Custo de ciclo econômico no Brasil em um modelo com restrição a crédito

O estudo do impacto de ciclo econômico no bem-estar dos indivíduos de uma economia é um assunto de grande importância teórica. Ao considerarmos a economia brasileira, onde grande maioria dos indivíduos não dispõe de mecanismos de crédito, ele torna-se ainda mais relevante. Se os agentes não são capazes de suavizar consumo segundo a hipótese da renda permanente de Friedman é de se esperar que sofram impactos ainda maiores diante de flutuações na renda. Utilizamos o modelo proposto por Imrohoroglu (1989) para os dados da economia brasileira a fim de mensurar a perda de bem-estar causada por um ciclo econômico. A partir de resultados que mostram o significativo custo dos ciclos econômicos, propomos a introdução do governo no modelo. Agindo no sentido de completar mercados, o governo se mostrou eficiente. Apesar de simples, nosso experimento mostrou a importância de investigarmos a ação governamental como opção para elevação do bem-estar em economias restritas ao crédito ao longo de flutuações econômicas.

Estimating Brazilian Monthly GDP: a State-Space Approach

This paper has several original contributions. The first is to employ a superior interpolation method that enables to estimate, nowcast and forecast monthly Brazilian GDP for 1980-2012 in an integrated way; see Bernanke, Gertler and Watson (1997, Brookings Papers on Economic Activity). Second, along the spirit of Mariano and Murasawa (2003, Journal of Applied Econometrics), we propose and test a myriad of interpolation models and interpolation auxiliary series- all coincident with GDP from a business-cycle dating point of view. Based on these results, we finally choose the most appropriate monthly indicator for Brazilian GDP. Third, this monthly GDP estimate is compared to an economic activity indicator widely used by practitioners in Brazil - the Brazilian Economic Activity Index - (IBC-Br). We found that the our monthly GDP tracks economic activity better than IBC-Br. This happens by construction, since our state-space approach imposes the restriction (discipline) that our monthly estimate must add up to the quarterly observed series in any given quarter, which may not hold regarding IBC-Br. Moreover, our method has the advantage to be easily implemented: it only requires conditioning on two observed series for estimation, while estimating IBC-Br requires the availability of hundreds of monthly series. Third, in a nowcasting and forecasting exercise, we illustrate the advantages of our integrated approach. Finally, we compare the chronology of recessions of our monthly estimate with those done elsewhere.