A habilidade preditiva e os impactos dos choques na política monetária e no câmbio: comparações entre modelos DSGE, VAR e BVAR estimados para o Brasil

Este artigo compara a habilidade preditiva foradaamostra de um modelo DSGE (DynamicStochastic General EquilibriumModel)Novo-Keynesiano, especificado e estimado para o Brasil, com a de um modelo Autorregressivo Vetorial (VAR) e com a de um modelo AutorregressivoVetorial Bayesiano (BVAR). O artigo inova em relação a outros trabalhos similares feitos para o Brasil (Castro et al. (2011) e Caetano e Moura (2013)), ao escolher uma especificação para o modelo DSGE que, ao permitir o uso de um conjunto de informação mais rico, tornou possível computar-se a habilidade preditiva do DSGE a partir de previsões que são,verdadeiramente,previsõesfora da amostra. Ademais, diferentemente de outros artigos que utilizaram dados brasileiros, avalia-se em que medida as respostas das variáveis aos choques na política monetária e no câmbio, obtidas pelo modelo DSGE, se assemelham àquelas de um BVAR estimado através de procedimentos bayesianos desenvolvidos de forma consistente. O modelo DSGE estimado é similar ao utilizado por Justiniano e Preston (2010) e Alpanda (2010). O modelo BVAR foi estimado utilizando uma metodologia semelhante à desenvolvida por Sims e Zha (1998), Waggoner e Zha (2003) e Ramírez, Waggoner e Zha (2007).Os resultados obtidos mostram que o modelo DSGE é capaz de gerar, para algumas variáveis, previsões competitivas em relação às dos outros modelos rivais VAR e BVAR. Além disso, as respostas das variáveis aos choques nas políticas monetária e cambial, nos modelos DSGE e BVAR, são bastante similares.

This article compares the out-of-sample forecasting ability of a new Keynesian DSGE model, specified and estimated for Brazil, with those of a Vector Autoregression (VAR) and a Bayesian Vector Autoregression (BVAR). The article innovates in relation to other similar studies made for Brazil (Castro et al. (2011) e Caetano e Moura (2013)), by choosing a specification for the DSGE model that, allowing the use of an richer information set, made possible to compute the predictive ability of the DSGE from forecasts that are, truly, out-of-sample forecasts. Moreover, unlike other articles that used Brazilian data, it also verifies to what degree the responses of variables to a monetary and an exchange rate shock match those of a structural BVAR identified through sign restrictions imposed on impulse response functions. The estimated DSGE model is similar to the ones adopted by Justiniano e Preston (2010) and Alpanda (2010). The BVAR model was estimated using a Bayesian procedure similar to those proposed by Sims and Zha (1998), Waggoner and Zha (2003) and Ramíres, Waggoner and Zha (2007). The results shows that the estimated DSGE model is capable of making out-of-sample forecasts, for some variables, that are competitive when compared to those of a VAR and a BVAR model. Furthermore, the response of variables to a monetary and an exchange rate shock, in the DSGE and BVAR models, are very similar.