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O que um pouco de evidência empírica nos diz? Um exemplo de bom artigo sobre economia brasileira

Você não precisa ter o modelo mais “perfeito” (se isso for cientificamente possível…) para analisar a realidade. Muitos alunos ficam apavorados quando têm que estudar Econometria (com “E” maiúsculo) e, dos que avançam, alguns entram em um conundrum filosófico sobre a aplicabilidade dos modelos, imaginando que devem explicar o mundo inteiro no mesmo (o que destrói a própria noção de modelo, em termos científicos).

Hoje, a Zeina Latif, economista que trabalha no setor privado, tem um artigo simples – no sentido de didático – e interessante sobre os problemas fiscais que o governo parece não querer resolver (que não consegue, já sabemos). Chamou-me a atenção, para fins deste blog, estes trechos:

Neste artigo, apresento um modelo simplificado desenvolvido por Tatiana Pinheiro que busca estimar o efeito do impulso fiscal do governo federal sobre a demanda privada. Ficam de fora, portanto, o impulso de entes subnacionais e a política para-fiscal, por falta de dados suficientes. Trata-se de um modelo econométrico (VAR) que associada a variação da demanda privada ao impulso fiscal (superávit primário estrutural), taxa real de juros (ex-ante), taxa real efetiva de câmbio e atividade econômica global.
O modelo foi estimado para vários intervalos temporais, estendendo-se o final da amostra a cada etapa, com o intuito de observar a evolução do coeficiente que mede o poder do impulso fiscal para estimular a demanda. O período compreendido foi de 2000 a 2015 (3º trimestre).
O exercício revelou que a política fiscal afeta a demanda privada num intervalo de 3 a 6 trimestres, o que significa que o grosso da política fiscal em um determinado ano afeta a economia apenas no ano seguinte. O principal resultado é que a política fiscal perdeu a eficácia a cada ano (coeficiente em queda), com maior redução a partir de 2014, sendo nula para o período 2000-15. Os resultados indicam que a política fiscal pode ter se tornado contraproducente a partir de 2014. Assim, os excessos fiscais de 2013 e 2014 ajudam a explicar o quadro recessivo iniciado em 2014 e seriamente agravado em 2015.

 

Reparou? O modelo tem limitações (como qualquer modelo), brevemente citadas logo no início do artigo no Estadão (um dos poucos jornais que publica artigos de bom nível para aqueles que estudaram Economia com afinco, a despeito de faculdades ou professores). Em seguida, discute-se o resultado do VAR (vetor(es) autorregressivo(s), que não deve se confundido com VaR, Value at Risk, de Finanças).

O VAR já apareceu neste blog várias vezes. Vez por outra, o Vitor Wilher implementava um exercício simples em seu blog antes de iniciar seu empreendimento ensinando a linguagem R (quantas vezes você viu, aqui, os “Momento R do Dia” e “Dica R do Dia”?). Não é um modelo complicado de se entender, muito menos de se estimar. O que é preciso, claro, é que você saiba o que está fazendo. Isto implica que saiba onde quer chegar.

No trecho acima, a citada Tatiana quer chegar em uma resposta à pergunta: “a eficácia da política fiscal mudou o longo do tempo”? Para tanto, resolveu usar um VAR ao invés de jogos retóricos que poderiam começar dizendo que nem tudo na vida é quantificável – agradando aos que têm dificuldades com Matemática e, adicionalmente, são preguiçosos – e seguir adiante.

Também evitou usar modelos tecnologicamente defasadas para o problema em questão. Em outras palavras, uma regressão múltipla não basta e, portanto, o papo de que hoje em dia os economistas jovens só pensam em Estatística, esquecendo-se de ler os clássicos, não é um papo com o qual eu e o leitor devamos investir tempo. Claro que, digamos, na história da matemática, seria bizarro se um hipotético movimento de adoradores dos números reais tentasse criticar os matemáticos que usam números reais e imaginários, não é? O mesmo ocorre aqui.

Ainda que seja uma aplicação simples e, como sempre, criticável, há aí um modelo feito com uma tecnologia econometricamente difundida e compreendida por qualquer economista que atue no setor privado ou público.

Finalmente, sobre as conclusões, a triste realidade se impõe. A celebrada – por alguns – política fiscal perdeu eficácia. Não é que não seja importante, teoricamente falando, mas, dadas as escolhas de política econômica, transformou-se em algo quase inócuo para o que desejamos (maior bem-estar para a sociedade), senão contraproducente. Não precisa, claro, demonizar a política fiscal, diz o artigo. O ponto é torná-la novamente eficaz. Bem, isso vai dar trabalho.

Não é um artigo interessante? No final, o leigo entende o que acontece sem precisar fazer um curso de Econometria. Claro, caso queira saber mais, basta procurar bons cursos. Gosto de ler artigos para leigos do calibre deste da Zeina (com Tatiana). Educam e disseminam boas práticas científicas.

 

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Preços livres e preços monitorados: existe causalidade? Não! (ou melhor: preliminarmente: não!)

De onde veio a pergunta?

Ok, alguém lá no Nepom – numa reunião passada – comentou sobre a possibilidade. Fiz eu mesmo o download dos dados. Chequei a estacionaridade das séries com um teste ADF e resolvi verificar o período da administração Rousseff.

A hipótese que nos foi proposta: o governo manipula os preços monitorados para tentar segurar a inflação tomando como referência os preços livres? Isto é: se os preços livres sobem, o governo segura os monitorados. Caso os livres caiam, ele permite o reajuste dos monitorados. Se isso é verdade, com alguma defasagem de tempo, devemos verificar que se os preços livres variam, os monitorados variam de forma inversa.

Rápida investida!

Eventualmente, devemos nos preocupar com fatores sazonais e isso está incluído na análise que se segue. Aliás, eu havia feito os cálculos em R, mas resolvi mostrar os resultados em Gretl também pela preguiça em fazer algo mais detalhado no momento (o Gretl, neste caso, é mais rapidamente flexível para que eu possa testar o VAR com dummies sazonais).

A seleção do número de defasagens seguiu um dos critérios (se não me engano, usei o BIC). O resultado obtido está resumido no sistema estimado abaixo.

monitorados1 monitorados2

Como se vê, a dinâmica de monitorados não depende da dos livres e vice-versa. Então, preliminarmente, não há resultados muito interessantes aqui.

Observações Adicionais

Claro que se eu fosse um aluno de graduação pensando em fazer monografia sobre o tema, teria feito exatamente isto antes de começar a pesquisar. É desanimador, de certa forma, mas há muitos pontos para se discutir aqui. Primeiro: o período amostral é o melhor? Há quebras estruturais? A dinâmica é a mesma desde, digamos, 1999? Segundo: a estrutura do VAR realmente corresponde ao problema que nos foi proposto? Ou o sistema omite alguma variável importante? Faltou controlar por alguma coisa? Terceiro: há outras formas de se testar esta causalidade? Estas outras formas são superiores ao método utilizado? Quarto: você tabulou dados com erros (não neste caso)?

Não se engane. Isto não é o final da sua monografia. Isto é coisa de preguiçoso. Em seu curso de Economia, na graduação, você tem que ter aprendido a estimar e interpretar os resultados de um VAR. Não tem jeito. Todo livro-texto básico tem o teste de causalidade de Granger usado aqui. Além disso, existem pencas de pacotes gratuitos de econometria. Assim, como dizem os meus alunos que adoram uma internet: você pode aprender tudo pela internet. Pode? Então porque você não está fazendo este teste agora? Vai deixar os chineses ganharem mais esta batalha? Vai pedir arrego para o governo?

Bem, é isso. Lancei a semente. Vejamos se alguém entra para discutir isto.

Bom dia.

p.s. o gráfico das séries? Ei-lo.

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Choques monetários e ciclos econômicos

 

Neste texto didático, o blogueiro nos dá uma ajuda com a sala de aula ao falar de choques monetários. Vejamos:

Here are some possible definitions of monetary shocks:

1.  Unexpected changes in the fed funds target

2.  Deviations of the fed funds target from the Taylor Rule value

3.  Unexpected changes in the monetary base

4.  Unexpected changes in M2

And there are many more.  For each proposed definition of a “monetary shock” you will get a different answer to the question; “How much impact do monetary shocks have on real output?” That makes it all seem quite arbitrary.

Eis uma excelente oportunidade de pensar no significado de “choques” monetários, não? Primeiramente, vê-se que não faz sentido falar nisso sem que tenhamos uma especificação dinâmica da economia. Em segundo lugar, repare que os choques são definidos conforme os instrumentos de política monetária.

Ok, não é difícil entender. Mas, e quanto à mensuração destes choques? Um exemplo – também didático – para o Brasil é este bom texto para discussão do BCB.

E a Econometria?

Sim, a Econometria está em tudo isto aí. O Banco Central da Inglaterra, inclusive, tem um didático guia para o uso de Vetores Autoregressivos (VAR) para o estudo de diferentes tipos de choques monetários. Citando textualmente:

Further research at the Bank has used an SVAR to analyse the effects of four different types of monetary disturbance. First, ‘permanent’monetary policy shocks were distinguished from ‘temporary’monetary policy shocks. The former were defined to reflect shifts in the authorities’ underlying inflation target and the latter to reflect either policy ‘errors’ or transitory changes in the parameters of the authorities’reaction function. Second, two types of ‘velocity’shock were identified: a financial intermediation shock and a ‘money demand’ shock. The intermediation shock was defined to reflect changes in the provision of credit by the banking system and the degree of financial liberalisation, and the money demand shock was defined to reflect changes in liquidity preferences.

Repare na definição técnica de choques monetários permanentes e transitórios que o pessoal lá usa nos modelos. O autor citado no início deste texto, eu diria, tem uma definição mais próxima desta de choques transitórios. Claro, não posso fazer esta correspondência perfeita entre as duas definições e, não se esqueça, há várias formas de se medir estes choques (como neste exemplo). Ah sim, a segunda definição – aquela lá da regra de Taylor – é a mesma de Stock & Watson, dois importantes autores em econometria de séries de tempo.

Bem, tudo isto para falar do poder da política monetária e da importância de se definir bem um conceito como “choques monetários”.

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Correlação e previsão

Eis um texto para se ler com calma. Ainda que seja um post em um blog, não é um post qualquer. Exige algum conhecimento de Econometria e de Finanças. Mas vale sua leitura. O economista é John Cochrane, conhecido no meio.

O problema que ele se propõe a analisar é:

Does the predictability of stock returns from variables such as the dividend yield imply that stocks are safer in the long run? The answer would seem to be yes — price drops mean expected return rises, bringing prices back and making stocks safer in the long run. In fact, the answer is no: it is possible to see strong predctability of returns from dividend yields, yet stocks are completely uncorrelated on their own.

 

O restante do texto fica por sua conta.

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Viagem no Tempo

“Harvey (1997, p.199) claims that VAR actually stands for ‘Very Awful Regression'”

Tirada do melhor manual para usuários de Econometria. Claro, falo do livrão do Peter Kennedy. É só procurar lá que você acha esta pérola das piadas de econometristas.

O pior é que nunca havia ouvido esta piada…desde 1997!

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Vem novo “apagão” por aí?

Veja o resumo desta dissertação:

“PROJEÇÕES PARA A DEMANDA POR ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL, 2006-2015”
SIDIMAR QUEZADA LEITE

RESUMO

Projetamos a demanda por energia elétrica para o Brasil para o período de 2006 a 2015. As projeções são geradas de duas formas. Primeiro, estima-se a demanda por energia elétrica com base num modelo de correção de erros. Utilizando este mesmo modelo foram calculadas as elasticidades renda e preço da demanda por energia elétrica. Segundo, estimamos a demanda por energia elétrica com base num modelo ARIMA. Nossas estimativas sugerem que a energia elétrica não será um gargalo para o crescimento da economia brasileira para este período da análise.

Comentários? Eu faço um único: qualquer aluno de Econometria II esperto dará uma boa olhada nesta dissertação porque o autor é bem didático em suas explicações. Ah sim, sobre o “apagão”, o problema é localizado…em 2009. Entretanto, com os possíveis impactos de uma crise mundial, talvez estejamos a salvo.

A prova do modelo do autor é: será que ele apostaria sua grana em sua previsão? Esta, para mim, é a melhor prova de que um modelo funciona. Mas deixe de lado este meu critério rigoroso e aprecie o trabalho. 

O bacana, acho, é o aspecto prático da dissertação: a pergunta é relevante para a economia brasileira e o autor fez sua contribuição. Se ele está correto, claro, várias implicações de política econômica surgem e podemos compará-las com o que tem sido feito. 

Eis aí a essência da prática econômica.

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A revolução dos preços no século XVI

Mais um belo estudo do Peter Bernholz em História Econômica.

Eis o resumo:

This paper provides empirical evidence in favor of the hypothesis that the secular price increase in the 16th century is mainly caused by money supply developments as the discovery of new mines in Latin America. First we review price developments for several European countries over the 16th century in the light of this hypothesis. Second the application of a SVAR model to annual time series of price indexes for Old Castile and Leon and New Castile over the 16th century indicates that not only the trend but also the short to medium variability of price movements in 16th century Spain are dominated by permanent money supply shocks.