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Câmbio e Conta Corrente – Abenomics novamente!

Voltando ao tema da Abenomics, eis aqui algo a se pensar: será que existe uma correlação entre as Conta Corrente (CA) e a Taxa de Câmbio (E)? Bem, eu já fiz as contas e sei que existe um certo padrão (já falamos disto antes, não?).

Veja aí a correlação, com os dados ajustados em escala logaritmica. A amostra vai de Jan/1999 a Out/2013, ou seja, temos dados mensais.

correlationAE

Embora este seja um gráfico útil, mais útil ainda é pensar na correlação cruzada entre as duas séries de tempo. Em outras palavras, eu não quero apenas ver a correlação amontoando os dados ignorando suas propriedades específicas de séries de tempo (ou séries temporais).

Por que isto seria interessante? Bom, pode-se perguntar sobre qual a correlação entre as duas séries em diferentes pontos do tempo. Quero dizer, uma coisa é a correlação contemporânea entre as duas séries, CA e E ser baixa. Outra é saber se a correlação entre elas com um mês de diferença, é igualmente baixa.

Digamos que você acredite que o impacto de E sobre CA seja defasado. Será que a taxa de câmbio de hoje está mais fortemente correlacionada com a CA de amanhã? Supondo que este efeito, caso exista, seja um padrão para toda a amostra, podemos testá-lo por meio da correlação cruzada. Pode-se fazer isto

Os dois conjuntos de gráficos abaixo ilustram a interpretação da correlação cruzada. Primeiro, observe as correlações entre diferentes defasagens de CA sobre E.

abenomics1

Por exemplo, no alto, à esquerda, temos uma correlação positiva de 0.36 entre E e CA no mesmo período de tempo. Já com um período de defasagem de CA, a correlação com E já é um pouco menor, 0.33. Com dois, 0.30. Com três, 0.26. E assim por diante.

Podemos fazer o correlograma das defasagens de E sobre CA.

correlation2

Neste segundo conjunto de gráficos, observamos que a correlação contemporânea é de 0.36. Entretanto, a primeira defasagem de E se correlaciona de forma ligeiramente mais intensa – 0.38 – com a CA. A CA também está fortemente relacionada com E de dois meses antes – 0.39 – e, claro, o mesmo vale para três defasagens de E.

Estes resultados parecem indicar que os impactos das defasagens de E sobre CA são mais fortes do que as de CA sobre E, não? É, como ensina este professor, algo compatível com alguma noção de causalidade. Digo, parece que estamos vendo defasagens de E serem mais fortemente correlacionadas com CA atual do que defasagens de CA sobre o E atual.

Alto lá!

Entretanto, é importante ter muito cuidado com este exercício. Estas séries podem estar impregnadas de tendências ou ciclos que, se não previamente filtradas, “confundem” as correlações calculadas. Em outras palavras, você pode estar subestimando ou sobrestimando estes impactos porque está misturando uma tendência de alta ou uma ciclo sazonal com o legítimo sinal que cada série emite.

Ficou confuso? Bem, nada que umas horas de estudo não ajudem.

Agora, a ferramenta, a visualização da correlação cruzada, pode nos ser útil em diversas situações em que analisamos duas ou mais séries no domínio do tempo. A Abenomics, aqui, foi mais uma desculpa para ilustrar o conceito. Para não ficar tão chato, ficam as dicas do R aí embaixo.

Momento R

Para calcular os conjuntos bonitos de correlações cruzadas:

library(astsa)
lag2.plot(CA,E,12,corr=TRUE)
lag2.plot(E,CA,12,corr=TRUE)

Para ver a função de correlação cruzada, em um único gráfico, pode-se usar o comando básico do R, ccf:

ccf(E,CA)
ccf(CA,E)

Ah sim, o primeiro gráfico, com a escala ajustada de forma logaritmica:

library(lattice)
library(latticeExtra)
xyplot(CA~E, grid = TRUE, scales = list(x = list(log = 10, equispaced.log = FALSE)),
auto.key = TRUE, type = c(“p”, “r”), lwd = 4)

 

 

2 comentários em “Câmbio e Conta Corrente – Abenomics novamente!

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