Ciclos internacionais de negócios : uma análise de mudança de regime markoviano para Brasil, Argentina e Estados Unidos

Este trabalho tem por objetivo promover uma análise dos ciclos econômicos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, dando ênfase às mudanças de regimes ocorridas ao longo das flutuações experimentadas por esses países. Estudos recentes sobre ciclos têm argumentado em favor de ciclos internacionais de negócios. Nesse sentido, em especial, o trabalho visa testar a hipótese de um ciclo comum que afetaria ambos os países. A metodologia utilizada é a dos modelos MS-VAR – Markov switching vector autoregressions. Especificações univariadas são estimadas para o período de 1900 a 2000 e os resultados comparados aos fatos estilizados de cada país. Posteriormente um modelo multivariado é formulado para abrigar a hipótese de um ciclo conjunto, visto como mudanças comuns no processo estocástico do crescimento desses países. Os resultados sugerem que as evidências em favor desse ciclo comum são pouco robustas. As correlações contemporâneas estimadas apresentam valores bastante modestos. Em particular, existem significativas diferenças nos ciclos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, cada um deles com características próprias e comportamentos singulares.

Real exchange rate misalignments

This paper characterizes episodes of real appreciations and depreciations for a sample of 85 countries, approximately from 1960 to 1998. First, the equilibrium real exchange rate series are constructed for each country using Goldfajn and Valdes (1999) methodology (cointegration with fundamentals). Then, departures from equilibrium real exchange rate (misalignments) are obtained, and a Markov Switching Model is used to characterize the misalignments series as stochastic autoregressive processes governed by two states representing di¤erent means. Three are the main results we …nd: …rst, no evidence of di¤erent regimes for misalignment is found in some countries, second, some countries present one regime of no misalignment (tranquility) and the other regime with misalignment (crisis), and, third, for those countries with two misalignment regimes, the lower mean misalignment regime (appreciated) have higher persistence that the higher mean one (depreciated).

Ensaios sobre precificação de ativos e previdência no Brasil

Esta tese é composta de três ensaios em finanças e previdência pública. O primeiro ensaio está relacionado à literatura sobre precificação de ativos e, mais especificamente, sobre o puzzle do prêmio de risco acionário. Os outros dois ensaios não guardam semelhança com o primeiro, estando ligados ao tema previdenciário. Ambos tratam do efeito das reformas da previdência sobre as decisões dos agentes quanto ao momento e ao tipo de suas aposentadoria. No primeiro ensaio, testamos o CCAPM com dados brasileiros utilizando quatro tipos de preferências: utilidade esperada; utilidade esperada generalizada; aversão a desapontamento; e aversão a desapontamento generalizada. A dotação conjunta de consumo e de dividendo foi modelada como um processo Markov switching heterocedástico bivariado de dois estados. A adoção desse modelo só se tornou possível após a criação de uma série de dividendos do IBOVESPA. A possibilidade de se solucionar o Equity Premium Puzzle deu-se através da generalização de preferências que exibem aversão a desapontamento como proposta por Routledge e Zin (2003). Dotando o agente representativo de aversão ao risco de primeira ordem dependente do estado e contra-cíclica, pudemos elevar o fator de desconto intertemporal ao mesmo tempo em que mantínhamos baixa a aversão ao risco efetiva. Assim, exceto pela volatilidade da taxa de juros e pela correlação desta com o prêmio de risco, conseguimos replicar todos os momentos requeridos para a explicação do puzzle com valores razoáveis de parâmetros. No segundo ensaio, estudamos os efeitos das reformas previdenciárias sobre a aposentadoria por invalidez, que, a partir de 2002, tornou-se a principal forma de aposentadoria dos servidores públicos civis do poder executivo federal brasileiro. Em 2005, gastos do governo federal com aposentadorias por invalidez chegaram a 16,4 bilhões de reais. Neste ensaio, investigamos o papel dos incentivos financeiros criados pelas reformas previdenciárias de 1998 e de 2003 no aumento do número de aposentados por invalidez. Os resultados indicam uma queda de 27 pontos percentuais na probabilidade de aposentadoria por invalidez de um servidor representativo caso esses incentivos sejam anulados. Além disso, os dados aqui analisados sugerem que 13 políticas inibidoras desse tipo de aposentadoria seriam mais eficazes se focalizadas no grupo de funcionários com as seguintes características: sexo masculino; 51 a 60 anos de idade; nível de escolaridade superior; vencimento bruto entre 3 e 6 salários mínimos; 21 a 30 anos de tempo de contribuição; e morador da região Centro-Oeste. O terceiro ensaio trata da escolha da idade da aposentadoria pelos servidores públicos. Em 1998, ano da promulgação da emenda constitucional no 20, conhecida como reforma previdenciária, os funcionários públicos civis do poder executivo federal brasileiro aposentavam-se, em média, aos 54,8 anos de idade. Em 2001, essa idade aumentou para 57,4 anos. Seis anos após a reforma, o percentual de aposentadorias antecipadas (aposentadorias com proventos proporcionais) diminuiu 35%. Argumentamos que a modificação do cálculo dos proventos pelas reformas teve papel significativo na decisão pela postergação da aposentadoria. Segundo regras de transição da reforma previdenciária de 1998, servidores receberiam um acréscimo no provento igual a 6,13%, em média, caso postergassem sua aposentadoria por um ano. Os resultados, usando dados do SIAPE, mostram que o aumento desse incentivo gerou uma queda de até 20 pontos percentuais na probabilidade de antecipação da aposentadoria por um servidor representativo.

The political economy of exchange rate policy in Brazil: 1964-1999

This paper was developed as part of a broader research program on the political economy of exchange rate policies in Latin America and the Caribbean. We are grateful for helpful comments and suggestions from Jeff Frieden, Ernesto Stein, Jorge Streb, Marcelo Neri and seminar participants at Getulio Vargas Foundation, PUC-Rio, IDB workshop on The Political Economy of Exchange Rate Policies in Latin America and the Caribbean, and LACEA meeting in Buenos Aires. We thank René Garcia for providing us with a Fortran program for estimating the Markov Switching Model, Ilan Goldfajn for sending us updated estimates of the real exchange rate series of Goldfajn and Valdés (1996), Altamir Lopes and Ricardo Markwald for kindly furnishing data on Brazilian external accounts, and Carla Bernardes, Gabriela Domingues, Juliana Pessoa de Araújo, and, specially, Marcelo Pinheiro for excellent research assistant. Both authors thank CNPq for a research fellowship.

Interações entre as políticas monetária e fiscal no Brasil sob a ótica da teoria fiscal do nível de preços

Este trabalho tem como objetivo identificar a predominância de um regime de Dominância Monetária ou Fiscal no Brasil no período Pós-Real. Para isto, o desenvolvimento desta análise é baseado em um modelo proposto por Canzoneri, Cumby e Diba (2000). O modelo propõe uma relação entre as séries dívida pública/PIB e superávit primário/PIB através da metodologia VAR (Vetores Autoregressivos) com análise sobre suas funções de impulso resposta. Outro objetivo é estender o artigo de Muscatelli et. al. (2002) sobre interações entre políticas monetária e fiscal utilizando o instrumental econométrico MS-VAR (Markov-Switching Vector Autoregressive Model) apresentado por Krolzig (1997), visto que o relacionamento entre as políticas pode não ser constante ao longo do tempo. Concluiu-se que a coordenação macroeconômica entre as políticas monetária e fiscal no Brasil foi praticamente de caráter substituta em todo período analisado e com regime predominantemente fiscal segundo o pressuposto de políticas não-ricardianas da Teoria Fiscal do Nível de Preços.

Projeção de inflação no Brasil utilizando dados agregados e desagregados : um teste de poder preditivo por horizonte de tempo

O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012. A análise fora da amostra foi feita para o período entre janeiro de 2008 e março de 2012. Os modelos desagregados serão estimados por SARIMA, pelo software X-12 ARIMA disponibilizado pelo US Census Bureau, e terão as aberturas do IPCA de grupos (9) e itens (52), assim como aberturas com sentido mais econômico utilizadas pelo Banco Central do Brasil como: serviços, administrados, alimentos e industrializados; duráveis, não duráveis, semiduráveis, serviços e administrados. Os modelos agregados serão estimados por técnicas como SARIMA, modelos estruturais em espaço-estado (Filtro de Kalman) e Markov-switching. Os modelos serão comparados pela técnica de seleção de modelo Model Confidence Set, introduzida por Hansen, Lunde e Nason (2010), e Dielbod e Mariano (1995), no qual encontramos evidências de ganhos de desempenho nas projeções dos modelos mais desagregados em relação aos modelos agregados.

Forecasting Brazilian inflation by its aggregate and disaggregated data: a test of predictive power by forecast horizon

This work aims to compare the forecast efficiency of different types of methodologies applied to Brazilian Consumer inflation (IPCA). We will compare forecasting models using disaggregated and aggregated data over twelve months ahead. The disaggregated models were estimated by SARIMA and will have different levels of disaggregation. Aggregated models will be estimated by time series techniques such as SARIMA, state-space structural models and Markov-switching. The forecasting accuracy comparison will be made by the selection model procedure known as Model Confidence Set and by Diebold-Mariano procedure. We were able to find evidence of forecast accuracy gains in models using more disaggregated data

A monthly indicator of Brazilian GDP. The Brazilian business cycle and growth cycle

This paper constructs an indicator of Brazilian GDP at the monthly ftequency. The peculiar instability and abrupt changes of regimes in the dynamic behavior of the Brazilian business cycle were explicitly modeled within nonlinear ftameworks. In particular, a Markov switching dynarnic factor model was used to combine several macroeconomic variables that display simultaneous comovements with aggregate economic activity. The model generates as output a monthly indicator of the Brazilian GDP and real time probabilities of the current phase of the Brazilian business cycle. The monthly indicator shows a remarkable historical conformity with cyclical movements of GDP. In addition, the estimated filtered probabilities predict ali recessions in sample and out-of-sample. The ability of the indicator in linear forecasting growth rates of GDP is also examined. The estimated indicator displays a better in-sample and out-of-sample predictive performance in forecasting growth rates of real GDP, compared to a linear autoregressive model for GDP. These results suggest that the estimated monthly indicator can be used to forecast GDP and to monitor the state of the Brazilian economy in real time.

The Taylor rule under inquiry: Hidden states

This work empirically evaluates the Taylor rule for the US and Brazil using Markov-Switching Regimes. I find that the inflation parameter of the US Taylor rule is less than one in many periods, contrasting heavily with Clarida, Gal´ı and Gertler (2000), and the same happens with Brazilian data. When the inflation parameter is greater than one, it encompasses periods that these authors considered they should be less than one. Brazil is used for comparative purposes because it experienced a high level inflation until 1994 and then a major stabilization plan reduced the growth in prices to civilized levels. Thus, it is a natural laboratory to test theories designed to work in any environment. The findings point to a theoretical gap that deserves further investigation and show that monetary policy in Brazil has been ineffective, which is coherent with the general attitude of population in relation to this measure.

Taylor rule with hidden states

This work evaluates empirically the Taylor rule for the US and Brazil using Kalman Filter and Markov-Switching Regimes. We show that the parameters of the rule change significantly with variations in both output and output gap proxies, considering hidden variables and states. Such conclusions call naturally for robust optimal monetary rules. We also show that Brazil and US have very contrasting parameters, first because Brazil presents time-varying intercept, second because of the rigidity in the parameters of the Brazilian Taylor rule, regardless the output gap proxy, data frequency or sample data. Finally, we show that the long-run inflation parameter of the US Taylor rule is less than one in many periods, contrasting strongly with Orphanides (forthcoming) and Clarida, Gal´i and Gertler (2000), and the same happens with Brazilian monthly data.

Testing for super-exogeneity in the presence of common deterministic shifts

This paper introduces the concept of common deterministic shifts (CDS). This concept is simple, intuitive and relates to the common structure of shifts or policy interventions. We propose a Reduced Rank technique to investigate the presence of CDS. The proposed testing procedure has standard asymptotics and good small-sample properties. We further link the concept of CDS to that of superexogeneity. It is shown that CDS tests can be constructed which allow to test for super-exogeneity. The Monte Carlo evidence indicates that the CDS test for super-exogeneity dominates testing procedures proposed in the literature.

Desagregação e pesos estocásticos em projeções de agregados econômicos : uma análise para o PIB brasileiro

O presente estudo tem como objetivo comparar e combinar diferentes técnicas de projeção para o PIB trimestral brasileiro de 1991 ao segundo trimestre de 2014, utilizando dados agregados, e dados desagregados com pesos fixos e estocásticos. Os modelos desagregados univariados e multivariados, assim como os pesos estocásticos, foram estimados pelo algoritmo Autometrics criado por Doornik (2009), através dos níveis de desagregação disponibilizados pelo IBGE no Sistema de Contas Nacionais. Os modelos agregados foram estimados pelo Autometrics, por Markov-Switching e por modelos estruturais de espaço-estado. A metodologia de comparação de projeções utilizada foi o Model Confidence Set, desenvolvida por Hanse, Lunde e Nason (2011). Foram realizadas duas simulações, sendo a primeira com a análise fora da amostra a partir de 2008, e a segunda a partir de 2000, com horizonte de projeção de até 6 passos à frente. Os resultados sugerem que os modelos desagregados com pesos fixos desempenham melhor nos dois primeiros passos, enquanto nos períodos restantes os modelos da série agregada geram melhores previsões.

Forecast comparison with nonlinear methods for brazilian industrial production

Este trabalho avalia as previsões de três métodos não lineares — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model e Autometrics com Dummy Saturation — para a produção industrial mensal brasileira e testa se elas são mais precisas que aquelas de preditores naive, como o modelo autorregressivo de ordem p e o mecanismo de double differencing. Os resultados mostram que a saturação com dummies de degrau e o Logistic Smooth Transition Autoregressive Model podem ser superiores ao mecanismo de double differencing, mas o modelo linear autoregressivo é mais preciso que todos os outros métodos analisados.

Forecast comparison with nonlinear methods for Brazilian industrial production

This work assesses the forecasts of three nonlinear methods | Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Auto-regressive Model, and Auto-metrics with Dummy Saturation | for the Brazilian monthly industrial production and tests if they are more accurate than those of naive predictors such as the autoregressive model of order p and the double di erencing device. The results show that the step dummy saturation and the logistic smooth transition autoregressive can be superior to the double di erencing device, but the linear autoregressive model is more accurate than all the other methods analyzed.

Price discovery using a regime-sensitive cointegration approach

This work proposes a method to examine variations in the cointegration relation between preferred and common stocks in the Brazilian stock market via Markovian regime switches. It aims on contributing for future works in "pairs trading" and, more specifically, to price discovery, given that, conditional on the state, the system is assumed stationary. This implies there exists a (conditional) moving average representation from which measures of "information share" (IS) could be extracted. For identification purposes, the Markov error correction model is estimated within a Bayesian MCMC framework. Inference and capability of detecting regime changes are shown using a Montecarlo experiment. I also highlight the necessity of modeling financial effects of high frequency data for reliable inference.