( PDF ) A taxa de câmbio real e o saldo da balança comercial brasileira no pós-plano real

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FUNDAÇÃO INSTITUTO CAPIXABA DE PESQUISAS EM

CONTABILIDADE, ECONOMIA E FINANÇAS - FUCAPE

RODRIGO TEIXEIRA GRIJÓ

A TAXA DE CÂMBIO REAL E O SALDO DA BALANÇA COMERCIAL

BRASILEIRA NO PÓS-PLANO REAL

Vitória

2005

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RODRIGO TEIXEIRA GRIJÓ

A TAXA DE CÂMBIO REAL E O SALDO DA BALANÇA COMERCIAL

BRASILEIRA NO PÓS-PLANO REAL

Dissertação de Mestrado apresentada ao

Programa de Mestrado Profissional em

Ciências Contábeis da Fundação Instituto

Capixaba de Pesquisas em Contabilidade,

Economia e Finanças (FUCAPE), como

requisito parcial para obtenção do título de

Mestre em Ciências Contábeis – Nível

Profissionalizante.

Orientador: Prof. Dr. Arilton Teixeira.

Vitória

2005

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DEDICATÓRIA

Aos meus pais, Newton e Olga, pelos belos exemplos

que me deixaram;

As minhas filhas Laís e Juliana, para as quais, espero que esse

trabalho seja um bom exemplo;

A Luciana, esposa, amiga, companheira, exemplo de paciência

e de vida; minha eterna credora;

Aos amigos Leonardo e Orsi, duas belas amizades proporcionadas

por esta caminhada.

AGRADECIMENTOS

A Deus, pois toda honra e glória sejam somente para Ele.

Ao Professor Dr. Arilton Teixeira, por sua excelente orientação e acompanhamento

durante todo este trabalho. Sua constante atenção foi fundamental para se ordenar

tantas idéias e focar o resultado.

Antes de agradecer, quero dar os Parabéns aos Professores, Dr. Aridelmo Teixeira e

Dr. Valcemiro Nossa, pela fantástica e vitoriosa luta de trazer para o Espírito Santo a

FUCAPE. A comunidade capixaba efetivamente precisava de um Centro de Ensino

nos moldes em que se encontra a Fundação. A sua importância no cenário nacional

já é notada. Alguns passos no contexto internacional já despontam. Em breve, muita

coisa boa virá solidificando esse trabalho. Muito Obrigado, Doutores! Esse muito

obrigado é sim, aquele tradicional “...sem eles, esse momento não estaria sendo

possível”.

Aos membros da Banca, Dr. Emílio Matsumura e Dr. Eurilton Araújo, por suas

considerações e inestimável colaboração à redação final desse trabalho.

Aos Professores da FUCAPE que nos transmitiram conhecimento e nos distinguiram

com atenção e amizade ao longo desses anos.

Aos colaboradores da Fundação, educados, atenciosos e sempre dando o melhor de

si para nos ajudar em nossas demandas.

Aos colegas de classe e de outras turmas que sempre proporcionaram um ambiente

saudável para a troca de conhecimento e experiências.

“Se o dinheiro for a sua esperança de

independência, você jamais a terá.

A única segurança verdadeira consiste numa

reserva de sabedoria, de experiência e de

competência.”

(Henry Ford)

RESUMO

Este trabalho tem o objetivo de verificar se o saldo da balança

comercial brasileira é relacionado com a taxa de câmbio real.

Utiliza-se a técnica de análise de regressão com dados

compreendidos entre o primeiro trimestre do ano de 1995 e o

último trimestre do ano de 2004 e os resultados indicam haver

relação entre essas variáveis, no curto prazo. Entretanto, a

magnitude do impacto da taxa de câmbio real é menor do que

o de outras variáveis. Com a análise de raiz unitária e co-

integração verifica-se a existência de dois vetores de co-

integração para a balança comercial; um vetor para a

exportação e um para a importação. Entretanto, para a

exportação e para a importação verifica-se a falta de

significância econômica e estatística desses vetores,

respectivamente.

Palavras-chave: Balança comercial, Taxa de câmbio real, Co-

integração.

ABSTRACT

This paper intends to verify if the brazilian trade surplus is

related to the real exchange rate. We use regression

techniques with data between 1995 first quarter and 2004

fourth quarter and the results denote that there is a relation

between these variables in the short run. However, the impact

magnitude of the real exchange rate is lesser than other

variables. We use unit root and cointegration analysis and we

verify that there are two cointegration vectors to the trade

balance; one cointegration vector to exports and another one

to imports. Nevertheless, to exports we get a vector without

economical meaning and to imports we face a vector without

statistical significance.

Keywords: Trade surplus, Real exchange rate, Cointegration.

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1 - Modelo IS-LM 17

FIGURA 2 - Modelo linha BP 19

FIGURA 3 - Gráfico das variáveis

após o ajuste sazonal dos dados 30

FIGURA 4 - (a) Balança comercial e Taxa de câmbio real; (b) Balança

comercial e Importações mundiais

FIGURA 5 - Balança comercial observada e valores ajustados pela variante 2

da Tabela 1 41

FIGURA 6 - (a) Exportações brasileiras e Taxa de câmbio real; (b) Exportações

brasileiras e Importações mundiais 50

FIGURA 7 - Exportações brasileiras observadas e valores ajustados pela

variante 2 da Tabela 6 51

FIGURA 8 - (a) Importações brasileiras e Taxa de câmbio real; (b) Importações

brasileiras e PIB per capita 58

FIGURA 9 - Importações brasileiras observadas e valores ajustados pela

variante 6 da Tabela 9 59

LISTA DE TABELAS

TABELA 1 – Variantes do modelo para o saldo da Balança Comercial

considerando o Ciclo 36

TABELA 2 – Variantes do modelo para o saldo da Balança Comercial

considerando o PIB 38

TABELA 3 – Variantes do modelo para a Exportação, considerando o Ciclo e

um termo AR(1) nos resíduos 44

TABELA 4 – Variantes do modelo para a Exportação, considerando o Ciclo e

uma variável Dummy 45

TABELA 5 – Variantes do modelo para a Exportação, considerando o PIB e um

termo AR(1) nos resíduos 47

TABELA 6 – Variantes do modelo para a Exportação, considerando o PIB e

uma variável Dummy 49

TABELA 7 – Variantes do modelo para a Importação, considerando o Ciclo 54

TABELA 8 – Variantes do modelo para a Importação, considerando o PIB 55

TABELA 9 – Variantes do modelo para a Importação, considerando uma

variável Dummy e um termo AR nos resíduos 56

TABELA 10 – Teste ADF para o nível das variáveis, com modelo (5) que

considera somente um intercepto 67

TABELA 11 – Teste ADF para a 1a. diferença das variáveis, com modelo (5)

que considera somente um intercepto 68

TABELA 12 – Ordem de integração das variáveis, para o modelo (5) que

considera um intercepto 68

TABELA 13 – Teste ADF para o nível das variáveis, com modelo (4) que

considera intercepto e tendência

TABELA 14 – Teste ADF para a 1a. diferença das variáveis, com modelo (4)

que considera intercepto e tendência

TABELA 15 – Ordem de integração das variáveis, para o modelo (4) que

considera intercepto e tendência 70

TABELA 16 - Possíveis suposições sobre a presença do intercepto e da

tendência no teste de Johansen 71

TABELA 17 - Teste de Johansen para o número de equações de

co-integração (usando suposição 1) 72

TABELA 18 - Teste de Johansen para o número de equações de co-integração

(usando suposição 2) 73

TABELA 19 - Número de equações de co-integração de acordo com a

suposição utilizada 74

TABELA 20 - Vetores de co-integração para a Balança Comercial 75

TABELA 21 - Vetor de Correção de Erro para a Balança Comercial 76

TABELA 22 - Teste de Johansen para o número de equações de

co-integração (usando suposição 1) 77

TABELA 23 - Teste de Johansen para o número de equações de

co-integração (usando suposição 2) 78

TABELA 24 - Número de equações de co-integração de acordo com a

suposição utilizada

TABELA 25 - Vetores de co-integração para a Exportação

TABELA 26 - Vetor de Correção de Erro para a Exportação 80

TABELA 27 - Número de equações de co-integração de acordo com a

suposição utilizada 82

TABELA 28 - Teste de Johansen para o número de equações de

co-integração (usando suposição 2) 82

TABELA 29 - Número de equações de co-integração de acordo com a

suposição utilizada) 83

TABELA 30 - Vetores de co-integração para a Importação 84

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO 12

2 REFERENCIAL TEÓRICO 15

2.1 Comércio Internacional e Taxa Câmbio 15

2.2 Taxa de Câmbio Real 16

2.3 Modelo da Síntese Neoclássica

2.4 Modelo de Mundell-Fleming

2.5 O caso brasileiro 22

2.6 Outros trabalhos correlatos 23

3 METODOLOGIA 25

3.1 Tipo de pesquisa

3.2 Coleta dos dados

3.3 Tratamento dos dados 27

3.4 Limitações da pesquisa 27

4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS 28

5 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR 31

6 ANÁLISE ECONÔMICA DOS MODELOS 32

6.1 Modelos para o Saldo da Balança Comercial 32

6.1.1 Modelo para o Saldo da Balança Comercial, utilizando o Ciclo 34

6.1.2 Modelo para o Saldo da Balança Comercial, utilizando o PIB

6.2 Modelo para Exportação 41

6.2.1 Modelo para a Exportação, utilizando o Ciclo

6.2.2 Modelo para a Exportação, utilizando o PIB 46

6.3 Modelo para Importação 51

6.3.1 Modelo para a Importação, utilizando o Ciclo 53

6.3.2 Modelo para a Importação, utilizando o PIB 54

6.3.3 Modelo para a Importação considerando uma variável Dummy 56

7 TESTES DE RAÍZES UNITÁRIAS E CO-INTEGRAÇÃO 60

7.1 Testes de Raiz Unitária 61

7.1.1 Teste Aumentado de Dickey-Fuller - ADF 61

7.2 Co-integração 62

8 ANÁLISE DE CO-INTEGRAÇÃO 66

8.1 Balança Comercial 72

8.2 Exportação 77

8.3 Importação 81

9 CONCLUSÃO 85

10 REFERÊNCIAS 87

APÊNDICES 90

1 INTRODUÇÃO

Vivencia-se, através da mídia, uma constante discussão entre autoridades

governamentais, representantes da classe empresarial, política e acadêmica, acerca

da taxa de câmbio nominal.

Observa-se uma corrente que envolve a classe exportadora, parte de

autoridades governamentais e alguns acadêmicos que defendem uma intervenção

do Governo na taxa de câmbio (nominal), para que a mesma se situe na faixa de

3,00 R$/US$. O argumento dessa ala é a de que é preciso “dar câmbio” ao

exportador para que, com a depreciação da moeda doméstica, aumente a

competitividade dos produtos brasileiros no exterior, aumentando-se assim as

exportações e, conseqüentemente, o lucro dos exportadores. É senso comum que,

com uma depreciação da taxa de câmbio, crescem as exportações, diminuem-se as

importações e, conseqüentemente, aumenta-se o saldo da balança comercial.

Por outro lado, observa-se uma outra ala governista, principalmente da área

econômica, alguns políticos e acadêmicos, que defendem a livre flutuação do Real.

A política cambial praticada pelo governo brasileiro, a partir de Janeiro de 1999, tem

sido a de livre flutuação da taxa de câmbio.

A taxa básica de juros doméstica (SELIC) tem sido mantida pela autoridade

monetária, em níveis elevados, até mesmo para os padrões das economias ditas

emergentes, fato este que, por si só, tem atraído um elevado fluxo de moeda

estrangeira interessado numa melhor remuneração para os seus ativos. Some-se a

isso, os freqüentes superávits da balança comercial, o que tem levado a uma

apreciação da taxa de câmbio, para níveis de 2,25 R$/US$. Discute-se que a

apreciação do Real pode comprometer a competitividade no exterior das empresas

exportadoras com o conseqüente reflexo na balança comercial brasileira.

Esse momento da economia brasileira vai de encontro ao Modelo de Mundell-

Fleming

, que analisa a política monetária e fiscal, sob diferentes regimes cambiais.

A teoria dos Professores J.M. Fleming e R. A. Mundell, cujo paper, Capital Mobility and Stabilization

Policy under Fixed and Flexible Exchange Rate, resultou ao Prof. Robert A. Mundell, o Prêmio Nobel

de Economia de 1999.

Tem-se observado, na prática, que o comportamento do saldo da balança

comercial brasileira tem sido o oposto do que preconiza o Modelo de Mundell-

Fleming, sob a ótica de uma política monetária restritiva e com taxa de câmbio

flutuante. Segundo o Modelo de Mundell-Fleming, a elevação da taxa de juros

doméstica a nível superior à taxa de juros praticada no mercado internacional atrai

capitais em busca de uma melhor remuneração, o que aprecia a taxa de câmbio,

desestimulando as exportações e incentivando às importações, com a conseqüente

diminuição do saldo da balança comercial. No entanto, saldos comerciais

expressivos têm sido registrados na balança comercial brasileira, em que pese à

apreciação da taxa de câmbio, fato esse que nos leva a suspeitar que o saldo da

balança comercial brasileira não tenha relação com a taxa de câmbio.

O objetivo deste trabalho é analisar a relação entre a taxa de câmbio e o

saldo da balança comercial brasileira, as exportações e as importações, utilizando-

se os dados trimestrais no período de Janeiro de 1995 à Dezembro de 2004,

disponíveis no banco de dados do IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada,

do Ministério do Planejamento, através das técnicas de análise de regressão e co-

integração.

Estimam-se várias variantes de um modelo para a balança comercial, para a

exportação e para a importação, através da técnica de análise de regressão, onde

se testa o comportamento da variável taxa de câmbio real. Utiliza-se também, outras

variáveis de controle, como o Produto Interno Bruto per capita, o C-Bond e as

Importações Mundiais, assim como um termo autoregressivo e componentes de

tendência. Algumas variantes apresentam as estimativas significantes e coerentes

com a teoria do Modelo de Mundell-Fleming. Amplia-se a busca de possíveis

resultados coerentes com o Modelo de Mundell-Fleming, considerando-se uma

variável Dummy nos modelos para a balança comercial, exportação e importação, a

partir do primeiro trimestre de 1999, pois em Janeiro desse ano, houve a transição

entre os regimes em que as taxas de câmbio eram administradas no sistema de

bandas para o de taxas flutuantes, o que vigora até o presente. Atribui-se zero como

valor dessa variável, até o quarto trimestre de 1998 e um a partir do primeiro

trimestre de 1999.

Com a inclusão dessa variável obteve-se variantes estatisticamente

significantes e coerentes com o modelo de Mundell-Fleming.

Busca-se, também para a Balança comercial e para as Exportações e

Importações brasileiras, através da análise de co-integração, uma possível relação

de longo prazo com as variáveis incluídas nos respectivos modelos. Os resultados

mostram haver dois vetores de co-integração para a Balança Comercial. Para a

Exportação obteve-se somente um vetor de co-integração, estatisticamente

significante, porém incoerente com o modelo de Mundell-Fleming. Para a Importação

brasileira, o teste de Johansen mostra haver um vetor de co-integração coerente

com o modelo de Mundell-Fleming, porém, suas estimativas não são

estatisticamente significantes.

Conclui-se ao final das análises que, apesar da ausência de um equilíbrio de

longo prazo, a taxa de câmbio real é relacionada, no curto prazo, com a balança

comercial, com as exportações e importações brasileiras, como determina o modelo

de Mundell-Fleming. Entretanto, a taxa de câmbio real não é fator preponderante

para os resultados, pois, percebe-se a maior influência das variáveis Importações

mundiais, para a balança comercial e para a Exportação, e do PIB brasileiro para as

Importações brasileiras. A magnitude do impacto causado por essas variáveis é

maior do que a participação relativa da taxa de câmbio real nos resultados.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Observa-se que a discussão sobre a taxa de câmbio real, desde os anos de

1990, já tem ocupado um bom espaço nas discussões acadêmicas em função do

comportamento dos saldos na balança comercial brasileira.

2.1 Comércio Internacional e Taxa de Câmbio

A globalização dos mercados mundiais, de bens e serviços, assim como a

existência de vantagens comparativas entre os países, favorece e induz os mesmos

ao comércio internacional. As operações de bens e serviços, de país para país, são

expressas em moedas diferentes. Cada país possui sua própria moeda, através da

qual são cotados bens e serviços, produzidos internamente. Krugman e Obstfeld

(2001, p.339:40) relatam que taxa de câmbio “[...] é o preço de uma moeda em

comparação ao da outra [...] taxas de câmbio têm papel central no comércio

internacional porque elas nos permitem comparar os preços de bens e serviços

produzidos em países diferentes”. A taxa de câmbio é de grande importância numa

economia aberta e exerce forte influência sobre outras variáveis macroeconômicas.

O mercado de moedas é dinâmico; mudanças nas taxas de câmbio ocorrem a

cada momento. Percebe-se a apreciação de uma moeda em relação à outra. O

mercado internacional de bens e serviços necessita liquidar suas operações através

da utilização de várias moedas diferentes. Indivíduos, instituições financeiras,

instituições financeiras não-bancárias e bancos centrais de países se encontram no

mercado ora demandando, ora ofertando divisas diversas. Krugman e Obstfeld

(2001, p.343), conceituam, “o mercado no qual as trocas de moeda internacional

ocorrem é denominado mercado de câmbio”.

Dornbusch e Fischer (1991, p.202) afirmam que “uma economia está ligada

ao resto do mundo através de dois canais externos: o comércio (de bens e serviços)

e os financiamentos”. Ligação, via comércio, surge da importação e da exportação

de bens ou serviços produzidos externa ou internamente ao país. O comércio de um

país com o resto do mundo é sistematicamente registrado no seu balanço de

pagamentos, através de sua balança comercial. O comércio internacional pode

gerar superávits e déficits. Dornbusch e Fischer (1991, p.204) simplificam os

conceitos de superávits e déficits mostrando-nos que “[...] a transação que dá lugar a

um pagamento do residente de um país é um item de déficit no balanço de

pagamentos daquele país”. Esses pagamentos se verificam, de país para país,

através de suas taxas de câmbio, que podem ser fixas ou flutuantes. De acordo com

Dornbusch e Fischer (1991, p.206:08),

“Em um sistema de taxas de câmbio fixas, os bancos centrais estrangeiros,

ficam a postos para comprar e vender suas moedas a um preço fixo em

termos da outra moeda [...] nos sistemas de taxas flexíveis, [...] os bancos

centrais permitem que a taxa de câmbio se ajuste para equacionar a oferta

e demanda por moeda estrangeira”

2.2 Taxa de Câmbio Real

Um outro conceito que nos chama a atenção ao tratarmos do balanço de

pagamentos de um país, é o de taxa de câmbio real.

De acordo com Dornbusch e Fischer (1991, p.213) taxa de câmbio real “[...] é

dada pela razão dos preços dos bens estrangeiros, em relação aos preços dos bens

domésticos”.

Define-se a taxa de câmbio real como:

PE *

⋅

em que:

Taxa de câmbio real;

Taxa de câmbio nominal (Reais por Dólar);

Nível de preço externo;

Nível de preço doméstico.

Ainda, segundo os autores, “[...] a taxa de câmbio real mede a

competitividade de um país no comércio internacional”.

As taxas de câmbio, nos mercados eletronicamente globalizados, sofrem

oscilações 24 horas por dia, em função de outros determinantes. Os fluxos de

capitais internacionais são direcionados, ceteris paribus, na busca do melhor

binômio risco-retorno.

Complementando, conforme os autores, ao considerar a livre mobilidade de

capitais, “se a taxa de juros fosse mais alta, haveria entradas líquidas de capital. Por

outro lado, com uma taxa de juros doméstica mais baixa, haveria fluxos de saída de

capital... [...]”. Assim, a taxa de câmbio, no curto prazo, tende a refletir o movimento

de capitais para o país.

2.3 Modelo da Síntese Neoclássica

Recorre-se ao modelo formalizado por J.R. Hicks

e A. Hansen

, conhecido

por Síntese Neoclássica, complementando o modelo keynesiano, para melhor

compreensão da economia, no curto prazo, e suas flutuações econômicas. A curva

IS (investment-saving) reflete o equilíbrio no mercado de bens, enquanto, a curva LM

(liquidity money) mostra o equilíbrio no mercado de ativos. Segundo Blanchard

(1997, p.95), “[...] o modelo IS-LM representa um elemento constitutivo básico que,

apesar de sua simplicidade, capta grande parte do que ocorre na economia no curto

e médio prazo. É por isso que o modelo IS-LM é ensinado e utilizado até hoje”.

Cf. Hicks, J.R. Mr. Keynes and the classics: a suggested interpretation. Econometrica, v.5, 1937.

Cf. Hansen, A. Um Guia para Keynes. São Paulo: Vértice Universitária, 1987.

Fonte: Adaptado de Dornbusch e Fischer (1999)

Figura 1 – Modelo IS-LM

2.4 Modelo Mundell-Fleming

De acordo com Mollo e Silva (1996),

“o modelo macroeconômico dominante explícita ou implicitamente utilizado

para discutir ajustamento externo e interno é o modelo Mundell-Fleming,

formulado a partir de uma abordagem do tipo IS–LM e acrescido do

equilíbrio do balanço de pagamentos”.

O Modelo analisa as políticas monetária e fiscal e aborda a perfeita

mobilidade de capital e as implicações numa economia aberta, sob diferentes

regimes cambiais. Depreende-se da leitura de Mundell (1963) que os pressupostos

básicos do modelo são: a assunção da perfeita mobilidade de capital pode ser usada

para significar que todos os ativos, domésticos e estrangeiros, são substitutos

perfeitos entre si; há desemprego de fatores, retornos constantes de escala e os

salários sãn fixos. Outros xressupostos são os de que os impostos e a poupança

crescem com a renda; que o saldo comercial depende somente da renda e da taxa

de câmbio; que os investimentos dependem da taxa de juros e que a demanda por

dinheiro depende somente da renda e da taxa de juros. Mundell considera também,

em seu modelo, o fato de uma economia ser pequena o suficiente para não ter

condições de influenciar fluxos de ativos ou o nível mundial da taxa de juros. Ainda

em seu modelo, Mundell assume não haver diferenças entre o mercado à vista e a

termo de taxas de câmbio e desconsidera a especulação e a cobertura de margens

neste mercado. Lima e Hartmann (2001) nos mostram ainda que,

“os investimentos e as poupanças se movimentam de forma a igualar a taxa

de juros entre os países. Por hipótese, o diferencial de risco entre ativos de

diferentes países não é importante, e os custos das transações são

negligenciáveis. Se um ativo qualquer tivesse uma taxa de juros

ligeiramente maior, os investidores mudariam para esse ativo até que sua

taxa baixasse ao nível anterior, restaurando a igualdade. No termo do

modelo da linha BP, isso significa dizer que, como um país não consegue

influenciar na taxa de juros internacional r* , resulta que a sua curva BP é

horizontal”.

Um país, em equilíbrio, terá sua linha de balanço de pagamentos (BP),

incluída no modelo IS-LM, conforme Figura 2.

Lima e Hartmann (2001) relatam que,

Baseia-se nossa análise, principalmente, nos textos dos Professores J.M. Fleming, Domestic

Financial Policy under Fixed and Under Floating Exchange Rates e R. A. Mundell, Capital Mobility and

Stabilization Policy under Fixed and Flexible Exchange Rates.

“o tradicional modelo IS x LM estendido às economias abertas incorpora

uma nova condição de equilíbrio, que corresponde às posições em que o

saldo do balanço de pagamentos é zero. Essa condição de equilíbrio ficou

conhecida como linha BP, ou curva de equilíbrio externo BP”.

De acordo com Blanchard (1999, p.215), com a introdução do setor externo

temos a seguinte equação para o mercado de bens e serviços (IS):

()

(

)

(

)

(

)

*,,., YXYQGrYITYCZ

−

−≡ ,

onde: =

Demanda por bens domésticos;

Consumo;

Renda corrente, produto interno;

Impostos;

Investimento;

Taxa real de juros;

=G Gastos do governo;

Taxa de câmbio real;

=Q.

Importações, em termos de bens domésticos;

Produto do resto do mundo ou, produto estrangeiro; e,

Exportações totais.

Ainda segundo Blanchard, temos que o mercado de bens está em equilíbrio

quando o produto interno é igual à demanda por bens domésticos, ou seja, quando:

Fonte: Adaptado de Dornbusch e Fischer (1999)

ura 2

–

Modelo linha BP

Desta forma, pode-se reescrever a equação do produto interno como sendo

()

(

)

(

)

(

)

*,,., YXYQGrYITYCY

−

−= .

(+, -) (+, +)

Observa-se, neste modelo, que as exportações, X, variam de forma positiva

com a renda do resto do mundo, *

, e com a taxa de câmbio real,

, admitindo-se

que um aumento da taxa de câmbio signifique uma depreciação da moeda nacional.

Nota-se, também, que as importações, Q, variam de modo positivo com a renda

interna,

, e de forma inversa com a taxa de câmbio real,

Blanchard (1999, p.223) mostra a expressão das exportações líquidas ( NX )

(

)

(

)

,.*, YQYXNX

−

(+, +) (+, -)

Uma depreciação real afeta a balança comercial, pois, torna os bens

domésticos mais baratos no exterior, aumentando a exportação; torna os bens

externos relativamente mais caros, aumentando as importações e o preço relativo

das importações aumenta, ou seja, custa mais caro a importação da mesma

quantidade de bens. Com uma depreciação real da moeda, para que o balanço

comercial melhore, as exportações têm que aumentar e as importações (quantum)

têm que diminuir o suficiente para compensar o aumento do preço das importações.

Essa condição, conhecida como condição de Marshall-Lerner

é satisfeita na

realidade, ou seja, uma depreciação real provoca o aumento das exportações

líquidas (BLANCHARD, 1999, p.223:4). Sabe-se que o que um país exporta, é o que

outro país importa. Blanchard (1999, p.213) nos mostra que

“[...] as importações estrangeiras tendem a depender do nível de atividade

estrangeira e do preço relativo dos bens estrangeiros [...] Quando o produto

do resto do mundo aumenta, cresce também a demanda estrangeira por

todos os bens, parte da qual recai sobre os bens do (Brasil), o que faz

O nome vem dos dois economistas que a estabeleceram, Alfred Marshall e Abba Lerner.

aumentarem as exportações brasileiras[...] um aumento em ε, ou seja um

aumento do preço relativo dos bens estrangeiros em relação ao bens do

(Brasil), torna os bens brasileiros relativamente mais atraentes, o que

provoca o aumento das exportações”.

Tem-se, então que

(

)

*,YXX

(+, +)

Pelo lado das importações, Blanchard (1999, p.213:4) escreve que

“quanto mais alta for a demanda doméstica, mais alta será a demanda por

todos os bens, tanto domésticos como estrangeiros [...] que também

depende da taxa real de câmbio: quanto mais alto é o preço dos bens

estrangeiros em relação aos bens domésticos, mais baixa é a demanda

relativa por bens estrangeiros e mais baixo o volume de importações”.

Dessa forma,

(

)

,YQQ

(+, -)

Com relação à curva LM, a mesma não será afetada pela introdução do setor

externo. Segundo Blanchard (1999, p.235), “em economias abertas, a demanda por

moeda nacional ainda é basicamente uma demanda por parte das pessoas

residentes no país”.

Considera-se agora a situação de uma pequena economia aberta, com livre

acesso ao mercado internacional, e supondo-se um sistema de câmbio flutuante,

cuja taxa de juros doméstica, necessariamente, deva ser igual à taxa de juros

internacional para que se mantenha a situação de equilíbrio. Qualquer alteração

nesse nível da taxa de juros doméstica para cima provocará influxo de capitais

internacionais em busca de melhor remuneração para seus ativos. Essa entrada de

capitais terá como efeito uma apreciação da taxa de câmbio tornando o produto

nacional mais caro, desincentivando as exportações e incentivando as importações.

De outro modo, a diminuição do nível da taxa de juros doméstica, em relação ao

praticado no mercado internacional provocará saída de capitais em busca de melhor

remuneração, provocando a desvalorização da moeda doméstica, o que incentiva as

exportações e desincentiva as importações.

Dado que o Modelo de Mundell-Fleming permite a análise de várias

combinações de política monetária e fiscal com diferentes regimes cambiais em

distintas condições de mobilidade de capital, ressaltamos aquela que mais nos

chama a atenção para ilustrar o caso brasileiro, que tem sido a partir de 1999, uma

política monetária restritiva com taxa de câmbio flutuante. A taxa básica de juros da

economia (SELIC) tem sido mantida elevada, proporcionando juros reais de,

aproximadamente, 13 pontos percentuais ao ano aos investidores internacionais, o

que tem atraído a entrada de capitais. Conforme Lima e Hartmann (2001),

“como a taxa de juros está inversamente relacionada com a taxa de câmbio,

uma taxa de juros interna alta serve de estímulo à entrada de capital

estrangeiro e, portanto, age no sentido de reduzir a taxa de câmbio, ou seja,

de valorizar a moeda nacional. Com isso, há um incentivo às importações e

um desestímulo às exportações, gerando-se então um déficit em transações

correntes”.

No entanto, na prática não tem sido esse o desempenho da balança

comercial brasileira, que tem registrado superávits expressivos, a partir de 2001.

2.5 O caso brasileiro

Com o advento do Plano Real em Junho de 1994, o Brasil avança em seu

processo de abertura comercial e interligação aos mercados financeiros mundiais. A

nova moeda criada à época, o Real (R$), foi inicialmente cotado a um Real por Dólar

americano. Sua primeira tendência de flutuação foi de apreciação tendo sido cotado

a até 0,83 centavos de Real por US$. Esses processos contribuíram para o

comprometimento do saldo da balança comercial brasileira, que passa a registrar

déficits em conta corrente. Com as crises do México, dos países da Ásia e da

Rússia, o Governo brasileiro eleva a taxa de juros interna visando estancar as

saídas de divisas, fruto da falta de confiança do mercado internacional nos países

emergentes, e em especial, no modelo cambial brasileiro, da época. Em Janeiro de

1999, mudanças ocorrem junto com uma desvalorização da moeda nacional,

passando o Real de uma cotação de R$ 1,08/US$ para, aproximadamente, R$

2,17/US$. O sistema de taxa de câmbio no Brasil passa então de um sistema de

bandas cambiais para o sistema de taxas flutuantes. A taxa básica de juros da

economia tem sido mantida elevada no sentido de combater a inflação doméstica, o

que tem sido um objetivo permanente dos governos brasileiros, desde a criação do

Plano Real. Essa política de juros altos tem mantido atrativo o fluxo de ativos

internacionais para o país resultando na apreciação da taxa de câmbio.

2.6 Outros trabalhos correlatos

Outros autores pesquisaram uma possível relação entre a taxa de câmbio e

os saldos comerciais brasileiros, em outros períodos.

Nunes (1994) testa se há uma relação de longo prazo entre a balança

comercial brasileira e a taxa de câmbio real através da análise de co-integração,

verificando resultado positivo para a série de dados trimestrais entre 1975.1 a

1991.3.

Pastore e Pinotti (1995) discutem a relevância empírica das flutuações do

câmbio real na explicação dos saldos comerciais, qual a definição teórica e qual a

medida empírica de câmbio real. O trabalho aponta dependência dos saldos

comerciais do balanço de pagamento às variações da taxa de câmbio real.

Ferreira (1993) examina os resultados para testes de Granger-causalidade

envolvendo variáveis comumente relacionadas com o saldo da balança comercial.

São testados os níveis de atividade econômicas nas economias doméstica e

mundial, variáveis-preço (termos de troca, taxa de câmbio real e relação câmbio-

salário) e indicadores do nível de atividade (taxa de utilização da capacidade

instalada, pressão relativa da demanda e exportações mundiais). Na série de dados

referente ao período 1977.2 a 1989.1, o saldo comercial, a preços correntes, não é

causado pela taxa de câmbio real. Na série de dados referente ao período 1975.2 a

1986.3, o saldo comercial a preços constantes, também não é causado pela taxa de

câmbio real.

Kannebley (1981) “investiga a relação entre medidas alternativas de taxa de

câmbio real e a evolução do quantum exportado para 13 setores nacionais, no

período de 1985 a 1998 [...]”. São realizados testes de raiz unitária e testes de

causalidade de Granger, onde o artigo conclui que,

“[...] não foi possível para 7 dos 13 setores analisados, em um nível de 10%

de significância, estabelecer uma relação de longo prazo estatisticamente

significante entre a evolução do quantum e os indicadores de rentabilidade

e competitividade das exportações [...]. A ausência de relação de longo

prazo entre as alternativas medidas de taxa real de câmbio e o quantum

exportado não deve ser interpretada como um contra senso à teoria

econômica convencional, mas sim como fruto da dominância de outros

fatores institucionais e/ou estruturais na determinação do quantum

exportado [...]”.

Resende e Godoy (2005) baseados na abordagem Pós-Keynesiana estudam

os fluxos de divisas e o crédito externo e de que forma esses capitais afetam as

economias em desenvolvimento. Eles abordam a economia brasileira no período de

1960 a 2002 e “[...] postulam que as exportações brasileiras são função dos ciclos

da liquidez internacional e de outras variáveis tradicionalmente contempladas na

equação de exportação para o Brasil”. Os autores estudam a equação de

exportação brasileira através do testes de Engle-Granger e Johansen e concluem

que “[...] os resultados não rejeitam a hipótese de existência de uma relação de

longo prazo entre a liquidez internacional e as exportações brasileiras”.

3 METODOLOGIA

3.1 Tipo da pesquisa

A pesquisa é do tipo explicativa, exploratória e bibliográfica.

A pesquisa é explicativa, pois, de acordo com Vergara (2000, p.47) “visa,

portanto, esclarecer quais fatores contribuem, de alguma forma, para a ocorrência

de determinado fenômeno”.

Ainda, de acordo com a autora, a pesquisa é exploratória, porque “é realizada

em área na qual há pouco conhecimento acumulado e sistematizado”. E, trata-se

também de uma pesquisa bibliográfica porque “é um estudo sistematizado

desenvolvido com base em material publicado”.

Classifica-se também como bibliográfica, pois conforme Gil (1996, p.48) “é

desenvolvida a partir de material já elaborado, constituído principalmente de livros e

artigos científicos”.

Pretende-se, com este trabalho, inicialmente, através da análise de regressão,

verificar se o saldo da balança comercial brasileira está relacionado com a taxa de

câmbio real. Utiliza-se, também, a análise de co-integração para verificar se existe

uma relação de longo prazo entre essas variáveis.

3.2 Coleta dos dados

Do banco de dados do IPEA foram coletadas as seguintes séries:

1. Saldos trimestrais da Balança Comercial;

2. Exportações trimestrais;

3. Importações trimestrais;

4. C-Bond diário;

5. Câmbio Real mensal;

6. PIB trimestral a preço de mercado, e,

7. Importações Mundiais trimestrais.

Além das séries acima citadas, coletou-se também, no IPEA, as séries de

dados referentes ao Índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC - mensal) e à

População Economicamente Ativa (PEA – anual).

Obteve-se a série trimestral do C-Bond, a partir da série diária, através da

média aritmética dos respectivos dias, assim como, o INPC trimestral através do

índice acumulado e da PEA trimestral através de interpolação. Apresenta-se na

Tabela A do Apêndice A, os dados referentes a essas séries trimestrais.

Os dados referentes à importação, exportação e saldos da balança comercial

estão expressos em milhões de dólares americanos. Os dados referentes às

importações mundiais estão expressos em bilhões de dólares americanos e dessa

série foram subtraídas as importações brasileiras. Trabalha-se, nesse estudo, com o

logaritmo neperiano (LN) das séries de dados referentes à exportação, importação,

câmbio real, PIB e importações mundiais, visando diminuir a variabilidade das séries

originais. A mesma metodologia não se aplica aos dados do saldo da balança

comercial, pois em alguns trimestres, verifica-se saldos negativos.

Os dados referentes ao Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro estão expressos

em Reais, a preços de mercado, ou seja, impostos incluídos e foram divididos pela

População Economicamente Ativa, urbana, obtendo-se assim o PIB per capita do

período. Deflacionou-se o PIB pelo INPC considerando-se o primeiro trimestre de

1995 como o trimestre base (1995 T1 = 100). Nesse trabalho, utiliza-se além da

série original do PIB, a parte cíclica dessa variável, que será denominada CICLO,

obtida após se diferenciar a série do PIB (per capita deflacionado pelo INPC e com

ajuste sazonal), pela estimativa da tendência obtida através do filtro de Hodrick-

Prescott (HP)

O Front-Loaded Interest Reduction with Capitalization Bond (C-Bond) é um

dos títulos da dívida externa brasileira, emitido em 1994, dentro da reestruturação

das dívidas externas das economias definidas como, emergentes. O C-Bond é

cotado em pontos-base acima do título do Tesouro Americano e reflete as incertezas

sobre a economia brasileira.

Cf. Hodrick, Robert J. e Prescott, Edward C. Postwar U.S. Business Cycles An Empirical

Investigation. Journal of Money, Credit, and Banking. vol.29 n.1, 1997.

Os índices referentes ao câmbio real, de acordo com o IPEA, foram

calculados,

“[...] pelo expurgo do Índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC) e

dos Índices de Preços por Atacado (IPAs) dos 16 mais importantes

parceiros comerciais do Brasil da série nominal de taxa de câmbio (R$ /

US$), ponderada pela participação de cada parceiro na pauta do total das

exportações brasileiras em 2001, índice (média 2000 = 100)”.

Aplica-se a todas as séries de dados objetos desse estudo, um ajustamento

sazonal, através do método X11 multiplicativo, com o intuito de se desconsiderar os

efeitos periódicos da economia, exceto para a balança comercial, onde se aplica o

método X11 aditivo.

3.3 Tratamento dos dados

Foram tratadas todas as informações com base nos bancos de dados e nas

pesquisas, visando atender as questões levantadas aos objetivos do trabalho. O

método de tratamento dos dados foi por meio de análise de conteúdo.

3.4 Limitações da pesquisa

A limitação da pesquisa é quanto à abrangência, pois está restrita ao período

analisado, bem como as conclusões deste trabalho.

4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS

Deseja-se estabelecer se a taxa de câmbio real está relacionada com o saldo

da Balança Comercial brasileira.

O modelo econômico de Mundell-Fleming afirma que esse relacionamento

existe, pois estabelece que a exportação de um país é função do produto do resto

do mundo (renda mundial) e da taxa de câmbio real, enquanto que a importação é

função do Produto Interno e da taxa de câmbio real (ver seção 2.4). Entretanto, o

modelo proposto por esses pesquisadores não estabelece a magnitude do efeito da

taxa de câmbio sobre as exportações e importações de um país e,

conseqüentemente, sobre o saldo da balança comercial.

Apresenta-se na seção 6 os modelos utilizados nesse estudo para descrever

as exportações e importações brasileiras, assim como, o saldo da balança

comercial. Acrescenta-se também nesse estudo, modelos que consideram a

inclusão de uma variável Dummy

para distinguir o período a partir de janeiro de

1999 onde ocorreu a mudança, na economia brasileira, do regime de taxas de

câmbio administradas de bandas cambiais para o regime de taxas de câmbio

flutuantes.

Determina-se, através de uma análise de regressão, os coeficientes de

elasticidade que possibilitam estimar, no curto prazo, a magnitude do efeito da taxa

de câmbio e do produto (interno ou externo) sobre as importações e exportações.

Verifica-se também, através de uma análise de co-integração, se essas

variáveis possuem um equilíbrio de longo prazo. E, em caso positivo, através de um

Vetor de Correção de Erros (VEC)

que considera esse relacionamento de longo

prazo entre as variáveis, estima-se os coeficientes de elasticidade de longo e de

curto prazo.

Segundo Gujarati (2000, p.503), variáveis Dummy são variáveis qualitativas artificiais que assumem valores 1

ou 0 – 0 indicando ausência de um atributo e 1 indicando a presença desse atributo – e podem ser usadas nos

modelos de regressão tão facilmente quanto as variáveis quantitativas.

Gujarati (2000,p.736) cita que um VEC, a qual denomina de mecanismo de correção de erros (MCE), “é um

meio de reconciliar o comportamento a curto prazo de uma variável econômica com seu comportamento a longo

prazo”.

A teoria acerca da análise de regressão é amplamente conhecida e discutida

na literatura e, então, será brevemente apresentada neste trabalho na seção 5,

enquanto que se apresenta na seção 7, a teoria relacionada a uma análise de co-

integração.

Apresenta-se na Figura 3 a seguir, os gráficos das séries: Balança Comercial,

Exportação, Importação, Câmbio Real, C-Bond, PIB e Importações Mundiais com o

objetivo de se determinar o modelo que descreve cada variável. Observa-se que as

variáveis: Balança Comercial, Exportação, Importações Mundiais e Câmbio Real

apresentam claramente uma tendência. Nas outras variáveis essa característica não

é tão evidente, mas pode-se supor que haja uma tendência estocástica em todas as

séries, ou seja, as séries apresentam uma tendência que aparenta mudar de nível

no decorrer do tempo.

-4000

-2000

2000

4000

6000

8000

10000

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Balança Comercial brasileira**

(após ajustamento sazonal)

9.2

9.4

9.6

9.8

10.0

10.2

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Exportações brasileiras**

(após LN e ajustamento sazonal)

9.3

9.4

9.5

9.6

9.7

9.8

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Importações brasileiras**

(após LN e ajustamento sazonal)

4.2

4.3

4.4

4.5

4.6

4.7

4.8

4.9

5.0

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Taxa de Câmbio Real

(após LN e ajustamento sazonal)

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

C-Bond***

(após ajustamento sazonal)

7.86

7.88

7.90

7.92

7.94

7.96

7.98

8.00

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

PIB per capita**

(após LN e ajustamento sazonal)

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Ciclo - Parte cíclica do PIB**

(após LN e ajustamento sazonal)

14.0

14.1

14.2

14.3

14.4

14.5

14.6

14.7

14.8

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Importações Mundiais**

(após LN e ajustamento sazonal)

Figura 3 - Gráfico das variáveis, após o ajuste sazonal dos dados.

* Índice-média: 2000=100

** Em milhões de dólares

*** em pontos-base sobre o título do Tesouro Americano

**** Em bilhões de dólares

A sigla LN significa que se aplica o Logaritmo Neperiano à série

5 ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR

Estatisticamente, dizer que

, chamada variável dependente, está

linearmente relacionada com

UUU ,,,

L , as variáveis independentes, é escrever a

seguinte relação (modelo):

tktkttt

UUUW

= ...

22110

onde

,,,

L são os parâmetros do modelo e os erros

(

)

,0~

σε

Uma análise de regressão consiste em obter as estimativas dos parâmetros

do modelo (

,,,

L ) e posteriormente verificar a adequação do mesmo. Essa

etapa de verificação da adequabilidade do modelo resume-se em verificar o grau de

multicolinearidade existente e, através de testes de hipóteses, se os resíduos são

normalmente distribuídos, homocedásticos e não autocorrelacionados.

Na análise dos resíduos dos modelos apresentadas na seção 6 a seguir,

utiliza-se o teste de normalidade de Jarque-Bera e o teste de heterocedasticidade de

White. Para verificar se os resíduos são autocorrelacionados, utiliza-se os testes de

Durbin-Watson, Correlograma e Ljung-Box. Mede-se o grau de multicolinearidade

do modelo através do Fator Inflação de Variância (FIV).

Gujarati (2000) apresenta em detalhes a teoria acerca desses testes e da

análise de regressão.

6 ANÁLISE ECONÔMICA DOS MODELOS

Descreve-se o modelo para o saldo da Balança Comercial e as Exportações

brasileiras como função das variáveis C-Bond, Câmbio Real, PIB per capita e

Importações Mundiais, considerando-se a presença de um intercepto e de uma

tendência linear.

Para o modelo das importações brasileiras, desconsidera-se as Importações

Mundiais.

()

MundiaissImportaçõePIBCBondCâmbioTendênciaInterceptofComercialBalança ;;;;; =

()

MundiaissImportaçõePIBCBondCâmbioTendênciaInterceptofsExportaçõe ;;;;;=

()

PIBCBondCâmbioTendênciaInterceptofsImportaçõe ;;;;=

Nas seções 6.1.1, 6.2.1 e 6.3.1 considera-se a parte cíclica do PIB,

denominada Ciclo, e nas seções 6.1.2, 6.2.2 e 6.3.2, considera-se o próprio PIB.

Considera-se, também, a inclusão de uma variável Dummy nos modelos, para

o Saldo da Balança Comercial, Exportação e Importação, na busca de variantes com

estimativas coerentes com o Modelo de Mundell-Fleming. Essa variável distingue o

período a partir de janeiro de 1999, onde ocorreu a mudança, na economia

brasileira, do regime de taxas de câmbio administradas de bandas cambiais para o

regime de taxas de câmbio flutuantes.

6.1 Modelo para o Saldo da Balança Comercial

O modelo utilizado para o saldo da balança comercial brasileira ( BC ) é o

seguinte:

tmtltktjtt

IMPMUNDPIBCBONDCÂMBIOtBC

εββββββ

++++++=

−−−−

.....

543210

(1)

onde os índices j, k, l e m são as defasagens utilizadas, respectivamente, para as

variáveis Câmbio Real, C-Bond, PIB (ou Ciclo) e Importações Mundiais (utiliza-se o

logaritmo neperiano somente nas variáveis independentes, exceto no C-Bond).

Observa-se também, nesse modelo, a presença de um intercepto (

) e uma

tendência linear ( t.

Segundo Gujarati (2000, p.162.4) a interpretação desse modelo linear, onde

se utiliza o logarítmo neperiano nas variáveis independentes, denominado lin-log, é

realizada multiplicando-se o parâmetro estimado por 0,01 (ou equivalentemente,

dividindo-se por 100), obtendo-se, assim, a variação absoluta na variável

dependente para uma variação percentual na variável independente. Deste modo,

se, por exemplo, em uma regressão obtém-se 240

, uma variação de 1% na

variável independente

U , ceteris paribus, causa uma variação absoluta de 2.4

unidades na variável dependente.

Estima-se variantes do modelo (1), alternando-se o número de defasagens j,

k, l e m para as variáveis independentes, buscando-se variantes onde o sinal das

estimativas sejam coerentes com o modelo de Mundell-Fleming. Alterna-se essas

defasagens entre zero e quatro. Assim, existem 625 variantes possíveis

( 6255555 =××× ). Esse número chega a 1250 variantes possíveis, quando se inclui

a condição: “considerando o Ciclo” ou “considerando o PIB”. Chega-se a um total de

3750 ( 31250×= ) variantes possíveis, ao se verificar também as 1250 variantes que

incluem um termo autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - nos resíduos e as

1250 variantes que consideram uma variável Dummy.

O modelo de Mundell-Fleming, considerando-se uma política monetária

restritiva e com taxas de câmbio flutuantes, mostra que a apreciação da taxa de

câmbio provoca desestímulo às exportações e incentivo às importações, o que

levará a uma queda no saldo da balança comercial.

Recorda-se que,

(

)

(

)

,.*, YQYXNX

−

, e que

()

(

)

(

)

(

)

*,,., YXYQGrYITYCY

−

−= .

Dessa forma, Blanchard (1999, p.233) reagrupa os dois últimos termos sob o

nome de “exportações líquidas”, definidas como exportações menos importações,

QX .

− , obtendo-se,

()

(

)

(

)

*,,, YYNXGrYITYCY

−

= .

( -, +, +)

Assim, para que uma variante seja coerente com esse modelo, deve

apresentar uma estimativa positiva para o parâmetro que multiplica a variável

Câmbio Real,

; uma estimativa positiva para o parâmetro que multiplica a variável

Importações Mundiais, aqui representada pela variável

(produto estrangeiro) e

uma estimativa negativa para o parâmetro que multiplica a variável PIB, aqui

representada pela renda interna,

Apresenta-se nas Tabelas 1 e 2, para algumas variantes do modelo (1), as

estimativas dos parâmetros

’s, as correspondentes estatísticas do teste t (teste bi-

caudal), colocada entre parênteses, o R

ajustado

e o número de defasagens (j, k, l

e m) utilizados para cada uma das variáveis independentes. Os campos que não

apresentam valores indicam que a variável com aquela defasagem não foi

considerada naquela variante do modelo.

6.1.1 Modelo para o Saldo da Balança Comercial, utilizando o CICLO

Verifica-se a existência de variantes estatisticamente significantes do modelo

(1), considerando-se somente a parte cíclica do PIB, denominada Ciclo.

Observa-se que nenhuma das variantes possíveis apresenta estimativas

significantes e positivas, para os parâmetros

que multiplicam,

respectivamente, as variáveis Câmbio e Importações Mundiais, como estabelece o

modelo de Mundell-Fleming. Entretanto, 156 variantes apresentaram estimativas

positivas para esses parâmetros, mas somente a estimativa de

é significante.

Relaciona-se essas variantes na Tabela B-1 do Apêndice B. Observa-se ainda que

os resíduos dessas variantes apresentam-se autocorrelacionados. Assim, considera-

se um termo AR(1) nos resíduos com o objetivo de se eliminar essa autocorrelação.

Observa-se que elimina-se a autocorrelação dos resíduos ao se considerar o

termo AR(1), entretanto, nenhuma das variantes possíveis apresenta estimativas

O R

, conhecido como coeficiente múltiplo de determinação, mede a proporção da variação da variável

dependente que é explicada pela variação das variáveis independentes. O R

ajustado considera o número de

variáveis independentes presentes no modelo, o que possibilita comparar o ajuste de modelos com diferentes

números de variáveis independentes. Gujarati (2000, p.198)

significantes e positivas para os parâmetros

. Observa-se 76 variantes onde

as estimativas dos parâmetros

são positivas, entretanto, em 12 dessas

variantes, somente a estimativa de

é significante e nas demais (64), somente a

estimativa de

é significante. Relaciona-se essas variantes na Tabela B-2 do

Apêndice B.

Verifica-se também, se a inclusão de uma variável Dummy no modelo (1)

possibilita encontrar variantes com estimativas estatisticamente significantes e

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming, para os parâmetros que multiplicam as

variáveis Câmbio, Ciclo e Importações Mundiais.

Com a inclusão de uma variável Dummy no modelo (1) para distinguir o

período a partir de janeiro de 1999, obteve-se 307 variantes com estimativas

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming. Em 46 casos as estimativas dos

parâmetros

são significantes e os resíduos são normalmente distribuídos,

homocedásticos e não autocorrelacionados. Apresenta-se na Tabela 1 a seguir,

quatro desses casos, onde as estimativas de todos os outros parâmetros do modelo

também são significantes. Observa-se que nos outros 42 casos, pelo menos uma

das estimativas dos parâmetros

, ou não são significantes ou os

resíduos não são adequados (ou por não se mostrarem normalmente distribuídos,

ou por serem heterocedásticos ou autocorrelacionados). Relaciona-se na Tabela B-3

do Apêndice B essas variantes. Relaciona-se também nessa tabela, 210 variantes

que apresentam estimativas positivas para os parâmetros

, mas somente um

dos parâmetros,

(14 casos) ou

(196 casos), é significante.

Tabela 1

Variantes do modelo para a Balança Comercial, considerando o Ciclo

VARIANTES DO MODELO (1)

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA-

GENS

1 2 3 4

Ajustado

91,48% 92,06% 91,18% 90,92%

Dummy -

-4532,45

(-4,47)*

-4340,03

(-4,39)*

-4572,25

(-4,42)*

-4737,88

(-4,53)*

Intercepto

-173290,0

(-2,29)*

-168269,4

(-3,40)*

-147491,7

(-2,59)*

-148027,5

(-2,29)*

Tendência

223,92

(2,66)*

172,00

(2,41)*

204,14

(2,62)*

211,84

(2,57)*

Câmbio

j = 0

5467,05

(1,97)**

7436,30

(3,01)*

7616,34

(2,85)*

7936,42

(2,82)*

k = 2

2,356

(2,80)*

C-Bond

k = 4

1,432

(2,05)*

1,518

(2,04)**

1,484

(1,97)**

Ciclo

l = 3

-42121,99

(-5,27)*

-20961,62

(-2,07)*

-27047,74

(-2,69)*

-31764,21

(-3,29)*

m = 1

9356,56

(2,84)*

m = 2

7807,04

(2,09)*

Imp. Mundiais

m = 4

10249,43

(2,00)*

7747,07

(1,85)**

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Observa-se na Tabela 1 acima, que só se obtém variantes com estimativas

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming quando se considera defasagens para

a variável Câmbio (j = 0), e uma defasagem de três trimestres para a variável Ciclo (l

= 3). Observa-se também que as estimativas de todos os parâmetros são

significantes.

Apresenta-se na seção 6.1.2 a seguir, o mesmo estudo apresentado nessa

seção, considerando-se o PIB e não mais somente a parte cíclica do PIB (Ciclo).

6.1.2 Modelo para o Saldo da Balança Comercial, utilizando o PIB

Verifica-se a existência de variantes estatisticamente significantes do modelo

(1), considerando-se o PIB.

Observa-se que nenhuma das variantes possíveis apresenta estimativas

significantes e positivas, para os parâmetros

que multiplicam,

respectivamente, as variáveis Câmbio e Importações Mundiais, como estabelece o

modelo de Mundell-Fleming. Entretanto, 132 variantes apresentaram estimativas

positivas para esses parâmetros, mas somente a estimativa de

é significante.

Relaciona-se essas variantes na Tabela B-4 do Apêndice B. Observa-se ainda que

os resíduos dessas variantes apresentam-se autocorrelacionados. Assim, considera-

se um termo AR(1) nos resíduos com o objetivo de se eliminar essa autocorrelação.

Elimina-se a autocorrelação dos resíduos ao se considerar o termo AR(1),

entretanto, nenhuma das variantes possíveis apresenta estimativas significantes e

positivas para os parâmetros

. Observa-se 48 variantes onde as estimativas

dos parâmetros

são positivas, mas com somente um deles significante.

Relaciona-se essas variantes na Tabela B-5 do Apêndice B.

Verifica-se também, se a inclusão de uma variável Dummy no modelo (1)

possibilita encontrar variantes com estimativas estatisticamente significantes e

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming, para os parâmetros que multiplicam as

variáveis Câmbio, PIB e Importações Mundiais.

Com a inclusão de uma variável Dummy no modelo (1) para distinguir o

período a partir de janeiro de 1999, obteve-se 266 variantes com estimativas

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming. Em 45 casos as estimativas dos

parâmetros

são significantes e os resíduos são normalmente

distribuídos, homocedásticos e não autocorrelacionados. Apresenta-se na Tabela 2

a seguir, seis casos onde somente as estimativas dos parâmetros

não são

significantes. Relaciona-se na Tabela B-6 do Apêndice B, as outras 39 variantes.

Relaciona-se também, nessa tabela, 30 variantes que apresentam resíduos não

adequados (não-normais, heterocedásticos ou autocorrelacionados), além de 187

variantes onde as estimativas de

são positivas mas com somente uma

delas significante.

Observa-se na Tabela 2 a seguir, que só se obtém variantes com estimativas

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming quando se considera uma defasagem

de dois trimestres para a variável PIB (l = 2). Observa-se também que as estimativas

de todos os parâmetros são significantes, exceto para as estimativas de

Tabela 2

Variantes do modelo para a Balança Comercial, considerando o PIB

VARIANTES DO MODELO (1)

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA-

GENS

1 2 3 4 5 6

Ajustado

91,70% 91,63% 89,90% 90,86% 90,67% 90,22%

Dummy -

-4132,40

(-4,28)*

-3992,96

(-4,10)*

-4259,74

(-4,01)*

-2862,15

(-3,42)*

-2723,90

(-3,20)*

-2393,21

(-2,97)*

Intercepto

-85016,45

(-0,96)

-44365,52

(-0,54)

15511,06

(0,18)

-97463,15

(-1,04)

-41615,5

(-0,48)

-110915,2

(-1,11)

Tendência

73,07

(1,11)

93,85

(1,49)

109,84

(1,49)

32,758

(0,47)

56,79

(0,84)

32,89

(0,44)

j = 0

7660,29

(2,95)*

7095,21

(2,73)*

8126,13

(2,81)*

j = 1

5375,93

(2,59)*

4778,58

(2,27)*

Câmbio

j = 2

3884,66

(2,05)*

k = 0

2,447

(3,21)*

2,631

(3,33)*

3,024

(3,97)*

C-Bond

k = 2

1,952

(2,68)*

2,148

(2,91)*

2,018

(2,50)*

PIB

l = 2

-18903,32

(-2,47)*

-24509,98

(-3,41)*

-31390,02

(-4,19)*

-20977,48

(-2,74)*

-28874,86

(-4,05)*

-19703,11

(-2,42)*

m = 0

14059,20

(4,91)*

16797,30

(5,06)*

17457,66

(5,05)*

m = 1

14475,11

(4,86)*

17430,69

(4,94)*

Imp. Mundiais

m = 2

13782,85

(3,78)*

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Observa-se nas Tabela 1 e Tabela 2 que as estimativas para o parâmetro

variam entre 3884,66 e 8126,13, enquanto que para o parâmetro

, entre 7747,07

e 17457,66. Para uma interpretação desses resultados, tomemos a variante 1 da

Tabela 2. Com as estimativas dessa variante obtém-se a seguinte equação:

−

×+

−

−= CBONDCAMBIOtDUMMYBC

952.129.766007.734.413245.85016

IMPMUNDPIB

−

20.1405932.18903

Observa-se nessa equação que, ceteris paribus, uma variação de 1% na taxa

de câmbio, foi seguida em média, por uma variação de US$ 76,60 milhões na

balança comercial, enquanto que uma variação de 1% nas importações mundiais,

ceteris paribus, foi seguida em média, por uma variação de US$ 140,59 milhões na

balança comercial. Portanto, o impacto da variação das importações mundiais sobre

o saldo da balança comercial brasileira é maior do que o impacto causado pela

variação da taxa de câmbio. Conclusões análogas, com relação à magnitude das

variações, são obtidas ao se analisar as demais variantes.

A teoria econômica estabelece que a exportação e a importação de um país

são funções da taxa de câmbio, entretanto somente a exportação é função também

das importações mundiais (renda do resto do mundo, *

). Na seção 6.2 analisa-se

a magnitude do impacto da taxa de câmbio e das importações mundiais sobre as

exportações brasileiras, enquanto na seção 6.3 analisa-se a magnitude do impacto

da taxa de câmbio e do PIB brasileiro sobre as importações brasileiras.

Os resultados obtidos mostram que a influência da taxa de câmbio sobre o

saldo da balança comercial é menor do que a influência das Importações mundiais.

Isso explica o fato de que no Brasil, observa-se uma apreciação da taxa de câmbio

real e um simultâneo aumento do superávit da balança. Enquanto a apreciação da

taxa de câmbio tende a desestimular as exportações e estimular as importações e

conseqüentemente diminuir o saldo da balança, o aumento das importações

mundiais tende a aumentar as exportações (veja seção 6.2) a ponto de suplantar os

efeitos contrários causados pela apreciação da taxa de câmbio, determinando um

crescimento do saldo da balança comercial.

Observa-se na Figura 4-(b) a seguir, um vigoroso crescimento das

importações mundiais a partir primeiro trimestre de 2002 (área sombreada),

passando de US$ 1.469,15 bilhões para US$ 2.545,76 bilhões no último trimestre de

2004, ou seja, um crescimento de aproximadamente 73,28%, após um período de

quedas iniciado no último trimestre de 2000.

Simultaneamente, a esse crescimento das importações mundiais, observa-se

um contínuo crescimento do saldo da balança comercial, enquanto que a taxa de

câmbio real apresenta alta volatilidade, veja Figura 4-(a). Isso evidencia, conforme

os resultados obtidos na análise de regressão, a pequena influência da taxa de

câmbio real sobre a balança comercial brasileira, comparada com a influência das

importações mundiais.

-4000

-2000

2000

4000

6000

8000

10000

12000

4.2

4.3

4.4

4.5

4.6

4.7

4.8

4.9

5.0

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Balança comercial Taxa real de câmbio

Milhões de dólares

Índice-média: 2000=100

-4000

-2000

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14.0

14.1

14.2

14.3

14.4

14.5

14.6

14.7

14.8

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Balança comercial Importações mundiais

Milhões de dólares

Bilhões de dólares

(a) (b)

Figura 4: (a) Balança comercial e Taxa de câmbio real; (b) Balança comercial e Importações

mundiais.

Evidencia-se a validade das conclusões aqui apresentadas através da Figura

5 a seguir, que apresenta os gráficos dos reais valores observados para o saldo da

balança comercial brasileira durante o quarto trimestre de 1995 e o último trimestre

de 2004 (linha cheia) e os valores ajustados pela equação de regressão da variante

2 da Tabela 1 (linha tracejada). Os três primeiros trimestres de 1995 não são

incluídos no gráfico devido às defasagens utilizadas na variante escolhida. Escolhe-

se essa variante pelo fato da mesma ser a que apresenta o maior R

dentre as

variantes da Tabela 1, as quais se considera serem as mais adequadas por

incluírem a variável Dummy. Observa-se nessa figura que a linha tracejada dos

valores ajustados (ou previstos) pela equação de regressão evolui bem aproximada

à linha dos valores observados, confirmando o fato da taxa de câmbio ter pouca

influência sobre a balança comercial brasileira.

Ressalta-se que nessa variante escolhida, as estimativas dos parâmetros que

multiplicam as variáveis Câmbio e Importações Mundiais (7436,30 e 9356,56,

respectivamente), são significantes ao nível de 1% (ponto crítico = 2,73).

-4000

-2000

2000

4000

6000

8000

10000

96 97 98 99 00 01 02 03 04

Observado Ajustado

Milhões de dólares

Figura 5: Balança comercial observada e valores ajustados pela variante 2 da Tabela 1

Apresenta-se na seção 8.1 uma análise de co-integração a fim de verificar se

é possível estabelecer uma relação de longo prazo entre as variáveis incluídas no

modelo (1).

6.2 Modelo para Exportação

O modelo utilizado para as exportações brasileiras ( Exp ) é o seguinte:

tmtltktjtt

IMPMUNDPIBCBONDCÂMBIOtExp

εββββββ

++++++=

−−−−

.....

543210

(2)

onde os índices j, k, l e m são as defasagens utilizadas, respectivamente, para as

variáveis Câmbio Real, C-Bond, PIB (ou Ciclo) e Importações Mundiais (utiliza-se o

logaritmo neperiano das variáveis dependente e independentes, exceto no C-Bond).

Observa-se também, nesse modelo, a presença de um intercepto (

) e uma

tendência linear ( t.

Gujarati (2000, p.156.8) afirma que a interpretação desse modelo linear, onde

utiliza-se o logaritmo neperiano nas variáveis dependentes e independentes,

denominado log-linear, é realizada da seguinte maneira: supondo-se, por exemplo,

que se obtém 247.0=

359.0

−

, então um aumento de 1% na variável

independente

U , ceteris paribus, aumenta em média cerca de 0,247% na variável

dependente. Por outro lado, um aumento de 1% na variável independente

U ,

ceteris paribus, diminui em média cerca de 0,359% na variável dependente.

Estima-se variantes do modelo (2), alternando-se o número de defasagens j,

k, l e m para as variáveis independentes, buscando-se variantes onde o sinal das

estimativas sejam coerentes com o modelo de Mundell-Fleming. Alterna-se essas

defasagens entre zero e quatro. Assim, conforme discutido na seção 6.1, existem

3750 variantes possíveis.

O modelo de Mundell-Fleming com taxas de câmbio flutuantes e política

monetária restritiva mostra que a apreciação da taxa de câmbio provoca desestímulo

às exportações e incentivo às importações.

Assim, uma variante, para ser coerente com esse modelo, deve apresentar

uma estimativa positiva para os parâmetros que multiplicam as variáveis Câmbio

Real e Produto do Resto do mundo, representada nesse estudo pelas importações

mundiais,

(

)

*,YXX

(+, +)

Apresenta-se nas Tabelas 3 a 6, para algumas variantes do modelo (2), as

estimativas dos parâmetros

’s, as correspondentes estatísticas do teste t (teste bi-

caudal), colocada entre parênteses, o R

ajustado e o número de defasagens (j, k, l

e m) utilizados para cada uma das variáveis independentes. Os campos que não

apresentam valores indicam que a variável com aquela defasagem não foi

considerada naquela variante do modelo.

6.2.1 Modelo para a Exportação, utilizando o Ciclo

Verifica-se a existência de variantes estatisticamente significantes do modelo

(2), considerando-se somente a parte cíclica do PIB, denominada Ciclo.

Observa-se que nenhuma das variantes possíveis apresenta estimativas

significantes e positivas, para os parâmetros

que multiplicam,

respectivamente, as variáveis Câmbio e Importações Mundiais, como estabelece o

modelo de Mundell-Fleming. Entretanto, 37 variantes apresentaram estimativas

positivas para esses parâmetros, mas somente a estimativa de

é significante.

Relaciona-se essas variantes na Tabela B-7 do Apêndice B. Observa-se ainda que

os resíduos dessas variantes apresentam-se autocorrelacionados. Assim, considera-

se um termo AR(1) nos resíduos com o objetivo de se eliminar essa autocorrelação.

Elimina-se a autocorrelação dos resíduos ao se considerar o termo AR(1).

Observa-se 8 variantes onde as estimativas dos parâmetros

são positivas e

significantes. Apresenta-se na Tabela 3 a seguir, seis desses casos. Apesar dos

resíduos dessas variantes serem homocedásticos e não autocorrelacionados, os

mesmos não são normalmente distribuídos. Relaciona-se na Tabela B-8 do

Apêndice B os outros dois casos não apresentados na Tabela 3. Nessa tabela,

relaciona-se também, 75 variantes onde a estimativa de somente um dos

parâmetros,

, é significante.

Observa-se na Tabela 3 a seguir, que só se obtém variantes com estimativas

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming quando se considera a defasagem de

um trimestre para a variável Câmbio (j = 1), uma defasagem de dois trimestres para

a variável C-Bond (k = 2) e nenhuma defasagem ou defasagem de um trimestre para

a variável Importações Mundiais (m = 0 ou m = 1). Observa-se também que as

estimativas para o termo AR(1) são significantes, assim como, as estimativas dos

demais parâmetros, exceto as estimativas do parâmetro

em todas as variantes e

do parâmetro

nas variantes 3, 4, 5 e 6.

Tabela 3

Variantes do modelo para a Exportação, considerando o Ciclo e um termo AR(1) nos resíduos

VARIANTES DO MODELO (2)

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA-

GENS

1 2 3 4 5 6

Ajustado

95,85% 95,90% 96,17% 95,47% 95,85% 95,07%

Intercepto

-11,25

(-4,55)*

-8,56

(-3,71)*

-8,43

(-1,89)**

-9,30

(-2,81)*

-8,47

(-2,49)*

-9,40

(-3,90)*

Tendência

-0,00029

(-0,87)

-0,00112

(-0,26)

0,00226

(0,36)

-0,00079

(-0,19)

0,00137

(0,31)

-0,00039

(-0,75)

Câmbio

j = 1

0,135

(1,92)**

0,191

(1,87)**

0,152

(2,33)*

0,151

(2,25)*

0,150

(2,36)*

0,217

(1,82)**

C-Bond

k = 2

-0,00015

(-2,97)*

-0,00018

(-4,47)*

-0,00017

(-3,59)*

-0,00015

(-2,97)*

-0,00016

(-3,13)*

-0,00017

(-3,25)*

l = 0

-0,361

(-0,73)

l = 1

-0,696

(-1,73)**

l = 2

-0,138

(-0,35)

l = 3

0,742

(2,37)*

0,496

(1,26)

Ciclo

l = 4

-0,161

(-0,45)

m = 0

1,222

(7,64)*

1,276

(8,14)*

Imp. Mundiais

m = 1

1,431

(7,83)*

1,220

(3,77)*

1,285

(5,37)*

1,224

(4,93)*

AR(1) -

0,694

(4,81)*

0,674

(3,42)*

0,756

(4,36)*

0,722

(4,43)*

0,711

(4,22)*

0,636

(3,44)*

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Verifica-se também, se a inclusão de uma variável Dummy no modelo (2)

possibilita encontrar variantes com estimativas estatisticamente significantes e

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming, para os parâmetros que multiplicam as

variáveis Câmbio e Importações Mundiais.

Com a inclusão de uma variável Dummy no modelo (2) para distinguir o

período a partir de janeiro de 1999, obteve-se 200 variantes com estimativas

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming. Em 83 casos, as estimativas dos

parâmetros

são ambos significantes. Em 41 casos os resíduos são

normalmente distribuídos, homocedásticos e não autocorrelacionados. Apresenta-se

na Tabela 4 a seguir, seis casos onde as estimativas dos demais parâmetros

também são significantes, exceto a estimativa do parâmetro

. Relaciona-se na

Tabela B-9 do Apêndice B as outras 35 variantes que apresentam estimativas não

significantes para algum dos parâmetros

. Relaciona-se também os casos

que apresentam resíduos não adequados, além de 217 variantes onde somente um

dos parâmetros

são significantes.

Tabela 4

Variantes do modelo para a Exportação, considerando o Ciclo e uma variável Dummy

VARIANTES DO MODELO (2)

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA-

GENS

1 2 3 4 5 6

Ajustado

96,72% 96,81% 96,89% 96,91% 96,72% 96,42%

Dummy -

-0,286

(-7,30)*

-0,233

(-5,95)*

-0,213

(-5,24)*

-0,206

(-5,75)*

-0,226

(-4,69*

-0,158

(-3,70)*

Intercepto

-8,85

(-6,10)*

-11,99

(-4,38)*

-11,75

(-7,57)*

-12,45

(-4,47)*

-10,51

(-6,24)*

-11,19

(-4,60)*

Tendência

0,00099

(0,35)

-0,00198

(-0,47)

0,00103

(0,43)

-0,00205

(-0,48)

0,00297

(1,14)

-0,00103

(-0,25)

j = 0

0,534

(3,36)*

0,412

(3,30)*

0,277

(2,60)*

0,324

(3,05)*

0,249

(2,32)*

Câmbio

j = 1

0,232

(1,77)**

k = 0

0,000096

(-1,91)**

-0,00007

(-2,61)*

-0,00006

(-2,48)*

k = 2

-0,00006

(-2,68)*

-0,00008

(-2,75)*

C-Bond

k = 4

0,000043

(1,74)**

l = 0

0,536

(1,87)**

0,652

(1,69)***

l = 1

-0,840

(-2,46)*

Ciclo

l = 3

0,777

(2,10)*

0,823

(2,17)*

0,813

(2,05)*

m = 0

1,137

(13,05)*

1,397

(8,02)*

1,456

(8,15)*

1,394

(8,84)*

Imp. Mundiais

m = 1

1,419

(12,60)*

1,332

(10,76)*

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

*** Marginalmente significante à 10%.

Teste bi-caudal

Observa-se na Tabela 4 acima que todas as estimativas são significantes,

exceto para as estimativas do parâmetro

Apresenta-se na seção 6.2.2 a seguir, o mesmo estudo apresentado nessa

seção, considerando-se o PIB e não mais somente a parte cíclica do PIB (Ciclo).

6.2.2 Modelo para a Exportação, utilizando o PIB

Verifica-se a existência de variantes estatisticamente significantes do modelo

(2), considerando-se o próprio PIB.

Observa-se que nenhuma das variantes possíveis apresenta estimativas

significantes e positivas, para os parâmetros

que multiplicam,

respectivamente, as variáveis Câmbio e Importações Mundiais, como estabelece o

modelo de Mundell-Fleming. Entretanto, 32 variantes apresentaram estimativas

positivas para esses parâmetros, mas somente a estimativa de

é significante.

Relaciona-se na Tabela B-10 do Apêndice B essas variantes. Observa-se ainda que

os resíduos dessas variantes apresentam-se autocorrelacionados. Assim, considera-

se um termo AR(1) nos resíduos com o objetivo de se eliminar essa autocorrelação.

Elimina-se a autocorrelação dos resíduos ao se considerar o termo AR(1).

Observa-se 8 variantes onde as estimativas dos parâmetros

são positivas e

significantes. Apresenta-se na Tabela 5 a seguir, seis desses casos. Apesar dos

resíduos dessas variantes serem homocedásticos e independentes, os mesmos não

são normalmente distribuídos. Relaciona-se na Tabela B-11 do Apêndice B os outros

dois casos não apresentados na Tabela 5. Nessa tabela, relaciona-se também, 82

variantes onde a estimativa de somente um dos parâmetros

são

significantes.

Tabela 5

Variantes do modelo para a Exportação, considerando o PIB e um termo AR(1) nos resíduos

VARIANTES DO MODELO (2)

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA-

GENS

1 2 3 4 5 6

Ajustado

95,94% 95,81% 95,50% 95,46% 96,13% 95,87%

Intercepto

-5,10

(-1,59)

-13,73

(-3,74)*

-7,70

(-2,00)**

-9,97

(-2,78)*

-12,11

(-2,56)*

-6,65

(-1,27)

Tendência

-0,00239

(-0,83)

-0,00110

(-0,24)

-0,00070

(-0,18)

-0,00054

(-0,11)

0,00214

(0,31)

0,00168

(0,39)

Câmbio

j = 1

0,130

(1,90)**

0,194

(1,92)**

0,148

(2,20)*

0,150

(2,08)*

0,153

(2,35)*

0,150

(2,35)*

C-Bond

k = 2

-0,00014

(-2,91)*

-0,00018

(-4,40)*

-0,00015

(-2,93)*

-0,00015

(-2,75)*

-0,00017

(-3,59)*

-0,00016

(-3,12)*

l = 0

0,111

(0,40)

l = 1

-0,766

(-1,84)**

l = 2

-0,204

(-0,50)

l = 3

0,680

(2,19)*

0,461

(1,18)

PIB

l = 4

-0,209

(-0,58)

m = 0

1,204

(6,60)*

Imp. Mundiais

m = 1

1,426

(9,04)*

1,288

(5,81)*

1,270

(4,83)*

1,222

(3,59)*

1,212

(5,02)*

AR(1) -

0,650

(4,42)*

0,711

(3,81)*

0,707

(4,27)*

0,741

(4,66)*

0,769

(4,47)*

0,701

(4,19)*

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Observa-se na Tabela 5 acima, que só se obtém variantes com estimativas

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming quando se considera a defasagem de

um trimestre para a variável Câmbio (j = 1), uma defasagem de dois trimestres para

a variável C-Bond (k = 2) e nenhuma defasagem ou defasagem de um trimestre para

a variável Importações Mundiais (m = 0 ou m = 1), assim como na seção 6.2.1

quando se considera o Ciclo. Observa-se também que as estimativas para o termo

AR(1) são significantes, assim como, as estimativas dos demais parâmetros, exceto

as estimativas do parâmetro

e, nas variantes 3, 4, 5 e 6, do parâmetro

Verifica-se também, se a inclusão de uma variável Dummy no modelo (2)

possibilita encontrar variantes com estimativas estatisticamente significantes e

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming, para os parâmetros que multiplicam as

variáveis Câmbio e Importações Mundiais.

Com a inclusão de uma variável Dummy no modelo (2) para distinguir o

período a partir de janeiro de 1999, obteve-se 261 variantes com estimativas

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming. Em 81 variantes as estimativas dos

parâmetros

são ambos significantes e, em 43 desses casos, os resíduos

são normalmente distribuídos, homocedásticos e não autocorrelacionados.

Apresenta-se na Tabela 6 a seguir, quatros dessas (43) variantes onde as

estimativas dos demais parâmetros também são significantes. Relaciona-se na

Tabela B-12 do Apêndice B os outros 37 casos. Relaciona-se também, nessa tabela,

as 38 variantes que apresentam estimativas significantes e coerentes para

mas com resíduos não adequados (não-normais, heterocedásticos ou

autocorrelacionados), além de outras 180 variantes que, apesar de apresentarem

estimativas positivas para

, apenas uma delas é significante.

Observa-se na Tabela 6 a seguir que todas as estimativas são significantes,

exceto as estimativas do parâmetro

nas variantes 2, 3 e 4.

Tabela 6

Variantes do modelo para a Exportação, considerando o PIB e uma variável Dummy

VARIANTES DO MODELO (2)

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA-

GENS

1 2 3 4

Ajustado

92,48% 96,96% 96,63% 96,70%

Dummy -

-0,302

(-4,50)*

-0,196

(-4,96)*

-0,210

(-5,12)*

-0,237

(-4,58)*

Intercepto

13,49

(2,00)**

-4,64

(-1,64)

-6,77

(-2,18)*

-15,79

(-5,25)*

Tendência

0,0155

(2,60)*

0,0023

(1,01)

0,0020

(0,79)

0,0022

(0,89)

Câmbio

j = 0

0,489

(1,91)**

0,259

(2,52)*

0,282

(2,73)*

0,262

(2,30)*

k = 0

-0,00014

(-1,79)**

k = 2

-0,00007

(-2,67)*

-0,00004

(-1,79)**

C-Bond

k = 4

0,00048

(1,84)**

l = 0

0,602

(1,75)**

l = 1

-0,785

(-2,67)*

l = 2

-0,525

(-1,74)**

PIB

l = 4

-1,698

(-3,72)*

m = 1

1,360

(12,26)*

1,358

(11,70)*

Imp. Mundiais

m = 3

0,513

(1,80)**

1,365

(12,20)*

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Observa-se nas Tabelas 3 a 6 que as estimativas para o parâmetro

variam

entre 0,130 e 0,534, enquanto que para o parâmetro

, entre 0,513 e 1,456.

Somente na variante 1 da Tabela 6, a estimativa do parâmetro

é menor do que 1.

Para uma interpretação desses resultados, tomemos a variante 2 da Tabela 6. Com

as estimativas dessa variante obtém-se a seguinte equação:

−

×−−=

−2

00007.0259.00023.0196.064.4

ttt

CBONDCAMBIOtDUMMYEXP

36.1785.0

−−

×+×−

IMPMUNDPIB

Observa-se nessa equação que, ceteris paribus, uma diminuição (ou

aumento) de 1% na taxa de câmbio diminui (ou aumenta), em média, 0,259% as

exportações brasileiras, enquanto que um aumento (ou diminuição) de 1% nas

importações mundiais, ceteris paribus, aumenta (ou diminui), em média, 1,36% as

exportações brasileiras. Portanto, o impacto da variação das importações mundiais

sobre as exportações brasileiras é maior do que o impacto causado pela variação da

taxa de câmbio. Conclusões análogas, com relação à magnitude das variações, são

obtidas ao se analisar as demais variantes.

Logo, os resultados obtidos mostram que a influência da taxa de câmbio

sobre as exportações brasileiras é menor do que a influência das Importações

mundiais. Isso explica o fato de que no Brasil, observa-se uma apreciação da taxa

de câmbio real e um simultâneo aumento das exportações. Enquanto a apreciação

da taxa de câmbio tende a desestimular as exportações, o aumento das importações

mundiais tende a aumentar as exportações, a ponto de determinar que o saldo das

exportações cresça.

Observa-se na Figura 6-(b) a seguir, a similaridade do gráfico das

exportações brasileiras e das importações mundiais, enquanto que o mesmo não

pode ser observado com relação às exportações brasileiras e a taxa de câmbio real,

veja Figura 6-(a). Essa análise gráfica corrobora os resultados obtidos na análise de

regressão, de que as exportações brasileiras sofrem uma maior influência das

importações mundiais do que da taxa de câmbio real.

O vigoroso crescimento das importações mundiais a partir do primeiro

trimestre de 2002 (área sombreada), foi acompanhado por um simultâneo

crescimento das exportações brasileiras, o que determinou o aumento do saldo da

balança comercial, conforme se pode observar na Figura 4 da seção 6.1.

9.0

9.2

9.4

9.6

9.8

10.0

10.2

10.4

10.6

4.2

4.3

4.4

4.5

4.6

4.7

4.8

4.9

5.0

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Exportações brasileiras Taxa real de câmbio

Milhões de dólares

Índice média: 2000=100

9.0

9.2

9.4

9.6

9.8

10.0

10.2

10.4

10.6

14.0

14.1

14.2

14.3

14.4

14.5

14.6

14.7

14.8

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Exportações brasileiras Importações Mundiais

Milhões de dólares

Bilhões de dólares

(a) (b)

Figura 6: (a) Exportações brasileiras e Taxa de câmbio real; (b) Exportações brasileiras e

Importações mundiais

Evidencia-se a validade das conclusões aqui apresentadas através da Figura

7 a seguir, que apresenta os gráficos dos reais valores observados para as

exportações brasileiras durante o terceiro trimestre de 1995 e o último trimestre de

2004 (linha cheia) e os valores ajustados pela equação de regressão da variante 2

da Tabela 6 (linha tracejada). Os dois primeiros trimestres de 1995 não são incluídos

no gráfico devido às defasagens utilizadas na variante escolhida. Escolhe-se essa

variante pelo fato da mesma ser a que apresenta o maior R

dentre as variantes da

Tabela 6, as quais se considera serem as mais adequadas por incluírem a variável

Dummy. Observa-se nessa figura que os valores ajustados (ou previstos) pela

equação de regressão, são próximos dos valores observados, confirmando o fato da

taxa de câmbio ter pouca influência sobre as exportações brasileiras.

9.3

9.4

9.5

9.6

9.7

9.8

9.9

10.0

10.1

10.2

96 97 98 99 00 01 02 03 04

Observado Ajustado

Milhões de dólares

Figura 7: Exportações brasileiras observadas e valores ajustados pela variante 2 da Tabela 6

Apresenta-se na seção 8.2 uma análise de co-integração a fim de verificar se

é possível estabelecer uma relação de longo prazo entre as variáveis incluídas

nesse modelo.

6.3 Modelo para a Importação

O modelo utilizado para as importações brasileiras (

Imp

) é o seguinte:

tltktjtt

PIBCBONDCÂMBIOtImp

εβββββ

+++++=

−−−

....

43210

(3)

onde os índices j, k e m são as defasagens utilizadas, respectivamente, para as

variáveis Câmbio Real, C-Bond e PIB (utiliza-se o logaritmo neperiano das variáveis

dependente e independentes, exceto no C-Bond). Observa-se também, nesse

modelo, a presença de um intercepto (

) e uma tendência linear ( t.

A interpretação das estimativas dos parâmetros que multiplicam as variáveis

do modelo acima, sob as quais aplica-se o logaritmo neperiano, é realizada de

maneira análoga à realizada na seção 6.2.

Estima-se variantes do modelo (3), alternando-se o número de defasagens j,

k, e l para as variáveis independentes, buscando-se variantes onde o sinal das

estimativas sejam coerentes com o modelo de Mundell-Fleming. Alterna-se essas

defasagens entre zero e quatro. Assim, existem 500 variantes possíveis,

considerando-se as opções de inclusão da variável dummy e do termo

autoregressivo, de ordem 1 – AR(1).

O modelo de Mundell-Fleming, no curto prazo, considerando-se uma política

monetária restritiva e com taxas de câmbio flutuantes, mostra que uma apreciação

da taxa de câmbio provoca desestímulo às exportações e incentivo às importações,

com o conseqüente deslocamento da IS para esquerda, significando assim, queda

na renda (PIB).

Assim, para que uma variante seja coerente com esse modelo, deve

apresentar uma estimativa negativa para o parâmetro que multiplica a variável

Câmbio e positiva para o parâmetro que multiplica o PIB.

(

)

,YQQ

(+, -)

Apresenta-se nas Tabelas 7 a 11, para algumas variantes do modelo (3), as

estimativas dos parâmetros

’s, as correspondentes estatísticas do teste t (teste bi-

caudal), colocada entre parênteses, o R

ajustado e o número de defasagens

utilizados para cada uma das variáveis independentes. Os campos que não

apresentam valores indicam que a variável com aquela defasagem não foi

considerada naquela variante do modelo.

6.3.1 Modelo para Importação, utilizando o Ciclo

Verifica-se a existência de variantes estatisticamente significantes do modelo

(3), considerando-se somente a parte cíclica do PIB, denominada Ciclo.

Obteve-se 60 casos onde a estimativa do parâmetro

que multiplica a

variável Câmbio é estatisticamente significante. Em todos essas variantes a

estimativa do parâmetro

é negativa. Entretanto, desses 60 casos, em 22 (17,6%

das 125 variantes possíveis) a estimativa do parâmetro

que multiplica a variável

Ciclo também é negativa, enquanto nos outros 38 (82,4%) casos a estimativa desse

parâmetro é positiva. Observa-se que em todos os casos, os resíduos são

normalmente distribuídos e homocedásticos, mas que em 54 casos o teste de

Durbin-Watson ou é inconclusivo ou indica autocorrelação nos resíduos. Logo,

obteve-se seis casos com resíduos que não apresentam autocorrelação e cujas

estimativas são estatisticamente significantes para todos os parâmetros estimados.

Apresenta-se na Tabela 7 a seguir, essas variantes.

Tabela 7

Variantes do modelo para a Importação, considerando o Ciclo

VARIANTES DO MODELO (3)

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA

-GENS

1 2 3 4 5 6

Ajustado

70,38% 77,60% 79,93% 77,74% 70,62% 69,08%

Intercepto

10,622

(24,85)*

11,137

(29,46)*

11,297

(33,14)*

11,100

(32,05)*

10,771

(25,04)*

10,596

(24,16)*

Tendência

0,0062

(2,77)*

0,0088

(4,28)*

0,0098

(5,28)*

0,0087

(4,50)*

0,0071

(3,01)*

0,0065

(2,71)*

j = 1

-0,233

(-2,21)*

j = 2

-0,363

(-3,98)*

-0,394

(-4,76)*

Câmbio

j = 3

-0,353

(-4,23)*

-0,264

(-2,54)*

-0,220

(-2,06)*

k = 0

-0,00021

(-5,62)*

-0,00020

(-6,20)*

-0,00024

(-8,24)*

-0,00021

(-6,55)*

-0,00026

(-7,34)*

C-Bond

k = 1

-0,00027

(-7,04)*

l = 0

1,877

(4,16)*

2,307

(5,45)*

CICLO

l = 1

2,291

(5,08)*

1,911

(4,81)*

1,931

(3,84)*

1,207

(2,26)*

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Observa-se na Tabela 7 acima que nessas variantes as estimativas do

parâmetro

que multiplica a variável Câmbio são negativas (-0,23, -0,36, -0,39,

-0,35, -0,26 e -0,22). Isso implica que uma apreciação na taxa de câmbio causa um

aumento nas importações, o que está de acordo com o modelo de Mundell-Fleming.

Observa-se ainda que as estimativas do parâmetro

que multiplica a variável

Ciclo, são positivas (2,29, 1,88, 1,91, 2,31, 1,93 e 1,21), o que também está de

acordo com esse modelo.

Apresenta-se na seção 6.3.2 a seguir, o mesmo estudo apresentado nessa

seção, considerando-se o PIB e não mais somente a parte cíclica do PIB (Ciclo).

6.3.2 Modelo para Importação, utilizando o PIB

Verifica-se a existência de variantes estatisticamente significantes do modelo

(3), considerando-se o próprio PIB.

Obteve-se somente três casos onde as estimativas dos parâmetros são

estatisticamente significantes com resíduos normalmente distribuídos,

homocedásticos e não autocorrelacionados. Apresenta-se essas variantes na Tabela

8 a seguir. Observa-se nessa tabela que, exceto a estimativa do intercepto (

), as

estimativas de todos os parâmetros são significantes.

Tabela 8

Variantes do modelo para a Importação, considerando o PIB

VARIANTES DO MODELO (3)

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA

-GENS

1 2 3

Ajustado

76,82% 75,53% 68,81%

Intercepto

-0,889

(-0,28)

-4,025

(-1,27)

-1,108

(-0,30)

Tendência

0,0079

(3,53)*

0,0071

(3,36)*

0,0062

(2,40)*

j = 2

-0,372

(-4,02)*

Câmbio

j = 3

-0,340

(-3,86)*

-0,282

(-2,65)*

C-Bond

k = 0

-0,00021

(-6,69)*

-0,00023

(-6,99)*

-0,00027

(-7,45)*

l = 0

1,525

(3,95)*

1,906

(4,91)*

PIB

l = 1

1,511

(3,47)*

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Observa-se na Tabela 8 acima, que ao se considerar o próprio PIB (e não

somente a parte cíclica dessa variável) é possível encontrar variantes em

concordância com o modelo de Mundell-Fleming, ou seja, com estimativas negativas

do parâmetro

que multiplica a variável Câmbio (-0,37, -0,34 e -0,28) e estimativas

positivas para o parâmetro

que multiplica o PIB (1,53, 1,91 e 1,51).

Verifica-se também, na seção 6.3.3, se a inclusão de uma variável Dummy no

modelo (3) possibilita encontrar outras variantes com estimativas para os parâmetros

que multiplicam as variáveis Câmbio e PIB, estatisticamente significantes e

coerentes com o modelo de Mundell-Fleming.

6.3.3 Modelo para a Importação considerando uma variável Dummy

Com a inclusão da variável Dummy no modelo (3), obteve-se somente seis

variantes cujas estimativas para os parâmetros

que multiplicam as variável

Câmbio e PIB, respectivamente, são significantes e coerentes com o modelo de

Mundell-Fleming. Em três das variantes obtidas, considera-se o Ciclo, nas outras

três, considera-se o PIB. Apresenta-se na Tabela 9 a seguir, essas variantes.

Tabela 9

Variantes do modelo para a Importação, considerando uma variável Dummy e um termo AR nos

resíduos

VARIANTES DO MODELO (3)

CICLO PIB

PARÂMETRO

VARIÁVEIS

DEFASA-

GENS

1 2 3 4 5 6

Ajustado

72,80% 77,03% 69,47% 72,46% 71,35% 78,04%

Dummy

-0,091

(-1,71)**

-0,025

(-0,78)

0,011

(0,31)

-0,119

(-2,14)*

-0,113

(-2,80)*

-0,081

(-2,16)*

Intercepto

10,56

(20,74)*

10,40

(27,94)*

10,54

(24,04)*

-2,74

(-0,64)

-8,92

(-2,56)*

-5,84

(-1,87)**

Tendência

0,0093

(2,79)*

0,0063

(2,78)*

0,0054

(2,19)*

0,0091

(2,60)*

0,0070

(2,73)*

0,0087

(4,07)*

j = 3

-0,17

(-1,87)**

-0,20

(-1,88)**

-0,28

(-3,26)*

Câmbio

j = 4

-0,23

(-1,88)**

-0,22

(-1,71)**

-0,16

(-1,69)***

k = 0

-0,00030

(-8,40)*

-0,00018

(-4,69)*

-0,00020

(-5,75)*

C-Bond

k = 1

-0,00018

(-3,25)*

-0,00028

(-5,84)*

-0,00018

(-3,02)*

l = 0

1,797

(3,27)*

1,362

(2,65)*

1,671

(3,12)*

2,421

(5,56)*

2,101

(5,55)*

CICLO / PIB

l = 1

1,749

(3,81)*

AR(1) -

0,33

(1,65)***

0,39

(2,00)**

AR(3) -

-0,46

(-2,52)*

AR(4) -

-0,57

(-3,10)*

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

*** Marginalmente significante à 10%.

Teste bi-caudal

Observa-se na Tabela 9 acima, que se obteve duas variantes onde não foi

necessário incluir um termo AR nos resíduos (variantes 5 e 6). As variantes são

estatisticamente significantes somente ao nível de significância de 10%. As variantes

1 e 5 apresentam, respectivamente, a estimativa do parâmetro que multiplica o

termo AR(1) e do parâmetro

, marginalmente significante à 10%. Nas variantes 2 e

3 obteve-se resíduos não autocorrelacionados somente ao se considerar nos

resíduos, um termo autoregressivo de terceira e quarta ordem, respectivamente.

Portanto, obteve-se 15 casos coerentes com o modelo de Mundell-Fleming (6

considerando-se somente a parte cíclica do PIB, 3 considerando-se o próprio PIB e 6

ao se incluir uma variável Dummy; 3 com Ciclo e 3 com PIB). Assim, de acordo com

o modelo de Mundell-Fleming, conclui-se que as importações brasileiras estão

relacionadas, no curto prazo, na forma como proposta no modelo (3), com a taxa de

câmbio real.

Observa-se na Tabelas 7 e na Tabela 9 que as estimativas para o parâmetro

variam entre -0,394 e -0,16, enquanto que para o parâmetro

, entre 1,207 e

2,421. Para uma interpretação desses resultados, tomemos a variante 4 da Tabela

9. Com as estimativas dessa variante obtém-se a seguinte equação:

−

×−−=

−− 14

00018.022.00091.0119.074.2

ttt

CBONDCAMBIOtDUMMYIMP

ttt

PIB

εε

+×+×+

−

39.0671.1

Observa-se nessa equação que, ceteris paribus, uma diminuição (ou

aumento) de 1% na taxa de câmbio aumenta (ou diminui), em média, 0,22% as

importações brasileiras, enquanto que um aumento (ou diminuição) de 1% no PIB,

ceteris paribus, aumenta (ou diminui), em média, 1,671% as importações brasileiras.

Portanto, o impacto da variação da taxa de câmbio sobre as importações é pequena,

menor do que do que o impacto causado pela variação do PIB. Conclusões

análogas, com relação à magnitude das variações, são obtidas ao se analisar as

demais variantes.

Logo, os resultados obtidos mostram que a influência da taxa de câmbio

sobre as importações brasileiras é pequena, assim como sobre as exportações.

Conseqüentemente, o impacto sobre a balança comercial brasileira será pequeno

também.

Observa-se nas áreas sombreadas da Figura 8-(a) a seguir, os períodos em

que houve uma apreciação (depreciação) da taxa de câmbio real e um aumento

(diminuição) das importações brasileiras, conforme prevê a teoria econômica.

Observa-se ainda na Figura 8-(b), a similaridade do gráfico das importações

brasileiras e do PIB per capita, durante todo o período analisado, corroborando os

resultados obtidos na análise de regressão, de que as importações brasileiras

sofrem uma maior influência do PIB per capita brasileiro do que da taxa de câmbio

real.

9.2

9.3

9.4

9.5

9.6

9.7

9.8

9.9

10.0

4.2

4.3

4.4

4.5

4.6

4.7

4.8

4.9

5.0

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Importações brasileiras Taxa real de câmbio

Milhões de dólares

Índice média: 2000=100

9.2

9.3

9.4

9.5

9.6

9.7

9.8

9.9

7.86

7.88

7.90

7.92

7.94

7.96

7.98

8.00

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

Importações brasileiras PIB per capita

Milhões de dólares

Milhões de reais

(a) (b)

Figura 8: (a) Importações brasileiras e Taxa de câmbio real; (b) Importações brasileiras e PIB

per capita.

Evidencia-se a validade das conclusões aqui apresentadas através da Figura

9 a seguir, que apresenta os gráficos dos reais valores observados para as

importações brasileiras durante o quarto trimestre de 1995 e o último trimestre de

2004 (linha cheia) e os valores ajustados pela equação de regressão da variante 6

da Tabela 9 (linha tracejada). Os três primeiros trimestres de 1995 não são incluídos

no gráfico devido às defasagens utilizadas na variante escolhida. Escolhe-se essa

variante pelo fato da mesma ser a que apresenta o maior R

dentre as variantes da

Tabela 9, as quais se considera serem as mais adequadas por incluírem a variável

Dummy. Observa-se nessa figura que os valores ajustados (ou previstos) pela

equação de regressão, são próximos dos valores observados, confirmando o fato da

taxa de câmbio ter pouca influência sobre as importações brasileiras.

Ressalta-se que nessa variante escolhida, as estimativas dos parâmetros que

multiplicam as variáveis Câmbio e PIB (-0,28 e 2,101, respectivamente), são

significantes ao nível de 1% (ponto crítico = 2,73).

9.3

9.4

9.5

9.6

9.7

9.8

9.9

96 97 98 99 00 01 02 03 04

Observado Ajustado

Milhões de dólares

Figura 9: Importações brasileiras observadas e valores ajustados pela variante 6 da Tabela 9

Apresenta-se na seção 8.3 uma análise de co-integração a fim de verificar se

é possível estabelecer uma relação de longo prazo entre as variáveis incluídas

nesse modelo.

7 TESTES DE RAÍZES UNITÁRIAS E CO-INTEGRAÇÃO

Diversos autores, entre eles: Greene (1997, p.841) e Wooldridge (2003,

p.344), afirmam que muitas variáveis econômicas apresentam uma tendência de

crescimento ao longo do tempo. Esse segundo autor acrescenta que, ao se ignorar

que duas variáveis apresentam tendência, pode-se concluir que mudanças em uma

variável são causadas por mudança da outra.

Variáveis que apresentam tendência de crescimento ao longo do tempo são

chamadas de não estacionárias.

Numa análise de regressão linear, segundo Wooldridge (2003, p.347), é

possível encontrar uma relação entre duas variáveis, simplesmente pelo fato de que

ambas crescem ao longo do tempo. Esse tipo de relação é chamada na literatura de

regressão espúria.

Para não incorrer no problema de regressão espúria, Pindyck & Rubinfeld

(1991, p.465) sugerem diferenciar as variáveis antes de se iniciar a análise de

regressão. Entretanto, esses autores observam que, apesar de aceitável, essa

técnica pode causar perdas de informações de longo prazo entre as duas variáveis.

Todavia, Phillips (1986) demonstra que é possível trabalhar com o nível das séries,

ou seja, sem perder as informações de longo prazo, sem correr o risco de se obter

regressões espúrias, se houver uma combinação linear dessas variáveis com

tendência, que seja estacionária.

Variáveis não estacionárias que apresentam uma combinação linear

estacionária são ditas ser co-integradas. Na seção 7.2, apresenta-se à teoria acerca

dos testes para se verificar se variáveis são co-integradas.

Apresenta-se na seção 8 uma análise de co-integração, com o objetivo de

verificar se existe uma relação de longo prazo entre as variáveis abordadas nesse

estudo. Para isso, é importante analisar se as séries macroeconômicas que serão

estudadas são, ou não, estacionárias. Nesse contexto, utiliza-se os testes de raiz

unitária, sobre os quais, faz-se uma introdução na seção 7.1.

7.1 Testes de Raiz Unitária

Classifica-se, na literatura econométrica, como I(0) uma série que é

estacionária e como I(d) uma série que, após d diferenças, se torna estacionária.

Para as séries I(d) diz-se que há a presença de raiz unitária.

Diferentes testes foram propostos para verificar se há estacionariedade em

uma série, entre eles: teste Aumentado de Dickey-Fuller (ADF), teste de Phillips-

Perron (PP) e teste de Kwaitkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS). Entretanto,

somente o teste ADF será abordado nesse estudo.

7.1.1 Teste Aumentado de Dickey-Fuller - ADF

A metodologia proposta por Dickey-Fuller (1979) para verificar a presença de

raiz unitária em uma série

y é testar H

: 0

contra H

: 0<

para um dos

seguintes modelo:

ititt

yyty

εγδβα

+Δ+++=Δ

∑

−−

... , (4)

ititt

yyy

εγδα

+Δ++=Δ

∑

−−

.. , (5)

ititt

yyy

εγδ

+Δ+=Δ

∑

−−

.. , (6)

onde

é um ruído branco, Δ é o operador diferença (por exemplo,

1−

−

=Δ

ttt

yyy ) e

é o número de defasagens da variável dependente

y a ser considerado.

Brooks (2002, p.380) afirma que o valor de

(o número “ótimo” de

defasagens da variável

y ) a ser incluída nesses modelos, deve ser aquele que

assegure que os resíduos

não sejam correlacionados. Esse autor sugere duas

metodologias para a escolha desse valor. A primeira é decidir baseado na

freqüência dos dados. Por exemplo: se os dados são anuais, utiliza-se p = 12; se os

dados são trimestrais, utiliza-se p = 4. A segunda é decidir baseado em algum

critério de informação. Desse modo, seleciona-se o valor de p que minimiza o critério

utilizado. Diferentes critérios são propostos, entre eles: Schwarz Information

Criterion (SIC), Akaike Information Criterion (AIC) e Hannan-Quinn Criterion (HQ).

Utilizou-se nesse trabalho, a segunda metodologia através do critério SIC.

Observa-se que no modelo (4), inclui-se uma constante (

) e uma tendência

linear ( t.

), enquanto (5) inclui somente uma constante e (6) não inclui constante e

tendência.

Segundo Johnston e DiNardo (1997, p.224), a estatística de teste proposta

por Dickey e Fuller (1979), sob a hipótese nula de presença de raiz unitária, não

segue uma distribuição t-Student, e que, como pontos críticos, são usados os

resultados de Dickey (1975), mas que o trabalho, mais recente, de MacKinnon

(1991) apresenta resultados, que permitem calcular os pontos críticos do teste ADF

para qualquer tamanho de amostra e para diferentes especificações do modelo de

regressão que é utilizado no teste. Utiliza-se, nesse estudo, os pontos críticos

obtidos por MacKinnon (1991) como pontos críticos para o teste ADF. Esses valores

dependem do modelo utilizado, do número de defasagens incluídas no modelo e do

número de observações (tamanho da amostra).

Apresenta-se na seção 7.2 a seguir, o básico referente à co-integração.

Maiores detalhes sobre o assunto podem ser encontrados em Brooks (2000).

7.2 Co-integração

A definição de co-integração de Engle e Granger (1987) é a seguinte:

Seja

x um vetor (N x 1). Os componentes de

x são ditos co-integrados de

ordem (d,b), denotado por

(

)

bdCIx

,~ , se:

1. todos os componentes de

x são I(d);

2. existe um vetor 0≠

tal que

(

)

bdIxz

−= ~

, b > 0.

O vetor

é chamado vetor de co-integração.

Para o caso restrito em que d = b = 1, um conjunto de variáveis será co-

integrada se uma combinação linear delas é estacionária.

Segundo Brooks (2002, p.388) uma relação de co-integração pode visto como

um fenômeno de equilíbrio em longo prazo. Assim, é possível que as variáveis co-

integradas divirjam no curto prazo, mas esse equilíbrio retornará no longo prazo.

Brooks (2002, p.393) descreve três métodos para investigar se séries não

estacionárias são co-integradas, são eles: Engle-Granger, Engle-Yoo e Johansen.

Utiliza-se, nesse estudo, somente o método proposto por Johansen (1988)

para verificar a existência de uma relação de longo prazo entre as variáveis

analisadas, pois segundo Johnston e DiNardo (1997, p.302) “esse método é o que

tem recebido mais atenção de pesquisadores e desenvolvedores de softwares por

se tratar de um método baseado na máxima verossimilhança, o qual garante as

propriedades de um bom estimador”.

A vantagem do método de Johansen é que, por ser um método multivariado,

possibilita testar a existência de mais de um vetor de co-integração quando se

dispõem de mais de uma variável independente.

Apresenta-se resumidamente a seguir, a metodologia de Johansen. Encontra-

se mais detalhes sobre esse método em Brooks (2000, p.403).

Supondo que as g ≥ 2 variáveis que estão sendo consideradas (

yyy ,,,

)

sejam I(1). Um vetor autoregressivo (VAR) pode ser escrito da seguinte forma:

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−

MOMM

22221

11211

22221

11211

222

111

gggg

βββ

kgt

gggg

kkk

βββ

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

⎥

⎦

⎤

⎢

⎣

⎡

−

MOMM

22221

11211

(7)

ou resumidamente como

tktttt

ykyyy

−−−

..2.1

(8)

onde

kttt

yyy

−−

,,,

K são vetores de ordem g x 1 e k

,,2,1 K são matrizes de

ordem g x g como dadas em (7).

O método de Johansen necessita que o VAR dado em (8) seja transformado

em um Vetor de Correção de Erro (VEC) da forma

tktkttktt

yyyyy

+Π=

−−−−− )1(2211

.... L

onde:

I−=Π

∑

−=Γ

gji

é a matriz identidade de ordem g e

é o operador diferença (por exemplo,

1−

−=Δ

ttt

yyy ).

Para testar a hipótese sobre o número de vetores co-integração, Johansen

propõe duas estatísticas de teste dadas por

()

∑

−−=

itraço

)

1ln(.

λλ

(9)

(

)

(

)

1max

1ln.1;

−−=+

Trr

λλ

(10)

onde r é o número de vetores de co-integração sobre hipótese nula e

é a i-ésima

maior estimativa dos autovalores da matriz

Segundo Brooks (2000, p.405),

traço

dado em (9) é um teste conjunto para

todos os autovalores, onde a hipótese nula é de que o número de vetores de co-

integração é menor ou igual a r contra a hipótese alternativa de que existem mais do

que r.

max

dado em (10) é conduzido de forma a se testar separadamente para cada

autovalor a hipótese nula de que existem r vetores de co-integração contra a

hipótese alternativa de que existem r+1.

A metodologia para realização desses testes é a seguinte:

1. Testa-se a hipótese nula de que não há vetores de co-integração (H

: r = 0)

contra a hipótese alternativa de que há algum vetor (H

: 0 < r ≤ g);

2. Se as estatísticas de teste (

traço

max

) são maiores do que seus respectivos

pontos críticos, rejeita-se a hipótese nula de que não há vetor de co-

integração e repete-se o procedimento para a hipótese nula de que há no

máximo um vetor de co-integração (H

: r = 1) contra a hipótese alternativa de

que há mais de um vetor (H

: 1 < r ≤ g);

3. Se as estatísticas de teste (

traço

max

) são maiores do que seus respectivos

pontos críticos, rejeita-se a hipótese de existência de no máximo um vetor e

repete-se o procedimento para no máximo dois vetores, e assim

sucessivamente (para um número máximo de g – 1 vetores), até que não se

rejeite a hipótese nula de que existem k vetores de co-integração.

Brooks (2000, p.405) afirma que os pontos críticos para esses dois testes

foram determinados por Johansen e Juselius (1990) e, de forma mais completa por

Osterwald-Lenum (1992). Entretanto, MacKinnon, Haug e Michelis (1999)

apresentam novos pontos críticos argumentando que os anteriormente determinados

não são muito precisos.

Determinado o número de vetores de co-integração obtêm-se a matriz

, a

partir da qual é possível escrever equações separadas para cada uma das variáveis

do vetor

yΔ . O coeficiente dessa equação compõe o(s) vetor(es) de co-integração.

É comum se apresentar o vetor de co-integração com os coeficientes com

sinais invertidos e normalizados, que são obtidos ao se dividir os coeficientes das

variáveis independentes originalmente obtidos pelo coeficiente da variável

dependente. Apresenta-se na seção 8 a seguir, o estudo sobre a existência de uma

relação de longo prazo entre a balança comercial brasileira e as variáveis

macroeconômicas: Câmbio Real, C-Bond, PIB e Importações Mundiais. Verifica-se

também se essas variáveis são co-integradas com as exportações e importações

brasileiras. Ressalta-se que, diferentemente da análise de regressão onde se

considera o PIB e o Ciclo, trabalha-se nos testes de co-integração, a seguir, apenas

com a série original do PIB.

8 ANÁLISE DE CO-INTEGRAÇÃO

Conforme a definição de co-integração de Engle e Granger (veja seção 7.2), o

primeiro passo para testar se as variáveis são co-integradas é verificar se todas são

integradas de mesma ordem. Para isso será utilizado o teste ADF. Conforme citado

na seção 7.1.1, esse teste pode ser realizado sob três formas: a primeira considera a

presença de um intercepto e de uma tendência linear a segunda considera, somente

um intercepto e a terceira não considera constante e tendência, (veja,

respectivamente, modelo (4), (5) e (6) na seção 7.1.1).

Como as variáveis aparentam apresentar uma tendência (veja Figura 3, na

seção 4), serão apresentados os testes ADF para os modelos (4) e (5). Os testes

para o modelo (6) não serão realizados por entender-se que esse modelo não é

adequado às variáveis analisadas.

Nas tabelas em que se apresentam os resultados dos testes ADF, inclui-se a

estatística de teste, o número de defasagens “ótimo” determinado pelo SIC e o ponto

crítico correspondente aos níveis de 1%, 5% e 10%, dado por MacKinnon (1991).

No teste ADF, as hipóteses nula (H

) e alternativa (H

) são:

: Presença de raiz unitária;

: Ausência de raiz unitária = Estacionariedade = I(0).

Apresenta-se na Tabela 10, a seguir, o teste ADF para os reais valores

observados (nível) para as variáveis: Balança Comercial, Importação, Exportação,

Câmbio Real, C-Bond, PIB e Importações Mundiais, considerando o modelo (5).

Tabela 10

Teste ADF para o nível das variáveis, com modelo (5) que considera somente um intercepto

PONTO CRÍTICO*

VARIÁVEL

NÚMERO

ÓTIMO DE

DEFASAGENS

NÍVEL

ESTATÍSTICA

DE TESTE

PRESENÇA

DE RAÍZ

UNITÁRIA?

1% -3,610453 Sim

5% -2,938987 Sim

Balança

Comercial

10% -2,607932

-0,066102

Sim

1% -3,626784 Sim

5% -2,945842 Não

Importação 3

10% -2,611531

-3,434464

Não

1% -3,610453 Sim

5% -2,938987 Sim

Exportação 0

10% -2,607932

0,815550

Sim

1% -3,610453 Sim

5% -2,938987 Sim

Câmbio 0

10% -2,607932

-1,198510

Sim

1% -3,615588 Sim

5% -2,941145 Sim

C-Bond 1

10% -2,609066

-2,873742

Não

1% -3,610453 Sim

5% -2,938987 Sim

PIB 0

10% -2,607932

-2,446825

Sim

-3,615588

Sim

-2,941145

Sim

Importações

Mundiais

10%

-2,609066

1,722034

Sim

* Teste unicaudal à esquerda.

* Pontos críticos dados por MacKinnon (1991).

Considerando-se somente uma constante, observa-se que em todas as

variáveis há presença de raiz unitária, pois a estatística de teste é maior do que o

respectivo ponto crítico, a não ser para a variável Importação, para um nível maior

ou igual a 5% e para a variável C-Bond ao nível de 10%.

Na Tabela 11 a seguir, apresenta-se o teste ADF para a primeira diferença

das variáveis: Balança Comercial, Importação, Exportação, Câmbio, C-Bond, PIB e

Importações Mundiais, para o modelo (5).

Observa-se a Tabela 11 que para a primeira diferença das variáveis, não há

indícios da presença de raiz unitária, ou seja, na primeira diferença, todas as

variáveis são estacionárias, pois a estatística de teste é menor do que o respectivo

ponto crítico, exceto para a primeira diferença da variável Importações Mundiais, que

ao nível de significância de 1% ainda apresenta raiz unitária. O teste ADF mostra

que a segunda diferença dessa variável é estacionária.

Tabela 11

Teste ADF para a 1

. diferença das variáveis, com modelo (5) que considera somente um intercepto

PONTO CRÍTICO*

VARIÁVEL

NÚMERO

ÓTIMO DE

DEFASAGENS

NÍVEL

ESTATÍSTICA

DE TESTE

PRESENÇA

DE RAÍZ

UNITÁRIA?

1% -3,615588 Não

5% -2,941145 Não

. diferença da

Balança

Comercial

10% -2,609066

-6,877495

Não

1% -3,615588 Não

5% -2,941145 Não

. diferença da

Importação

10% -2,609066

-6,006314

Não

1% -3,615588 Não

5% -2,941145 Não

. diferença da

Exportação

10% -2,609066

-6,182466

Não

1% -3,615588 Não

5% -2,941145 Não

. diferença do

Câmbio

10% -2,609066

-5,447104

Não

1% -3,615588 Não

5% -2,941145 Não

. diferença do

C-Bond

10% -2,609066

-4,145607

Não

1% -3,615588 Não

5% -2,941145 Não

. diferença do

PIB

10% -2,609066

-7,333178

Não

1% -3,615588 Sim

5% -2,941145 Não

. diferença das

Importações

Mundiais

10% -2,609066

-3,521064

Não

* Teste unicaudal à esquerda.

* Pontos críticos dados por MacKinnon (1991).

Apresenta-se na Tabela 12 a seguir, para os níveis de significância de 1%,

5% e 10%, a ordem de integração das variáveis, obtidas considerando-se o modelo

(5). Observa-se que, em nenhum dos níveis de significância considerados, é

possível afirmar que todas as variáveis possuem uma raiz unitária, pois ao nível de

1% a variável Importações Mundiais é I(2), a variável C-Bond é I(0) aos níveis de 5%

e 10% e a variável C-Bond também é I(0) à 10%.

Tabela 12

Ordem de integração das variáveis, para o modelo (5) que considera um intercepto

NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA

VARIÁVEIS

1% 5% 10%

Balança Comercial I(1) I(1) I(1)

Importação I(1) I(0) I(0)

Exportação I(1) I(1) I(1)

Câmbio I(1) I(1) I(1)

C-Bond I(1) I(1) I(0)

PIB I(1) I(1) I(1)

Import. Mundiais I(2) I(1) I(1)

Apresenta-se na Tabela 13 a seguir, o teste ADF para o modelo (4).

Tabela 13

Teste ADF para o nível das variáveis, com modelo (4) que considera intercepto e tendência

PONTO CRÍTICO*

VARIÁVEL

NÚMERO

ÓTIMO DE

DEFASAGENS

NÍVEL

ESTATÍSTICA

DE TESTE

PRESENÇA

DE RAÍZ

UNITÁRIA?

1% -4,211868 Sim

5% -3,529758 Sim

Balança

Comercial

10% -3,196411

-1,569147

Sim

1% -4,211868 Sim

5% -3,529758 Sim

Importação 0

10% -3,196411

-1,566912

Sim

1% -4,211868 Sim

5% -3,529758 Sim

Exportação 0

10% -3,196411

-0,832018

Sim

1% -4,211868 Sim

5% -3,529758 Sim

Câmbio 0

10% -3,196411

-2,238996

Sim

1% -4,219126 Sim

5% -3,533083 Sim

C-Bond 1

10% -3,198312

-2,846421

Sim

1% -4,211868 Sim

5% -3,529758 Sim

PIB 0

10% -3,196411

-2,855659

Sim

1% -4,219126 Sim

5% -3,533083 Sim

Importações

Mundiais

10% -3,198312

-0,482609

Sim

* Teste unicaudal à esquerda.

* Pontos críticos dados por MacKinnon (1991).

Observa-se na Tabela 13 acima que em todas as variáveis analisadas, há

presença de raiz unitária, independente do nível de significância considerado, pois a

estatística de teste é maior do que o respectivo ponto crítico.

Apresenta-se na Tabela 14 a seguir, o teste ADF para a primeira diferença

das variáveis, considerando-se o modelo (4).

Observa-se que a primeira diferença de todas as variáveis não apresentam

raiz unitária, pois a estatística de teste é menor do que o respectivo ponto crítico,

exceto para a primeira diferença do C-Bond, que ao nível de significância de 1%

ainda apresenta raiz unitária. O teste ADF mostra que a segunda diferença dessa

variável é estacionária.

Tabela 14

Teste ADF para a 1

. diferença das variáveis, com modelo (4) que considera intercepto e tendência

PONTO CRÍTICO*

VARIÁVEL

NÚMERO ÓTIMO

DEFASAGENS

NÍVEL

ESTATÍSTICA DE

TESTE

PRESENÇA

DE RAÍZ

UNITÁRIA?

1% -4,226815 Não

5% -3,536601 Não

. diferença da

Balança

Comercial

10% -3,200320

-6,833427

Não

1% -4,219126 Não

5% -3,533083 Não

. diferença da

Importação

10% -3,198312

-6,075346

Não

1% -4,219126 Não

5% -3,533083 Não

. diferença da

Exportação

10% -3,198312

-6,452546

Não

1% -4,219126 Não

5% -3,533083 Não

. diferença do

Câmbio

10% -3,198312

-5,376078

Não

1% -4,219126 Sim

5% -3,533083 Não

. diferença do

C-Bond

10% -3,198312

-4,087911

Não

1% -4,219126 Não

5% -3,533083 Não

. diferença do

PIB

10% -3,198312

-7,210154

Não

1% -4,219126 Não

5% -3,533083 Não

. diferença das

Importações

Mundiais

10% -3,198312

-4,236380

Não

* Teste unicaudal à esquerda.

* Pontos críticos dados por MacKinnon (1991).

Apresenta-se na Tabela 15 a seguir, para os níveis de significância de 1%,

5% e 10%, a ordem de integração das variáveis, obtidas considerando-se o modelo

(4). Observa-se que para os níveis de significância de 5% e de10%, conclui-se que

todas as variáveis consideradas possuem uma raiz unitária. O mesmo não se pode

afirmar ao nível de 1%, uma vez que a variável C-Bond possui duas raízes unitárias.

Tabela 15

Ordem de integração das variáveis, para o modelo (4) que considera intercepto e tendência

NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA

VARIÁVEIS

1% 5% 10%

Balança Comercial I(1) I(1) I(1)

Importação I(1) I(1) I(1)

Exportação I(1) I(1) I(1)

Câmbio I(1) I(1) I(1)

C-Bond I(2) I(1) I(1)

PIB I(1) I(1) I(1)

Import.Mundiais I(1) I(1) I(1)

Observa-se que é possível chegar a diferentes conclusões sobre as ordens

de integração das variáveis, dependendo do nível de significância e do modelo

utilizado. Uma metodologia que poderia ser utilizada seria escolher o modelo (4) que

inclui o intercepto e a tendência linear, uma vez que os outros são casos especiais

desse, quando o parâmetro que multiplica o intercepto, ou a tendência, é nulo.

Entretanto, incluir regressores irrelevantes no modelo irá reduzir o poder do teste. A

recomendação é escolher o modelo que seja razoável para descrever os dados.

Para uma discussão desse assunto, veja Hamilton (1994, p.501).

Para o teste de co-integração de Johansen diferentes suposições são

possíveis com relação à presença, ou ausência, do intercepto e da tendência na

equação de co-integração e nas séries de dados. Enumera-se essas suposições na

Tabela 16 a seguir. Ambos os casos supõem que há uma tendência linear na série

de dados. A suposição 1 é de que a equação de co-integração, possui um

intercepto, mas não uma tendência, enquanto a suposição 2 é de que a equação de

co-integração possui um intercepto e uma tendência.

Tabela 16

Possíveis suposições sobre a presença do intercepto e da tendência no teste de Johansen

Suposição

1 2

Na Série

Tendência Linear Linear

Intercepto Sim Sim

Na Equação de

Co-integração

Tendência Não Sim

Apesar de se entender que a suposição 2 seja a mais adequada às séries

abordadas nesse estudo, apresenta-se, para as variáveis Balança Comercial,

Exportação e Importação, respectivamente, nas seções 8.1, 8.2 e 8.3 a seguir, os

resultados obtidos sobre o número de equações de co-integração entre essas

variáveis e as variáveis independentes: Câmbio Real, C-Bond, PIB e Importações

Mundiais, também para quando se considera a suposição 1, citada na Tabela 16.

Todos os testes baseam-se nos pontos críticos dados por MacKinnon, Haug e

Michelis (1999). Obtêm-se as mesmas conclusões ao se utilizar os pontos críticos

dados por Osterwald-Lenum (1992).

8.1 Balança Comercial

Apresenta-se nas Tabela 17 e 18 a seguir, o teste de Johansen, para o

número de vetores de co-integração entre a Balança Comercial e as variáveis

independentes: Câmbio Real, C-Bond, PIB e Importações Mundiais, baseado nas

estatísticas de teste

traço

max

, dadas em (9) e (10), respectivamente. Utiliza-se a

suposição 1 (veja Tabela 16) para se obter os resultados da Tabela 17, enquanto os

resultados da Tabela 18, são obtidos ao se utilizar à suposição 2.

Tabela 17

Teste de Johansen para o número de equações de co-integração (usando suposição 1)

: N

Equações de

Co-integração

Autovalor

Estatística de

Teste (

traço

)

Ponto

Crítico 5%*

Estatística de

Teste (

max

)

Ponto

Crítico 5%*

Nenhuma 0,545876 75,82664 69,81889 29,99666 33,87687

No máximo 1 0,468275 45,82998 47,85613 - -

* pontos críticos dados por MacKinnon, Haug e Michelis (1999).

* teste unicaudal à direita

Observa-se na Tabela 17 que, ao se basear o teste de Johansen na

estatística de teste

traço

, rejeita-se a hipótese “H

= não há vetores de co-

integração”, pois a estatística de teste (75,82664) é maior do que o respectivo ponto

crítico, ao nível de 5% (69,81889). A hipótese “H

= existe no máximo um vetor de

co-integração” não deve ser rejeitada, pois a estatística de teste (45,82998) é menor

do que o respectivo ponto crítico (47,85613). Assim, sob a suposição 1, o teste de

Johansen baseado no

traço

indica que existe um vetor de co-integração. Ainda sob a

mesma suposição, mas baseando-se o teste de Johansen na estatística

max

, não se

rejeita a hipótese “H

= não há vetores de co-integração”, pois a estatística de teste

(29,99666) é menor do que o respectivo ponto crítico, ao nível de 5% (33,87687).

Assim, sob a suposição 1, o teste de Johansen baseado no

max

, indica não existir

vetores de co-integração e, dessa forma, não é necessário realizar esse teste sob a

hipótese “H

= existe no máximo um vetor de co-integração”.

Verifica-se na Tabela 18 a seguir, as conclusões do teste de Johansen para o

número de vetores de co-integração existente entre a variável Balança Comercial e

as demais variáveis independentes, ao se considerar a presença de um intercepto e

de uma tendência (suposição 2).

Tabela 18

Teste de Johansen para o número de equações de co-integração (usando suposição 2)

: N

Equações de

Co-integração

Autovalor

Estatística de

Teste (

traço

)

Ponto

Crítico 5%*

Estatística de

Teste (

max

)

Ponto

Crítico 5%*

Nenhuma 0,581417 98,74804 88,80380 33,09347 38,33101

No máximo 1 0,481937 65,65457 63,87610 - -

No máximo 2 0,431302 40,66354 42,91525 - -

* pontos críticos dados por MacKinnon, Haug e Michelis (1999).

* teste unicaudal à direita

Observa-se na Tabela 18 que, ao se basear o teste de Johansen na

estatística de teste

traço

, rejeita-se a hipótese “H

= não há vetores de co-

integração”, pois a estatística de teste (98,74804) é maior do que o respectivo ponto

crítico, ao nível de 5% (88,80380). Rejeita-se também a hipótese “H

= existe no

máximo um vetor de co-integração”, pois a estatística de teste (65,65457) também é

maior do que o respectivo ponto crítico (63,87610), entretanto, não se deve rejeitar a

hipótese “H

= existe no máximo dois vetores de co-integração”, pois a estatística de

teste (40,66354) é menor do que o respectivo ponto crítico (42,91525). Assim, sob a

suposição 2, o teste de Johansen baseado no

traço

indica que existem dois vetores

de co-integração. Ainda sob a mesma suposição, mas baseando-se o teste de

Johansen na estatística

max

, não se rejeita a hipótese “H

= não há vetores de co-

integração”, pois a estatística de teste (33,09347) é menor do que o respectivo ponto

crítico (38,33101). Assim, sob a suposição 2, o teste de Johansen baseado no

max

indica não existir vetores de co-integração e não é necessário realizar esse teste sob

a hipótese “H

= existe no máximo um vetor de co-integração”.

Apresenta-se na Tabela 19 a seguir, as conclusões do teste de Johansen

apresentados nas Tabela 17 e Tabela 18, sobre o número de vetores de co-

integração entre a Balança Comercial e as demais variáveis independentes.

Observa-se que diferentes conclusões são possíveis, acerca do número de vetores

de co-integração, dependendo da suposição e da estatística de teste utilizada.

Tabela 19

Número de equações de co-integração de acordo com a suposição utilizada

Suposição

Estatística de

teste

1 2

traço

1 2

max

0 0

Como o teste baseado na estatística de teste

traço

, indica existir vetor(es) de

co-integração entre a Balança Comercial e as variáveis independentes: Câmbio

Real, C-Bond, PIB e Importações Mundiais, apresenta-se na Tabela 20 a seguir, os

vetores de co-integração obtidos pelo método de Johansen, para os casos que em

se considera as duas diferentes suposições sobre a presença do intercepto e da

tendência (veja Tabela 16). A análise da significância econômica desses vetores

deve ser realizada invertendo-se os sinais das estimativas.

Observa-se na Tabela 20 a seguir que, ao se utilizar à suposição 1, não se

obteve uma estimativa significante para o parâmetro que multiplica a variável

Câmbio, além do fato que, invertendo-se o sinal dessa estimativa, tem-se uma

estimativa negativa (-1383,703), o que está em desacordo com o modelo de

Mundell-Fleming (veja seção 6.1). Portanto, esse vetor, obtido sob a suposição 1, é

inválido por ser incoerente com a teoria econômica.

Tabela 20

Vetores de co-integração para a Balança Comercial

Suposição 2

Suposição 1

Vetor de

Co-integração

Vetor de

Co-integração

Variáveis

Estimativas

(Desvio Padrão)

[Estatística t]

Estimativas

(Desvio Padrão)

[Estatística t]

Estimativas

(Desvio Padrão)

[Estatística t]

1−t

1,000000 1,000000 0,000000

1−t

CÂMBIO

1383,703

(1291,29)

[1,07156]

0,000000 1,000000

1−t

CBOND

-1,819436

(0,76036)

[-2,39285]*

-25,37873

(4,86883)

[-5,21249]*

0,005067

(0,00107)

[4,72598]*

1−t

PIB

44945,03

(6179,73)

[7,27298]*

-102305,2

(52650,1)

[-1,94312]**

31,94133

(11,5952)

[2,75471]*

1−t

IMPMUND

-22435,77

(1824,38)

[-12,2977]*

-90451,45

(19817,1)

[-4,56431]*

15,80560

(4,36434)

[3,62154]*

Tendência -

1144,435

(279,171)

[4,09940]*

-0,276535

(0,06148)

[-4,49783]*

Intercepto -42359,78 2097594,0 -481,7654

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Considera-se que o modelo que supõem a presença de intercepto e tendência

na equação de co-integração, além de tendência nas séries (suposição 2), o mais

adequado. Apresenta-se também na Tabela 20 acima, os dois vetores de co-

integração obtidos pelo método de Johansen e observa-se que ambos vetores

apresentam estimativas estatisticamente significantes.

Apresenta-se na Tabela 21 a seguir, o VEC que considera os dois vetores

obtidos ao se utilizar a suposição 2 no método de Johansen. Entretanto, Gonzaga e

Corseuil (1997) ressaltam que

“[...] no caso de dois vetores de co-integração, perde-se o significado de

relação de longo prazo compartilhada pelas variáveis, como se interpreta

no caso de apenas um vetor de co-integração. O motivo é que, na verdade,

o que é estimado é o sub-espaço de co-integração […]. Em compensação,

é possível testar (via testes de razão de verossimilhança) se algum vetor de

co-integração sugerido pela literatura faz parte do sub-espaço aqui

estimado. O problema é que a teoria só nos informa a respeito dos sinais,

mas nada sobre a magnitude dos coeficientes […]”.

Esses testes não serão executados neste trabalho, sugerindo-os para trabalhos

futuros.

Dessa forma, sobre o VEC que se apresenta na Tabela 21 abaixo, é possível

somente observar o significado da relação de curto prazo que as variáveis

independentes exercem sobre a balança comercial brasileira. Observa-se nessa

tabela que somente as estimativas que multiplicam os vetores de co-integração e a

variável Importações Mundiais são estatisticamente significantes, sendo que para

essa última à estimativa foi de 13577,36, o que nos leva a concluir que, ceteris

paribus, uma variação de 1% nas importações mundiais foram seguidas, no curto

prazo, por uma variação média de aproximadamente US$ 135,77 milhões na

balança comercial brasileira no período sob estudo. Esse resultado está próximo

daquele apresentado na seção 6.1. As estimativas das demais variáveis não são

estatisticamente significantes. Conclui-se, assim, que variações no PIB, no C-Bond e

na taxa de câmbio real não afetam, no curto prazo, o saldo da balança comercial

brasileira.

Tabela 21

Vetor de Correção de Erro para a Balança Comercial

VEC

Estimativas Desvio Padrão Estatística t

Vetor de

Co-integração

-0,448246 0,24752 -1,81091**

Vetor de

Co-integração

-2033,491 1110,03 -1,83193**

1−

0,006234 0,19485 0,03199

1−

CÂMBIO -107,3566 2686,97 0,03995

1−

CBOND

1,132523 1,17905 0,96054

1−

PIB

-7357,967 9356,94 -0,78636

1−

IMPMUND

13577,36 6443,43 2,10716*

Intercepto 94,07117 190,074 0,49492

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Portanto, da análise realizada, conclui-se que existe um relacionamento de

longo prazo entre a balança comercial brasileira e as demais variáveis econômicas

incluídas nesse estudo (taxa de câmbio real, C-Bond, PIB e importações mundiais).

Entretanto, não foi possível determinar a magnitude do impacto de cada uma dessas

variáveis sobre o saldo da balança comercial, no longo prazo, em virtude do teste de

Johansen indicar a existência de dois vetores de co-integração. No curto prazo,

observa-se que o impacto das variações das importações mundiais sobre o saldo da

balança comercial brasileira é estatisticamente significante. Observa-se, todavia, que

a estimativa que multiplica a variável Câmbio apresenta-se com o sinal contrário ao

esperado pela teoria econômica e que a mesma não é estatisticamente significante.

Assim, não se vê evidências que possibilite afirmar que a balança comercial sofra

impactos significativos causados pelas variações da taxa de câmbio.

8.2 Exportação

Apresenta-se nas Tabela 22 e 23 a seguir, o teste de Johansen, para o

número de vetores de co-integração entre a Exportação e as variáveis

independentes: Câmbio Real, C-Bond, PIB e Importações Mundiais, baseado nas

estatísticas de teste

traço

max

, dadas em (9) e (10), respectivamente. Utiliza-se a

suposição 1 (veja Tabela 16) para se obter os resultados da Tabela 22, enquanto os

resultados da Tabela 23, são obtidos ao se utilizar à suposição 2.

Tabela 22

Teste de Johansen para o número de equações de co-integração (usando suposição 1)

: N

Equações de

Co-integração

Autovalor

Estatística de

Teste (

traço

)

Ponto

Crítico 5%*

Estatística de

Teste (

max

)

Ponto

Crítico 5%*

Nenhuma 0,552406 66,36596 69,81889 30,54702 33,87687

No máximo 1 0,365140 - - - -

* pontos críticos dados por MacKinnon, Haug e Michelis (1999).

* teste unicaudal à direita

Observa-se na Tabela 22 que, ao se basear o teste de Johansen na

estatística de teste

traço

, não se rejeita a hipótese “H

= não há vetores de co-

integração”, pois a estatística de teste (66,36596) é menor do que o respectivo ponto

crítico, ao nível de 5% (69,81889). Assim, sob a suposição 1, o teste de Johansen

baseado no

traço

indica que não existe um vetor de co-integração e, dessa forma,

não é necessário realizar esse teste sob a hipótese “H

= existe no máximo um vetor

de co-integração”. Ainda sob a mesma suposição, mas baseando-se o teste de

Johansen na estatística

max

, também não se rejeita a hipótese “H

= não há vetores

de co-integração”, pois a estatística de teste (29,99666) é menor do que o respectivo

ponto crítico, ao nível de 5% (33,87687). Assim, sob a suposição 1, o teste de

Johansen baseado no

max

, indica não existir não vetores de co-integração.

Portanto, os resultados do teste de Johansen evidenciam não existir vetor de co-

integração, considerando-se a ausência da tendência no modelo (suposição 1).

Verifica-se na Tabela 23 a seguir, as conclusões do teste de Johansen para o

número de vetores de co-integração existente entre a variável Exportação e as

demais variáveis independentes, ao se considerar a presença de um intercepto e de

uma tendência (suposição 2).

Tabela 23

Teste de Johansen para o número de equações de co-integração (usando suposição 2)

: N

Equações de

Co-integração

Autovalor

Estatística de

Teste (

traço

)

Ponto

Crítico 5%*

Estatística de

Teste (

max

)

Ponto

Crítico 5%*

Nenhuma 0,581941 89,99208 88,80380 33,14103 38,33101

No máximo 1 0,439819 56,85105 63,87610 - -

* pontos críticos dados por MacKinnon, Haug e Michelis (1999).

* teste unicaudal à direita

Observa-se na Tabela 23 que, ao se basear o teste de Johansen na

estatística de teste

traço

, rejeita-se a hipótese “H

= não há vetores de co-

integração”, pois a estatística de teste (89,99208) é maior do que o respectivo ponto

crítico, ao nível de 5% (88,80380). Entretanto, não se rejeita a hipótese “H

= existe

no máximo um vetor de co-integração”, pois a estatística de teste (56,85105) é

menor do que o respectivo ponto crítico (63,87610). Assim, sob a suposição 2, o

teste de Johansen baseado no

traço

indica que existe um vetor de co-integração.

Ainda sob a mesma suposição, mas baseando-se o teste de Johansen na estatística

max

, não se rejeita a hipótese “H

= não há vetores de co-integração”, pois a

estatística de teste (33,14103) é menor do que o respectivo ponto crítico (38,33101).

Assim, sob a suposição 2, o teste de Johansen baseado no

max

, indica não existir

vetores de co-integração e, dessa forma, não é necessário realizar esse teste sob a

hipótese “H

= existe no máximo um vetor de co-integração”.

Apresenta-se na Tabela 24 a seguir, as conclusões do teste de Johansen

apresentados nas Tabela 22 e Tabela 23, sobre o número de vetores de co-

integração entre a Exportação e as demais variáveis independentes. Observa-se

que diferentes conclusões são possíveis, acerca do número de vetores de co-

integração, dependendo da suposição e da estatística de teste utilizada.

Tabela 24

Número de equações de co-integração de acordo com a suposição utilizada

Suposição

Estatística de

teste

1 2

traço

0 1

max

0 0

Como o teste baseado na estatística de teste

traço

, sob a suposição 2, indica

existir vetor de co-integração entre a Exportação e as variáveis independentes:

Câmbio Real, C-Bond, PIB e Importações Mundiais, apresenta-se na Tabela 25 a

seguir, o vetor obtido pelo método de Johansen, sob essa suposição. Observa-se

nessa tabela que se obteve, invertendo-se o sinal, uma estimativa positiva e

estatisticamente significante de 0,962920 para o parâmetro que multiplica a variável

Importações Mundiais. Para o parâmetro que multiplica a variável Câmbio, obteve-se

uma estimativa de -0,375298. Esse resultado é contrário ao que se espera pelo

modelo de Mundell-Fleming.

Tabela 25

Vetores de co-integração para a Exportação

Suposição 2

Variáveis

Estimativas Desvio Padrão Estatística t

1−t

EXP

1,000000 - -

1−t

CÂMBIO 0,375298 0,18521 2,02639*

1−t

CBOND

0,000167 0,000075 2,22484*

1−t

PIB

2,431486 0,57311 4,24260*

1−t

IMPMUND

-0,962920 0,22300 -4,31794*

Tendência -0,013998 0,00474 -2,95599*

Intercepto -16,67368 - -

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Apesar do teste de Johansen indicar a existência de um vetor de co-

integração, verifica-se a falta de significância econômica desse vetor. Portanto,

conclui-se não haver um relacionamento de longo prazo entre as variáveis Câmbio,

C-Bond, PIB e Importações Mundiais, na forma como proposta no modelo (2).

Dessa forma, apesar da não significância econômica desse vetor de co-

integração, o mesmo será utilizado na estimativa de um VEC que possibilitará uma

análise do impacto da taxa de câmbio real no curto prazo.

Apresenta-se na Tabela 26 a seguir, o VEC que considera o vetor de co-

integração determinado pelo método de Johansen e apresentado acima. Observa-se

nessa tabela que, apesar de ambas estimativas dos parâmetros que multiplicam as

variáveis Câmbio e Importações Mundiais serem economicamente coerentes com a

teoria econômica, ou seja, positivas (0,140151 e 1,371293), somente a segunda

estimativa é estatisticamente significante. Dessa forma, conclui-se que variações na

taxa de câmbio não causaram variações significativas nas exportações brasileiras no

curto prazo, enquanto que, ceteris paribus, variações de 1% nas importações

mundiais foram seguidas por variações médias de 1,37% nas exportações

brasileiras no período considerado nesse estudo. Observa-se ainda a significância

estatística do relacionamento de longo prazo (vetor de co-integração), pois a

estatística do t (-2,62522) está fora do intervalo dado pelos pontos críticos a 5%

(± 2,02).

Tabela 26

Vetor de Correção de Erro para a Exportação

EXP

VEC

Estimativas Desvio Padrão Estatística t

Vetor de

Co-integração

-0,291675 0,11110 -2,62522*

1−

EXP

-0,173617 0,14793 -1,17368

1−

CÂMBIO

0,140151 0,12960 1,08141

1−

CBOND

0,0000314 0,000062 0,50890

1−

PIB

-0,155837 0,35689 -0,43666

1−

IMPMUND

1,371293 0,34678 3,95441*

Intercepto 0,001930 0,00941 0,20514

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Portanto, da análise realizada, conclui-se que não há um equilíbrio de longo

prazo entre as exportações brasileiras e as demais variáveis econômicas incluídas

nesse estudo (taxa de câmbio real, C-Bond, PIB e Importações Mundiais), em

função do vetor de co-integração obtido pelo método de Johansen, não ser coerente

com o modelo de Mundell-Fleming. No curto prazo, conclui-se que as variações na

taxa de câmbio não causam impactos significativos nas exportações, em função da

não significância estatística da estimativa obtida no VEC, veja Tabela 26.

Os resultados dessa análise, de que a taxa de câmbio tem pouca influência

nas exportações, explica o que se observa atualmente na economia brasileira:

apreciação da taxa de câmbio e aumento das exportações. A explicação é que isso

ocorre porque o crescimento das importações mundiais gera um estímulo nas

exportações brasileiras capaz de superar o desestímulo gerado pela apreciação da

taxa de câmbio levando a um crescimento das exportações (veja Figura 6 na seção

6.2.2).

8.3 Importação

Apresenta-se nas Tabela 27 e 28 a seguir, o teste de Johansen, para o

número de vetores de co-integração entre a Importação e as variáveis

independentes: Câmbio Real, C-Bond e PIB, baseado nas estatísticas de teste

traço

max

, dadas em (9) e (10), respectivamente. Utiliza-se a suposição 1 (veja Tabela

16) para se obter os resultados da Tabela 27, enquanto os resultados da Tabela 28,

são obtidos ao se utilizar a suposição 2.

Observa-se na Tabela 27 a seguir, que, ao se utilizar a suposição 1, dado que

os testes são unicaudais à direita, ambos rejeitam a hipótese nula de que não

existem vetores de co-integração, pois as estatísticas de teste (

traço

= 51,95289 e

max

= 34,90427) são maiores do que os respectivos pontos críticos (47,85613 e

27,58434). Entretanto, não se rejeita a hipótese nula de que exista no máximo uma

equação de co-integração, pois as estatísticas de teste (

traço

= 17,04862 e

max

=10,39088) são menores do que os respectivos pontos críticos (29,79707 e

21,13162).

Tabela 27

Teste de Johansen para o número de equações de co-integração (usando suposição 1)

: N

Equações de

Co-integração

Autovalor

Estatística de

Teste (

traço

)

Ponto

Crítico 5%*

Estatística de

Teste (

max

)

Ponto

Crítico 5%*

Nenhuma 0,600896 51,95289 47,85613 34,90427 27,58434

No máximo 1 0,239245 17,04862 29,79707 10,39088 21,13162

* pontos críticos dados por MacKinnon, Haug e Michelis (1999).

* teste unicaudal à direita

Observa-se na Tabela 28 a seguir, que ao se utilizar a suposição 2, pelo teste

baseado na estatística

traço

, não rejeita-se a hipótese nula de que não existem

vetores de co-integração, pois a estatística de teste (62,23972) é menor do que o

ponto crítico à 5% (63,87610). O teste baseado na estatística

max

rejeita a hipótese

nula de que não existe vetores de co-integração, uma vez que a estatística de teste

(36,44195) é maior do que o ponto crítico (32,11832). Entretanto, não se rejeita a

hipótese nula de que existe no máximo um vetor de co-integração, pois a estatística

de teste (14,67487) é menor do que o ponto crítico (25,82321). Assim, conclui-se

que os testes baseados nas estatísticas de teste

traço

max

indicam,

respectivamente, a existência de 1 e 0 (zero) vetor de co-integração.

Tabela 28

Teste de Johansen para o número de equações de co-integração (usando suposição 2)

: N

Equações de

Co-integração

Autovalor

Estatística de

Teste (

traço

)

Ponto

Crítico 5%*

Estatística de

Teste (

max

)

Ponto

Crítico 5%*

Nenhuma 0,616724 62,23972 63,87610 36,44195 32,11832

No máximo 1 0,320352 25,79777 42,91525 14,67487 25,82321

* pontos críticos dados por MacKinnon, Haug e Michelis (1999).

* teste unicaudal à direita

Apresenta-se na Tabela 29 a seguir, as conclusões do teste de Johansen

apresentados nas Tabela 27 e Tabela 28, sobre o número de vetores de co-

integração entre a Importação e as demais variáveis independentes. Observa-se

que, para a suposição 1, os testes

traço

max

indicam existir uma equação de co-

integração, enquanto que, para a suposição 2, o teste

traço

indica não haver vetor de

co-integração e o teste

max

indica haver um vetor de co-integração.

Tabela 29

Número de equações de co-integração de acordo com a suposição utilizada

Suposição

Estatística de

teste

1 2

traço

1 0

max

1 1

Apresenta-se na Tabela 30 a seguir, os vetores de co-integração, obtidos pelo

método de Johansen, entre a Importação e as variáveis independentes: Câmbio

Real, C-Bond e PIB, para os casos que em se considera as diferentes suposições

sobre a presença do intercepto e da tendência, citadas na Tabela 16. Observa-se

que somente o vetor obtido ao se utilizar a suposição 2 é economicamente

significante, ou seja, coerente com o modelo de Mundell-Fleming (veja seção 6.3),

pois, no vetor obtido utilizando-se a suposição 1, ao se inverter o sinal da estimativa

do parâmetro que multiplica a variável Câmbio, obtém-se uma estimativa positiva, o

que não está de acordo com a teoria do modelo de Mundell-Fleming.

Observa-se ainda no vetor de co-integração, obtido ao se utilizar à suposição

2, que as estimativas dos parâmetros que multiplicam as variáveis Câmbio e PIB

(respectivamente, -0,151894 e 0,506855, invertendo-se os sinais) não são

estatisticamente significantes.

Tabela 30

Vetores de co-integração para a Importação

Suposição 1 Suposição 2

Variáveis

Estimativas

(Desvio Padrão)

[Estatística t]

Estimativas

(Desvio Padrão)

[Estatística t]

1−t

IMP

1,000000 1,000000

1−t

CÂMBIO

-0,125336

(0,06454)

[-1,94189]**

0,151894

(0,18070)

[0,84061]

1−t

CBOND

0,000519

(0,000059)

[8,77929]*

0,000420

(0,000068)

[6,14574]*

1−t

PIB

-0,171602

(0,59227)

[-0,28974]

-0,506855

(0,53566)

[-0,94623]

Tendência -

-0,005121

(0,00356)

[-1,43937]

Intercepto -8,005332 -6,422632

* Significante (≠ 0) à 5% (ponto crítico: ± 2,02).

** Significante (≠ 0) à 10% (ponto crítico: ± 1,69).

Teste bi-caudal

Portanto, como as estimativas que multiplicam as variáveis Câmbio e PIB não

são estatisticamente significantes no vetor de co-integração, conclui-se não haver

um equilíbrio de longo prazo para as importações brasileiras e, assim, depreende-se

ser incoerente obter um VEC que utiliza esse vetor, estatisticamente não

significante, para conciliar o comportamento de curto prazo das variáveis

econômicas com seu comportamento de longo prazo.

9 CONCLUSÃO

O objetivo desse trabalho era verificar empiricamente se a taxa de câmbio

real está relacionada com o saldo da balança comercial brasileira. Para isso utilizou-

se dados trimestrais do período de 1995 a 2004 e modelou-se a balança comercial

brasileira como função da taxa de câmbio real, do C-Bond, do PIB per capita

brasileiro e das Importações Mundiais.

Os resultados obtidos com uma análise de regressão evidenciam que a

influência da taxa de câmbio real sobre a balança comercial é menor do que a

influência das importações mundiais. As mesmas conclusões foram obtidas ao se

trabalhar exclusivamente com as exportações brasileiras.

Testou-se, também, se a taxa de câmbio real está relacionada com as

importações brasileiras. Utilizou-se um modelo que considera a importação como

função das variáveis taxa de câmbio real, do C-Bond, do PIB per capita brasileiro e

também se verificou a pequena influência da taxa de câmbio real. Nesse caso, é o

PIB brasileiro que tem um maior impacto sobre as importações brasileiras.

Testou-se ainda a existência de uma relação de longo prazo para a balança

comercial e para as exportações e importações brasileiras.

Utilizou-se o teste ADF para verificar a presença de uma raiz unitária nas

variáveis incluídas nos modelos, concluindo-se que, sob certas condições, todas são

I(1).

A análise de co-integração, realizada utilizando-se o teste de Johansen,

mostrou a existência de dois vetores de co-integração entre a balança comercial e

as demais variáveis incluídas no modelo. Com a existência desses dois vetores não

foi possível tirar conclusões para as estimativas de longo prazo. No curto prazo,

através do Vetor de Correção de Erros (VEC) que considera esses vetores de co-

integração, não se vê evidências que possibilite afirmar que a balança comercial

sofra impactos significativos causados pelas variações da taxa de câmbio.

Para as exportações e importações brasileiras, o teste de Johansen indicou a

existência de um relacionamento de longo prazo entre essas variáveis e as variáveis

incluídas nos respectivos modelos. Esse relacionamento é dado através de somente

um vetor de co-integração para a exportação e um para a importação.

Todavia, para as importações brasileiras também não foi possível afirmar

sobre a magnitude do impacto da taxa de câmbio real devido a não significância das

estimativas que compõem o vetor de co-integração.

O vetor de co-integração obtido para as exportações brasileiras apresenta

uma estimativa para o parâmetro que multiplica a variável Câmbio, incoerente com o

modelo de Mundell-Feming. Dessa forma, conclui-se não haver um equilíbrio de

longo prazo entre as variáveis incluídas no modelo para as exportações brasileiras.

Utiliza-se esse vetor de co-integração para obtenção de um VEC e se obtém

estimativas economicamente coerentes, mas a estimativa para o parâmetro que

multiplica a variável Câmbio não é significante, indicando que variações da taxa de

câmbio real, no curto prazo, não causam impactos significativos nas exportações

brasileiras.

Dessa forma, obteve-se variantes dos modelos com os sinais coerentes com

o modelo de Mundell-Fleming, mostrando que a taxa de câmbio real está

relacionada com a balança comercial, com as exportações e com as importações

brasileiras. Porém, nas análises realizadas obteve-se evidências de que a magnitude

do impacto da taxa de câmbio real ou, não é estatisticamente significante, ou é

inferior ao impacto de outras variáveis. Assim, entende-se estéril essa discussão que

se observa na mídia, nos meios empresariais e acadêmicos de que seja necessário

“dar câmbio” ao exportador, com a falsa impressão de que ele seja imprescindível ao

saldo positivo da balança comercial brasileira, no momento ora observado.

Finaliza-se essa pesquisa com a sugestão de outros trabalhos que visem (i)

avaliar a rentabilidade das empresas exportadoras no período deste estudo, para

verificar quão importante tenha sido, para elas, a taxa de câmbio real; (ii) verificar

quais setores estão realmente à margem do esforço exportador brasileiro,

efetivamente devido à taxa de câmbio real. Entende-se, também, que a inserção de

outros agentes econômicos, ou até mesmo desses agentes marginais ao processo

exportador brasileiro, possa se dar pelo avanço na solução de questões, tais como,

a redução da dívida pública, a redução da carga tributária e reformas que

possibilitem o investimento no país, gerando condições sustentáveis para um

crescimento de longo prazo e o incremento do comércio internacional.

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APÊNDICE A – Tabela Dados Trimestrais

A Tabela a seguir apresenta os dados trimestrais das variáveis abordadas

nesse estudo coletadas no IPEA.

Tabela A: Dados trimestrais.

ANO

Balança

Comercial

Brasileira

(Milhões de

US$)

Exportações

Brasileiras

(Milhões de

US$)

Importações

Brasileiras

(Milhões de

US$)

Taxa de

Câmbio Real

(Índice-

média: 2000

= 100)

C-Bond

(Pontos-

Base)

PIB

(Milhões de

R$)

Importações

Mundiais

(Bilhões de

US$)

1995-T1 -2287,172 9730,576 12017,748 72,759 1176,784 143063,596 1220,510

1995-T2 -1938,609 11718,608 13657,217 75,465 1113,854 155012,981 1328,140

1995-T3 577,363 12729,022 12151,659 73,887 1017,352 166058,558 1288,420

1995-T4 182,803 12328,077 12145,274 72,585 1024,872 182056,383 1372,120

1996-T1 -465,238 10285,787 10751,025 71,073 796,138 170503,820 1326,890

1996-T2 126,138 12617,016 12490,878 70,304 789,218 189621,018 1356,680

1996-T3 -1261,765 12955,039 14216,804 70,611 685,249 203395,553 1344,280

1996-T4 -3998,176 11888,885 15887,061 71,665 588,495 215366,336 1436,870

1997-T1 -831,972 10656,964 11488,936 70,474 470,349 192912,282 1345,890

1997-T2 -1331,959 14132,241 15464,200 70,417 460,266 212193,997 1419,310

1997-T3 -1685,897 14901,906 16587,803 70,792 413,991 222703,678 1394,420

1997-T4 -2903,059 13303,229 16206,288 72,013 561,374 242933,077 1480,220

1998-T1 -1837,792 11906,772 13744,564 70,367 552,830 210605,740 1362,170

1998-T2 10,733 14074,878 14064,145 70,890 577,695 233103,854 1399,470

1998-T3 -1775,486 13493,826 15269,312 72,390 920,635 233974,098 1357,790

1998-T4 -2971,957 11664,386 14636,343 75,381 1079,968 236504,185 1448,990

1999-T1 -815,501 10045,435 10860,936 106,739 1203,350 221628,837 1351,810

1999-T2 199,682 12405,831 12206,149 100,312 934,786 247581,703 1414,740

1999-T3 -150,121 12581,274 12731,395 107,855 1041,984 241182,214 1445,610

1999-T4 -432,928 12978,905 13411,833 109,301 825,992 263453,213 1585,530

2000-T1 -18,627 12048,108 12066,735 99,526 684,113 250906,721 1564,690

2000-T2 804,392 14104,866 13300,474 99,915 776,029 271619,453 1632,240

2000-T3 -109,575 15246,045 15355,620 98,060 707,595 284896,310 1655,360

2000-T4 -1373,937 13686,576 15060,513 102,496 781,456 293832,594 1702,520

2001-T1 -678,454 13788,428 14466,882 107,026 739,064 279749,154 1628,870

2001-T2 611,493 15138,732 14527,239 117,425 844,951 295374,357 1600,810

2001-T3 1331,564 15446,886 14115,322 127,420 1018,300 302812,461 1538,550

2001-T4 1385,864 13848,597 12462,733 122,528 1050,983 320800,216 1558,460

2002-T1 1027,422 11890,590 10863,168 105,125 810,552 300648,984 1469,150

2002-T2 1558,490 13161,339 11602,849 108,944 1004,180 330657,121 1631,290

2002-T3 5266,261 18466,161 13199,900 135,352 1778,286 343531,573 1694,600

2002-T4 5269,124 16843,695 11574,571 151,902 1830,017 371189,875 1775,970

2003-T1 3804,640 15045,084 11240,444 141,842 1284,860 358800,442 1787,680

2003-T2 6593,291 17957,245 11363,954 120,693 844,610 384404,422 1876,590

2003-T3 7392,305 19788,016 12395,711 118,080 765,222 396731,082 1892,580

2003-T4 7003,688 20293,795 13290,107 119,067 598,833 416246,168 2088,060

2004-T1 6133,537 19448,276 13314,739 121,589 564,379 395682,489 2135,670

2004-T2 8870,972 23858,192 14987,220 126,643 678,729 436031,290 2280,240

2004-T3 10073,214 26971,580 16898,367 124,279 569,145 458138,576 2331,920

2004-T4 8591,847 26197,172 17605,325 119,059 452,793 479349,491 2545,760

APÊNDICE B

As tabelas apresentadas nesse apêndice relacionam as variantes não

apresentadas no capítulo 5 desse trabalho. Apesar dessas variantes apresentarem

estimativas coerentes com o modelo de Mundell-Fleming, as mesmas não foram

detalhadamente mostradas no capítulo 5, por apresentarem somente uma das

estimativas dos parâmetros

significantes, ou por apresentarem resíduos não

adequados (não-normais ou heterocedásticos ou autocorrelacionados).

Relaciona-se nas tabelas abaixo apenas as defasagens das variáveis

Câmbio, C-Bond, PIB (ou Ciclo) e Importações Mundiais, nessa ordem. Assim, por

exemplo, a seqüência “3102”, significa que é a variante com uma defasagem de três

trimestres para a variável Câmbio, um trimestre para a variável C-Bond, nenhuma

defasagem para a variável PIB (ou Ciclo) e uma defasagem de dois trimestres para a

variável Importações Mundiais. As seqüências que são seguidas de *** (três

asteriscos) são marginalmente significantes ao nível de 10%, as seqüências

seguidas de ** (dois asteriscos) são significantes ao nível de 10%, as demais a 5%.

Tabela B.1

Variantes do modelo (1) considerando o Ciclo, com sinais positivos para os parâmetros

somente

significante

0200, 0201, 0300, 0310, 0311, 0312, 0320, 0321, 0322, 0330, 0331, 0332, 0340, 0341,

0400, 0410, 0420, 0421, 0422, 0430, 0431, 0432**, 0440, 0441, 1000, 1001, 1002, 1003,

1010, 1011, 1020, 1021, 1022, 1023, 1031, 1032, 1033, 1040, 1041, 1042, 1200, 1300,

1310, 1320, 1330, 1400, 1410, 1420, 1421, 1430, 1431, 1440, 1441, 2000, 2001, 2002,

2003, 2010, 2011, 2012, 2013, 2020, 2021 2022, 2023, 2030, 2031, 2032, 2033, 2040,

2041, 2042, 2130 2131, 2132, 3000, 3001, 3002, 3003 3012, 3013, 3020, 3021, 3022,

3023, 3030 3031, 3032, 3033, 3040, 3041, 3042, 3100, 3101, 3102 3103, 3120, 3121,

3122 3123, 3130, 3131, 3132, 3133, 3140, 3141, 3142, 3143, 3144, 3201, 3202, 3203

3204**, 4000, 4001, 4012, 4003**, 4012, 4013, 4041, 4042, 4100, 4101, 4102, 4103,

4104** 4110, 4111, 4112, 4113, 4114**, 4132, 4133, 4134, 4140, 4141 4142, 4143,

4144, 4200, 4201, 4202, 4203, 4204**, 4212, 4213, 4214**, 4241 4242, 4243, 4244,

4302, 4303, 4304, 4313, 4314**

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.2

Variantes do modelo (1) considerando o Ciclo e um termo AR(1) nos resíduos, com sinais positivos

para os parâmetros

somente

significante

0224, 0234, 0244***, 0304, 0314**, 0324, 0334, 0344**, 0404**, 0414**, 0424** 0434**

somente

significante

0001, 0031**, 0041**, 0101, 0111, 0121**, 0131, 0141**, 0211**, 0231**, 0301, 0311,

0321, 0323*** 0331, 0341, 0401**, 0411, 0421**, 0431**, 0441**, 1000, 1001, 1010,

1011, 1021**, 1031, 1041**, 1100, 1101, 1103**, 1110, 1121**, 1131 1211, 1231**,

1301, 1131, 1321, 1331, 1341, 1401, 1411 1421, 1431** 1441**, 2011, 2021**, 2111,

2211, 3001, 3021, 3031, 3041**, 3101, 3121, 3131 3141, 3041, 4101, 4111, 4121,

4131, 4141

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.3

Variantes do modelo (1) considerando o Ciclo e uma variável Dummy, com sinais positivos para os

parâmetros

Com uma, ou mais, das

estimativas de

não significantes

0210, 0211, 0212, 0220, 0221, 0223, 0232, 0312, 0321,

0323, 1000**, 1011, 1020, 1021, 1023**, 1031, 1032,

1033**, 2010**, 2011, 2012**, 2020, 0300, 0310, 0320,

0340, 0400, 0200, 0410, 0411, 0420, 0421, 0430, 0440,

1010, 1030, 1300**, 1310**, 1400**, 1410**, 1411**,

2020

Com resíduos

autocorrelacionados

0022**, 0201**, 0202***, 0213**, 0231**, 0233**, 0241,

0301, 0302 0303, 0304*** 0311, 0313, 0331, 0332, 0333,

0341, 0342, 0343 0344**, 0401, 0402, 0403**, 0413

0441, 0442, 1001, 1041**, 1441***, 2040, 2041, 3001**,

3002**, 3031** 3032**

significantes

Com resíduos

heterocedásticos

0222, 0224**, 0322, 0324**, 0334**, 0412, 0422, 0423,

1022, 1040, 1420**, 1421**, 1430, 1431**, 1440**, 2022

somente

significante

0023, 0024, 0033, 0034, 0043, 0404**, 0414**, 0424,

0434, 0443, 0444, 1034**, 1043**, 1044

somente

significante

0000, 0001, 0002, 0010, 0011, 0012, 0013**, 0020,

0021, 0030, 0031, 0032, 0040, 0041, 0100, 0101, 0102,

0103, 0110, 0111, 0112, 0113, 0120, 0121, 0122, 0123,

0124**, 0130, 0131, 0132, 0133, 0140, 0141, 0142**,

0203, 0242, 0244**, 1002, 1012, 1013, 1100, 1101,

1102, 1103**, 1111, 1112, 1113, 1120, 1121, 1130,

1131, 1132, 1133, 1140, 1141, 1142, 1200, 1201, 1202,

1203**, 1210, 1211, 1212, 1213**, 1220, 1221, 1222,

1223***, 1230, 1231, 1232, 1233**, 1240, 1241, 1242**,

1301, 1302, 1303**, 1311, 1312, 1313*, 1320, 1321,

1322, 1330, 1331, 1332, 1340, 1341, 1401, 1402, 1412,

1422, 2000, 2001, 2002, 2013, 2023**, 2030, 2031,

2032, 2033**, 2042, 2100, 2101, 2102, 2103, 2110,

2111, 2112, 2113, 2120, 2121, 2122, 2123, 2130, 2131,

2132, 2133, 2140, 2141, 2142**, 2410, 2411, 2420,

2421, 3000, 3003**, 3010, 3011, 3012, 3013, 3020,

3021, 3022, 3023, 3030, 3033**, 3040, 3041, 3042**,

3100, 3101, 3102, 3103, 3110, 3111, 3112, 3113, 3120,

3121, 3122, 3123, 3124**, 3130, 3131, 3132, 3133,

3140, 3141, 3142, 3200, 3201, 3202, 3203, 3210, 4000,

4001, 4002, 4012, 4013**, 4040, 4041, 4100, 4101,

4102, 4103, 4110, 4111, 4112, 4113, 4131, 4132, 4133,

4140, 4141, 4142, 4143**, 4200, 4201, 4202, 4203**,

4210, 4213**, 4241, 4242**,

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.4

Variantes do modelo (1) considerando o PIB, com sinais positivos para os parâmetros

somente

significante

0200, 0202, 0210, 0211, 0212, 0220, 0222, 0300, 0301, 0310, 0311, 0312, 0320, 0321,

0322, 0330, 0331, 0332, 0333, 0400, 0410, 0411, 0420, 0421, 0422, 0430, 0431, 0440,

1000, 1001, 1002, 1003, 1010, 1020, 1021, 1022, 1023, 1030, 1031, 1032, 1033, 1040,

1041, 1042, 1200, 1201, 1202, 1203, 1300, 1301, 1310, 1311, 1320, 1330, 1400, 1401,

1410, 1411, 1420, 1421, 1430, 1431, 1440, 1441, 2010, 2011, 2012, 2020, 2021, 2022,

2030, 2031, 2032, 2033, 2040, 2041, 2042, 2131, 3000, 3001, 3002, 3003, 3020, 3021,

3022, 3030, 3031, 3032, 3033, 3040, 3041, 3042, 3101, 3102, 3103, 3130, 3131, 3132,

3133, 3140, 3141, 3142, 3143, 3144, 3201, 3202, 3203, 4001, 4002, 4003, 4012, 4013,

4042, 4101, 4102, 4103, 4112, 4113, 4140, 4141, 4142, 4143, 4144, 4201, 4202, 4203,

4213, 4302, 4303, 4304, 4313, 4400

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.5

Variantes do modelo (1) considerando o PIB e um termo AR(1) nos resíduos, com sinais positivos

para os parâmetros

somente

significante

0214, 0224, 0234, 0244***, 0304, 0314, 0324, 0334, 0344, 0404, 0414***, 0424, 0434

somente

significante

0001, 0021, 0031, 0041, 0101, 0111, 0121, 0131, 0141, 0211, 0231, 0301, 0311, 0321,

0331, 0341, 0401, 0411, 0421, 0431, 0441, 1000, 1001, 1010, 1011, 1021, 1031, 1041,

1100, 1101, 1131, 1211, 1231, 1300, 1301, 1311, 1321, 1331, 1341, 1400, 1401, 1411,

1421, 1431, 1441, 2010, 2011, 2021, 2111, 2211, 3000, 3001, 3021, 3031, 3041, 3101,

3121, 3131, 3141, 3201, 3201, 3401, 4101, 4111, 4131

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.6

Variantes do modelo (1) considerando o PIB e um termo AR(1) nos resíduos, com sinais positivos

para os parâmetros

Com uma, ou mais, das

estimativas de

não

significantes

0020**, 0200, 0210, 0211, 0212, 0213**, 0220, 0221,

0222, 0223**, 0230, 0231**, 0232**, 0240, 0300, 0310,

0311, 0312, 0320, 0321, 0322, 0323, 0330, 0340,

0400, 0401**, 0410, 0411, 0420, 0421, 0422, 0430,

0431, 1010**, 1011***, 1020, 1021, 1030, 1032**,

1200***, 1300**, 1310**, 1400***, 1410**, 2011***,

2020, 2030, 2032**

Com resíduos

autocorrelacionados

0241***, 0301, 0302**, 0313, 0331, 0332, 0341, 0342,

0344***, 0402**, 0413**, 0440, 0441, 1031, 1040,

1041**, 1430**, 1440**, 1441***, 2021, 2031, 2040,

2041**

significantes

Com resíduos

heterocedásticos

0233**, 0412, 0333, 1022**, 1420**, 1421***, 2022**,

1033***

somente

significante

0014, 0032, 0024, 0224, 0234**, 0324, 0334, 0343,

0423, 0424, 0432, 0433, 0434, 0442, 0443, 0444,

1034**, 1044**, 1431**, 1432***, 1433***

somente

significante

0000, 0002, 0010, 0011, 0012, 0013**, 0003, 0021,

0022, 0031, 0032, 0040, 0041**, 0100, 0101, 0102,

0103**, 0110, 0111, 0112, 0113, 0120, 0121, 0122,

0123, 0130, 0131, 0132, 0133, 0140, 0141, 0201,

0202, 0203**, 0303, 0403, 1000, 1001, 1002, 1012,

1013, 1023**, 1100, 1101, 1102, 1110, 1113, 1120,

1130, 1131, 1132, 1133, 1140, 1141, 1201, 1202,

1203**, 1210, 1211, 1212, 1220, 1221, 1222, 1230,

1231, 1232, 1240, 1241, 1301, 1302, 1303**, 1311,

1312, 1320, 1321, 1322, 1330, 1331, 1332, 1340,

1341, 1401, 1402, 1411, 1412, 1422**, 2000, 2001,

2002, 2010, 2012, 2013, 2033**, 2101, 2102, 2103**,

2110, 2111, 2112, 2113, 2120, 2121, 2122, 2130,

2131, 2132, 2133**, 2140, 2141, 2310, 2311, 2410,

2411, 2420, 2421, 3000, 3001, 3002, 3011, 3012,

3020, 3021, 3022, 3030, 3031, 3032, 3033***, 3040,

3041, 3100, 3101, 3102, 3103**, 3120, 3121, 3122,

3123, 3130, 3131, 3132, 3133, 3140, 3141, 3200,

3201, 3202, 3203**, 4001, 4002, 4012, 4013**, 4041,

4100, 4101, 4102, 4103**, 4111, 4112, 4113**, 4140,

4141, 4201, 4202, 4212, 4302, 4303***

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.7

Variantes do modelo (2) considerando o Ciclo, com sinais positivos para os parâmetros

somente

significante

1200, 1230, 3002, 3102, 3103, 3201, 3202, 3203, 3231, 3232, 4002, 4003, 4012, 4013,

4022, 4023, 4032, 4033, 4042, 4043, 4102, 4103, 4112, 4113, 4123, 4132, 4133, 4142,

4143, 4144, 4202, 4203, 4204, 4212, 4213, 4214, 4223, 4232, 4233, 4234, 4242, 4243,

4244, 4300, 4302, 4303, 4304, 4311, 4312, 4313, 4314, 4322, 4323, 4324, 4330, 4332,

4333, 4334, 4340, 4342, 4343, 4400, 4410, 4411, 4420,4430, 4440

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.8

Variantes do modelo (2) considerando o Ciclo e um termo AR(1) nos resíduos, com sinais positivos

para os parâmetros

significantes, mas

com resíduos não-normais

1220***, 1240**

somente

significante

1213, 1223, 1232**, 1233, 1243

somente

significante

0112**, 0122, 0140, 0200, 0201, 0210, 0220, 0221, 0230, 0231, 0240,

0241, 1000, 1001, 1010, 1020, 1040, 1100, 1110, 1112**, 1120, 1140,

1141, 1300,1310, 1320, 1330, 1340, 1400, 1410, 1420, 1430, 1440,

3001, 3021, 3022, 3031, 3041, 3101, 3121, 3131, 3141, 3201, 3221,

3231, 3241, 3321, 3331, 3341, 3401, 3411, 3421, 3431, 3441, 4011,

4012**, 4021, 4022, 4032**, 4042, 4111, 4121, 4311, 4321, 4400, 4410,

4411, 4420, 4421, 4430, 4440

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.9

Variantes do modelo (2) considerando o Ciclo e uma variável Dummy, com sinais positivos para os

parâmetros

Com uma, ou mais, das

estimativas de

não

significantes

0000, 0001**, 0010, 0011**, 0020, 0021, 0030, 0031**,

0032**, 0040, 0041, 0042**, 0043**, 0110, 0121, 0130,

0131**, 0132**, 0141, 0142**, 0143**, 0201, 0211,

0221, 0230, 0231, 0232**, 0241, 0242**, 0301, 0302**,

0320, 0330, 0332**, 0341, 0401, 0421, 0422, 0431,

0432**, 0441, 0442**, 1200**, 1210**, 1220**, 1230**

Com resíduos

autocorrelacionados

0002***, 0013**, 0022, 0023, 0033, 0111, 0120,

0123**, 0133**, 0200, 0210, 0220, 0212**, 0223**,

0233***, 0300, 0303**, 0310, 0311, 0321, 0323, 0331,

0403**, 0410, 0411, 0420**, 0430**, 0440**

Com resíduos

heterocedásticos

0112**, 0122, 0222, 0402

significantes

Com resíduos não-

normais

0140, 0240, 0340, 0400, 1211**

somente

significante

0003, 0024, 0034, 0044, 0100, 0101, 0144**

somente

significante

0012, 0102, 0103, 0113, 0202, 0203, 0213, 0243,

0244**, 0304, 0312, 0313, 0323, 0324**, 0333, 0334**,

0342, 0343, 0344, 0404, 0412, 0413, 0414, 0423,

0424, 0433, 0434, 0443, 0444, 1000, 1001, 1002,

1003, 1010, 1011, 1012, 1013, 1020, 1021, 1022,

1023, 1030, 1031, 1032, 1033, 1040, 1041, 1042,

1043, 1100, 1101, 1102, 1103, 1110, 1111, 1112,

1113, 1120, 1121, 1122, 1123, 1130, 1131, 1132,

1133, 1140, 1141, 1142, 1143, 1201, 1202, 1203,

1212, 1213, 1221, 1222, 1223, 1231, 1232, 1233,

1240, 1241, 1242, 1243, 1244**, 1300, 1301, 1303,

1310, 1311, 1313, 1320, 1321, 1322, 1333, 1330,

1331, 1332, 1333, 1340, 1341, 1343, 1344, 1400,

1401, 1403, 1410, 1411, 1413, 1420, 1421, 1423,

1430, 1431, 1433, 1434**, 1440, 1441, 1442, 1443,

1444, 3001, 3002, 3003, 3012, 3021, 3022, 3031,

3032, 3033, 3041, 3042, 3101, 3102, 3103, 3112,

3113, 3121, 3122, 3131, 3132, 3133, 3141, 3142,

3201, 3202, 3203, 3212, 3213, 3221, 3222, 3223,

3230, 3231, 3232, 3233, 3241, 3242, 4001, 4002,

4003**, 4012, 4013, 4022, 4023, 4030, 4032, 4033,

4042, 4043, 4100, 4101, 4102, 4103, 4112, 4113,

4120, 4122, 4123, 4132, 4133, 4142, 4143, 4201,

4202, 4203, 4212, 4213, 4222, 4223, 4232, 4233,

4242, 4243, 4244**, 4302, 4303, 4311, 4312, 4313,

4314**, 4322, 4323, 4324**, 4330, 4332, 4333, 4334**,

4420, 4440

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.10

Variantes do modelo (2) considerando o PIB, com sinais positivos para os parâmetros

somente

significante

0200, 0201, 0300, 0310, 0311, 0312, 0320, 0321, 0322, 0330, 0331, 0332, 0340, 0341,

0400, 0410, 0420, 0421, 0422, 0430, 0431, 0432**, 0440, 0441, 1000, 1001, 1002, 1003,

1010, 1011, 1020, 1021, 1022, 1023, 1031, 1032, 1033, 1040, 1041, 1042, 1200, 1300,

1310, 1320, 1330, 1400, 1410, 1420, 1421, 1430, 1431, 1440, 1441, 2000, 2001, 2002,

2003, 2010, 2011, 2012, 2013, 2020, 2021, 2022, 2023, 2030, 2031, 2032, 2033, 2040,

2041, 2042, 2130, 2131, 2132, 3000, 3001, 3002, 3003, 3012, 3013, 3020, 3021, 3022,

3023, 3030, 3031, 3032, 3033, 3040, 3041, 3042, 3100, 3101, 3102, 3103, 3120, 3121,

3122, 3123, 3130, 3131, 3132, 3133, 3140, 3141, 3142, 3143, 3144, 3201, 3202, 3203,

3204**, 4000, 4001, 4012, 4003**, 4012, 4013, 4041, 4042, 4100, 4101, 4102, 4103,

4104**, 4110, 4111, 4112, 4113, 4114**, 4132, 4133, 4134, 4140, 4141, 4142, 4143,

4144, 4200, 4201, 4202, 4203, 4204**, 4212, 4213, 4214**, 4241, 4242, 4243, 4244,

4302, 4303, 4304, 4313, 4314**

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.11

Variantes do modelo (2) considerando o PIB e um termo AR(1) nos resíduos, com sinais positivos

para os parâmetros

somente

significante

0224, 0234, 0244***, 0304, 0314**, 0324, 0334, 0344**, 0404**, 0414**, 0424**,

0434**,

somente

significante

0001, 0031**, 0041**, 0101, 0111, 0121**, 0131, 0141**, 0211**, 0231**, 0301, 0311,

0321, 0323***, 0331, 0341, 0401**, 0411, 0421**, 0431**, 0441**, 1000, 1001,1010,

1011, 1021**, 1031, 1041**, 1100, 1101, 1103**, 1110, 1121**, 1131, 1211, 1231**,

1301, 1131, 1321, 1331, 1341, 1401, 1411, 1421, 1431**, 1441**, 2011, 2021**, 2111,

2211, 3001, 3021, 3031, 3041**, 3101, 3121, 3131, 3141, 3041, 4101, 4111, 4121,

4131, 4141

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

Tabela B.12

Variantes do modelo (2) considerando o PIB e uma variável Dummy, com sinais positivos para os

parâmetros

Com uma, ou mais, das

estimativas de

não

significantes

0200, 0210, 0211, 0212, 0220, 0221, 0223, 0232,

0234**, 0300, 0310, 0312, 0320, 0321, 0323, 0340,

0400, 0410, 0411, 0420, 0421, 0430, 0431, 0432,

0433**, 0440, 1000**, 1010, 1011, 1020, 1021, 1023**,

1030, 1031, 1032, 1033**, 1300**, 1310**, 1400**,

1410**, 1411**, 2010**, 2011, 2012**, 2020, 2021

Com resíduos

autocorrelacionados

0022**, 0201**, 0202***, 0213**, 0231**, 0241, 0301,

0302, 0303, 0304***, 0311, 0313, 0331, 0332, 0333,

0341, 0342, 0343, 0344**, 0401, 0402, 0403**, 0413,

0441, 0442, 1001, 1041**, 1441***, 2040, 2041,

3001**, 3002**, 3031**, 3032**

Com resíduos

heterocedásticos

0222, 0224**, 0322, 0324**, 0334**, 0412, 0422, 0423,

1022, 1040, 1420**, 1421**, 1430, 1431**, 1440**,

2022

significantes

Com resíduos não-

normais

0233**

somente

significante

0023, 0024, 0033, 0034, 0043, 0404**, 0414**, 0424,

0434, 0443, 0444, 1034**, 1043**, 1044

somente

significante

0000, 0001, 0002, 0010, 0011, 0012, 0013**, 0020,

0021, 0030, 0031, 0032, 0040, 0041, 0100, 0101,

0102, 0103, 0110, 0111, 0112, 0113, 0120, 0121,

0122, 0123, 0124**, 0130, 0131, 0132, 0133, 0140,

0141, 0142**, 0203, 0242, 0244**, 1002, 1012, 1013,

1100, 1101, 1102, 1103**, 1111, 1112, 1113, 1120,

1121, 1130, 1131, 1132, 1133, 1140, 1141, 1142,

1200, 1201, 1202, 1203**, 1210, 1211, 1212, 1213**,

1220, 1221, 1222, 1223***, 1230, 1231, 1232, 1233**,

1240, 1241, 1242**, 1301, 1302, 1303**, 1311, 1312,

1313*, 1320, 1321, 1322, 1330, 1331, 1332, 1340,

1341, 1401, 1402, 1412, 1422, 2000, 2001, 2002,

2013, 2023**, 2030, 2031, 2032, 2033**, 2042, 2100,

2101, 2102, 2103, 2110, 2111, 2112, 2113, 2120,

2121, 2122, 2123, 2130, 2131, 2132, 2133, 2140,

2141, 2142**, 2410, 2411, 2420, 2421, 3000, 3003**,

3010, 3011, 3012, 3013, 3020, 3021, 3022, 3023,

3030, 3033**, 3040, 3041, 3042**, 3100, 3101, 3102,

3103, 3110, 3111, 3112, 3113, 3120, 3121, 3122,

3123, 3124**, 3130, 3131, 3132, 3133, 3140, 3141,

3142, 3200, 3201, 3202, 3203, 3210, 4000, 4001,

4002, 4012, 4013**, 4040, 4041, 4100, 4101, 4102,

4103, 4110, 4111, 4112, 4113, 4131, 4132, 4133,

4140, 4141, 4142, 4143**, 4200, 4201, 4202, 4203**,

4210, 4213**, 4241, 4242**

a: não se verificou se os resíduos dessas variantes são normais, homocedásticos e autocorrelacionados

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