:
��=gastos do governo; �� = títulos governamentais emitidos no tempo corrente; �� = taxa de juros do título público; ����= títulos governamentais emitidos no período passado; e, �� = impostos do governo.
A equação acima somente mostra que os gastos do governo, que incluem os
títulos públicos emitidos no período anterior, tem que igualar a receita com tributos
juntamente com os títulos emitidos no período corrente (Que é uma fonte de recursos
para o governo).
O modelo 1 compreende uma gama de relações que são consideradas como
básicas, mas suficientes para os testes de choques e de impactos na economia.
3.2. Modelo 2: Modelo com mercado de crédito de Christiano, Motto e
Rostagno (2010)
Na especificação os autores (CHRISTIANO, MOTTO E ROSTAGNO, 2010),
conforme a Figura 2 abaixo o modelo esta estruturado em cinco blocos, a saber: o bloco
dos consumidores, o bloco das firmas, o bloco dos bancos, cuja interação com o
24
governo, com as firmas e com os residentes representa o mercado bancário; o bloco do
governo e o bloco da política monetária, para a qual é estabelecido um conjunto de
ferramentas de política monetária e cuja interação entre os agentes representa a política
monetária. O modelo abaixo conta com dois pontos adicionais, em comparação ao
modelo anterior, em consonância com a economia brasileira: 1º - Um sistema bancário,
que simula a intermediação financeira; 2º - Existência de um setor produtor de bens de
capital. No entanto, este modelo não leva em consideração a existência de sindicatos,
como no modelo anterior. Em termos de limitações em comparação à economia
brasileira, o modelo 2 conta com dois pontos: 1º A política fiscal é demasiadamente
simplificada, assumindo que os gastos do governos é um processo autoregressivo de
ordem 1. 2º - Inexistência da separação de preços livres e administrados. Apesar de
todos os pontos positivos e negativos mencionados acima, o modelo conta com uma
regra de emissão de moeda, que permitirá mensurar com maior precisão os impactos de
uma política por agregados monetários. Abaixo o diagrama com os blocos do modelo:
Figura 2 – Diagrama do Modelo 2
As principais equações do modelo são destacadas a seguir. Entretanto, as
demonstrações são encontradas em Christiano, Motto e Rostangno (2010).
POLÍTICA
MONETÁRIA
FIRMAS
BANCOS
GOVERNO
CONSUMIDORES
25
3.2.1. Consumidores
��� � ��
�
���
��,�����(���� − �������)− ��
ℎ�,�������
1 + ��− � �
����
����������
������
��
− �
��(����)��������
�����(������)�
�(����)��������
����� �
(������)(���)
�(����)��������
����� �
�(����)
�
�������
1 − ��
(11)
em que:
���� = consumo no período subsequente; �� = imposto incidente sobre o consumo; ��,��� = choque exógeno nas preferências de consumo; ℎ�,� = horas trabalhadas;
��� = títulos mobiliários de curto prazo;
��� = serviços de liquidez;
� = custo do ajuste da cesta de moedas; �� = preço do bem final; � = custo fixo de mão de obra; �� = choque na demanda por títulos mobiliários; � = constante de calibragem de preferência; � = constante de calibragem de preferência; � �= moeda em poder do consumidor, no período t; �� = curvatura da demanda por moeda;
�= formação interna de preferências; e, �� = curvatura da desutilidade do trabalho.
A equação acima descreve a gama de opções que os consumidores possuem para
maximizar a sua utilidade. As opções são desde consumo de bens, a escolha das horas
que serão trabalhadas e escolha de ativos financeiros. Essa função de utilidade contém
um pouco fundamental: O custo de ajuste da cesta de moedas, que permite a
mensuração do quanto são onerosos as mudanças na quantidade deste ativo. O primeiro
termo da equação é referente as decisões de consumo no período corrente e
subsequente, dado a oferta de trabalho dos residentes e quantidade de moeda que é
retida como ativo. O segundo termo da equação, é referente ao trade-off entre as
decisões de consumo e as diferentes opções de investimento (Moeda, títulos financeiros
e os serviços de liquidez).
26
Os consumidores estão restritos a condição de equilíbrio do mercado, o
marketclearing13. Abaixo está disposta a equação (12).
� ∫ �� �(�)�1 + ����
����,���
�����
��+
������(��)
��
����
��� + �(����)��
��+ �� + �� �
�
��� ,�� � �� ≤ ��
(12)
em que:
��= gastos do governo; ��= nível corrente de investimento; �(�) = taxa de utilização dos recursos dos empresários; 1 − �� = empresários que saíram da economia no período t;
��
��� ,�� � = preço do investimento;
� = choque na calibragem de preferência; �����= processo exógeno de consumo de energia;
�1 + ����
����,���
�����
�� = custo real de monitoramento dos empréstimos bancários;
�� = tendência de continuidade da mudança tecnológica; e, ��� = estoque de capital da economia.
Com relação a equação acima, é necessário efetuar alguns esclarecimentos com
relação à alguns parâmetros. Primeiro, o parâmetro que indica o número de empresários
na economia que saíram da economia parte da premissa do modelo em que o número de
empresários não é constante e muda ao longo do tempo, dado situações como a queda
no lucro, aumento da rentabilidade dos ativos financeiros e imobiliários. Segundo, o
processo exógeno de consumo de energia é referente ao consumo de energia que as
máquinas, bens de capital, incorrem na produção dos bens. O marketclearing neste
modelo acaba levando em consideração o que é produzido pelo mercado bancário
também para o equilíbrio e os gastos do governo, já que estes são componentes da
demanda agregada da economia.
3.2.2. Produção
No bloco de produção, a tecnologia de produção de bens finais é expressa pela
equação (13).
13
Condição onde o Mercado de bens se encontra em equilíbrio, entre a oferta e demanda de bens. Condição necessária para encontrar o ponto de equilíbrio do modelo.
27
Y� = �∫ Y��
�
⋋�,��
��
⋋�,�
, 1≤ ⋋ f,t < ∞ (13)
em que:
Y� = produção de bens finais; Y�� = produção de bem intermediário; e,
⋋ f,t = choque exógeno na produção.
Já o bem intermediário utilizado na produção do bem final é definido pela
seguinte função de produção:
Y�� = �ϵ�K���(z�l�)
��� − Φ z�∗� (14)
em que:
Y�� = produção de bem intermediário;
K��� = bem de capital utilizado na produção;
l� = mão de obra utilizada na produção; α = participação do capital na produção; Φ = custo fixo; z�∗ = tendência natural de crescimento da produção; z� = choque de produtividade na mão de obra; e, ϵ� = choque de produtividade no bem de capital.
O custo fixo acompanha a tendência natural de crescimento da produção,
assumindo que existe uma forte correlação entre a tendência de crescimento e o
aumento/queda de custos fixos.
O choque de produtividade é expresso segundo a equação abaixo.
�� = ��,����� (15)
em que:
��= componente de persistência de tecnologia; e, ��,� = é um processo estocástico.
28
O custo marginal real do modelo é expresso pela seguinte equação, tendo em
vista a atuação da mesma no mercado competitivo:
�� = ��
�������
��
��� ��̃�
�[��� ���]���� ���[��� ���]�
���
������� (16)
em que:
MC = custo marginal real; α = participação do capital na função de produção; r��� = taxa de empréstimo do bem de capital; �� = taxa de juros; ψ� = custo constante de aluguel do bem de capital; ψ � = custo constante da mão de obra; ε� = choque estocástico; e; P� = preços da economia.
O custo marginal real da firma de bens intermediários leva em consideração a
taxa de empréstimo do capital, salários reais dos trabalhadores, sendo que em ambos os
casos, uma constante fração do salário e taxa de empréstimo de capital sempre será
contabilizado na produção adicional de um bem. A fração constante de salários e taxa
de empréstimo de capital existem devido ao nível mínimo necessário para manter a
firma intermediária funcionando.
Já os produtores de bens de capital, que são representados por um único agente
representativo neste modelo, contam com a seguinte tecnologia.
��= � + ����,����,��,��= � + �1 − ����,���
�������� (17)
em que:
F�I�,I���,ζ�,�� = função de produção de bens de capital;
S�ζ�,���
����� = custo da instalação dos fatores de produção;
ζ�,� = eficiência marginal do investimento; x� = fabricação do novo bem de capital; x = antigo bem de capital; e; I� = nível de investimento.
29
Com isso, o estoque de capital físico evolui da seguinte forma:
����� = (1 − �)��� + ����,����,��,��= (1 − �)��� + �1 − ����,���
�������� (18)
em que:
I��� = investimento no período t-1; K���� = estoque de capital no período subseqüente; e; δ = taxa de depreciação do capital.
Neste caso, o estoque de capital físico no período subsequente acaba evoluindo
de acordo com a igualdade acima, que mostra que o estoque de capital tem que ser igual
ao estoque bem de capital líquido corrente (Excluído a depreciação) e a produção
corrente de bens de capital. Tudo isso deverá igualar o custo de instalação dos bens de
capital e ao estoque do bem de capital líquido corrente.
Assim, os empresários, após observar o nível de produção de bem de capital em
t+1, definem o nível ótimo de utilização dos bens de capital. Tendo essa definição, os
mesmos estabelecem a taxa de retorno ótimo do capital.
1 + ����� =
������̃���� ���(���)����
��� �(����)������ (���)���,���
���,�+ ��� (19)
em que:
R���� = taxa de retorno ótima do capital;
δ = taxa de depreciação do capital; τ� =constante de imposto sobre o capital;
τ������ = processo exógeno de consumo de energia; Q��,���= preço do bem de capital para o produtor;
� = tendência de mudança tecnológica; u��� = taxa de utilização do capital; e; r����� = taxa de empréstimo do capital.
3.2.3 Bancos
Os bancos do modelo agem como um banco tradicional, produzindo meios de
pagamento e com intermediação sendo feita por meio de securitites. Os bancos atuam
por meio de dois tipos de empréstimos, um feito para garantir o capital de giro das
30
empresas e o outro voltado para o mercado de empresários (Investimentos.). Abaixo a
equação que mostra a situação dos empréstimos para capital de giro.
(1 + ��)��� = (1 + ��) ���� ��� + �����̃�
���� (20)
em que:
S�� = empréstimo de capital de giro; r����� = taxa de empréstimo do capital; �� = taxa de juros; ��= quantidade de bem de capital utilizado na produção de bens intermediários; ψ � = pagamento da mão de obra (Fixo); ψ� = pagamento do empréstimo do capital (Fixo); �� = quantidade de mão de obra utilizada na produção de bens intermediários; e, W � = salários da mão de obra.
O capital de giro tem que cobrir os pagamentos fixos de empréstimo de capital e
mão de obra, fora os custos variáveis de salários e de novos empréstimos de capital –
dado novas aquisições de bens de capital.
Para efetuar o empréstimo para o empresário, o mercado bancário e os
empresários necessitam maximizar a relação abaixo, que envolve a formação do
contrato para o empréstimo em cada fim de período.
max����,{�����}�� ��1 − �� (�����)�������
�
������� (���� + ����)+ ������� (�����)−
���(�����)�������
�
������� (���� + ����)− ����� (21)
em que:
Γ� (ω����) = participação nos ganhos dos empresários; � = constante do custo de monitoramento dos empréstimos; ��(�����) = custo de monitoramento dos empréstimos; B��� = quantidade de empréstimos; N��� = ganhos dos empresários; 1 + R���
� = retorno ótimo do capital; 1 + R���
� = retorno ótimo de aplicações; η�= multiplicador de Lagrange.
A equação acima estabelece uma relação em que os empréstimos bancários
precisam obter uma taxa que maximize os ganhos com estes contratos, haja em vista os
31
custos de monitoramento dos empréstimos e o trade-off dos ganhos com outras
aplicações. A maximização leva em consideração o nível de retorno do capital dos
empresários, que se caso estiver em nível muito baixo, o trade-off com as aplicações
financeiras se tornará desvantajoso para os bancos.
Já em termos das formas de financiamento que os bancos criam, o modelo conta
com três: depósitos bancários, valores mobiliários e outros títulos mobiliários. Abaixo a
equação que mostra as fontes líquidas de recursos dos bancos.
∏ = (1 + �� + ���)��
� + (1 + ���)�� + �� + �� + ����
� − ���� − (1 +��
���)���
� + ����− (1 + ��
� )��� − (1 + ��
�)���� − [(1 + ����)���̅����
�]−
[(1 + ����)� ����] (22)
em que:
D�� = títulos mobiliários de curto prazo;
A� = total de reservas de moeda no setor bancário; D�� = títulos mobiliários para residentes;
D�� = títulos mobiliários para as firmas;
l�� =mão de obra empregada no setor bancário; T�= outros títulos mobiliários; R�� = juros pagos pelos depósitos;
R�� = juros pagos pelos títulos mobiliários; e;
R�� = juros pagos por outros títulos mobiliários.
Esta equação é uma das mais importantes do modelo, pois é referente não
somente ao processo de funcionamento do sistema bancário do modelo quando atua por
meio dos empréstimos, mas, sim, das fontes e formas de captação do sistema bancário, a
modelagem da intermediação financeira. As formas de captação são das mais diversas,
desde as reservas em moeda, títulos mobiliários que são negociados com as firmas e
residentes, até outros tipos de títulos. Os termos [(1 + ����)���̅����
�] e [(1 +
����)� ����] se referem, respectivamente, ao custo dos empréstimos dos bens de capital
para o empresário (Fixo e variável) e da mão de obra para os empresários (Fixo e
variável). Em outras palavras, as receitas líquidas do setor bancário dependem dos juros
pagos pelas firmas e empresas nos títulos adquiridos pelos bancos, com os títulos e os
custos da firma exercendo pressão negativa nas receitas; Os títulos exercem essa pressão
negativa por que incorrem em custo de manutenção dos mesmos e são adquiridos das
32
empresas e residentes. Já no caso dos custos, com o aumento dos mesmos as empresas
enfrentam dificuldades de manter os pagamentos dos juros para os bancos.
3.2.4 Política Monetária e Governo14
A política monetária é guiada por uma regra de Taylor, baseada em Christiano
Moto e Rostagno(2010) e Verona (2012). A mesma é elaborada tanto para a taxa de
juros e, separadamente, para a emissão do agregado.
��� = ��̅���
� + (1 − �)̅��� + ��(������ − ��)+ ��(�� − ��)+ ����� (23)
em que:
R�� =taxa de juros alvo do banco central;
π��� = inflação no período anterior; π� = meta de inflação; Y� = produto corrente; Y� = produto potencial; α� = coeficiente de reação da inflação; α� = coeficiente de reação do produto; e;
ε��� = choque de política monetária.
Para agregados monetários, a regra de Taylor fica estruturada desta forma:
��� = ��̅���
� + (1 − �)̅��� + ��(������ − ��)+ ��(�� − ��)+ ����� (24)
em que:
��� =nível de agregado monetário alvo do banco central.
Porém, em ambos os casos a política monetária é guiada por uma lei de moção15
da emissão de moeda.
� ���� =
�
����,�∗ � �
�(1 + ��) (25)
14
Neste caso, optou-se em manter classificação do modelo anterior, sendo que Política monetária e governo são blocos separados. 15
Equação referente ao comportamento dinâmico da variável, que define o deslocamento que a variável “agregado monetário” assumirá ao longo do tempo.
33
em que:
m ���� = emissão de moeda no período subseqüente;
m �� = moeda emitida no período vigente; e;
x� = agregado monetário emitido.
A equação acima também é fundamental para este estudo aplicado à economia
brasileira. A lei de moção insere uma regra de emissão da moeda na economia. Ou seja,
no caso dos agregados monetários, esta regra agirá como um norte para o controle dos
agregados ao longo do tempo.
Em termos dos gastos do governo, o modelo explicita desta forma o mesmo:
�� = ��∗�� (26)
em que:
G�= gastos do governo; g� = processo estocástico; e; z�∗ = choque aleatório.
A equação acima demonstra a forte limitação do modelo em termos de política
fiscal. Nem é efetuada uma modelagem que compreenda questões como as receitas
governamentais e até mesmo o déficit público.
Em suma, apesar de o modelo apresentar limitações, especialmente em questões
como política fiscal e a falta do setor externo, o mesmo é o que mais se aproxima do
pressuposto “Novo-monetarista” de regra de emissão de moeda (Que no caso deste
estudo será substituído por um controle do agregado monetário) de todos os modelos. E
foi o único que, estruturalmente, contém a taxa de juros e agregados monetários
simultaneamente atuando na economia.
3.3. Modelo 3: Modelo com setor externo e separação entre preços livres
e administrados de Castro et.al (2011)
Na especificação os autores (CASTRO et. al, 2011), conforme a Figura 3
abaixo, estruturaram o modelo em cinco blocos, a saber: o bloco dos consumidores, o
bloco das firmas, o bloco de política monetária, o setor externo e o bloco de governo.
Com todos juntos, é gerado um equilíbrio para a economia. O modelo 3 é o mais
próximo da realidade brasileira, estruturado com sindicatos atuando no merdaco de
trabalho, separação dos preços em livres e administrados, setor externo mais próximo da
34
dinâmica brasileira de comércio exterior, a estrutura produtiva segue é desagregada em
setores hipotéticos e a política fiscal conta com maior profundidade (Inclusive inserindo
modelagem com relação ao superávit primário). No entanto o modelo conta com uma
limitação expressiva: A falta de um sistema bancário que simule a intermediação
financeira. Assim, o modelo, apesar de extremamente próximo de diversos aspectos da
economia brasileira, não conta com um mercado creditício/bancário. Abaixo a Figura 3
que exemplifica as relações do modelo.
Figura 3 – Diagrama do Modelo 3
Abaixo as principais equações do modelo, o restante das demonstrações se
encontram em Castro et. al (2011).
POLÍTICA
MONETÁRIA
FIRMAS
SETOR EXTERNO
GOVERNO
CONSUMIDORES
35
3.3.1 Consumidores
No bloco de consumidores os mesmos maximizam a utilidade mediante uma
restrição orçamentária e uma lei de moção para o capital.
max���,�,��,���,��,���
∗ ,��,���,��,��E� ∑ β�μ�
��� �C�,�N�,�� (27)
em que:
C�,� = nível de consumo;
N�,� = mão de obra diferenciada; e;
β� = taxa de desconto.
A utilidade acima leva em consideração de consumo dos residentes, bem de
capital e ativos financeiros. A função de utilidade em questão é a do tipo descontada,
como nos modelos anteriores, em que a escolha efetuada no momento corrente será
válida para todos os períodos consequentes.
A solução da equação (27) está sujeita à restrição representada pela equação
(28), a saber:
�����,� + ��
���,� + ��,���
����� +
����,���∗
��∗��
�∗ < ��,����,� + ��
�,���,� + ��,� + ����,�∗ + ��,�
� −
��,��,� + ��,�
� ∀� � 0. (28)
em que:
P�� = preço para os bens de consumo;
P�� = preço para os bens de capital;
B�,� = títulos do governo;
R� = taxa de juros interna; S�� = prêmio de risco; S� = taxa de câmbio; R�∗ = taxa de juros externa;
R��,�= é a taxa líquida de aluguel de capital;
S��∗= prêmio de risco externo;
T�,��,�= são os tributos líquidos;
Θ�,�� = títulos nominais continentes;
36
W �,��= taxa nominal de salários;
D�,�� = dividendos da firma; e;
I�,�= investimentos.
A restrição acima conta com uma desigualdade, indicando que o residente pode
efetuar escolhas em que um determinado item da restrição seja igual a zero (Por
exemplo, aplicar todos os recursos em consumo e nada em títulos públicos). Ou,
segundo a microeconomia clássica, é possível realizar uma solução canto16.
Abaixo fica expressa a lei de moção dos bens de capital das empresas, equação
(29)17.
��,��� = (1 − �)��,� + �1 − � ���,�
�����,���
����,� (29)
K�,= capital físico;
δ = taxa de depreciação do capital; Z��= tendência de crescimento do investimento; e;
S ���,�
�����,���
� = função do custo de ajuste do investimento.
A equação acima esta partindo do pressuposto que as empresas (residentes que
detém empresas) definem uma trajetória de aquisição (Ou renovação) dos bens de
capital. Essa renovação tem que compensar a taxa de depreciação do bem de capital
corrente, levando em conta o custo do ajuste da quantidade de bem de capital da
empresa e do nível corrente de investimento.
Os residentes que realizam o ato por meio da “experiência” ou “padronização”
(rule-of-thumb)18 consomem da forma expressa pela equação abaixo, que é a renda
disponível dado o seu trabalho, equação (30):
�����,� = (1 − ��
��)��,����,� ,∀� ∈ ��, com��,�
��,� = ���,� e ��,� = ��
� (30)
em que:
16 Solução do modelo é encontrada de acordo com as solução de Karush Kuhn Tucker. 17
Neste caso os autores preferiram enquadrar a lei de moção no bloco dos consumidores, igual ao modelo 1 mas diferente do modelo 2. 18
Conceito que assume que as decisões dos residentes acabam se tornando padronizadas ao longo do tempo, assim, o residente consegue tomar decisões mais eficientes.
37
T��� = taxa líquida marginal de impostos;
��,�= nível de consumo no período t;
P�� = preço para os bens de consumo;
N�� = oferta de mão de obra para rule-of-thumb; e;
W ��,�= salário nominal do consumidor rule-of-thumb.
A renda disponível é resultado do quanto o residente trabalha e depende do nível
de impostos que é definido pelo governo representativo.
3.3.2 Produção
O bloco de produção conta com três estágios de produção: 1º Produtores
domésticos e importadores de insumos; 2º Produtores de bens intermediários, que
produzem bens privados, bens para o consumo do governo, bens par investimento e
voltados para exportação; 3º Firmas setoriais que efetuam a montagem dos bens
setoriais homogêneos usando bens intermediários diferenciados.
O conjunto de empresas que atuam no bloco de produção estão descritas da
seguinte forma: Empresas que realizam a montagem setorial dos produtos finais,
descritas pela equação abaixo19:
��� = �∫ ���,�
� �
�� ,�� ��
�� ,���
����
�� ,��
�� ,�� ��
(31)
em que:
Y��= é a produção setorial;
e�,�� = elasticidade das variedades de bens utilizadas na produção; e;
Y�,�� = é um produto diferenciado produzido por firmas do setor de bens intermediários.
Neste caso, ao contrário dos modelos anteriores, a modelagem da produção é
expandida até o nível de produção setorial. Os produtores setoriais utilizam os bens
19 Ordenação dos estágios de produção, partindo da 3ª fase como inicial é estabelecida pelos autores De Castro et.al (2011), tendo em vista que o 2º estágio da produção (Bens intermediários) é utilizado para a derivação da inflação do modelo.
38
intermediários diferenciados para produzir os bens homogêneos setoriais. Os bens
setoriais são homogêneos devido à uniformidade das empresas setoriais do modelo.
As empresas que efetuam a montagem setorial dos produtos finais realizam a
seguinte maximização do lucro:
max��,�� ���
� ��� − ∫ ��,�
� ��,�� ��
�
��, ∀�,∀� ∈ �, (32)
em que:
P�� = preço agregado dos preços dos bens domésticos;
Y�� =produção agregada dos bens domésticos;
P�,�� = preço do bem intermediário variado; e;
Y�,�� = produção do bem intermediário variado.
Já os produtores de insumos para as firmas pode ser expresso da seguinte forma,
atuando com uma função de produção Cobb-Douglas e atuando em mercados
competitivos. Abaixo a equação (33):
��� = ��
�������(�� − ��)�
��� (33)
Y�� = produção doméstica de insumos;
� = participação do bem de capital na produção; Z�� = é um choque de tecnologia; K�� = bem de capital utilizado na produção;
Z� = é um choque de produtividade na mão de obra; N� = mão de obra utilizada na produção; e; N� = mão de obra mínima na produção – constante ao longo do tempo.
O conceito de mão de obra mínima na produção é referente ao número de
trabalhadores que mantém a firma funcionando em um nível que a mesma consiga
cobrir os custos fixos de estar funcionando.
Com o choque de produtividade se comportando como um processo auto
regressivo de ordem 1 (AR 1):
log(���)= �� log(����
� )+ ��� , (34)
39
No primeiro elo da produção, os produtores de insumos acabam minimizando o
custo da produção, dado a seguinte restrição de tecnologia, equação (35):
min{��,��}����,��� + � �
��� − ���,� + ��
� ���� − ��
�������(�� − ��)�
����� (35)
em que:
T��,� =é uma transferência lump-sun do governo;
��= quantidade de bem de capital; � �
� = salário da mão de obra; P�� = é o multiplicador de Lagrange da restrição tecnológica; e;
R��,�= taxa de aluguel do capital.
O primeiro termo ���,��� + � �
��� − ���,� se refere aos custos de produção que
as firmas de bens de capital incorrem e os termos ���� − ��
�������(�� − ��)�
���� são
a restrição tecnológica da firma (A função de produção de bens de capital).
Já para os produtores importadores, o modelo assume que os mesmos compram
bens diferenciados do mundo e que o mercado em questão, onde é comprado, é sujeito à
competição monopolística. O produtor importador transforma o bem diferenciado em
bem homogêneo, voltado para o mercado interno, ou, especificamente, para os
produtores de bens intermediários transformarem em um bem diferenciado.
O produtor importador faz uma agregação de bens variados diferenciados, como
na equação abaixo (36):
� � = �∫ ���,���� ��
���
����
���� ��
,�� > 1 (36)
M � = bem homogêneo importado (transformado); M �,� = bem importado variado; e,
e� = elasticidade de substituição das variedades de bens importados.
O problema da maximização do lucro do produtor importador é similar ao
problema das empresas de montagem setorial, sendo expresso pela equação abaixo (37):
max���,�����
�� � − ∫ ��,����,���
�
�� (37)
40
M � = bem homogêneo importado (transformado); M �,� = bem importado variado;
P��= preço do bem importado; e;
P�,�� = preço do bem importado a preços internos.
O primeiro termo ���� � é referente às receitas do importador e o segundo,
∫ ��,����,���
�
�, é referente ao custo de importação dos bens diferenciados.
No segundo estágio da produção, os produtores de bens intermediários
combinam insumos importados e nacionais para realizar a produção. Abaixo a equação
que expressa a produção de bens intermediários, por meio de uma função CES20, na
equação (38).
Y�,�� = �(ω��)
�
�� �Y�,�,�� �
�� ��
�� + (1 − ω��)�
�� ���1 − Γ���r�,�
���M �,���
�� ��
����
���� ��
(38)
em que:
M �,�� =Insumo importado;
Y�,�� = é um produto diferenciado produzido por firmas do setor de bens intermediários;
Y�,�,�� = insumo básico utilizado na produção de bens para setor privado, governo,
investimento e setor externo; �� =custo de ajuste associado com o insumo importado;
r�,��= razão entre importação de bens e produção doméstica;
ω��= peso no bem doméstico na produção nacional; e, e�= elasticidade de substituição insumo importado por insumo nacional.
O primeiro termo da equação acima, (ω��)�
�� �Y�,�,�� �
�� ��
�� é referente ao uso de
insumos domésticos na produção, balizados pela elasticidade de substituição do insumo
importado pelo insumo nacional, e pelo peso do bem doméstico na produção. O
segundo termo, (1 − ω��)�
�� ���1 − Γ���r�,�
���M �,���
�� ��
���, é referente ao uso do bem
20
Sigla de Constant Elasticity of Substitution (CES).
41
importado na produção do bem intermediário, com os custos de ajuste do uso de bens
importados na produção.
O produtor de bens intermediários também passa por um processo de
minimização, mas do custo, expresso pela equação abaixo:
min���,�
� ��,�� ����
���.�,�� + [1 + £� (��
∗���∗ − 1)]��
���,�� �, ∀� ∈ �, (39)
em que:
Y�,�,�� = insumo básico utilizado na produção de bens para setor privado, governo,
investimento e setor externo; ��,�
� = insumo importado;
P��= preço do bem importado;
��� = custo marginal nominal (também é multiplicador de Lagrange);
£� = fração do insumo importado que é financiado externamente; e; R�∗S�
�∗ − 1= taxa de juros líquida do financiamento externo.
O primeiro termo, �����.�,�
� , é referente aos custos dos insumos domésticos, já o
segundo termo, [1 + £� (��∗��
�∗ − 1)]�����,�
� , refere-se ao custo total dos insumos
importados. No caso desta minimização do custo, como existem insumos importados
que são utilizados na produção, é necessário contabilizar a forma de financiamento da
compra do mesmo no setor externo, bem como a taxa de juros desta transação, que é
expressa pelo termo R�∗S�
�∗ − 1.
Ainda no bloco das firmas, são definidos também a formação dos preços da
economia. Neste modelo os preços são divididos em livres, que flutuam de acordo com
as leis de mercado, e administrados, que são regulados pelo governo.
Os preços livres acabam sendo dependentes dos movimentos de maximização
das empresas de bens intermediários, que são divididas em dois tipos, as que
maximizam o lucro por meio dos preços livre e as que maximizam o lucro por meio dos
preços administrados. No caso dos preços livres, eles acabam seguindo uma lei de
moção, definida abaixo (Preços livres), na equação (40):
��� = ���(��
������ )����,�
�+ (1 − ��)(��
�∗)����,���
�
����,��
(40)
42
em que:
P��= preços definidos de forma livre;
θ�= probabilidade de preços livres reajustados por período; Υ��= componente inercial de preços livres;
P��∗= preços definidos de forma livre, sendo importados; e,
e�,�� = elasticidade preços domésticos dado preços de importados.
Para os preços administrados, a equação abaixo demonstra a formação dos
preços administrados no modelo:
��� = ���(��
�)����,��+ (1 − ��)(���
�)����,���
�
����,��
(41)
em que:
Π��= determinação dos preços administrados;
θ�= probabilidade de preços administrados reajustados por período; e�,�� = elasticidade preços domésticos dado preços de importados;
Υ�� = fator de indexação; e,
Π���= meta de inflação no estado estacionário.
Mesmo sendo uma equação que está mensurando a precificação dos preços
administrados, a elasticidade de preços domésticos dado os preços de importados ainda
exerce influencia, tendo em vista os insumos utilizados por diversos setores que ofertam
os serviços cujo os preços são administrados.
O fator de indexação é definido na equação abaixo (42):
���= ���
� ��∏ ������
��� ������
��������
������
�
������ �
���
�(���)(����)(��
�)�
�� (42)
em que:
Υ���= fator de indexação do estado estacionário;
���� = regra de ajuste para quatro trimestres;
43
MC ���� =custo marginal no período anterior;
�� ���� = custo marginal em quatro períodos anteriores;
Π���= meta de inflação;
v��e v�
� = pesos positivos; Q��= preços relativamente livres;
����= preços relativamente livres no período anterior; ���� = preços relativamente livres quatro períodos anteriores; χ� = coeficiente de convergência de preços livres e administrados; e; Z��= choques em preços administrados.
A equação acima busca indicar como o fator de indexação de preços
administrados funcionaria. O primeiro termo, �∏ ������
��� ������
��������
������
�
������ �
���
, está
contabilizando o comportamento dos preços relativamente livres em períodos anteriores,
bem como o custo marginal, dado um trimestre anterior e, principalmente, um ano atrás
– que costuma ser o parâmetro de tempo médio do ajuste dos preços. ∏ ������
���
especificamente está reafirmando que a meta de inflação se manterá a mesma por quatro
trimestres. O termo (���)(����)(��
�)�
�� se refere ao preços que são relativamente livres,
ou que não contenham uma regra clara de reajuste, como preços administrados, ��� , com
objetivo de manter os preços administrados e livres caminhando na mesma tendência –
Modelar os preços administrados puramente sem que fosse influenciado por preços
relativamente livres poderia criar um hiato na tendência entre os preços livres e
administrados.
Com essa especificação, esta regra captura as seguintes características da
inflação brasileira: 1º O carácter inercial dos preços; 2º A indexação tem uma alta
defasagem (um ano); 3º Os mesmos refletem as variações nos custos e no câmbio.
Assim, o índice de preços da economia é definido desta forma, realizando
ponderação entre preços livres e administrados (equação (43)):
��� = ���� ���
� �����
����� �
����,��
+ (1 − ���)���� ����
�
����� �
����,��
�
�
����,��
(43)
em que:
���= índice de preços da economia;
P���� = preços definidos de forma livre no período anterior;
����� = preços definidos de forma administrada no período anterior;
���= coeficiente de peso do preços inerciais;
44
ω�� = ponderação preços administrados; Π��= coeficiente de peso do preços livres; e,
P���� = preço para os bens de consumo no período anterior.
Esta equação indica a formação do índice de preços, ao consumidor, final do
modelo. Em que ocorre uma ponderação, em que ω��= 30% e (1 − ���) = 70%, ou seja,
respectivamente, o primeiro termo ��� ���� ����
�
����� �
����,��
é referente aos preços
administrados e o segundo termo, (1 − ���)���� ����
�
����� �
����,��
, refere-se aos preços livres,
com ambos sob a influencia dos preços importados (Ou, da elasticidade de preços
domésticos dado a variação nos preços importados).
3.3.3 Política monetária
A política monetária é guiada por uma regra de Taylor, definida desta forma,
expressa pela equação (44):
�� = (����)�� �
������,���� �
��(��)�
�������,���
� ���
����,���� �
��
�
��
���
��������
����
��� (44)
em que:
R� = taxa de juros; Π��= taxa de inflação;
Π���= meta de inflação;
γ�= parâmetro de suavização da taxa de juros no período anterior; γ�= parâmetro de reação da inflação com relação à taxa de juros; γ�= parâmetro de reação do produto com relação à taxa de juros;
������,���� �
��(��)�
� = taxa nominal de juros de equilíbrio;
Y� = produto potencial; e; Z��= choque na política monetária.
Para agregados monetários, a equação fica desta forma, equação (45):
45
� 2� = (� 2���)�� � �
������,���� �
��(��)�
�������,���
� ���
����,���� �
��
�
��
���
��������
����
��� (45)
M 2�=agregado monetário; e; γ��= coeficiente de suavização do agregado monetário do período anterior.
3.3.4 Governo:
O modelo assume que o grande objetivo do governo é estabilizar, e até mesmo
reduzir, a relação dívida/PIB da economia. Na equação abaixo o modelo procura indicar
como o superávit primário evolui ao longo do tempo:
��̅�= ��̅ + ���̅��̅��
�− ��̅�+ ∅����
�− ���+ ��
�̅ (46)
em que:
S���= superávit primário com relação ao PIB;
S��= superávit de longo prazo; ρs ̅= participação na formação do superávit; ∅� =participação na formação do superávit; B�� = dívida do governo como proporção do PIB;
B�= dívida do governo de longo prazo; e;
ε���= choque aleatório no superávit.
A equação (46) acaba atuando quase como uma regra que busca descrever a
dinâmica do superávit primário brasileiro.
Os impostos são proporcionais ao PIB nominal, definidos como na equação (47):
����� = ��(��
���) (47)
em que:
P�� = nível de preços;
�� = PIB real; TAX�
� = impostos líquidos; e; T� = imposto médio.
46
O imposto médio é considerado um processo exógeno, expresso pela equação
abaixo:
�� = � + ��(�� − �)+ ��� (48)
em que:
T= valor em estado estacionário; ρ� = coeficiente de reação da diferença entre imposto médio e estado estacionário; e; ε��= choque exógeno na taxa de imposto médio.
Na contabilização do imposto médio, os autores resolveram modelar o mesmo
como exógeno dado a dificuldade de mensuração e de criação de uma regra/relação
precisa que demonstre um valor médio de imposto.
Para os gastos do governo, tendo em vista a dívida do governo, a equação abaixo
mostra o comportamento dos gastos no modelo, na equação (50):
�� = �����
��� ��� − ��
�� (50)
em que:
T� = imposto médio;
���
= superávit primário corrente; ����� = PIB nominal;
���= preços dos bens consumidos pelo governo;
G�= gastos do governo; e; P��= preços dos bens consumidos pelo governo.
Assim, os gastos do governo tem que ser iguais ao arrecadado com o
crescimento da economia, deflacionado pelos preços dos produtos consumidos pelo
governo, e limitado pela necessidade de atender o superávit primário.
Por último é definido uma lei de moção que indica o comportamento da dívida
do governo ao longo do tempo.
�����
= �� ����
�������
��− ��
�� (51)
47
em que:
R�= taxa de juros;
���= dívida no período corrente;
�� = PIB real; ����= PIB real no período anterior; ���
= superávit primário; e,
��= deflator do PIB.
Desta forma, a dívida pública vai evoluir de acordo com o valor da dívida
corrente, o que é pago em juros da dívida, do crescimento da economia no período
corrente – caso no período t o PIB real crescer mais que no período anterior, a
arrecadação deverá crescer e a dívida cair, como expresso neste termo ����
�� -, e do
superávit primário – quanto maior o superávit, menor será a dívida pública.
3.3.5 Resto do mundo:
O restante do mundo não é modelado pelos autores, que preferem estimar as
variáveis externas como processos autoregressivos, mas no presente modelo foram
consideradas como variáveis exógenas. As variáveis em questão são renda externa (���∗),
inflação externa (���∗), aversão de risco dos investidores estrangeiros (��
∗), a taxa de
juros externa (��∗) e os preços relativos das importações em moeda estrangeira (��
�∗ =
���∗/��
�∗).
4. METODOLOGIA
Segundo Banco Central do Brasil (2001) e Sicsú et al. (2007) os agregados
monetários podem ser classificado no Brasil com 4 divisões, M1, M2, M3 e M4.
M1 é composto pelas emissões de haveres estritamente monetários (Ou, papel
moeda em poder do público + depósitos a vista).
M2 é composto por M1 e as demais emissões de alta liquidez realizadas
primariamente no mercado interno por instituições depositárias – as que realizam
48
multiplicação de crédito (Ou, M1 + depósitos especiais remunerados + depósitos de
poupança + títulos emitidos por instituições depositárias).
M3 é composto por M2 e captações internas por intermédio dos fundos de renda
fixa e das carteiras de títulos registrados no Sistema Especial de Liquidação e Custódia
(Selic) (Ou, M2 + quotas de renda fixa + operações compromissadas registradas na
Selic).
M4 é composto por M3 e títulos públicos de alta liquidez. A mensuração dos
agregados é feito pela forma aditiva, somando-se os agregados, desde M2 até chegar a
quantidade total de M4.
Porém, Barnett (1980) argumenta que o método aditivo para encontrar os valores
dos agregados monetários gera números errados e o ideal era utilizar agregados
monetários ponderados. Belongia (1996) afirma que a forma aditiva de mensuração dos
agregados assume um arriscado pressuposto de que os integrantes seriam substitutos
perfeitos entre sí. Assim a mensuração aditiva poderia gerar relações espúrias de
possíveis mudanças na utilidade de manter a moeda em forma física. Por exemplo, caso
um agente detenha M4, que contém títulos da dívida pública de curto e médio prazo
(Dentre outros...), resolver monetizar toda essa dívida, ou seja, resgatar essa dívida por
meio de emissão de moeda, não ocorreria alteração em M4, já que só ocorreu uma troca
entre os títulos e a moeda. No caso dos agregados contabilizados por meio do método
aditivo, é assumido que os agregados contam com a hipótese de perfeita substituição
dos ativos. Porém, por meio do método de agregação ponderada, a substituição perfeita
é refutada, não necessariamente essa substituição seria perfeita.
Belongia (1996) ainda encontrou resultados robustos de M1 e M2, nos EUA e
com a nova ponderação, de impactos de M1-plus e M2 no produto (M1 e M2 atuando
de forma próciclica), sendo que estudos anteriores apontavam, com o método aditivo,
que M1 não era próciclico. Bem como, o autor encontra evidências de que o M2 aditivo
não se comporta de acordo com o esperado com relação aos impactos na inflação e no
produto.
A metodologia de transformação do agregado monetário convencional, descrita
em Rossi e Silva (1991), leva em consideração o fato de que a simples agregação,
aditiva, acaba sendo incompleta para representar o verdadeiro valor que cada título
possui para o agente que está em posse do mesmo. O método utilizado é o “Divisia”,
que busca, por meio de número índices, mensurar o agregado monetário ponderado.
Abaixo a equação de mensuração do agregado monetário (Índice divisia):
49
� �� = � ���
� ∏ �� ��
� �,����
������,���
����� (52)
em que:
M ��= meio de pagamento ponderado;
M ���� = meio de pagamento ponderado no período anterior;
m ��= agregado monetário não ponderado no período t; m ��= agregado monetário não ponderado no período anterior; s��= estoque do agregado monetário, dado o seu custo de oportunidade, no período t; e,
s�,���= estoque do agregado monetário, dado o seu custo de oportunidade, no período anterior.
A equação acima executa uma média ponderada dos agregados dado o seu custo
de oportunidade e quantidade do mesmo na economia. O fundamental neste cálculo é o
uso do custo de oportunidade dos agregados, que exclui o conceito de substituição
perfeita que é considerado no cálculo aditivo.
Alves (2015) efetua o recalculo e reagregação dos agregados monetários por
meio da metodologia da ponderação de cada agregado segundo critérios que apontam
uma maior relevância dentro da economia brasileira. Os dados de Alves serão utilizados
nesse estudo, tanto M2 ponderado e M3 também.
Serão utilizados dados da economia brasileira, citados no quadro abaixo.
Quadro 1 – Descrição das variáveis utilizadas no modelo
Variável Frequência Fonte Descrição Período
IPCA Trimestral IBGE Índice de preços
ao consumidor –
Do tipo
Laspeyres, que
abrange as treze
principais regiões
metropolitanas do
Brasil. O índice
computa uma
2002-01 –
2014-09
50
cesta de bens para
indivíduos com
renda entre 1 a 40
salários mínimos.
PIB Trimestral IBGE Produto interno
bruto da
economia
brasileira – Preços
corrente,
dessazonalizado e
descontado a
inflação. Neste
caso, calculado
pela ótica da
demanda.
2002-01 –
2014-09
Horas
Trabalhadas
Trimestral IBGE Horas médias
efetivamente
trabalhadas pela
mão de obra
brasileira nas
quatro semanas de
um mês,
abrangendo as
regiões
metropolitanas de
RJ, SP, POA, SA,
BH e RE.
2002-01 –
2014-09
Consumo Trimestral IBGE Consumo
agregado
computado no
PIB real, a preços
correntes e com
ajuste sazonal.
2002-01 –
2014-09
51
Investimento Trimestral IBGE Investimento
computado no
PIB real, a preços
correntes e com
ajuste sazonal.
2002-01 –
2014-09
M2
Trimestral Banco Central Agregado
monetário,
composto pelo
M1 + depósitos
especiais
remuneradores +
quotas de fundo
de renda fixa de
curto prazo +
títulos de alta
liquidez.
2002-01 –
2014-09
M2
ponderado
Trimestral Banco
Central/Alves(2015)
Agregado
monetário
ponderado,
composto por M1
(Divisia) +
depósitos
especiais
remuneradores +
quotas de fundo
de renda fixa de
curto prazo +
títulos de alta
liquidez.
2002-01 –
2014-09
M3 Trimestral Banco Central Agregados
Monetários,
composto por M2
+ quotas de
2002-01 –
2014-09
52
fundos de renda
fixa + operações
compromissadas
registradas no
Selic.
M3
ponderado
Trimestral Banco
Central/Alves(2015)
Agregados
monetários
ponderados, por
M2 Divisia +
quotas de fundos
de renda fixa +
operações
compromissadas
registradas no
Selic.
2002-01 –
2014-09
Dados que são utilizados em conjunto com os modelos empíricos costumam ser
utilizados não na configuração original – No nível – mas sim, costumam ser
transformados, tendo em vista recorrentes problemas com as condições de
estacionariedade21 das séries. Em Castro Et.al (2011), os dados do modelos foram
transformados em primeira diferença e depois em logaritmo. Os problemas com raiz
unitária foram resolvidos, porém, o significado econômico das variáveis foi
comprometido. Christiano, Eichenbaum e Evans (2005) utilizaram número índice das
variáveis no modelo e aplicando logaritmo nas mesmas, podendo, inclusive, capturar os
. Porém, variáveis em número índice com logaritmo aplicado podem subestimar não
somente o significado econômico dos dados, mas também, suavizar excessivamente o
comportamento da variável. Assim, tendo em vista estas limitações, neste trabalho foi
escolhido seguir a recomendação de Smet e Wouters (2007) de transformar os dados
21 Condição de estacionariedade: Condição onde uma série necessita não apresentar tendência explosiva. Em outras palavras, a série não pode possuir raiz unitária, que impede que a série consiga dissipar choques ocorridos nas mesmas.
53
somente na primeira diferença, que foi suficiente para lidar com o problema de raiz
unitária das séries escolhidas22.
4.1 Modelos e Estratégia Empírica
Os modelos DSGE podem ser classificados da seguinte forma: Modelos da
primeira geração, que compreende o período da década de 90 do século passado até
meados de 2009. Modelos da segunda geração, que são vigentes desde 2009/2010,
tendo como principal origem a crise financeira de 2008.
A primeira geração é formada por modelos diretamente oriundos dos modelos da
escola do pensamento econômico “Ciclo dos Negócios Reais” (RBC). Já a segunda
aproveita a estrutura da primeira geração, mas efetuando uma grande mudança
estrutural: Inserção do mercado de crédito, com a existência de bancos comerciais e até
mesmo fricções financeiras.
Neste estudo foram utilizados dois modelos da primeira geração e um da
segunda.
Os modelos utilizados foram especificados por Smets e Wouters (2007),
Christiano, Motto e Rostagno (2010), ambos um estudo de economia aplicado à
economia da Zona do Euro e Estados Unidos, e Castro et.al (2011), em um modelo
aplicado para a economia brasileira.
Os modelos da primeira geração sofreram modificações em um ponto
fundamental: A inserção dos agregados monetários no lugar da taxa de juros. O modelo
da segunda geração sofreu uma pequena modificação na regra de Taylor e na estrutura,
que passou a funcionar com agregados monetários. Os outros dois modelos da primeira
geração também sofreram mudanças na regra de Taylor, porém sem mudanças na
estrutura, somente com o teste do agregado monetário no lugar da taxa de juros.
Neste estudo foi utilizado o software Matlab (versão 7) para a obtenção dos
resultados, com a ajuda do software Dynare (versão 4).
Efetuado as modificações, serão testadas, por meio da decomposição da
variância do erro de previsão, que mensura o quanto as variâncias dos modelos está
sendo influenciada pelas variáveis do modelo. Serão utilizadas também as
22 A grande maioria das séries foram aprovadas no quesito “Não existe raiz unitária” nos testes ADF (Dickey Fuller) e PP (Phillips e Perron). Somente as variáveis “Agregados monetários” não passaram no teste ADF de tendência, mas foram aprovadas no teste PP.
54
decomposições dos choques nos modelos, que indica o comportamento dos choques nas
variáveis ao longo do tempo. O uso das funções de impulso resposta, que mensura a
respostas das variáveis endógenas aos choques/inovações nas próprias variáveis
endógenas do sistema. Os choques de política monetária são considerados ações
inesperadas tomadas pelo banco central, tendo em vista fatores que estejam fora do
previsto pela regra de Taylor e até mesmo decisões políticas.
A estimação dos parâmetros, bem como os valores iniciais das simulações,
foram realizadas por meio de calibragem, utilizando, principalmente, dados de Castro
et. al. (2011) e Carvalho, Castro e Costa (2013). Os valores dos parâmetros e dos
valores iniciais dos modelos estão dispostos no apêndice deste trabalho.
5. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Em todos os modelos os choques foram controlados e pré definidos de acordo
com as preferências do pesquisador. Todos os choques aplicados na decomposição do
choque são de cunho positivo (Política monetária expansionista), com valores iniciais
das variáveis dependendo muito da especificidade de cada modelo. Já para a
decomposição da variância e as funções de impulso resposta, os choques foram
definidos de acordo com as relações estabelecidas pelo modelo e pela teoria econômica,
não sendo possível controlar a direção do choque (Positivo ou negativo). Os gráficos da
decomposição do choque contam com dois eixos, o horizontal, que é referente à
intensidade do choque – mensurado em variação percentual – e o vertical, referente ao
número de trimestres em que o choque se alonga23. Pelo fato do Dynare ser um software
experimental, não foi possível extrair os dados da decomposição do choque e das
funções de impulso resposta, somente os gráficos gerados pelo programa.
5.1. Modelo 1: Modelo com rigidez nos salários e preços e sindicatos de
Smets e Wouters (2007)
O primeiro modelo acabou apresentando resultados conflitantes, tanto para M2
somados normalmente quanto para o M2 ponderado. Por meio da decomposição do
23
No eixo horizontal o número � 10 é referente à escala das variáveis que foram transformadas em variação percentual.
55
choque, o primeiro modelo indicou que os choques no produto são de cunho recessivo e
que se aprofundam ao longo dos trimestres. Para consumo, o resultado foi parecido,
com o mesmo também apresentando queda no consumo, que se prolongou para o médio
prazo. No entanto, o IPCA também apresentou queda, dado um choque na política
monetária por M2, que também se prolongou para o médio prazo. O impacto em
investimento foi parecido como nas outras variáveis, indicando queda no mesmo
(Gráfico 1). Em um choque de politica monetária expansionista, era esperado, no
mínimo, que as variáveis apresentassem acréscimo, ao menos na inflação, que mesmo
com a hipótese de neutralidade da moeda/agregados na atividade, apresenta acréscimo
na inflação. O resultado contraria, fortemente, os estudos de Neto e Fraga (1983) e
Contador (1975) para a economia brasileira, onde os agregados, em um choque positivo,
apresentavam clara relação com variáveis como produção industrial e salário real.
Abaixo estão os gráficos dos choques da política monetária nas variáveis e a tabela com
o significado dos choques dos gráficos – somente o choque “em = choque na política
monetária” é relevante para a análise.
Quadro 2 – Lista de choques da decomposição de choque
ew = choque nos salários. epinf = choque na curva de
phillips.
em = choque na política
Monetária.
eqs = choque nos gastos
exógenos.
eg= choque nos gastos do
governo.
eb = choque de
produtividade de mão de
obra.
eq = choque na tecnologia
de produção.
Initial values = choque
que não explicado por
nenhuma das variáveis
citadas.
56
Gráfico 1 - Decomposição dos choques no Produto, consumo, preços e
investimento para M2 no modelo1.
0 10 20 30 40 50
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4x 10
8
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
x 108
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
Produto Investimento
0 10 20 30 40 50
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
x 108
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
6x 10
7
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
Consumo Inflação
Variação %
Trimestres
Variação %
Trimestres
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
57
Em termos de decomposição da variância, o modelo não conseguiu capturar
diferença entre o uso de M2, M2 ponderado e a taxa de juros, onde, para o produto,
apresenta oscilação, com uma queda no período 7. Após o período 7, a decomposição
indica maior participação do choque de política monetária na explicação da variação da
variável, que se mantém constante além do período estudado. Para consumo, a
decomposição indica crescimento até o 4º período, mas que cai até o 7º período e volta a
crescer posteriormente, se mantendo constante até o fim do período estudado. Em
0 10 20 30 40 50
-5
0
5
10
15
x 105
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
Produto Investimento
0 10 20 30 40 50
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
x 105
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
Consumo Inflação
0 10 20 30 40 50
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
x 106
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
6
x 104
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
Variação %
Trimestres
Variação %
Trimestres
Variação %
Trimestres
Variação %
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 2 - Decomposição dos choques no Produto, consumo, preços e investimento para
M2 Ponderado no modelo1
58
termos de preços, a decomposição indica aumento da participação até o 10º período,
mas que cai no período subsequente até o período estudado. Para investimento, o
mesmo apresenta aumento na participação até o 4º período, depois arrefece até o 8º
período e volta crescer, se mantendo constante até o final do período estudado (Gráfico
3). No gráfico abaixo m2 pond, M2 e juros apresentam o mesmo comportamento, por
isso estão todas as variáveis juntas na linha do gráfico, por isso somente uma linha está
representada no gráfico.
2,1
2,2
2,3
2,4
2,5
2,6
2,7
2,8
2,9
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
m2 pond
M2
Juros
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 12 13141516 17 18192021 22 23242526 27 28 29
m2 pond
M2
Juros
0
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
m2 pond
M2
Juros
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930
m2 pond
M2
Juros
Produto Consumo
Preços Investimento
Trimestres
Variação %
Trimestres
Variação %
Trimestres
Variação %
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 3 – Decomposição da variância de M2, M2 ponderado e Taxa de juros no
modelo1
59
Os resultados da decomposição da variância reforçam a contradição observada
na decomposição dos choques. Era esperado, no mínimo, que ocorressem diferenças
entre as decomposições de taxa de juros e dos agregados.
Em termos de função de impulso resposta, os resultados também foram
parecidos para M2, M2 ponderado e taxa de juros. Neste caso, dinve é a variável
investimento, dy é o PIB, dc é o consumo e pinfobs é o IPCA, para todas as FIR’
10 20 30-0.2
0
0.2labobs
10 20 30-0.2
0
0.2robs
10 20 30-0.1
0
0.1pinfobs
10 20 30-0.2
0
0.2dy
10 20 30-0.5
0
0.5dc
10 20 30-0.2
0
0.2dinve
10 20 30-0.05
0
0.05dw
10 20 30-0.1
0
0.1mc
10 20 30-0.1
0
0.1zcap
10 20 30-0.1
0
0.1rk
10 20 30-0.5
0
0.5k
10 20 30-0.5
0
0.5pk
10 20 30-0.5
0
0.5c
10 20 30-0.5
0
0.5inve
10 20 30-0.5
0
0.5y
10 20 30-0.2
0
0.2lab
10 20 30-0.1
0
0.1pinf
10 20 30-0.2
0
0.2w
Variação %
Variação %
Trimestres
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 4 - Funções de impulso resposta M2 e M2 Ponderado no modelo1.
60
Para taxa de juros, os resultados ficaram bem diferentes, dos obtidos pelos
agregados. O produto reage, de forma expansiva, mas que se dissipa por volta de 15
semestres. Os salários reagem de forma parecida, mas com o choque positivo se
dissipando por volta do 15º semestre também. O consumo também mantém o padrão de
reação das outras variáveis, com impacto positivo (figura 5).
0 10 20 30 40 50
-4
-2
0
2
4
6
8
x 105
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
0 10 20 30 40 50
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
x 105
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
6
x 104
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
0 10 20 30 40 50
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
x 105
ea
eb
eg
eqs
em
epinf
ew
Initial values
Produto Investimento
Consumo Preços
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Gráfico 5 - Decomposição do Choque – Taxa de Juros no modelo1.
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
61
Em termos de análise das funções de impulso resposta (IRF), o resultado foi
igual para tanto a variação com taxa de juros quanto com ambos os agregados (m2 e m2
ponderado). Abaixo os resultados para a IRF do primeiro modelo:
10 20 30-0.2
0
0.2labobs
10 20 30-0.2
0
0.2robs
10 20 30-0.1
0
0.1pinfobs
10 20 30-0.2
0
0.2dy
10 20 30-0.5
0
0.5dc
10 20 30-0.2
0
0.2dinve
10 20 30-0.05
0
0.05dw
10 20 30-0.1
0
0.1mc
10 20 30-0.1
0
0.1zcap
10 20 30-0.1
0
0.1rk
10 20 30-0.5
0
0.5k
10 20 30-0.5
0
0.5pk
10 20 30-0.5
0
0.5c
10 20 30-0.5
0
0.5inve
10 20 30-0.5
0
0.5y
10 20 30-0.2
0
0.2lab
10 20 30-0.1
0
0.1pinf
10 20 30-0.2
0
0.2w
Variação %
Variação %
Trimestres
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 6 - Funções de impulso resposta Taxa de Juros no modelo1.
62
Os resultados das funções de impulso resposta ficaram em linha, em termos de
reação, com outros trabalhos de modelos DSGE da primeira geração, como Christiano,
Eichenbaum e Evans (2005), que efetuam testes dos choques na política monetária e
outras variáveis para a economia Norte-Americana. Em termos de Brasil, os resultados
estão em linha com o estudo conduzido por Vereda e Cavalcanti (2011), que elaboraram
um modelo DSGE, de primeira geração, para a economia brasileira, utilizado a estrutura
do modelo de Christiano, Eichenbaum e Evans (2005) e Smet e Wouters (2007). A
única diferença dos resultados encontrados na taxa de juros, M2 e M2 ponderado, na
função de impulso resposta, foi i tempo de dissipação do choque. Nos resultados acima,
os choques se dissiparam por volta do 15º trimestre, no trabalho de Vereda e Cavalcanti
(2011), os choques recuaram para o valor de zero, em média, no 7º trimestre.
No entanto, não faz o mínimo sentido que a decomposição da variação e as
funções de impulso resposta da taxa de juros, M2 e M2 ponderado apresentem o mesmo
comportamento.
Portanto, esses detalhes, da decomposição da variância e função de impulso
resposta iguais para as três variáveis, e o comportamento contraditório da decomposição
do choque de M2 e M2 ponderado, são pontos delicados que minam o poder de análise
do modelo aplicado para a economia brasileira.
5.2. Modelo 2: Modelo com mercado de crédito de Christiano, Motto e Rostagno (2010)
O segundo modelo já apresenta resultados mais diversificados, inclusive tanto
para a decomposição do choque, decomposição da variância e as IRF’s. Para M3 os
resultados da decomposição do choque na emissão de moeda apontaram que os choques
no produto, preços e consumo apresentaram comportamento parecido, com os choques
não se dissipando ao longo dos 30 semestres e ainda por cima oscilando entre impactos
negativos e positivos (Gráficos7). Abaixo os gráficos e a tabela com a identificação dos
choques.
63
Quadro 3 – Parâmetros da Decomposição do Choque – No modelo 2.
e_zetacU = choque
no consumo.
e_tauoU = choque
no custo de capital.
e_zetaiU = choque
na tendência
tecnológica.
e_sigmaU =
choque na
participação dos
empresários nos
lucros.
e_epsilU = choque
na produção do
capital.
e_gammaU =
choque na
probabilidade de
aumento de lucros
líquidos.
e_muzstarU =
choque no custo
marginal.
e_gU = choque na
demanda por
reservas dos
bancos.
e_chiU = choque
demanda por
títulos.
e_muupU =
choque na reação
do hiato do
produto.
e_xbU = choque
na produção
bancária.
e_pitargetU =
choque na meta de
inflação
e_lambdafU =
choque na produção
e_xpU = choque na
pol monetária
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
6
x 106
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
0 10 20 30 40 50
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
x 106
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
Produto Consumidor
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
64
Os resultados acabaram apresentando comportamento errático, em que não foi
possível estabelecer um padrão definido. Outro problema encontrado foi o tempo de
duração do choque. O mesmo não se dissipou após 30 semestres, um período já
excessivamente longo, indicando que o modelo não conseguiu mensurar corretamente
os choques no horizonte pré-estabelecido para a análise.
Já nas FIR’s, o produto apresentou pico no 4º trimestre, decaindo o impacto após
isto. Consumo também apresentou um comportamento parecido, mas com uma
intensidade menor. Os preços apresentaram comportamento parecido, mas com o pico
do choque entre 3 e 4 semestres. Em termos de investimento, o mesmo cresce
positivamente, com o pico sendo atingido por volta de 8 trimestres. Abaixo os
resultados referentes à FIR’s do segundo modelo. No gráfico abaixo, YU corresponde
ao PIB, cU corresponde ao consumo, iU ao investimento e pIU ao IPCA, o restante das
variáveis não são relevantes para a análise. Neste caso o modelo interpretou o choque
como sendo de cunho expansivo da política monetária.
0 10 20 30 40 50
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
x 106
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
0 10 20 30 40 50
-5
-4
-3
-2
-1
0
1x 10
7
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
Preços Investimento Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico7 – Decomposição dos choques – M3 no modelo2.
65
Os resultados encontrados estão em linha com o aceitável, tanto em termos de
intensidade, mas, principalmente, em termos de horizonte de tempo da dissipação do
choque. Apesar de o choque atravessar a marca de 10 trimestres para convergir
completamente para a estaca zero, o início da dissipação ocorre antes dos 10 trimestres.
A existência do impacto está em linha com trabalhos como o Neto e Junior (2002), que
afirmam que M3 impacta de forma menos intensa que variáveis creditícia a atividade
brasileira - que neste caso, é o produto interno bruto -, porém o impacto ocorre, M3
altera o nível de atividade brasileira. No mesmo estudo, M3 impactou a inflação e o
consumo (Por meio dos salários) também, em linha com o resultado acima. O ponto a se
destacar nos resultados acima é o impacto nos investimentos. Os mesmos apresentaram
crescimento considerável e expressivo, tendo em vista a complexidade envolvida nas
decisões de investimento de uma economia e do próprio modelo.
10 20 300
0.5
1x 10
-3 YU
10 20 300
0.5
1x 10
-3 cU
10 20 300
2
4x 10
-4 iU
10 20 300
2
4x 10
-4 hU
10 20 300
1
2x 10
-4 ReXU
10 20 300
1
2x 10
-3 piU
10 20 300
0.01
0.02nU
10 20 300
0.5
1x 10
-3 btotU
10 20 30-0.01
0
0.01RkXU
Variação %
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 8 – Funções de impulso e resposta M3 no modelo2.
66
Na decomposição da variância os resultados são igualmente interessantes. O
produto apresenta um pico no 6º semestre de influência de M3 no erro da variância do
produto, atingindo 49,6% do erro de variância nesse período. Já o consumo apresentou
o pico na influência de M3 no erro da variância ainda no 1º período (93,54%), com o
erro da variância perdendo força nos períodos subsequentes. Os preços apresentaram
pico no 7º semestre (38,93% do erro da variância), decaindo nos períodos subsequentes.
Já para investimento os resultados foram um pouco diferentes no caso de M3. O pico se
iniciou no 28º trimestre e se manteve até o último trimestre de análise, o 30º. Em termos
de valor, a intensidade do erro da variância atingiu 10,49% no seu pico (Figura 9).
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
0
2
4
6
8
10
12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 131415 1617 181920 2122 2324 252627 2829
0
10
20
30
40
50
60
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 13 1415 1617 1819 20 2122 2324 2526 27 2829
Produto Consumo
Preços Investimento
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Variação % Variação %
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 9 - Funções de impulso resposta – M3 no modelo 2
67
Os resultados indicaram maiores impactos em variáveis clássicas de
“neutralidade” 24 do agregado monetário na atividade, como consumo e inflação. O
produto, no geral, pouco foi afetado pelo agregado M3. Este resultado está em linha
com Neto e Fraga (1983), que reafirmam o conceito de neutralidade dos agregados na
atividade e Neto e Junior (2002), que indicam o peso maior de variáveis de crédito na
atividade brasileira.
Já para o M3 ponderado alguns resultados foram diferentes em termos de
decomposição da variância.
Em termos de decomposição do choque, os resultados foram parecidos com o
M3, mas em termos do comportamento da série. Produto, preços e consumo
apresentaram comportamento similar, com os choques oscilando no campo positivo e
negativo. Somente no caso do investimento que o resultado foi diferente, M3 ponderado
apresentando impacto, negativo, do 6º ao 9º período, depois desaparecendo (Figura 10).
24
Impactos somente no curto prazo que não persiste no longo prazo do aumento da oferta da moeda na variável produto.
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
6
x 1016
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
6
x 1015
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
0 10 20 30 40 50
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
x 1016
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
0 10 20 30 40 50
-1
-0.5
0
0.5
1
x 1017
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
Produto Preços
Investimento Consumo
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
68
Gráfico 10 - Decomposição dos choques – M3 Ponderado no modelo2.
Os resultado acima só reforçam a incapacidade do modelo capturar, em termos
da decomposição de choque, os principais movimentos das relações estabelecidas dos
agregados M3 e M3 ponderado.
Em termos de FIR’s, os resultados foram iguais aos do M3 normal, como pode
ser representado abaixo.
Gráfico 11 - Funções de impulso resposta – M3 ponderado no modelo2.
Já para a decomposição da variância os resultados foram diferentes dos de M3
normal. Para o produto, o mesmo apresenta um pico no 7º semestre de influência de M3
no erro da variância do produto, atingindo 49,6% do erro de variância nesse período. Já
o consumo apresentou o pico na influência de M3 no erro da variância no 2º período
(67,62%), com o erro da variância perdendo força nos períodos subsequentes. Os preços
apresentaram pico no 7º semestre (Mas com 50,06% do erro da variância), decaindo nos
períodos subsequentes. Já para investimento os resultados foram um pouco diferentes
no caso de M3 ponderado, como no M3. O pico se iniciou no 28º trimestre e se manteve
5 10 15 200
0.5
1x 10
-3 YU
5 10 15 200
0.5
1x 10
-3 cU
5 10 15 200
2
4x 10
-4 iU
5 10 15 200
2
4x 10
-4 hU
5 10 15 200
1
2x 10
-4 ReXU
5 10 15 200
1
2x 10
-3 piU
5 10 15 200
0.01
0.02nU
5 10 15 200
0.5
1x 10
-3 btotU
5 10 15 20-0.01
0
0.01RkXU
Variação %
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
69
até o último trimestre de análise, o 30º. Em termos de valor, a intensidade do erro da
variância atingiu 3,61% no seu pico (Figura 12).
Gráfico 12 - Decomposição da variância – M3 ponderado no modelo2.
Os resultados acima se mostraram extremamente interessantes tendo em vista o
estudo realizado no momento. M3 ponderado não somente exerceu influencia sobre o
consumo e os preços, como no caso do M3, mas também influenciou o produto bem
acima do M3 normal. E também impactou o investimento, mesmo que com fraca
intensidade. No entanto este resultado evidencia uma discrepância entre as funções de
impulso resposta de M3 e M3 ponderado, que se mostraram iguais, e as decomposições
da variância dos dois agregados, que se mostraram completamente diferentes.
Já para a taxa de juros o resultado foi completamente diferente para as três
ferramentas de análise.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 1213 141516 1718 192021 2223 242526 2728 29
0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 111213 1415 1617 1819 20212223 24 2526 2728 29
0
10
20
30
40
50
60
70
80
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 151617181920212223242526272829
Produto Consumo
Investimento Preços
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
70
Na decomposição do choque, o produto apresentou comportamento de queda
dado um choque na taxa de juros com pico no 8º trimestre. Os preços atingiram
comportamento de queda também, com pico no 5º trimestre, apresentando decaimento
após isto. Consumo exibe o mesmo padrão, com pico no 6º trimestre e depois decaindo,
mas com o decaimento se prolongando depois de 30 trimestres, mais ainda no terreno
negativo. Já investimentos apresentaram intensidade menor que as outras variáveis, mas
ainda apresenta choque negativo, que termina no 20º trimestre. Abaixo os resultados das
decomposições do choque.
0 10 20 30 40 50
-3
-2
-1
0
1
2
3
x 106
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
0 10 20 30 40 50
-1
-0.5
0
0.5
1
x 106
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
Produto Preços
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
x 105
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
Consumo
0 10 20 30 40 50
-15
-10
-5
0
5
x 106
e_xpU
e_lambdafU
e_pitargetU
e_xbU
e_muupU
e_chiiU
e_gU
e_muzstarU
e_gammaU
e_epsilU
e_sigmaU
e_zetaiU
e_tauoU
e_zetacU
Initial values
Investimento
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 13 - Decomposição do choque – Taxa de juros no modelo2.
71
No caso das Funções de impulso resposta, o produto reagiu recessivamente, com
o pico do choque negativo – de acordo com o estabelecido pelo modelo - por volta do 4º
trimestre. O consumo também seguiu a mesma trajetória, com o pico no 4º trimestre. Os
preços também caíram, com o pico na mesma época que o produto e o consumo. Por
último, o investimento atingiu pico, negativo, por volta do 6º e 7º semestre (Gráfico 14).
Os resultados da decomposição do choque e da função de impulso resposta da
taxa de juros se mostrou coerente, principalmente na intensidade, com outros trabalhos,
como De Castro et.al (2011) e Vereda e Cavalcanti (2011), onde os impactos dos
choques de política monetária começaram a convergir para zero por volta do 7º
trimestre. No caso das funções impulso resposta, os resultados também estão em linha
com os trabalhos acima, indicando que a taxa de juros exerce o impacto recessivo
testado acima.
Por último, utilizando a decomposição da variância, o produto apresentou pico a
partir do 14º período, mas não arrefeceu até o 30º trimestre, com valor, de pico, em
0,65%. O consumo apresentou um pico na explicação do erro da variância no 1º
período, no valor de 4,03%. Os preços apresentam pico no erro da variância no período
10 20 30-2
-1
0x 10
-3 YU
10 20 30-2
-1
0x 10
-3 cU
10 20 30-4
-2
0x 10
-4 iU
10 20 30-1
-0.5
0x 10
-3 hU
10 20 300
1
2x 10
-3 ReXU
10 20 30-2
0
2x 10
-3 piU
10 20 30-0.04
-0.02
0nU
10 20 30-2
-1
0x 10
-3 btotU
10 20 30-0.02
0
0.02RkXU
Trimestres
Variação %
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 14 - Funções de impulso resposta – Taxa de Juros no modelo2.
72
do 7º trimestre, no valor de 5,14%. No caso do investimento, a decomposição da
variância apontou um pico no 10º e 11º período, no valor de 7,27%. Abaixo os
resultados da decomposição da variância.
Os resultados do modelo 2 até o momento se mostraram os mais consistentes,
em termos de comparação das possíveis dinâmicas dos agregados e taxa de juros na
economia brasileira. A decomposição do choque da variável taxa de juros foi a única
que pôde ser aproveitada como ferramenta de análise. Abaixo os gráficos (16)
comparando a decomposição da variância das três ferramentas.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 13 14 15 16 1718 19 20 21 2223 24 25 26 27 2829
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
0
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
Produto Consumo
Investimento Preços
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 15 - Funções de impulso resposta – Taxa de juros no modelo2.
A hipótese de neutralidade dos agregados com relação à atividade foi
confirmada no caso do M3 contabilizado pela adição
PIB. Já no caso do M3 ponderado, a mesma foi refutada. Esse resultado se encontra em
linha com Barnett (1980), que em estudo referente à economia Norte
encontrou impactos de agregados monetários ponderados, especialmente M2 e M3, no
produto interno bruto. Alves
mas analisando períodos diferen
(Basicamente, década de 80 à época pré e
ponderado na atividade e preços da economia brasileira.
Variação %
Variação %
Trimestres
Trimestres
Gráfico 16 – Decomposição da variância das três ferramentas
Produto
Investimento
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
hipótese de neutralidade dos agregados com relação à atividade foi
confirmada no caso do M3 contabilizado pela adição, dado o seu baixíssimo impacto no
. Já no caso do M3 ponderado, a mesma foi refutada. Esse resultado se encontra em
, que em estudo referente à economia Norte-Americana,
encontrou impactos de agregados monetários ponderados, especialmente M2 e M3, no
(2015), em um estudo parecido para economia brasileira,
mas analisando períodos diferentes da conjuntura/estrutura da economia brasileira
(Basicamente, década de 80 à época pré e pós-real), encontrou impactos do M3
ponderado na atividade e preços da economia brasileira.
Variação %
Variação %
Trimestres
Trimestres
Decomposição da variância das três ferramentas
Consumo
Preços
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
73
hipótese de neutralidade dos agregados com relação à atividade foi
, dado o seu baixíssimo impacto no
. Já no caso do M3 ponderado, a mesma foi refutada. Esse resultado se encontra em
Americana,
encontrou impactos de agregados monetários ponderados, especialmente M2 e M3, no
, em um estudo parecido para economia brasileira,
tes da conjuntura/estrutura da economia brasileira
encontrou impactos do M3
Consumo
Preços
74
5.3. Modelo 3: Modelo com setor externo e separação entre preços livres e administrados de Castro et.al (2011)
No terceiro e último modelo, duas ferramentas de análise indicaram resultados
bem variados (Função de impulso resposta e decomposição da variância). A
decomposição do choque voltou a indicar resultados contraditórios para as três
variáveis.
Para M2 normal, os resultados da decomposição do choque estão dispostos da
seguinte forma: Para o produto o comportamento foi de oscilação, entre choques
negativos e positivos. No caso do consumo, o comportamento foi parecido com o
produto. Para preços, o choque se mostrou recessivo, sem arrefecer após 30 trimestres.
Para investimentos, os choques se mostraram ser positivos, mas sem arrefecer após30
trimestres (Gráfico 17). Abaixo a variável r_ é a única relevante.
Quadro 4 – Variáveis da Decomposição do Choque – Modelo 3
rstar_ =
choque na
política
monetária do
steady state.
pistar_
=
choque
nos
preços
no
steady
state.
mstar_ =
choque nas
exportações
no steady
state.
g_ =
choque
nos
gastos
do
governo.
r_ =
choque na
política
monetária.
a_=
choque
no custo
marginal.
fii_ =
choque
no
prêmio
de
risco.
fiistar_
= choque
no
prêmio
de risco
no
steady
state.
i_ = choque
no
investimento.
n_ =
choque
na oferta
de
trabalho.
c_ = choque
no consumo
(Na
preferência).
gbar_ =
choque
nos
gastos
do
governo.
pibar_ =
choque no
produto
potencial.
75
Gráfico 17 -Decomposição do choque – M2 no modelo 3.
Tanto o produto quanto o consumo não apresentaram resultados claros quando o
choque foi efetuado no período t. Era esperado que, dado, inclusive, trabalhos citados
anteriormente, como Contador (1975) e Alves (2015), que M2 ocasionassem
movimentações com padrão mais definido na atividade (Produto). Os preços
contrariaram o movimento esperado, com os mesmos caindo. O esperado era que os
preços subissem, seguindo, no mínimo, um movimento de aumento seguindo a lógica de
que aumentos na oferta de moeda gerariam acréscimos nos preços25. Os impactos de
25
Pressuposto da economia clássica, derivado da teoria quantitativa da moeda, em que o crescimento da oferta de moeda gera inflação, não afetando o crescimento do produto.
0 10 20 30 40 50
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
x 108
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5x 10
8
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
x 107
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50
-3
-2
-1
0
1
2
3
x 108
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
Produto Investimento
Preços Consumo
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
76
crescimento no investimento também se mostraram contraditórios tendo em vista os
resultados nas outras variáveis.
Em termos de função de impulso resposta, o produto apresenta queda no início
do choque, mas depois se dissipando a partir do 2º período. O consumo apresenta um
padrão parecido, com o choque gerando variação negativa até o 3º trimestre e depois o
mesmo arrefecendo. Os preços apresentam o pico do choque no 1º trimestre, depois
arrefecendo até o 10º período, mas com o choque voltando a se aprofundar
negativamente após o 11º período, mas que volta a arrefecer no 20º período adiante. Em
termos de investimento, o choque assumiu caráter positivo, com o pico no 10º trimestre.
No gráfico abaixo, c corresponde ao consumo, y ao PIB, i investimento e pi
corresponde ao IPCA – As outras variáveis não são relevantes para o presente trabalho.
O modelo interpretou o choque como positivo. Abaixo os resultados da função de
impulso e resposta.
10 20 30-0.5
0
0.5co
10 20 30-1
0
1crot
10 20 30-0.5
0
0.5c
10 20 30-1
-0.5
0no
10 20 30-0.1
0
0.1nrot
10 20 30-0.2
-0.1
0n
10 20 30
-0.4
-0.2
0q
10 20 30-1
0
1wr
10 20 30-0.05
0
0.05k
Variação %
Trimestres
77
Gráfico 18 - Função de impulso e resposta – M2 modelo 3.
10 20 30-0.5
0
0.5u
10 20 30-0.01
-0.005
0fii
10 20 30-0.5
0
0.5qi
10 20 30-0.2
0
0.2i
10 20 30-0.1
-0.05
0x
10 20 30-0.5
0
0.5m
10 20 30-0.5
0
0.5rk
10 20 30-1
0
1mc
10 20 30-0.01
-0.005
0pi
10 20 300
0.1
0.2bystar
10 20 30-0.2
0
0.2nxy
10 20 30-0.5
0
0.5r
10 20 30
-0.04
-0.02
0gy
10 20 300
0.05syhat
10 20 300
0.5
1bby
10 20 30-0.4
-0.2
0g
10 20 30-0.5
0
0.5y
10 20 30-0.5
0
0.5yva
Variação %
Variação %
Trimestres
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
78
Para a decomposição da variância os resultados para o produto indicam pico no
primeiro trimestre, no valor de 19,48%. Já o consumo apontou para, também, o pico no
primeiro período, com valor de 23,51%. Os preços também repetiram o movimento das
variáveis acima, com o pico no primeiro período, mas com um valor de 0,05%. Por
último, os investimentos indicaram um pico no 14º trimestre, no valor de 0,56%
(Gráfico 19).
Gráfico 19 - Decomposição da variância – M2 modelo 3.
Os resultados da decomposição da variância e da função de resposta para o M2
se mostraram mais consistentes entre si. Investimento e os preços apresentaram baixa
reação dado um choque na gestão do agregado de M2, sendo esperado essa reação nos
investimentos, mas não nos preços, haja em vista a já comentada relação entre preços e
agregados monetários sendo positiva tendo em vista um choque positivo na política
0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425262728290
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 12131415161718 19 20212223242526 272829
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
0
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
Produto Consumo
Investimento Preços
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
79
monetária. A decomposição da variância indicou baixa influência do M2 nos preços e a
função de impulso resposta indicou baixo impacto nos preços. Poder-se-ia argumentar
que o aumento no investimento seria o responsável pela queda na inflação, no entanto, o
impacto no investimento foi pequeno e os mesmo não é percebido tão rapidamente pela
economia, ainda mais uma economia relativamente madura, como a economia
brasileira. O produto acabou reagindo em uma proporção acima de preços e
investimento, confirmado pela decomposição da variância, porém, com o sinal
invertido, com o produto caindo dado o aumento em M2. Já o consumo seguiu o
movimento esperado, de aumento dado um choque na política monetária.
Para M2 ponderado, a decomposição do choque apresentou o seguinte resultado:
Produto não se manteve estável, mas oscilando entre choques negativos e positivos.
Consumo manteve o padrão apresentado pelo produto. Porém, preços apresentou
comportamento recessivo, indicando queda mais aprofundada até 28º trimestre e
arrefecendo depois deste período. Investimento apresentou, até o 15º trimestre
comportamento de oscilação, entre queda e crescimento. A partir do 16º semestre o
investimento passou a crescer até o período final estipulado.
0 10 20 30 40 50
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
x 107
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50
-6
-4
-2
0
2
4
6
x 107
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
x 106
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50
-3
-2
-1
0
1
2
3
x 107
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
Produtos Investimento
Preços Consumo
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
80
Em termos de impulso resposta, produto, consumo, preços e investimentos
apresentaram comportamento parecido com os agregados normais. Na decomposição da
variância o resultado foi igual ao do M2 normal, com mínimas alterações, ou, com nada
que fosse relevante para ser levado em consideração e/ou mencionado no presente
estudo.
No caso de juros, a decomposição do choque indicou, para o produto, choques
positivos, crescentes, mas intercalados com choques negativos. Para consumo, o padrão
é parecido que com o produto. Para preços, a decomposição do choque apontou choque
positivo, que vai aumentando ao longo do tempo. Já para investimentos, os mesmos
apresentam variação negativa, que não arrefecem no período analisado (Gráfico 21).
Abaixo r_indica o choque na política monetária.
Gráfico 21 - Decomposição do choque – Taxa de juros modelo 3.
0 10 20 30 40 50
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
x 105
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
x 104
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
x 105
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
0 10 20 30 40 50-4000
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
4000
pibar_
gbar_
c_
n_
i_
fiistar_
fii_
a_
r_
g_
mstar_
pistar_
rstar_
Initial values
Produto Investimento
Consumo Preços
Trimestres Trimestres
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
81
O comportamento das variáveis produto e consumo foi errático e não é possível
chegar a alguma conclusão consistente com relação às mesmas em termos de reação a
taxa de juros. Já os preços seguiram o comportamento esperado, subiram dado um
choque positivo na política monetária, mesmo que o horizonte de tempo do impacto
tenha ultrapassado 10 trimestres – Já que trabalhos citados anteriormente indicam, em
média, convergência para zero a partir de 10 trimestres. Já os investimentos caíram,
contrariando a lógica do choque positivo da política monetária nos investimentos. Uma
possível razão para a queda no investimento foi o aumento explosivo da inflação,
afetando o nível de investimentos. No entanto, dado a pequena diferença no horizonte
de tempo entre o aumento nos preços e a queda nos investimentos, não é crível esse
argumento.
No caso das FIR’s, os resultados para o produto indicam queda do mesmo, após
o choque, que perdura no terreno negativo até o 5º trimestre. Para o consumo a Função
de impulso resposta indica queda até o 3º trimestre, mas que depois se torna
praticamente estabilidade. Em termos de preços, o choque negativo atinge o pico ainda
no 1ºtrimestre, arrefecendo depois disto. Para investimento, até o 3º trimestre o
choque apresenta caráter recessivo, mas que inverte a tendência para o cenário positivo,
com pico no 9º trimestre, arrefecendo depois disto.
10 20 30-2
0
2co
10 20 30-5
0
5crot
10 20 30-5
0
5c
10 20 30-10
-5
0no
10 20 30-1
0
1nrot
10 20 30-2
-1
0n
10 20 30-4
-2
0q
10 20 30-5
0
5wr
10 20 30-0.2
0
0.2k
Variação %
Trimestres
82
Gráfico 22 - Função de impulso e resposta – Taxa de juros modelo 3.
10 20 30-5
0
5u
10 20 30-0.04
-0.02
0fii
10 20 30-5
0
5qi
10 20 30-1
0
1i
10 20 30-4
-2
0x
10 20 30-5
0
5m
10 20 30-5
0
5rk
10 20 30-5
0
5mc
10 20 30
-0.04
-0.02
0pi
10 20 300
0.5
1bystar
10 20 30-1
0
1nxy
10 20 30-2
0
2r
10 20 30-0.4
-0.2
0gy
10 20 300
0.2
0.4syhat
10 20 300
2
4bby
10 20 30-2
-1
0g
10 20 30-5
0
5y
10 20 30-5
0
5yva
Variação %
Variação %
Trimestres
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
83
O comportamento da função de impulso resposta da taxa de juros apresentou
comportamento parecido com o do M2 e M2 ponderado, porém, com intensidade maior.
Indicando que o modelo não capturou diferenças entre as três variáveis, principalmente
com relação ao horizonte do tempo em que o choque se dissipa. Mas detectou
diferenças na intensidade.
A decomposição da variância indica que produto apresenta um pico no erro da
variância ainda no 1º período, no valor de 94,2%. No caso do consumo, o padrão foi o
mesmo, apresentando o pico ainda no 1º período, no valor de 93,99%. Os preços,
novamente, mantém o padrão das outras variáveis, com um pico de 2,44%. Os
investimentos também atingem o pico no 1º período (18,27%), mas o choque volta a
crescer, após arrefecer do 2º período adiante, atingindo um novo pico no 14º trimestre.
Inclusive, os resultados da taxa de juros ficaram muito parecidos com a decomposição
da variância do agregado M2 ponderado.
82
84
86
88
90
92
94
96
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 1213 1415 1617 1819 2021 22232425262728 29
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 280
0,5
1
1,5
2
2,5
3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829
Produto Consumo
Investimento Preços
Variação % Variação %
Variação % Variação %
Trimestres Trimestres
Trimestres Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Gráfico 23 - Decomposição da variância – Taxa de juros modelo 3.
Mais uma vez, o modelo somente capturou diferenças no produto e consumo em
termos de intensidade em comparação ao
investimento, a diferença foi em termos de intensidade e trajetória, completamente
diferente da observada nos ag
momentos diferentes. Abaixo a comparação da decomposição da variância das três
ferramentas, gráfico (24) – M2 e M2 Pond estão na mesma linha, já que apresentaram o
mesmo valor.
Gráfico 24 – Decomposição da variância das três ferramentas.
Assim, mesmo com as modificações para a inserção de M2 e M2 ponderado, o
modelo não indicou resultados
Variação %
Variação %
Trimestres
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Produto
Investimento
Mais uma vez, o modelo somente capturou diferenças no produto e consumo em
termos de intensidade em comparação ao M2 e M2 ponderado. No caso do
a diferença foi em termos de intensidade e trajetória, completamente
diferente da observada nos agregados. Já os preços convergiram para zero, mas em
Abaixo a comparação da decomposição da variância das três
M2 e M2 Pond estão na mesma linha, já que apresentaram o
Decomposição da variância das três ferramentas.
Assim, mesmo com as modificações para a inserção de M2 e M2 ponderado, o
não indicou resultados muito diferentes para as três variáveis em termos de
Variação %
Variação %
Trimestres
Trimestres
Fonte: Dynare (2015) e elaboração própria
Consumo
Investimento Preços
84
Mais uma vez, o modelo somente capturou diferenças no produto e consumo em
No caso do
a diferença foi em termos de intensidade e trajetória, completamente
Já os preços convergiram para zero, mas em
Abaixo a comparação da decomposição da variância das três
M2 e M2 Pond estão na mesma linha, já que apresentaram o
Assim, mesmo com as modificações para a inserção de M2 e M2 ponderado, o
em termos de
Consumo
Preços
85
horizonte de tempo, somente diferenças de intensidade dos impactos. Este modelo é
considerado de primeira geração, como no caso do modelo 1. No entanto, houve uma
melhora em termos de resultados, já que o modelo 1 apresentou muito mais
contradições e resultados parecidos nas ferramentas entre si.
No entanto, o modelo 3 ficou abaixo do esperado, tendo em vista a proximidade
maior com a economia brasileira.
5.4. Discussão dos resultados
No caso desta pesquisa, a utilização dos modelos DSGE indicaram resultados
interessantes para o modelo 2 mas contraditórios para os outros dois modelos. No caso
do primeiro modelo, os resultados da decomposição da variância e as funções de
impulso resposta não indicaram diferenças entre os agregados e a taxa de juros. Esse
resultado não era esperado, tendo em vista a calibragem efetuada para os agregados
após a especificação do modelo de acordo com os parâmetros da economia brasileira.
Mesmo com modificações nos parâmetros da regra de Taylor no modelo, não foi
possível observar alterações nos resultados dos agregados monetários 26 . Na
decomposição dos choques os resultados coerentes se localizaram no caso das taxas de
juros, nos casos dos agregados os resultados foram bem diferentes do esperado. Os
resultados acabaram convergindo para os mesmos encontrados por Barnett (1982), mas
no caso da economia Norte-Americana. Neste estudo o autor encontrou evidências de
relação inversa entre a atividade, preços e agregados monetários não ponderados, onde
as variáveis apresentavam comportamento contrário ao esperado. Por exemplo, com a
atividade e os preços subindo quando os agregados monetários estão caindo. Porém, as
similaridades com o estudo de Barnett (1982) cessam neste ponto, já que o M2
ponderado também apresentou resultados muito parecidos com M2 normal. Portanto,
os resultados do modelo 1 não são suficientes para agregar informações para a análise.
Um dos possíveis motivos da falta de sucesso do modelo em lidar com as variáveis
agregados monetários foi a estratégia de inserção dos agregados no modelo. A versão
anterior do modelo, Smet e Wouters (2002), continha a variável “moeda” (Agregado)
diretamente inserida na maximização da utilidade, porém, a estrutura do modelo era
demasiadamente simplificada em comparação com a versão utilizada para o modelo 1.
26
Alterações em componentes como “reação da política monetária” à inflação e hiato do produto são mais delicadas e exigiria um estudo mais profundo das reais reações das variáveis aos agregados.
86
Assim, a tentativa de reestimação do modelo com os agregados inseridos no lugar da
taxa de juros se mostrou insuficiente no caso do modelo 1.
Já no caso do terceiro modelo, os resultados foram um pouco mais diversos e
diferentes dos resultados do primeiro modelo, mas houve problemas com as
decomposições de choque e contradições com a teoria econômica. Tanto para M2 e M2
ponderado, as funções de impulso resposta indicaram os mesmos resultados. O custo de
oportunidade dos agregados, que são utilizados na elaboração dos agregados monetários
ponderados, acabou não sendo suficientes para diferenciar os dois tipos de agregados
dado os resultados das FIR’s do modelo3. As taxas de juros acabaram apresentando o
comportamento que era esperado para o agregado monetário ponderado: Reação
parecida com M2, mas em intensidade maior, como observado em Alves (2015) para os
agregados monetários ponderados. Problemas na inserção da variável agregados
monetário também acabaram impedindo que os resultados fossem diferentes do
observado, como no caso do modelo 1. Assim, apesar de ser o modelo mais próximo,
em termos de estrutura e parâmetros estimados, o modelo 3, na forma que foi
especificado e estimado, acabou não produzindo resultados consistentes e seguros em
termos de análise.
Já no caso do modelo 2, os resultados foram bem mais diversos e menos
contraditórios. Somente no caso da decomposição do choque dos agregados monetários
M3 e M3 ponderado os resultados foram erráticos e caóticos. No caso da taxa de juros,
o resultado foi mais consistente, ainda que tenha problemas em termos do horizonte do
tempo.
No restante, foi possível extrair resultados importantes. As funções de impulso
resposta de M3 e M3 ponderados apresentaram resultados diferentes entre si, em termos
de horizonte de tempo e, principalmente, em termos da intensidade dos choques. Os
resultados de M3 se mostraram muito parecidos com o encontrado por Neto e Júnior
(2002), indicando aumentos no consumo, preços e no produto real da economia.
Inclusive, os autores afirmam que os resultados dos agregados M4 e M3 foram muito
mais consistentes em termos de impacto nas variáveis citadas anteriormente, em
comparação com M1 e M2.
Em termos de M3 ponderado, os resultados se mostraram em linha com o
esperado da mudança do método de agregação. Os choques de M3 ponderado nas
variáveis do modelo se mostraram mais intensas e um pouco mais duradouras. Em
termos de intensidade, os resultados, como já mencionado, convergiram para os
87
mesmos encontrados por Alves (2015) no caso do Brasil – Onde os agregados
ponderados apresentaram impactos mais intensos nas variáveis do estudo que os outros
agregados não ponderados -, e Belongia (1992), Barnett (1982) e Barnett (1980), em
estudo referente a economia Norte –Americana encontraram evidências de maior
consistência dos agregados monetários em variáveis como produto e demanda em
comparação aos agregados convencionais. As decomposições da variância só
confirmaram os resultados das funções de impulso resposta, indicando que os agregados
ponderados M3 apresentaram maior intensidade nas variáveis em comparação ao M3
normal. Inclusive, esse resultado contraria a relação encontrada por Neto e Júnior
(2002), onde os agregados monetários (M1 à M4) não apresentaram qualquer ligação
com as variáveis produto real, consumo e inflação.
A única ressalva que pode ser feita é com relação ao impacto de ambos
agregados na variável investimento. Os impactos foram mais intensos que o esperado,
apesar de não existir nenhum trabalho como referencia para se afirmar o contrário. No
entanto, o intervalo de tempo em que o crescimento atinge o pico é relativamente
grande, por volta do 8º trimestre após o choque inicial, no caso do M3 ponderado e 5º
trimestre no caso do M3 normal.
No entanto, como o modelo interpretou o choque na política monetária da
variável taxa de juros, na função de impulso resposta, como um choque de aumento, não
foi possível efetuar uma comparação com os agregados monetários. Mesmo assim, em
termos de taxa de juros, o modelo apresentou resultados consistentes com os resultados
de De Castro et.al (2011) e Vereda e Cavalcanti (2011), em termos de intensidade e
horizonte de tempo. No primeiro trabalho, em média as variáveis atingem os picos do
choque por volta do 3º ao 4º trimestre, já no segundo trabalho, por volta do 7º trimestre,
em média, os choques atingem o pico. No modelo 2, no caso da taxa de juros, o pico é
atingido, em média, no 6º a 7º trimestre.
Apesar dos problemas encontrados para se efetuar a comparação direta com a
taxa de juros, foi possível observar que tanto os agregados monetários convencionais e
os ponderados exibem impactos nas variáveis selecionadas no presente estudo, no caso
do modelo 2. A transição da lei de moção da política monetária voltada para emissão de
moeda para uma mais voltada para o controle do agregado monetário se mostrou bem
sucedida, bem como o uso de uma regra de Taylor adaptada para atuar somente com
agregados monetários, dentro da lei de moção, sem que ocorram problemas com a taxa
de juros no modelo, por meio da ideia de Hwang e Ho (2012), que estimaram um
88
modelo DSGE para a economia de Hong Kong utilizando na sua estrutura uma regra de
Taylor voltada para a gestão da política monetária por meio de agregados monetários
juntamente com a taxa de juros existente no modelo. E o uso da principal diferença
entre as gerações de modelo: Mercado bancário e intermediação financeira. Além de
simular com maior precisão as flutuações e impactos dos choques nas variáveis, a
intermediação permite uma simulação mais crível em termos das fontes de
financiamento do setor bancário. Estes fatores, referentes ao setor bancário, permitiram
o uso de uma maior gama de variáveis que representam o custo de oportunidade
capturado no cálculo de M3 ponderado.
Mesmo com as grandes limitações, como o limitado bloco do governo, um
mercado de trabalho sem sindicatos e a falta de separação de preços entre livres e
administrados (dentre outras questões), o modelo se mostrou o mais confiável e seguro
dos três apresentados neste estudo.
89
6. CONSIDERAÇÕES CONCLUSIVAS
A política monetária é de suma importância para o planejamento das ações que
deverão ser tomadas para a condução de uma economia, por tanto, é fundamental que a
mesma seja transparente e que os instrumentos utilizados na condução da mesma sejam
os mais diversos.
No presente estudo, a intenção era testar, em uma estrutura de modelos DSGE,
se a ferramenta agregados monetários é mais vantajosa que a taxa de juros para a
condução da política monetária da economia brasileira. No entanto, dado os problemas
enfrentados na adaptação destes modelos, em especial o modelo1 e 3, para uma
estrutura de comparação das duas ferramentas, esta comparação não foi possível.
No entanto, o modelo 2 permitiu, ao menos, que fosse efetuado um teste da
relevância dos agregados na economia brasileira em uma estrutura de modelos DSGE.
Ambos os agregados se mostraram relevantes para as variáveis escolhidas, inclusive
apresentando diferenças entre si, reafirmando a diferença que ambos os tipos de
agregados possuem, já mencionadas em trabalhos mais recentes e antigos, que já foram
citados na presente dissertação.
Este resultado, do modelo 2, está convergente com a posição “Novo-
Monetarista”, que afirma que o impacto do uso dos agregados monetários é
extremamente relevante e deveria ser considerada na condução e planejamento da
condução da política monetária. Ambos agregados exibiram impactos em variáveis
consideradas como fundamentais para a tese de neutralidade da moeda/agregados, como
o produto e até mesmo o investimento – mesmo que neste último o impacto tenha sido
superestimado -, não somente na inflação como em estudos realizados após a década de
70. Os mesmos, no modelo 2, não se resumiram ao papel de meros parâmetros de
previsão das movimentações em variáveis como os preços, como exposto por Neto e
Fraga (1983), mas sim, como variáveis que induziram a variação nas variáveis inflação,
consumo, produto e investimento.
O modelo 2 também deixou claro o quanto é fundamental a inserção do mercado
bancário nos modelos e da intermediação financeira, permitindo, inclusive, capturar
melhor o custo de oportunidade que é utilizado no cálculo do agregado monetário, haja
em vista o número de variáveis de ativos ser superior e mais diversificada em
comparação aos outros dois modelos. Com o setor bancário foi possível efetuar uma
90
simulação mais fiel ao controle dos agregados. Por exemplo, segundo Mondenesi
(2005), mesmo o M1 só é controlado parcialmente pelos bancos centrais, com o BC
definindo o valor do mesmo, mas sem conseguir controlar perfeitamente o efeito
multiplicativo27 do agregado na economia. O banco central pode controlar M1 por meio
da fixação do percentual dos depósitos à vista dos bancos comerciais que devem ser
mantidas sob forma de reservas bancárias e/ou por meio do aumento ou decréscimo da
taxa de redesconto. A existência do setor bancário, com a computação das reservas
bancárias no modelo, permite que os impactos dos agregados nas variáveis escolhidas
nesta dissertação sejam mais precisas que nos modelos anteriores, permitindo a
mensuração mais precisa dos impactos como pôde ser visto, tendo em vista um
percentual já definido de reservas que foi computado no modelo.
Em termos do controle de agregados como M2 e M3, o modelo 2 também
apresentou uma vantagem considerável. M2, que inclui títulos de alta liquidez, podem
ser comparados à participação dos empresários, que é computado na função de
empréstimo do modelo 2. M3, inclui a posição líquida de títulos públicos em poder do
setor financeiro, que também é contabilizado pela quantidade de títulos públicos que o
setor bancário detém.
Mas, mesmo com os resultados positivos do modelo 2, não é possível afirmar de
forma contundente que os agregados monetários voltaram a ter relevância na economia
brasileira.
Os indícios existem, foram apontados pelo modelo 2, mas com as limitações do
mesmo, em comparação com a dinâmica e complexidade da economia brasileira, não é
possível afirmar com veemência o retorno da relevância dos agregados para a economia
brasileira, mas é possível afirmar que os agregados podem ser observados como
ferramentas possivelmente úteis para o auxilio da condução da mesma.
Em termos de agenda futura, alguns detalhes são importantes de serem expostos
e destacados. O primeiro deles é referente à estrutura dos modelos. Um dos grandes
problemas do trabalho foi à diferença das estruturas de cada modelo, como o primeiro
modelo sendo o mais simples de todos. O ideal é unir as estruturas do segundo modelo
com o terceiro, onde o modelo abrangeria não somente questões como sindicatos e
mercado bancário, mas toda a estrutura produtiva e de preços do terceiro modelo.
27
Conceito oriundo do multiplicado monetário, onde é expresso o quanto os bancos conseguem criar de moeda por meio de empréstimos devido aos depósitos que eles recebem.
91
O segundo ponto relevante, é a já comentada inserção do BNDES na estrutura
do modelo, atuando no setor bancário da economia, exercendo influencia nos estágios
produtivos do modelo.
O terceiro ponto é referente a atuação conjunta dos agregados monetários e taxa
de juros, como pôde ser visto no modelo 2. No entanto, o ideal seria sincronizar duas
regras de Taylor, simultâneas, para taxa de juros e agregados monetários no modelo. Ou
até mesmo avançar melhor nas pesquisas para o desenvolvimento de uma regra de
Taylor hibrida, que simule as reações de agregados ou taxa de juros dado o
comportamento de ambas variáveis integradas.
O quarto ponto é referentes à estimação bayesiana. Na presente dissertação não
foi possível avançar consistentemente neste quesito, sendo possível apenas o uso de
fontes secundárias, sem que houvesse estimação própria dos parâmetros por meio deste
tipo de ferramenta.
O quinto e último ponto é referente à classificação dos agentes maximizadores.
A imensa maioria dos modelos assumem de um a dois tipos de agentes, os mais
pacientes e impacientes agentes residentes. Em pesquisas recentes, para economia
brasileira (VEREDA e CAVALCANTI, 2014), buscam dividir os residentes em dois
tipos: Residentes que trabalham no setor público e setor privado. Sendo que no setor
público também estão contidos residentes que sobrevivem de transferências do governo,
como famílias que sobrevivem de programas assistenciais.
Assim, apesar da complexidade dos modelos utilizados na presente dissertação,
os mesmos ainda são bastante limitados em comparação com os fenômenos reais,
exigindo que os mesmos sempre estejam evoluindo.
92
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALVES, V. Agregados monetários ponderados: impactos sobre a inflação e o produto
da economia brasileira. Universidade Federal de São Carlos (UFScar).Sorocaba,
2015.
BANCO CENTRAL DO BRASIL. Reformulação dos Meios de Pagamento - Notas Metodológicas. Notas Técnicas do Banco Central do Brasil. Brasília, 2001, 10p. BANCO CENTRAL DO BRASIL. Relatório Trimestral de Inflação: v.11, n.3, Setembro/2009, Brasília, 2009, 159p. BARNETT, W.; Economic monetary aggregates: an application of index number and aggregation theory, Journal of Econometrics, v.14, i.1, p.11-48, 1980 BARNETT, W,; “The Optimal Level of Monetary Aggregation, Journal of Money, Credit, and Banking, v. 14, p. 687-710. 1982. BELONGIA, M.; Measurement Matters: Recent Results from Monetary Economics Reexamined, Journal of Political Economy, v.104, n.5, p.1065-1083, 1996 BLINDER, A.; Quantitative Easing: Entrance and Exit Strategies, Federal Reserve Bank of St. Louis Review, v.96, n.2, p.465-479, 2010 CARVALHO, F; CASTRO, M; COSTA, S.; Traditional and Matter-of-fact Financial Frictions in a DSGE Model for Brazil: the role of macroprudential instruments and monetary policy, Banco Central do Brasil – Working Papers Series 336, 84p. Nov 2013 CASTRO, M.; GOUVEA, S.; MINELLA, A.; SANTOS, R.; SOUZA-SOBRINHO, N.; Stochastic Analytical Model with a Bayesian Approach, Banco Central do Brasil – Working Papers Series 239, 138p., Apr 2011 CHANG, Y; DOH, T; SCHORFHEIDE, F.; Non-stationary Hours in a DSGE Model, Federal Reserve Bank of Philadelphia, Working Papers-Research Department, Working Paper nº 06-3, 17p., Jan 2006 CHRISTIANO, L; EICHENBAUM, M; e EVANS, C.; Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy, Journal of Political Economy, v. 113, n.1, p.1-45, 2005 CHRISTIANO, L.; MOTTO, R; ROSTAGNO, M.; Financial Factors in Economic Fluctuations, European Central Bank – Working Papers Series, nº 1192, 131p.. 2010 CONTADOR, C. A exogeneidade da oferta de moeda no Brasil. Pesquisa e Planejamento Econômico. Nº 2. Agosto 1978.
93
COENEN, G. WIELAND, V; Inflation dynamics and international linkages: a model of the United States, the euro area and Japan. Working Paper Series, nº 0181. European Central Bank. 2002. DEMYANYK, Y; HEMERT, O. Understanding the Subprime Mortgage Crisis.Federal Reserve of Cleveland.2008. FRIEDMAN, B.; KUTTNER, K.; Implementation of Monetary Policy: How do Central Banks Set Interest Rates? In: FRIEDMAN, B.; WOODFORD, M. (Ed.), Handbook of Monetary Economics, Volume 3, Amsterdam: North Holland, 2010, p.1345-1438 FRIEDMAN, M.; The Role of Monetary Policy, American Economic Review, v. 58, n.1, p.1-17, 1968 GOODFRIEND, M.; KING, R.; The New Neoclassical Synthesis and the Role of Monetary Policy. In: BERNANKE, B.; ROTEMBERG, J. (Ed.). NBER Macroeconomics Annual 1997, Volume 12, Cambridge: The MIT Press, 1997, p.231-296. GOODFRIEND, M; KING, R.; The Incredible Volcker Disinflation, Journal of Monetary Economics, v.25, n.5, p.981-1015, 2005 HALL, S; SWAMY, P.; TAVLAS, G.; Milton Friedman, the Demand for Money, and the ECB’s Monetary Policy Strategy, Federal Reserve of St. Louis Review, v.94, n.3, p.153-186, 2012. KALDOR, N. The New Monetarism.In: ?.Março 1998. LUCAS, R.; SARGENT, T.; After Keynesian Macroeconomics, Federal Reserve of Minneapolis Quarterly Review, v.3, n.2, p.1-16, 1979. MONTORO, C. FLORIAN, D. Development of MEGA-D: A DSGE Model for Policy Analysis. Banco Central de Reserva del Peru. 2009 MODENESI, A.M; Regimes Monetários: Teoria e experiência do Real. Editora Manole, 1ª edição. 2005. NETO, F.A; JÚNIOR, A.J. Indicadores Derivados de Agregados Monetários. Trabalhos para discussão: Banco Central do Brasil. Nº 47, 2002. NETTO, D.D; FRAGA, A. Política Monetária e endogeneidade dos agregados monetários: Nota sobre a evidência empírica nos anos 70. Departamento de Economia PUC/RJ. Texto para discussão. Nº 53. PLOSSER, C.; Macro Models and Monetary Policy Analysis, Elteville, Germany: Federal Reserve Bank of Philadelphia, Spring 2012, Research Conference Bundesbank, Bundesbank, 12p. 2012
94
POOLE, W; Federal Reserve Operating: A Survey and Evaluation of the Historical Record Since October 1979, Journal of Money, Credit, and Banking, v.14, n.4, p.575-596, 1982 ROMER, D.; Keynesian Macroeconomics without the LM curve, Journal of Economic Perspectives. v.14, n.2, p.149-169, 2000 ROSSI, J; SILVA, C.M. Índice Ponderados de Agregados Monetários para o Brasil. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). Texto para Discussão, 210. 1995. SANTIN, R.; Análise da política de crédito do BNDES em um modelo DSGE. 2013. 58p. Dissertação (Mestrado em Economia) - Escola de Economia da Fundação Getúlio Vargas, São Paulo, 2013. SARGENT, T.; Rational Expectations and the Reconstruction of Macroeconomic, Federal Reserve of Minneapolis Quarterly Review, v.4, n.3, p.15-19, 1980 SARGENT, T.; WALLACE, N.; Some Unpleasant Monetarist Arithmetic, Federal Reserve of Minneapolis Quarterly Review, v.5, n.3, p. 1-17, 1981 SICSÚ, J.; PAULA, L.; CARVALHO, J.; SOUZA, F.; STUDART, R.; Economia Monetária e Financeira: Teoria e Política, Rio de Janeiro: Editora Campus Ltda. Rio de Janeiro, 408p., 2007 SNOWDON, H.; VANE, R.; Modern Macroeconomics: It’s Origins, Development and Current State, Northampton: Edward Elgar Pub, 807p., 2005 SMETS, F. Comment on "Reflections on Monetary Policy in the Open Economy. National Bureau of Economic Research. NBER International Seminar on Macroeconomics. P. 149-154. 2008 SMETS, F; WOUTERS, R.; Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian DSGE Approach, European Central Bank – Working Papers Series, nº 722, 55p. 2007 SMETS, F; WOUTERS, R; WALQUE, D. Price setting in General Equilibrium: Alternative Specifications. Society for Computational Economics. Computing in Economics and Finance, p 370, 2005. SOLOW, R.; Building a Science of Economics for the Real World, Washington, DC: Hearing Before the Subcommittee on Investigations and Oversight Committee on Science and Technology – House of Representatives, One Hundred Eleventh Congress, Second Session, Serial No. 111-106, July 20, p.12-15, 2010 TAMBORINI, R.; TRAUTWEIN, H-M.; MAZZOCCHI, R.; Wicksell, Keynes and the New Neoclassical Synthesis: What Can We Lean for Monetary Policy?,Economic Notes, v.43, i.2, p.79-114, 2014.
95
TUESTA, R; RABANAL, P. Euro-Dollar Real Exchange Rate Dynamics in an Estimated Two-Country Model: What is Important and What is Not. C.E.P.R. Discussion Papers. CEPR Discussion Papers, nº 5957. 2006. WALSH, K. et al. Policy Analysis Using DSGE Models: An Introduction. Federal Reserve of New York. Economic Policy Review. 2010. WILLIANSON, S; WRIGTH, R.; New Monetarism Economics: Models. Federal Reserve of Minneapolis- Research Department Staff Report 442, p.1-67, 2010a WILLIANSON, S; WRIGTH, R.; New Monetarism Economics: Methods, Federal Reserve Bank of St.Louis Review, v. 92, n.4, p.265-302, 2010b WICKENS, M.; How Useful are DSGE Macroeconomic Models for Forecasting?,Open Economies Review, v.25, i.1, p.171-193, 2014 WOODFORD, M; EGGERTSSON, G. The Zero Bound on Interest Rates and Optimal Monetary Policy. University of Columbia. 2003.
WOODFORD, M. Convergence in Macroeconomics: Elements of the New Synthesis", American Economic Journal: Macroeconomics 1 (1): 267–79. VERONA, F. Notes on the implementation of the Christiano, Motto and Rostagno in Dynare.The MacroeconomicModelDatabase. Italy, 2012. VEREDA, L. CAVALCANTI, M.A.F. Propriedades Dinâmicas de Um Modelo DSGE Com Parametrizações Alternativas Para o Brasil. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). Texto para Discussão, 1588. 2011. VEREDA, L. CAVALCANTI, M.A.F. Multiplicadores dos gastos públicos em um modelo DSGE para o Brasil. Escola de Economia de São Paulo – EESP/FGV. Conferência: DSGE Models for Brazil: SAMBA and beyond. 2014
96
8. ANEXOS
Quadro 5 – Valores dos parâmetros calibrados do modelo 1
Variáveis Valores
δ – Taxa de depreciação do capital 0.989
σ� – Elasticidade do consumo 1.612
α – Participação do bem capital na
produção
0.890
σ� - Elasticidade substituição do trabalho 0.510
β – Taxa de desconto intertemporal 0.999
a – Constante de ajuste 0.503
ρ - Coeficiente de participação nas
decisões de política monetária
0.970
τπ - Coeficiente de reação da política
monetária à inflação
2.480
τy - Coeficiente de reação da política monetária ao hiato do produto no curto prazo
1.200
τ∆y - Coeficiente de reação da política
monetária ao hiato do produto no longo
prazo
0.200
∅ - custo fixo 0.150
Quadro 6 – Valores dos choques do modelo 1
Variáveis Valores
ea - Choque na tecnologia de produção. 0.4618
eb - Choque de produtividade da mão de
obra
1.8513
eg - Choque nos gastos do governo 0.6090
eqs- Choque nos gastos exógenos 0.6017
em - Choque na política Monetária 0.5397
epinf - Choque na curva de Phillips 0.1455
ew - Choque nos salários. 0.2089
97
Quadro 7 – Valores dos iniciais das variáveis selecionadas do modelo 1
Variáveis Valores
YU – Produto Zero
cU – Consumo Zero
iU – Investimento Zero
piU – Preços 2%
Quadro 8 – Valores dos parâmetros calibrados do modelo 2
Variáveis Valores
β�- Taxa de desconto intertemporal 0.9996
� - custo fixo de mão de obra 1
� - formação interna de preferências 0.63
�� – curvatura da desutilidade do trabalho 1
�� – curvatura da demanda por moeda -7,0
� - constante de calibragem de preferência 1
� - constante de calibragem de preferência 0.5
�� – quantidade de empresários que
permanecem na economia
0.9762
�� - tendência de continuidade da
mudança tecnológica
1.0035
α - participação do capital na produção 0.40
Φ - custo fixo 0.07
z�∗ - tendência natural de crescimento da
produção
1
ψ� - custo constante de aluguel do bem de
capital
0.75
ψ � - custo constante da mão de obra 0.75
S�ζ�,���
����� - custo da instalação dos
fatores de produção
26.64
� ̅– coeficiente de suavização da política
monetária
0.880
98
α� - coeficiente de reação da inflação 1.849
α� - coeficiente de reação do produto 0.321
Quadro 9 – Valores dos iniciais das variáveis selecionadas do modelo 2
Variáveis Valores
YU – Produto R$ 313,0 bilhões
cU – Consumo R$ 171,0 bilhões
iU – Investimento R$ 69, 8 bilhões
piU – Preços 1%
Quadro 10 – Valores dos choques do modelo 2
Variáveis Valores
e_zetacU - choque no consumo. 0.210
e_epsilU - choque na produção do capital. 0.005
e_chiU - choque demanda por títulos. 0.032
e_lambdafU - choque na produção 0.017
e_tauoU - choque no custo de capital. 0.133
e_gammaU - choque na probabilidade de
aumento de lucros líquidos.
0.005
e_muupU - choque na reação do hiato do
produto.
0.003
e_xpU - choque na pol monetária 0.520
e_zetaiU - choque na tendência
tecnológica.
0.018
e_muzstarU - choque no custo marginal. 0.007
e_xbU - choque na produção bancária. 0.080
e_sigmaU - choque na participação dos
empresários nos lucros.
0.050
e_gU - choque na demanda por reservas
dos bancos.
0.021
e_pitargetU - choque na meta de inflação 0
99
Quadro 11 – Valores dos parâmetros calibrados do modelo 3
Variáveis Valores
β� - taxa de desconto 0.989
S��∗- prêmio de risco externo 1.014
δ - taxa de depreciação do capital 0.015
S ���,�
�����,���
� - função do custo de ajuste do
investimento.
3.420
Z�� - tendência de crescimento do
investimento
0.250
� = participação do bem de capital na
produção
0.800
�� - custo de ajuste associado com o
insumo importado
1.990
ω�� - peso no bem doméstico na produção
nacional
0.8418
£� - fração do insumo importado que é
financiado externamente
0.500
θ� - probabilidade de preços livres
reajustados por período
0.740
Υ�� - componente inercial de preços livres 0.340
θ�- probabilidade de preços administrados
reajustados por período
0.900
Υ�� - fator de indexação 0.370
v��e v�
� - pesos positivos 1
χ� - coeficiente de convergência de preços
livres e administrados
0.800
Π���- meta de inflação 1.0102
γ� - parâmetro de suavização da taxa de
juros no período anterior
0.790
γ�- parâmetro de reação da inflação com 2.430
100
relação à taxa de juros
γ�- parâmetro de reação do produto com
relação à taxa de juros
0.160
γ�� - coeficiente de suavização do
agregado monetário do período anterior
2.430
ρs ̅– participação do superávit no período
t-1 na formação do superávit no período t
0.410
∅�- participação da dívida na formação do
superávit
0.020
ρ� - coeficiente de reação da diferença
entre imposto médio e estado estacionário
0.490
���∗ - renda externa 0.130
���∗ - inflação externa 0.130
��∗ - aversão ao risco dos investidores
estrangeiros
0.790
��∗ - taxa de juros externa 0.900
���∗ = ��
�∗/���∗ - preços relativos em
moeda estrangeira
0.880
101
Quadro 12 – Valores dos choques do modelo 3
Variáveis Valores
rstar_ - choque na politica monetária do
steady state
0.300
i_ - choque no investimento 0.500
pistar_ - choque nos preços no steady state 0.400
n_ - choque na oferta de trabalho 0.400
mstar_ - choque nas exportação no steady
state
1.0
c_ - choque no consumo (Na preferência) 1.0
gbar_ - choque nos gastos do governo 0.400
r_ - choque na política monetária 0.500
pibar_ - choque no produto potencial 0.300
a_- choque no custo marginal 0.700
fii_ - choque no prêmio de risco 0.700
fiistar_ - choque no prêmio de risco no
steady state.
0.600
Quadro 13 – Valores dos iniciais das variáveis selecionadas do modelo 3
Variáveis Valores
y – Produto Zero
c – Consumo Zero
i – Investimento Zero
pi – Preços 4,5%