Estimando uma Curva IS para o Brasil - Análise Macro
Estimando uma Curva IS para o Brasil
By Vitor Wilher 21 de setembro de 2017 janeiro 17th, 2018 No Comments
A primeira parte do nosso Curso de Macroeconometria usando o R é dedicada a entender o organismo econômico por meio da estimação de quatro equações: uma Curva de Phillips, que representa o lado da oferta; uma Curva IS, que representa o lado da demanda; uma Paridade da Taxa de Juros, que representa o contato com o resto do mundo; e uma Curva de Reação do Banco Central. Nesse post, por suposto, ilustramos alguns resultados da estimação da Curva IS, utilizando dados brasileiros. Todos os códigos e orientações sobre como proceder a estimação no R são mostrados no nosso curso.
Com base em Blinder (1999), Bogdanski et al. (2000) e Walsh (2010), nós estimaremos a seguinte Curva IS:
é o juro nominal,
é a expectativa de inflação 12 meses à frente,
é a taxa de juros neutra e
são as necessidades de financiamento do setor público. As séries que utilizaremos para estimar 1 são o PIB mensal do IBRE/FGV, o juro real ex-post (taxa Selic deflacionada pela inflação acumulada em 12 meses medida pelo IPCA), o juro real ex-ante (taxa Selic deflacionada pela expectativa de inflação medida pelo IPCA e acumulada em 12 meses) e a série de superávit primário acumulado em 12 meses controlado pelo PIB, com sinal trocado. Os dados brutos são importados abaixo.
data = read.table('data.csv', header=T, sep=';', dec=',')
data$date = as.Date(data
expost, type='lambda', freq=14400)
neutro = hp$trend
Abaixo, um gráfico do diferencial de juros.
O próximo passo é criar o hiato do produto. O código abaixo faz isso.
hp2 = hpfilter(data$pib, type='lambda', freq=14400)
hiato = hp2$cycle
Criado o diferencial de juros e o hiato do produto, podemos colocar os dados que utilizaremos em uma mesma estrutura.
hiato = ts(hiato, start=c(2003,01), freq=12)
diferencial = ts(diferencial, start=c(2003,01), freq=12)
data = ts(data[,-1], start=c(2003,01), freq=12)
is = ts.intersect(hiato, diferencial, data[,4])
colnames(is) = c('Hiato', 'DJuros', 'NFSP')
Organizados os dados, podemos estimar 1 com a função dynlm do pacote de mesmo nome. O código abaixo faz isso.
modelo = dynlm(Hiato~lag(Hiato, -1)+lag(Hiato,-2)+lag(DJuros,-1)+
lag(NFSP,-1), data=is)
A tabela 1 traz os resultados da estimação. Observe que o coeficiente do diferencial de juros é de -0,11. Isso significa que um aumento de um ponto percentual no diferencial de juros, reduz o hiato do produto em -0,11. Ademais, observa-se que o mesmo é estatisticamente significativo. O coeficiente das necessidades de financiamento do setor público, por seu turno, não se mostrou estatisticamente significativo.
Essa seção do nosso Curso de Macroeconometria usando o R completou aquelas quatro equações vistas no modelo básico do Banco Central. Estimamos uma Curva de Phillips, uma Curva IS, uma Curva de Reação do Banco Central e uma equação de paridade da taxa de juros. Esperamos, com efeito, que todo esse trabalho de modelagem amplie os insights por trás da teoria macroeconômica.