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A rotatividade no Copom importa?

É o que encontram os autores do artigo cujo resumo se encontra reproduzido abaixo.

A política de metas de inflação tem sido implementada em vários países para atingir estabilidade de preços. No entanto, a literatura aponta que a rotatividade dos dirigentes do Banco Central interfere nas decisões sobre as metas e seus vieses. Assim, este trabalho estima o efeito da rotatividade dos diretores do Comitê de Política Monetária (COPOM) sobre a determinação da taxa de juros, utilizada como instrumento para atingir as metas de inflação no Brasil, com dados mensais de 2001 a 2008. Então, um modelo de vetores auto-regressivos estruturais (SVAR) é estimado para a economia brasileira. Além disso, a análise empírica inclui testes exogeneidade em bloco, funções impulso-resposta e decomposic¸ão da variância. Os resultados indicam significância para a variável rotatividade dos diretores no longo prazo que leva os agentes a aumentarem suas expectativas de aumento da taxa de inflacão demandando aumentosmaiores da taxa de juros da economia.Esta quebra de credibilidade da politica monetária devida ao aumento das mudancas na diretoria do COPOM leva a aumentos maiores no longo prazo da taxa de juros a serem pagas nos títulos do tesouro. Em resumo, causa um aumento no custo social da economia.

Bom, se a credibilidade do Banco Central pode sofrer variações com a rotatividade dos diretores do Copom, isso significa que não devemos trocar os diretores? Claro que não! Imagine a loucura que seria deixar um diretor incompetente lá. O ponto dos autores não é este. Eu diria, até, que a troca de um diretor incompetente por um competente deve até trazer um benefício marginal maior do que o custo marginal da rotatividade, em termos sociais.

É sempre interessante ver como os estudos acerca da política monetária ficaram muito mais interessantes com o passar dos anos.

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Momento R do Dia – filtro HP

It appears to me that there are two reasons, beyond the fact cited above that standard models are not crafted to match low- and business cycle–frequencies simultaneously, for the persistence of detrending and differencing adhockery. One is the use of the HP filter in the early RBC literature and the strong tendency in the economics literature for the methodology of widely read papers to be imitated uncritically.(Christopher Sims, 2005)

Começamos nosso momento R de hoje com um alerta sobre o uso indiscriminado da ferramenta que vamos ensinar a usar a seguir: o filtro Hodrick-Prescott, popularmente conhecido como filtro HP.

Nove entre cada dez alunos adora usar este filtro porque ele é facilmente encontrável nos pacotes econométricos. Além disso, entender como ele é construído não é exatamente o tópico mais difícil em Econometria. Então, antes de mais nada, é uma ferramenta útil, mas não se deve entendê-la como definitiva quando o assunto são séries de tempo.

Uma vez que já fizemos o alerta, vamos ver como o filtro funciona em uma série mensal como a a PIM-PF do IBGE. Após importar os dados para o R, apliquei uma transformação logaritmica e a nova série foi chamada de lprod.

A literatura sugere que, para dados mensais, seja usada 14400 para λ (ver este exemplo ou este outro). Assim, temos o seguinte, em termos de comandos:

library(mFilter)
lprod_hp<-hpfilter(lprod,freq=14400,type=c("lambda"),drift=FALSE)
plot(lprod_hp)
show(lprod_hp)

O resultado está aqui.

hp_prod

 

Bom, mas não se esqueça do alerta do Sims sobre o filtro HP.