O crescimento da china no mercado mundial e os seus impactos para o brasileiro



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3.4 Aplicação Econométrica

O banco de dados obtido possui variáveis macroeconômicas de 1990 a 2007. Foram escolhidos 20 países para verificar se existe deslocamento das exportações brasileiras, sendo eles: Alemanha, Argentina, Bélgica, Canadá, Chile, Colômbia, Espanha, Estados Unidos, França, Holanda, Inglaterra, Iran, Itália, Japão, México, Paraguai, República da Korea, Rússia, Uruguai e Venezuela. Esses países foram selecionados de acordo com sua importância4 no comércio com o Brasil de 1990 a 2007.

Como os dados contam com variáveis macroeconômicas que variam de país para país e ao longo do ano, estes são classificados como dados de painel.

Segundo Gujarati (2006) a estimação do modelo de painéis depende das premissas que fazemos a respeito do intercepto, dos coeficientes angulares e do termo de erros, . Se pressupusermos que o componente de erro individual ou específico ao corte transversal, e os regressores, X, “não estão correlacionados, o modelo de componente dos erros pode ser adequado, mas se esperarmos que estejam correlacionados, então o modelo de efeitos fixos pode ser o indicado”. (pg.524).

A diferença entre modelos de efeito fixo e aleatórios é que nos modelos de efeito fixo a dummy é considerada como parte do intercepto, dessa forma o intercepto varia através do grupo e/ou do tempo, assumindo uma mesma inclinação e uma variância constante no grupo. Já o modelo de efeito aleatório a dummy é considerada no termo de erro, o intercepto fica constante e a diferença entre o grupo e/ou o tempo vai ser dado no termo de variância do erro, assumindo-se o mesmo intercepto e a mesma inclinação.

No manual do Stat Math Center foi obtido a Tabela 4 que é um resumo desses dois modelos, conforme apresentado abaixo (YAFFEE, 2003).


Tabela 4 - Modelo de Efeito Fixo e Modelo de Efeito Aleatório

 

Modelo de Efeito Fixo

Modelo de Efeito Aleatório (ou randômico)

Função













Interceptos

variando através do grupo e/ou tempo

constante

termo de variância do erro

constante

variando através grupo e/ou tempo

Inclinação

constante

constante

Estimação

LSDV5, efeito interno, entre efeitos

GLS6, FGLS7

Teste de hipótese

teste F incremental

teste Breusch-Pagan LM




Fonte: Yaffee, 2003.











Pelo teste de Hausman8, que permite identificar qual é o melhor entre os modelos de coeficientes fixos ou o de coeficientes aleatórios, obtivemos como resultado que ambos os modelos poderiam ser consistentes, conforme resultado do teste na Tabela 5.

Tendo em vista o resultado do teste acima, o modelo proposto foi estimado tanto por efeitos fixos quanto por efeitos aleatórios e seus resultados foram confrontados. O modelo de efeito fixo apresentou uma melhor consistência e eficiência. Portanto, seguimos a análise com este modelo.

O modelo fixo usado para a regressão foi o dos mínimos quadrados com variável dummy (LSDV - least squares dummy variable), que é uma regressão dos mínimos quadrados ordinários com variáveis dummies. O problema deste modelo está em como evitar o efeito de multicolinearidade. Para resolver este problema existem três abordagens equivalentes do LSDV cujas diferenças estão na significação do parâmetro da variável dummy (YAFEE, 2003).

A abordagem adotada no presente trabalho é o LSDV1 without a Dummy. Segundo o manual do Stat Math Center (YAFEE, 2003), “LSDV 1 drops a dummy variable. The intercept is the actual parameter estimate of the dropped dummy variable. The coefficient of the dummy included means how far its parameter estimate is away from the reference point or baseline (i.e., the intercept)”. Continuando, ele explica que o “LSDV 1 produces correct ANOVA9 information, goodness of fit, parameter estimates, and standard errors. As a consequence, this approach is commonly used in practice”.

Assim, rodou-se este modelo utilizando o software Stata10. O modelo se mostrou bastante aceitável como pode ser visto pelo Gráfico 4. De acordo com o R-quadrado o modelo explica 92,24% das exportações do Brasil para os 20 países selecionados, tendo uma estatística F de 100% de confiança e devido a ela o modelo pode ser aceito globalmente.

Tabela 5 – Resultado do Teste de Hausman



Tabela 5A – Teste de Hauman em relação ao conjunto de países

Coeficientes

(b)

(B)

(b-B)

sqrt(diag(V_b-V_B))

 

fixeRAND1

fixeMOD1

Difference

S.E.

lnYi

0,0473554

0,0676349

-0,0202795

0,0241507

Lnei

-0,0801339

-0,0765767

-0,0035573

0,0026231

Lnej

0,0549974

0,0483503

0,0066471

0,0036995

lnXcz

0,3265503

0,3365242

-0,0099739

0,0169493

lnMcz

-0,0288979

-0,0209904

-0,0079075

0,0068431

lnXci

0,0777127

0,0595134

0,0181994

0,0121791

lnMci

0,0495493

0,0451107

0,0044386

0,0048451

lnYj

0,3290097

0,340355

-0,0113453

0,0650973
















b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg







B = inconsistent under Ha; efficient under Ho; obtained from xtreg



















Test: Ho: difference in coefficients not systematic






















chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)







= 4.50










Prob>chi2 = 0.8093










(V_b-V_B is not positive definite)
Tabela 5B – teste de Hausman em relação ao tempo







Coefficients

(b)

(B)

(b-B)

sqrt(diag(V_b- V_B))



fixeMOD

fixeRAND

Difference

S.E.

lnYj

9.15e-27

9.28e-23

-9.28e-23




lnej

1.23e-27

1.76e-23

-1.76e-23




lndist

-1.46e-27

4.24e-23

-4.24e-23




lnxcz

-1.14e-26

-3.24e-23

3.24e-23




lnmcz

4.57e-27

-1.80e-23

1.80e-23

 
















b = consistent under Ho and Ha obtained from xtreg




B = inconsistent under Ha, efficient under Ho obtained from xtreg



















Test: Ho: difference in coefficients not systematic



















chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)




= -0.00 chi2<0 ==> model fitted on these

data fails to meet the asymptotic

assumptions of the Hausman test

see suest for a generalized test

Fonte: Stata 10.

Ainda pode ser observado no Gráfico 4 que a reta de regressão entre os valores reais da variável lnMij e os correspondentes valores estimados apresentam uma inclinação de aproximadamente 1 (um), o que é uma situação satisfatória, pois os pontos concentram bem próximos da reta, com pouca dispersão. Se o modelo fosse perfeito, estes pontos concentrariam totalmente sobre a reta. Contudo, em modelos empíricos esta situação ideal é improvável de ser atingida e no nosso caso, a dispersão é bastante pequena, o que demonstra a precisão do modelo.


Gráfico 4 – Gráfico de Dispersão da Variável Dependente – Exportações do Brasil para os países selecionados.

Fonte: Stata 10.


A Tabela 2 do apêndice apresenta os resultados da regressão e a Tabela 6 foi montada como tabela de apoio para mostra os resultados obtidos na aplicação.



Tabela 6 – Resultados da estimação

VARIÁVEL

COEFICIENTE

ERRO PADRÃO

Constante

9.492018

0.001

PIB do Brasil

0.0634052

0.600

PIB dos países selecionados

0.3386186

0.001

Distância

-0.07279303

0.057

Taxa de Câmbio do Brasil

-0.078399

0.002

Taxa de Câmbio dos países selecionados

0.0549113

0.000

Exportações da China para outros países

0.3255098

0.000

Exportações da China para o Brasil

0.0585442

0.524

Importações da China de outros países

-0.0355551

0.161

Importações da China do Brasil

0.0722567

0.246




PAÍS

EQUAÇÃO DA REGRESSÃO

Estados Unidos, Alemanha, Holanda, Itália, Bélgica, México, Coréia, Iran e Uruguai*









EQUAÇÃO + **

ERRO PADRÃO

Argentina



0.000

Japão



0.091

Inglaterra



0.026

Chile



0.062

França



0.007

Espanha



0.020

Venezuela



0.005

Rússia



0.036

Canadá



0.000

Colômbia



0.001

Paraguai

Variável retirada para evitar multicolinariedade

*Países que não foram significantes10, possuem, assim, equação geral da regressão.
** =

Analisando as variáveis isoladamente, temos como variáveis significantes:

- o PIB dos países selecionados, que tem um impacto positivo no comércio, isto é, o aumento de 1% no PIB destes países, gera um aumento de 0,33% no fluxo das exportações brasileiras aos mesmos;

- a distância, que mostra que a cada aumento na distância teríamos um impacto negativo no comércio em 0,72%;

- a Taxa de Câmbio do Brasil, em que uma apreciação do real ou uma depreciação da sua taxa de câmbio em 1% tem um impacto negativo nas exportações brasileiras de 0,07%;

- e a Taxa de Câmbio dos países selecionados, em que, um aumento da sua moeda ou uma depreciação na sua taxa de câmbio possui efeito positivo de 0,05% nas exportações brasileiras.

Os resultados ainda mostram que não se tem um impacto negativo da China para as exportações brasileiras em terceiros mercados. A única variável das possíveis influências da China para o Brasil que se mostrou significante foi a variável das exportações da China para os países selecionados, mas com um resultado interessante, sendo o seu impacto positivo para o comércio brasileiro, sendo que o aumento de um 1% desta, aumenta o comércio brasileiro em 0,32%.

Colocando a variável exportação da China em evidência num modelo de impactos dummy sobre as inclinações, como é mostrado na Tabela 3 do apêndice, temos que apenas dois países são afetados negativamente e são significantes, a saber: Japão e Uruguai, que mostram um deslocamento das exportações brasileiras causadas por exportações chinesas.

Dessa forma de modo geral, podemos ver que se tem pouca evidência de um impacto negativo da China para as exportações brasileiras em terceiros mercados. E que pelo contrário, as exportações brasileiras estão positivamente correlacionadas com o crescimento da China no mercado mundial.


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