Exportação de Bens Primários e Apreciação do Câmbio Real: há uma ligação?



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4. Base de Dados

4.1 Dados utilizados para painel da TCR e desalinhamento.

Os dados para as variáveis Produtividade Relativa e Peso do Governo vieram da World Penn Tables de Heston, Summers e Atina (2008). Os dados para “Ativos Estrangeiros Líquidos/PIB” são de Lane e Milesi-Ferretti (2004) Os demais dados, com exceção dos que descrevem a abertura da conta de capital, são do World Development Indicators, banco de dados do Banco Mundial. Cabe explicar que a variável “Commodities/Exportações” é a soma do peercentual nas exportações dos países de exportação de Petróleo, Ouro e Metais, Materiais Primários de Agricultura e Comida, seguindo classificação do Banco Mundial. A variável “Manufaturas/Exportações” constitui um dos itens do banco de dados do World Development Indicators. O Apêndice II exibe os países que compuseram as amostras utilizadas nos exercícios econométricos que se seguem.



4.2 Índices de grau de abertura da conta de capital

As tentativas de criarem-se graus de integração efetiva dos mercados de capitais geraram extensa literatura. Mais recentemente, como Alesina, Grilli e Milesi-Ferreti (1994), Rodrik (1998), Klein e Olivei (1999) usaram as informações contidas no Exchange Arrangements and Exchange Restrictions do Fundo Monetário Internacional para construir um painel de índices de controle de capitais.

Muitos estudos utilizam uma classificação padrão de regimes cambiais, como o Annual Report on Exchange Rate Arrangements and Exchange Restrictions, publicadas pelo Fundo Monetário Internacional (FMI)5. Entretanto, uma leitura mais acurada das experiências de regimes cambiais sugere que estas classificações oficiais falham muitas vezes em descrever as práticas dos países, e que o gap entre de facto e de jure pode ser extenso. Muitas das tentativas de estudar o fluxo de capitais, entretanto, resultaram em índices binários de classificação da abertura. Uma grande limitação desses índices, entretanto, é de que não distinguem acuradamente entre diferentes intensidades de restrições de capitais. Por isso, utilizamos a série de integração financeira KAOPEN de Chinn e Ito (2008). Esses autores também se mostram insatisfeitos com a incapacidade de bases de dados anteriores quantificarem a intensidade dos controles de capitais. Para eles, além de ser meramente uma variável binária, as categorias do Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions do FMI é muito agregada para captar a sutileza envolvida em controles de capitais. Além disso, a distinção de jure e de facto é bastante prejudicada nessas classificações oficiais. Muitas vezes, as políticas de controle de capitais são executadas sem metas políticas específicas para que haja controle do volume ou tipo de controle de capitais. De forma diversa, como aponta Edwards (1999), é muito comum que o setor privado circunscreva as restrições na conta de capitais, anulando o efeito esperado desses controles regulatórios. Por isso, uma classificação de facto se torna crucial para entender como as medidas efetivamente afetam os fluxos comerciais e, para nossos propósitos, o câmbio real.

Dadas essas considerações, Chinn e Ito (2008) constroem uma base de dados com um índice, KAOPEN, que mede a extensão da abertura das transações na conta de capital. O índice cobre o período de 1970 a 2005, sendo utilizado a 2004 (o índice de Edwards vai até 2000). A construção de KAOPEN é baseada nas variáveis binárias do Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions, com algumas modificações. Até 1996, os autores codificaram as variáveis para quatro categorias amplas de restrição nas contas externas, que são:



  1. Variável que indicam a presença de múltiplas taxas de câmbio;

  2. Variável que indicam a restrição na transação da conta corrente;

  3. Variável que indicam a restrição na conta de capitais;

  4. Variável que indicam requerimento de procedimentos para exportação.

Em 1996, a classificação do FMI mudou e Chinn e Ito desagregaram essas quatro categorias mais ainda num esforço para captar melhor a complexidade das políticas de controle de capitais. A partir de 1996, os autores seguiram os procedimentos de Mody e Murshid (2005).
5. Modelo Econométrico
5.1 Testes de raiz unitária e especificação do modelo.
Para examinar os determinantes do desalinhamento utilizamos uma amostra de 102 países no período de 1970-2004. Os detalhes a respeito da amostra utilizada estão no Apêndice I. Nossa amostra total cobre cerca de 90% do Produto Nacional Bruto, em valores de 2005. Os países selecionados tiveram nesse período experiência suficiente de mudanças de regimes cambiais e alterações no controle da conta de capital para que a amostra que compõe o painel seja rica de informações para o experimento.

Os componentes que estão na equação de determinação de longo prazo cointegrada são aqueles que possuem raiz unitária e passaram no teste de cointegração em painel de Pedroni. A idéia é de que estes componentes são fundamentos que determinam no longo prazo o comportamento da taxa de câmbio, não determinando trajetórias transitórias para esta taxa. Já os componentes elencados na equação de determinação do alinhamento do câmbio à sua trajetória de longo prazo, na seção posterior, são aqueles de natureza de ajuste transitória; são estacionários e, por isso, não perfazem com a REER uma cointegração estatisticamente significante. Nesse caso, é notável que a variável ‘Termos de Troca’ não faça parte da equação de determinação do câmbio no longo prazo, ou “Inflação Relativa”; todavia, para a amostra em questão, esta variável se mostrou estacionária estatisticamente. Configura, portanto, um elemento de natureza mais transitória do que os outros componentes da determinação do câmbio de longo prazo comumente apontadas nos modelos teóricos como Ativos Estrangeiros Líquidos, por exemplo, variável integrada de ordem I(1). A Tabela 1 detalha os testes de raiz unitário feitos sobre as séries de importância. As variáveis tais como termos de troca e inflação relativa, que fazem parte dos modelos de determinação de câmbio, mas não são integradas, foram utilizadas como variáveis de controle na equação que explica os desalinhamentos cambiais, na seção posterior. As demais séries utilizadas para compor os painéis System-GMM se revelaram todas estacionárias em nível; os resultados dos testes em nível foram omitidos da exposição por conveniência e espaço, podendo ser obtidas diretamente com os autores.


Tabela 1 –Testes de Raiz Unitária para as Séries Utilizadas no Painel Cointegrado


Nula: Raiz Unitária

lnREER I(1)

NFA/GDP I(1)

Abertura Comercial I(1)

Produtividade

Relativa I(1)

Teste Levin, Lin & Chu

-1,14838

(0,1254)


 0,14957

(0,5594)


 2,75325

(0,9970)


-2,32547

 (0,0100)



Breitung t-stat

-1,14163

 (0,1268)



 5,43283

 (1,0000)



  8,25170

(1,0000)


 8,32312

(1,0000)


Im, Pesaran e Shin W-stat

-0,85091

 (0,1974)



1,55362

(0,9399)


0,20736

(0,5821)


 1,27991

 (0,8997)



ADF – Fisher Qui-Quadrado

278,591

(0,1807)


 415,913

 (0,0000)



 532,060

(0,0000)


389,692

 (0,2537)



PP – Fisher Qui-Quadrado

 297,870

 (0,0445)



257,208

 (0,8715)



503,799

(0,0000)


501,084

(0,0000)

*Com a inclusão de tendências individuais lineares e interceptos. As defasagens foram selecionadas de acordo com o critério BIC. Entre parênteses, o p-valor das estatísticas. Diferenciações da variável indicaram as variáveis como I(0) e foram omitidas por conveniência.

Para executar os testes de cointegração em painel, são aplicados os sete testes propostos por Pedroni (1999). A relação a ser estimada pelo teste é a seguinte:



Onde ,  e  são os parâmetros a serem estimados, e  são os efeitos temporais individuais. Dentre os sete testes de Pedroni, quatro são baseados na dimensão within e os outros três são testes da dimensão between. Todos os testes têm como hipótese nula a não cointegração para os países da amostra. A Tabela 2 exibe os resultados dos testes de Pedroni para a amostra utilizada no painel cointegrado. A maioria das estatísticas de teste rejeitam a hipótese nula de não cointegração a um nível de 5% de confiança, de forma que os p-valores são altos. Deste forma, é possível proceder a estimação com este conjunto de variáveis utilizando um estimador para cointegração em painel.

O Quadro 1 e o Quadro 2 exibem os testes de cointegração de Painel de Pedroni e de Kao, respectivamente. Ambos confirmam a existência de cointegração para as séries integradas que formam a especificação do painel a ser estimado.



Quadro 1 : Teste de Cointegração das Variáveis de Determinação do Câmbio: Pedroni

Testes de Cointegração em Painel







p-valor

Estatística v

 1,775097

 0,1265

Estatística rho

18,72751*

 0,0000

Estatística PP

-7,686589*

0,0000

Estatística ADF

-8.556698*

0,0000

Testes de Cointegração da Média em Grupo

Estatística RHO

22,74492*

 0,0000

Estatística PP

-12,87050*

 0,0000

Estatística ADF

-8,895765*

 0,0000

* Rejeição da hipótese nula de não-cointegração a um nível de significância de 1% (conferir p-valor).

OBS:Defasagem automaticamente selecionada por SIC (Critério de Informação de Schwartz). Seleção Newey-West Band-width usando Kernel Bartlett.


Quadro 2 : Teste de Cointegração das Variáveis de Determinação do Câmbio: Teste de Kao






Estatísticas

p-valor

Estatística ADF

 4,443729*

 0,0000

Variância Residual

0,011197




Variância HAC

 0,012224













* Rejeição da hipótese nula de não-cointegração a um nível de significância de 1% (conferir p-valor).

OBS:Defasagem automaticamente selecionada por SIC (Critério de Informação de Schwartz). Seleção Newey-West Band-width usando Kernel Bartlett.


Uma vez estabelecido que a relação de cointegração realmente existe, os parâmetros de longo prazo podem ser estimados de forma eficiente usando técnicas similares a de modelos de séries temporais. Neste trabalho, foi utilizado o estimador DOLS (Dynamic Ordinary Least Squares). Considere-se, por exemplo, a seguinte regressão em painel com efeitos fixos:
 ,
onde  representa a taxa de câmbio real efetiva,  é um vetor de parâmetros de parâmetros de inclinação, representa os interceptos,  são os termos residuais estacionários, e representa o vetor de fundamentos da TCRE (Ativos Estrangeiros Líquidos/GDP, Produtividade Relativa e Abertura Comercial). O estimador DOLS pode ser obtido rodando-se a seguinte equação:

Para conferir os detalhes a respeito das propriedades dos estimadores DOLS para séries não estacionárias, conferir Kao e Chiang (1999) e Phillip e Moon (1999). A Tabela 3 apresenta os resultados da estimação da TCRE de longo prazo DOLS (1,1). A seleção de especificação do modelo ARDL do DOLS foi obtida através do critério Bayesiano.

5.2. Estimação de uma equação de determinação da TCR de longo prazo
A Tabela 1 exibe os coeficientes estimados para a equação da TCR de longo prazo. A estimação por Least Squares Dummy Variable (Efeitos Fixos) exibe apenas ativos externos líquidos como significante, dos fundamentos selecionados. Os resultados do painel Pooled, por sua vez, exigem significância estatística para todos os fundamentos. Além disso, a estimação por DOLS dá à produtividade um efeito substancialmente maior do que as outras estimações, em magnitude próxima à das estimações comumente feitas na literatura, onde “Ativos Estrangeiros Líquidos” e “Produtividade” têm magnitude de efeito sobre a TCR de longo prazo muito semelhantes, mas sinais contrários. Além disso, como foi visto na seção de testes de raiz unitária, a ordem de integração de variáveis do painel exige a correção dos erros do tipo DOLS, por isso ela será a especificação utilizada nesse trabalho para compor os exercícios econométricos que explicam a sobrevalorização do câmbio real.

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