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Pedro Antônio Neves Neto
Expectativa, Confiança e Investimento:
Um Estudo para o Brasil
Belo Horizonte, MG
UFMG/Cedeplar
2005
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Pedro Antônio Neves Neto
Expectativa, Confiança e Investimento:
Um Estudo para o Brasil
Dissertação apresentada ao curso de mestrado do
Centro de Desenvolvimento e Planejamento
Regional da Faculdade de Ciências Econômicas da
Universidade Federal de Minas Gerais, como
requisito parcial à obtenção do Título de Mestre em
Economia.
Orientador: Prof. Dr. Marco A. Crocco
Afonso
Belo Horizonte, MG
UFMG/Cedeplar
2005
ii
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iii
Dedico esta dissertação aos meus pais, Cícero e
Elza, que aceitaram o meu retorno à vida e a
responsabilidade da minha criação.
iv
Agradecimentos
A Deus.
Ao Doutor professor Marco Aurélio Crocco, meu orientador, pelas contribuições
e críticas, dadas nas várias etapas deste trabalho. Assim como, externo minha profunda
gratidão pela paciência em ler os anais deste trabalho.
À CAPES, pelo apoio financeiro, sem o qual não seria possível a realização
deste sonho.
Ao corpo docente do CEDEPLAR/UFMG, representado pela coordenadora do
Curso de Pós- Graduaçao em Economia, Dra. Professora Mônica Andrade Viegas, que
em muito contribuiu para o meu aperfeiçoamento teórico.
Aos professores participantes da minha banca examinadora Prof. Dr. Rogério
Sobreira Bezerra (EBAPE/FGV-RJ) e Prof. Dr. Frederico Gonzaga Jayme Júnior
(CEDEPLAR/UFMG) e às suas valiosas críticas e sugestões, que em muito contribuirão
para o aprimoramento deste e dos meus trabalhos futuros sobre economia.
Ao Banco Santander do Brasil S.A., na figura do Sr. Mario Gomes Torós, pela
dispensa para a realização do aprimoramento teórico.
Com o intuito de evitar injustiça, peço perdão, por não citar os nomes de todos
os colaboradores que se predispuseram, da sua paciência e do seu precioso tempo, a
ensinar-me os possíveis meandros e caminhos da vida.
Cabe destacar que os erros que persistiram ao longo deste trabalho são da minha
inteira responsabilidade.
v
Índice
Lista de Tabelas...................................................................................................................viii
Lista de Gráficos....................................................................................................................ix
Lista de Figuras ......................................................................................................................x
Resumo..................................................................................................................................xi
Abstract.................................................................................................................................xii
Apresentação ..........................................................................................................................1
1. As Expectativas e a Confiança dos Agentes Econômicos..............................................2
1.1. Introdução...................................................................................................................2
1.2. Economia de Produção Monetária.............................................................................. 3
1.3. Incerteza .....................................................................................................................6
1.3.1. Teoria da Probabilidade de Keynes e Incerteza Keynesiana................................ 10
1.4. Expectativas dos Agentes Econômicos ....................................................................15
1.5. Expectativas em Keynes...........................................................................................16
1.5.1. Expectativas de Longo Prazo ...............................................................................18
1.5.2. Determinantes do Estado de Expectativas............................................................ 20
1.5.3. Estado de Confiança.............................................................................................22
1.5.4. Comportamento Convencional.............................................................................23
1.6. As Expectativas e a Modelagem Econômica............................................................25
2. Decisão de Investir ....................................................................................................... 30
2.1. Introdução.................................................................................................................30
2.2. Formação de Preços dos Ativos ............................................................................... 30
3. Resultados Empíricos do Modelo de Investimento com Expectativas......................... 40
3.1. Introdução.................................................................................................................40
3.2. Breve Relato da Economia Brasileira na Década de Noventa..................................41
3.3. Procedimentos Econométricos ................................................................................. 51
3.3.1. Estacionariedade...................................................................................................51
3.3.2. Teste de Raiz Unitária ..........................................................................................53
3.3.3. Cointegração.........................................................................................................56
3.3.4. Vetor de Correção de Erro e Vetor Auto-Regressivo...........................................58
3.4. Fonte de Dados e Variáveis Selecionadas................................................................ 64
3.4.1. Expectativa Revelada ...........................................................................................65
vi
3.4.2. Identificação da ordem de integração das séries .................................................. 67
3.5. Processo de Formação da Expectativa ..................................................................... 71
3.6. Modelo com Expectativas Reveladas.......................................................................73
3.6.1. Análise de Longo Prazo........................................................................................73
3.6.2. Análise de Curto Prazo.........................................................................................77
3.6.2.1. Resposta do Investimento.................................................................................79
3.6.2.2. Resposta da Expectativa...................................................................................82
3.6.2.3. Resposta do Produto.........................................................................................85
Conclusão .............................................................................................................................89
Bibliografia...........................................................................................................................92
vii
Lista de Tabelas
Tabela 1.1: Conceitos de Realidade Econômica ....................................................................7
Tabela 1.2: Modelos Econômicos e Expectativas ................................................................26
Tabela 2.1: Matriz de Ativos x Taxa Própria de Juros .........................................................32
Tabela 3.1: Média e Desvio Padrão do IGPDI de 5 em 5 anos............................................42
Tabela 3.2: Comparativo de Renda Per Capita....................................................................43
Tabela 3.3: Análise do PIB em Períodos..............................................................................45
Tabela 3.4: Taxa de Investimento (%PIB) ...........................................................................46
Tabela 3.5: Taxa de Juros Reais e Taxa Real de Câmbio.....................................................49
Tabela 3.6: Padronização da PSN ........................................................................................67
Tabela 3.7: Testes para Presença de Raiz Unitária: ADF, PP e KPSS.................................68
Tabela 3.8: Modelo Defasado da Expectativa......................................................................71
Tabela 3.9: Teste de Johansen.............................................................................................. 73
Tabela 3.10: Teste de Causalidade de Granger ....................................................................74
Tabela 3.11: Vetor de Cointegração β.................................................................................. 75
Tabela 3.12: Vetor de Cointegração α .................................................................................78
Tabela 3.13: Significância dos Coeficientes Defasados.......................................................79
Tabela 3.14: Decomposição da Variância do Investimento ................................................. 81
Tabela 3.15: Decomposição da Variância da Expectativa ...................................................83
Tabela 3.16: Decomposição da Variância do Produto .........................................................87
viii
Lista de Gráficos
Gráfico 3.1: Crescimento do PIB Real.................................................................................44
Gráfico 3.2: Taxas de Crescimento do PIB e da Formação Bruta do Capital Fixo.............. 46
Gráfico 3.3: Formação Bruta de Capital Fixo – Valores Reais............................................47
Gráfico 3.4: Taxa de Juros Reais e Índice da Taxa Real de Câmbio ................................... 48
Gráfico 3.5: Taxa de Câmbio e Prêmio de Risco .................................................................50
Gráfico 3.6: Resposta da Expectativa...................................................................................85
ix
Lista de Figuras
Figura 1.1: Relação de Graus de Crença Racional...............................................................11
Figura 1.2: Ponto de Demanda Efetiva e Expectativa de Curto Prazo.................................17
Figura 2: Determinantes do Estado de Expectativas ............................................................21
Figura 2.1: Backwardation ...................................................................................................35
Figura 2.2: Contango - Caso 1..............................................................................................35
Figura 2.3: Contango – Caso 2.............................................................................................36
Figura 2.4: Decisão dos Agentes .......................................................................................... 38
Figura 3.1: Formação da Expectativa................................................................................... 72
Figura 3.2: Resposta no Longo Prazo: Investimento Impulso na Ordem.............................76
Figura 3.3: Função Impulso-Resposta do Investimento....................................................... 80
Figura 3.4: Função Impulso-Resposta da Expectativa .........................................................84
Figura 3.5: Função Impulso-Resposta do Produto ...............................................................86
Figura 3.6: Resposta do Produto a Taxa de Juros Interna .................................................... 88
x
Resumo
Dois pontos fundamentais se colocam com a comprovação da importância do
investimento para a flutuação econômica: (i) o papel desempenhado pela expectativa e
confiança na indução do investimento; e (ii) perspectiva de lucro justificando a
realização do investimento. Assim, através da análise de como se deu a formação do
investimento a partir do Plano Real e utilizando a pesquisa, coletada junto a
empresários, Sondagem Conjuntural da Indústria de Transformação da FGV, como
proxy da expectativa revelada, mostramos que os investimentos tendem a aumentar
quando os empresários estão mais otimistas e quando eles exibem mais confiança em
suas previsões.
xi
Abstract
There are two mainly points which are put in place with the importance evidence
of investment to economics floating: (i) the role played by expectation and confidence
in the induction of the investment; and (ii) perspective of profits justifying the
investment. Then, through the analysis of how the investment was formed after “Plano
Real” and using research, collected with entrepreneurs, “Sondagem Conjuntural da
Indústria de Transformação” of the Fundação Getúlio Vargas, as proxy of revealed
expectation, it is shown that investments tend to increase when entrepreneurs are more
optimistic and when they show more confidence on their predictions.
xii
Apresentação
O processo econômico é todo permeado de inter-relações que se desenvolvem
entre os seres e o meio-ambiente, sendo a antecipação uma das características exclusiva
da economia, como ciência.
De acordo com a tradição iniciada por Knight e Keynes, a previsibilidade dos
resultados das decisões dos agentes numa economia monetária não é possível, dada a
incerteza em que vivem os agentes, necessitando o sistema capitalista de instituições
capazes de coordenar as expectativas dos agentes.
Com isto a ciência econômica tem procurado desenvolver teorias que possam
explicar as inter-relações econômicas e sociais entre os agentes. Dentre os vários
conceitos identificados, existe um que explicita que, entre as diversas variáveis que
formam o produto interno bruto, o investimento é a mais volátil.
Assim, procuramos deixar claro que o objetivo deste trabalho é analisar o papel
desempenhado pelas expectativas no processo de determinação do investimento. Para
tanto serão analisadas as principais contribuições teóricas, bem como será feita uma
análise empírica para o caso brasileiro.
No Capítulo 2 desenvolvemos os conceitos teóricos ligados à incerteza,
expectativa e confiança dos agentes econômicos, mostrando a dificuldade de se ter
medidas quantitativas e, principalmente, a impossibilidade de se prever o futuro com
certeza absoluta.
A formação dos preços dos ativos, consta no Capítulo 3, com atenção especial ao
comportamento de precificação do investimento produtivo por parte dos empresários,
dado ser este um dos focos do trabalho.
A partir de um breve relato da economia brasileira e usando a teoria
econométrica de séries temporais, realizamos, no Capítulo 4, o teste empírico sobre o
comportamento da variável expectativa na formação do investimento no longo e curto
prazo. Estes mesmos testes também foram realizados para verificar a resposta do
investimento e do produto a mudanças nas variáveis representativas de taxa de juros
interna e externa e de variação cambial.
1
1. As Expectativas e a Confiança dos Agentes Econômicos
1.1. Introdução
Depois da segunda guerra mundial, a ciência econômica procurou desenvolver e
explicar as variáveis macroeconômicas básicas
1
ao crescimento do país
2
. Neste mesmo
período, criaram-se modelos econômicos com o objetivo de explicar o crescimento e
desenvolvimento econômico de longo prazo.
Com o processo de estagflação – processo econômico permeado com alta
inflação e baixo crescimento-, a partir da década de 70, os economistas direcionaram os
seus estudos para as políticas fiscais e monetárias que deveriam ser implementadas com
o objetivo de promover o aumento do produto, do emprego e o controle da inflação. A
partir desse período, nota-se uma preocupação em explicar e criar mecanismos capazes
de gerenciar as flutuações econômicas, ou seja, variabilidade do emprego e produto no
curto prazo
3
.
Entre os diversos temas direcionados ou re-introduzidos ao debate econômico,
cito o instrumental da teoria dos jogos, onde o jogo poder ser descrito pela esperança de
ganhos de cada um dos jogadores para a sua própria escolha estratégica; a assimetria de
informação que procura explicar os problemas gerados pelas diferenças de informações
que os agentes possuem ou podem adquirir; a preferência por liquidez dos agentes; a
discussão sobre a neutralidade no curto e longo; o conceito de incerteza e risco
envolvidos nas decisões dos agentes econômicos.
A vida por si só é envolta de incerteza. Dada a presença da incerteza nas
relações políticas, econômicas e sociais, os agentes econômicos, no presente, formam
conceitos e esperanças de comportamento e prosseguimento dessas relações no futuro.
A motivação deste trabalho surge em recolocar variável investimento no debate
econômico demonstrando a sua dependência com a variável expectativa e importância
do estado de confiança dos agentes em estimular a decisão de investir, ato este,
primordial ao crescimento do produto e do emprego.
Na teoria keynesiana, a expectativa e a confiança, mesmo sem nenhuma variação
na taxa de juros, são os fatores que produzem a variabilidade do volume de
1
Como exemplo, investimento e consumo.
2
Como referência uso o aumento do produto interno bruto (PIB).
3
Isto pode ser verificado observando o pouco espaço dado à discussão das variáveis, investimento e
consumo, nos manuais de economia lançados nos últimos anos.
2
investimentos. Assim sendo, fatores subjetivos e não apenas os fatores objetivos, como
taxa de juros, taxa de câmbio, são primordiais na determinação do investimento.
1.2. Economia de Produção Monetária
O sistema capitalista passou por uma transformação de uma economia de troca,
onde preponderava a troca de mercadorias e a moeda com a função de meio de troca,
para uma economia monetária da produção, onde a moeda
4
além da função de meio de
troca passou a ser usada como unidade de conta e de reserva de valor e com uma
separação clara entre os circuitos de circulação dos recursos, os circuitos financeiros e
circuitos industriais
5
.
Além desta evolução, torna-se claro que os sistemas não podem deixar de
considerar o comportamento humano e a irreversibilidade das suas decisões, esse
gerador dos fatos históricos, com o objetivo de reduzir o seu fracasso.
Em uma economia de trocas, onde a Lei de Say vigora, é possível apenas
analisar o processo de formação da oferta e demanda da produção e as relações entre os
agentes econômicos- famílias e firmas- sem levar em consideração a participação do
agente- instituição financeira - na geração de financiamentos para o processo
econômico. Assim, numa economia de troca temos produtores e consumidores
independentes trocando as suas produções excedentes, onde a renda gerada volta ao
mercado na forma de demanda por produtos agregados produzidos. Nesse caso a moeda
é usada apenas para efetuar intercâmbios, sendo a sua ação transitória e neutra
6
.
Em uma economia monetária de produção a moeda afeta e modifica os motivos
e decisões dos consumidores e produtores, tornando-se assim um ativo especial. Para
entender este fenômeno faz-se necessário entender os princípios que regem uma
economia monetária de produção. De acordo com Carvalho (1992) estes princípios
seriam:
4
Neste texto, moeda e dinheiro terão os mesmos conceitos.
5
Esta separação entre os circuitos financeiro e industrial foi proposta por Keynes(1973a, p.243). Keynes
define o circuito financeiro como “a atividade tendente a conservar e a trocar títulos de riqueza
existentes... inclusive as transações da bolsa de valores e do mercado de moeda, a especulação e o
processo de transferências das poupanças e lucros para as mão dos empresários.” O circuito industrial
ocorre quando “ a atividade que visa à manutenção do processo normal de produção, distribuição e troca
correntes e do pagamento aos fatores de produção de seus rendimentos pelas várias tarefas que executam
desde o início da produção até a satisfação final do consumidor.”
6
Para os economistas, que seguem a lei de Say, sempre existe dicotomia entre variáveis nominais e reais
e neutralidade da moeda no longo prazo.
3
1. Princípio da Produção: A função da firma é gerar mais riqueza, medida em
valores monetários e não em quantidades de mercadoria. A obtenção de lucro, e não o
aumento da utilidade, é o objetivo de todas as empresas no sistema capitalista
possibilitando aos empresários a acumulação de riqueza, que normalmente é
referenciada pelo ativo moeda.
2. Princípio da Dominância Estratégica: A economia é composta por
trabalhadores e firmas e o capital é o bem escasso em relação ao trabalho. Neste caso, o
empresário é o responsável pelas decisões econômicas relevantes quanto a preços,
produção, investimentos e composição de riqueza em suas carteiras de ativos e passivos,
o que torna os empresários, donos do capital, o principal agente no processo de
crescimento do produto e emprego, ou seja, detém a iniciativa tanto na demanda por
trabalho (mercado de trabalho) como no mercado de capitais (investimento precede a
poupança).
3. Princípio da Temporalidade da Atividade Econômica: A decisão de produzir
precede a produção, que por sua vez antecede a venda. E mais, a produção leva tempo e
as firmas decidem a quantidade a ser produzida de acordo com a sua expectativa de
demanda. A dimensão temporal é dada pela influência das expectativas sobre as
decisões capitalistas, dando à atividade produtiva um caráter especulativo, ou seja, os
agentes procuram prever a psicologia do mercado.
4. Princípio da não Pré-Conciliação dos Planos: Como visto acima, a produção
capitalista depende do empresário e da sua expectativa em obter mais moeda com o seu
investimento, ou seja, retorno positivo ou ter mais dinheiro hoje do que o realizado no
passado. Além da temporalidade das decisões, em uma economia monetária de
produção não existe mecanismo capaz de coordenar e conciliar os planos de produção,
fato esse que amenizaria a questão da temporalidade. Este fato, abre espaço para o
surgimento de contratos futuros, denominados em moeda, como forma de coordenação
das atividades econômicas e maneira do capitalista de trabalhar com a incerteza,
reduzindo essa, quando se tem confiança nas instituições.
Princípio da Não-Ergodicidade: Wald(1965, p.53-54) distingue dois tipos de
média: “time average” e “space average”. A “time average” ou média temporal possui
4
realizações fixas e são formadas a partir de um espaço de tempo indefinido. A “space
average” ou média do universo são formadas a partir de pontos fixos no tempo e
calculadas a partir das realizações do universo. Para Davidson(1982-83), se o processo
estocástico for ergódico com infinitas realizações as duas médias são iguais e com
realizações finitas as duas médias convergem com a mesma probabilidade
7
.
A ergodicidade existe apenas se, e somente se, o mecanismo gerador do evento
não se alterar ao longo do tempo, tornando o passado um guia para o futuro, ou seja,
apenas se o processo estocástico for ergódico a expectativa média dos resultados futuros
em qualquer ponto do tempo poderá ser igual a média temporal dos resultados futuros.
A não-ergodicidade, por sua vez, faz com que as informações do passado não sejam
confiáveis como guias para o futuro, dado que as evidências disponíveis para os
tomadores de decisão são pequenas e o conhecimento não totalmente disponível. De
acordo com Davidson(1982-83, p.186), esse fato torna o mundo um locus onde os
acontecimentos e previsões sobre o futuro sejam incertas por natureza própria.
Para Davidson(1982-83, p.186), a estacionariedade é uma condição necessária,
mas não suficiente, para o processo ergódico, pois alguns processos estacionários
podem ser não-ergódicos. Entretanto o mundo econômico possui um tempo calendário
não-estacionário tornando-o um mundo não-ergódico
8
. E é, esse mundo não-ergódico, o
fato gerador de incerteza, incrementada pelo fato das decisões econômicas serem feitas
numa dimensão de tempo histórica e irreversível.
6. Princípio das Propriedades da Moeda: Para Keynes(1973b, p.293), o ativo com
maior grau de liquidez é a moeda e essa, um porto seguro corrente quanto à
instabilidade da atividade econômica do futuro. A moeda possui as funções de meio de
conta, de meio de pagamento e, para Keynes(1936) de reserva de valor que surge a
partir das suas duas propriedades básicas: a elasticidade de produção e de substituição
próxima de zero. Elasticidade de produção nula ou próxima de zero, significa dizer que
um aumento na demanda por moeda não provocará um aumento em sua produção. Já
elasticidade de substituição nula ou negligenciável, significa dizer que o não
atendimento do aumento de demanda por moeda, através do aumento de sua produção,
7
Davidson(1982-83, p.185) define ergodicidade como “a proporção que a amostra aumenta, ‘time-
average’ e a space-average, tendem a convergir”.
8
Num processo não-ergódico é impossível varrer todos os estados do mundo, fazendo com que não
existam parâmetros básicos que vare todo o sistema com informações históricas.
5
não causará a substituição do ativo usado como moeda por outro. Essas são as
características que facilitam a existência de contratos, sendo esses fundamentais para a
coordenação de atividades neste tipo de economia. Além disto, tais características
possibilitam o surgimento do desemprego involuntário, pois os agentes podem desejar
reter moeda, ou preservar riqueza em sua forma mais líquida, por tempo
indeterminado.
9
É essa possibilidade que está na base do Princípio de Demanda Efetiva
nas formulações de Keynes (1936) e Kalecki (1985).
No processo de análise, inferência e decisão econômica temos a influência do
passado sobre o presente, do presente sobre o futuro e do futuro esperado sobre o
presente. E por ser o mundo econômico não-ergódico, a influência do futuro esperado
sobre o presente gera um processo de incerteza dos agentes econômicos. A moeda está
relacionada com a existência de contratos monetários e funciona como um porto seguro
contra as incertezas provocadas pela temporalidade das decisões econômicas e pela não
ergodicidade do mundo em que realizamos as atividades econômicas. Tendo em vista a
importância do conceito de incerteza sobre o processo econômico e sua interação com o
processo de formação de expectativas, tema este central nesta dissertação, vamos
analisá-lo mais detalhadamente a seguir.
1.3. Incerteza
A discussão acerca do conceito de incerteza na literatura econômica pode ser
sintetizada através da uma classificação em relação à sua origem: um fenômeno
ontológico ou epistemológico. No primeiro caso, a incerteza seria derivada das
características da realidade em que vivemos, enquanto que no segundo, estaria
relacionada à nossa capacidade em entender esta realidade. Esta diferenciação não é
excludente, como veremos a seguir, em algumas teorias, mas facilita o seu
entendimento.
Davidson (1996) separa a realidade do mundo em mutável e imutável ou não-
ergódico e ergódico, respectivamente. Veja na Tabela 1.1, exemplos e classificação das
teorias de acordo com os tipos de realidade econômica assumidas. Ou seja, uma
tipologia definida em termos ontológicos.
9
De acordo com Keynes (1973b, p.3), o desejo de acumular riqueza na forma de dinheiro é “um
barômetro do grau de nossa desconfiança em nosso próprios cálculos e convenções relativos ao futuro...
A posse de dinheiro efetivo mitiga nossa inquietação, e o prêmio que exigimos para nos desprender de
nosso dinheiro é a medida do grau da nossa inquietação”.
6
Tabela 1.1:
Conceitos de Realidade Econômica
A. Realidade Imutável
Tipo 1:
M odelos Clássicos
M odelos de Expectativas Racionais
M odelos Novos Clássicos
Alguns M odelos Novos Keynesianos
Tipo 2:
Teoria de Incerteza do Knight
Teoria da Utilidade Esperada do Savage
Algum as Teorias A ustraliana
Alguns M odelos Novos Keynesianos (ex.: coordenação de falhas)
Teorias das Bolhas
B. Realidade Mutável: Transformável ou Criativa
Teoria Poskeynesiana da Economia M onetária da Produção
Escritos de Sir John Hicks pós 1974
Análise do Experimento Crucial de Shackle
Fonte: Davidson(1996)
A suposição de uma realidade imutável é fundamental para a caracterização dos
agentes econômicos vivendo em num mundo com certeza perfeita
10
, onde o
conhecimento completo da realidade possa ser governado pelos resultados econômicos
do presente e futuro, fazendo com que o ambiente econômico não seja suscetível a
mudanças induzidas pela ação humana.
O modelo de Arrow-Debreu foi uma evolução do modelo Walrasiano, a partir da
adoção dos mercados à vista e futuros para todos os bens e serviços e um conjunto
completo de mercado contingênciais
11
, onde os resultados do futuro podem ser
modelados pelas condições iniciais. Mesmo com essa evolução, a teoria não conseguiu
desfazer-se do axioma ergódico, onde os resultados do futuro são meramente calculados
estatisticamente por acontecimentos e sinais de mercado do passado e do presente. Para
essa nova teoria, os agentes necessitam apenas de sinais de preços de mercado para
calcular e descrever a realidade dos eventos governados pelo futuro.
Para a teoria da realidade imutável do mundo, Davidson(1996, p.483-484) cria
dois tipos diferentes de modelos desenvolvidos com o intuito de contextualizar o agente
10
Na teoria clássica tem-se a ocorrência do conhecimento perfeito da realidade. Como exemplo na física,
temos o mecanismo clássico do movimento Newtoniano e na economia podemos citar o arcabouço
matemático de Walras.
11
Uma referência é Mas-Collell,Whinston and Green(1995). De acordo Davidson(1996, p.481), o modelo
Arrow-Debreu é o ponto de partida para a análise de expectativas racionais.
7
econômico no conceito de realidade ergódica, a partir de duas questões. A primeira
questão procura saber como e qual o custo para que os agentes possam obter
informações confiáveis para aprender sobre o futuro a partir de sinais de mercado. A
outra questão é se os agentes possuem habilidades suficientes para calcular
estatisticamente todas as condições probabilísticas confiáveis para a tomada de decisão.
Davidson(1996,p.484) assume que no Tipo 1 do modelo de realidade imutável,
no momento inicial, os agentes possuem conhecimento completo ou pelo menos
estatisticamente confiável, usando para isto, uma função objetiva de probabilidade
condicional imutável. Ou podemos falar que no curto e no longo prazo, o futuro é
conhecido ou possível se ser conhecido. Um exemplo importante desta categoria é a
hipótese de expectativas racionais, como exemplo Muth, Lucas, onde para esses é
possível que os agentes obtenham conhecimento completo da realidade a partir de um
conjunto de distribuição de probabilidades associado com a hipótese de expectativas
racionais.
As probabilidades são calculadas a partir de valores do passado e do presente e,
de acordo com Davidson(1996, p.480), só se pode realizar projeções ou estimativas
confiáveis sobre o futuro caso o sistema econômico seja ergódico, fazendo com que “all
rational ecpectations models are based on the ergodic axiom” e no conceito ergódico
da realidade, os agentes não possuem liberdade para alterar o seu futuro econômico de
longo prazo.
Em Samuelson(1969, p. 187), a hipótese de ergodicidade é estabelecida como
sendo sine qua non para o método científico em economia. Assim sendo, sinais do
passado ou do presente oferecem informações e conhecimento confiáveis sobre os
eventos futuros
12
. Para Lucas(1981, p.223) os eventos possuem probabilidades em que
cada agente aprende sobre os mesmos e como obter maior conhecimento. Neste caso,
além do componente ontológico relativo à característica imutável da realidade,
adiciona-se um componente epistemológico derivado da capacidade do ser humano em
apreender as características deste mundo imutável.
Já no Tipo 2, no curto prazo, o futuro não é completamente conhecido devido
alguma limitação no processamento ou computação da informações humanas no curto
prazo. No Tipo 2, os agentes normalmente faz uso de orientações subjetivas na
12
A inclusão das expectativas racionais, realizada por Lucas e Sargent, na “hipótese ergódica”, re-afirma
que, além de confiáveis, os agentes passam a ter um alto índice de acertos, isto é, não comete o mesmo
erro, dado que os agentes são racionais.
8
formação das suas expectativas com relação aos acontecimentos futuros. Entre estas
teorias merece destaque a formulação de Knight (1921) e de Savage (1954).
Uma importante distinção realizada pelo Knight foi entre incerteza e risco, onde
esse é definido como dispersão em torno da média. Nas palavras de Knight (1976,
p.359), “mas a incerteza deve ser tomada num sentido radicalmente distinto da noção
comum de risco, do qual jamais se separou propriamente." Para Knight a incerteza
existe devido a incapacidade dos agentes econômicos em processar todas as
informações referentes ao processo de conhecimento e os eventos únicos ocorrem
apenas quando os agentes possuem conhecimento sobre o universo.
13
De acordo com Davidson(1996, p.488) as reflexões de Knight sobre
imutabilidade da realidade econômica são ambíguas, ao considerar a incerteza como
fato estilizado dentro do conceito epistemológico ao invés de uma realidade imutável,
que é ontológico. Para Knight(1921), caso os riscos probabilísticos possam ser
quantificados pelo poder computacional, é possível ter um futuro seguro contra a
ocorrência de riscos. Os agentes com isto, incluem nos seus preços marginais, o custo
de segurança dos eventos incertos através do conhecimento de probabilidades objetivas
montadas a partir dos custos marginais computacionais.
A teoria da Probabilidade Subjetiva, formulada na tradição de Ramsey, Savage e
De Finetti, pode ser entendida como uma tentativa dos seguidores da tradição
Walrasiana em elaborar uma conceituação epistemológica da incerteza (Davidson 1996,
p.488). A teoria da utilidade esperada
14
é formada pelo axioma da ordenação que parte
do pressuposto da existência de um conjunto finito de ações e resultados em que cada
agente pode fazer a ordenação de preferência completa e transitiva de todas as
possibilidades de escolha. De acordo com Savage(1954, p.30), a probabilidade pode ser
interpretada, dessa forma, em termos de graus de convicção. Obviamente, essa
abordagem pressupõe uma realidade imutável, pois caso a realidade seja não-ergódica
então seria impossível para os agentes terem lista completa de todos os prospectos dos
acontecimentos do futuro.
13
Knight(1921, p.233) escreveu: “the pratical difference between the two categories, risk e incerteza, is
that in the former the distribution of the outcome en a group of instances is known (either throught
calculation a priori or from the statistics of past experience), while in the case of uncertainty, this is not
the, the reason being in geral it is impossible to form a group of instances, because the situation dealt with
is in a high degree unique.”
14
Davidson(1996, p.490) cria o seguinte termo para esta teoria: “look before you leap”.
9
Um segundo grupo de teorias assume uma postura ontológica onde a realidade é
mutável. Assim, num ambiente não-ergódico, mesmo que o agente tenha a capacidade
de formar função objetiva de probabilidade ou obter todas as informações referentes ao
passado e presente, isto por si só não é suficiente para que o mesmo preveja o futuro.
Para Davidson(1996, p.482), Keynes desenvolveu um modelo alternativo onde as
decisões de investimento são numa realidade, não somente incerta, como também
transformável ou criativa.
Para o entendimento desta conceituação da realidade, o conceito de decisão
crucial (Shackle(1949)) é fundamental. De acordo com esse conceito, existem
determinadas decisões que quando tomadas mudam o ambiente econômico para sempre
e as condições iniciais que caracterizavam o ambiente nunca mais se repetirá.
O futuro nesse caso é mutável e criado por decisões que são cruciais, mesmo que
os acontecimentos sejam diferentes das intenções dos agentes, sendo fundamental
percebermos que a existência de decisões cruciais conduz o mundo a um ambiente não-
ergódico e em todos os momentos em que tivermos custos de transações elas tornar-se-
ão praticamente irreversíveis. Alguns exemplos de decisões cruciais são investimentos,
acumulações de riqueza e decisões financeiras.
O conceito de realidade mutável é fundamental para o entendimento do conceito
de incerteza Keynesiano. Porém antes de definirmos este conceito aqui, entendemos ser
o momento apropriado para analisarmos com detalhe a formulação de Keynes. Para
isso, iremos discorrer, em primeiro lugar, acerca da Teoria da Probabilidade de Keynes.
1.3.1. Teoria da Probabilidade de Keynes e Incerteza Keynesiana
De acordo com O’Donnell(1989), o pensamento do Keynes possui como
características o realismo e a prática a partir do momento em que se predispõe em
verificar as limitações do conhecimento, habilidade humana e a conexão entre lógica e
senso comum. A lógica, nesse caso, é usada para justificar o sendo comum.
No “Treatise on Probability”, Keynes (1973c) afima que a lógica probabilística
nasce a partir da relação entre o conjunto de premissas h e conclusões a. A relação de
probabilidade entre h e a existirá quando for possível afirmar que o conhecimento de h
justifica um grau de crença racional
α
em a, dando origem a seguinte relação a/h. Isto
faz com que a relação lógica de probabilidade seja definida em função do conjunto de
(h) evidências.
10
Na Figura 1.1 temos um espectro da relação de probabilidade ou de graus
α
de
crença racional, onde o mesmo encontra-se entre 0 e 1, ou seja entre a impossibilidade
em se estabelecer uma relação de probabilidade e o certo.
Figura 1.1:
Relação de Graus de Crença Racional
Probabilidade a / h = 1 Certeza
ou 0 <= a / h <= 1
Graus de
Certeza
Grau de Crença
Racional
a / h = 0 Impossibilidade
Fonte: O'Donnell(1989, p.35)
É importante ressaltar que não se pode afirmar que certeza seja a mesma coisa
que verdade, dado que verdade é uma propriedade da proposição, enquanto a certeza
depende da relação entre as proposições. A situação de certeza (a / h = 1), significa que
a relação entre a e h é completamente conhecida e que a advêm de h com certeza. Esta
relação também pode variar entre a impossibilidade (a / h = 0) e a situação onde 0 < a /
h < 1, significando que temos diferentes escalas de certeza para o grau α de crença
racional. Caso novas evidências h1 surjam, isto não invalida a relação de probabilidade
realizada previamente a/h, mas origina um novo grau α de crença racional a/h h1
.
A relação de probabilidade é definida apenas em termos da relação entre a
conclusão e as premissas e nem sempre esta relação pode ser medida na forma cardinal,
ou conforme as palavras de Carabelli(1995, p.139), “cannot be exactly calculated or
quantitatively compared.” O fundamental é que essa impossibilidade de mensuração
quantitativa ocorre como um fato natural em si mesmo, não sendo produto da
incapacidade mental ou falta de conhecimentos dos agentes.
Mas as probabilidades podem ser organizadas em ordens, mesmo que não sejam
quantitativamente comparáveis. Existem duas formas para realizarmos o ordenamento
das probabilidades:
Forma I: Existem premissas idênticas e as conclusões são diferentes, mas se
sobrepõem (a/h e ab/h). Caso a/h > ab/h, temos que o mesmo conjunto de premissas dar
suporte a um maior conjunto de conclusões.
11
Forma II: Existem conclusões idênticas e as premissas são diferentes e se
sobrepõem (a/h e a/hh
1
). A relação a/h > a/hh
1
ou a/h < a/hh
1
ocorrerá caso h
1
seja
favorável ou não, sendo que h
1
seja apenas um pedaço independente do conhecimento.
Como exemplo da Forma I, utilizaremos a relação feita por O’Donnell(1989,
p.58), entre nuvens pretas no céu (h), chuva (a) e granizo(b). Dado que temos nuvens
pretas no céu (h), a probabilidade de que ocorra apenas chuva (a) é maior que a
probabilidade de que caia ao mesmo tempo chuva e granizo (ab).
Para exemplificar a Forma II, temos nuvens pretas no céu (h) e chove todos os
dias (a). Para que a/h > a/hh
1
é necessário que h
1
seja favorável, ou seja, esteja
chovendo no momento. Caso h
1
seja igual a não presença de chuva no momento, então
h
1
é um acontecimento desfavorável, o que conduz a a/h < a/hh
1
.
Nos trabalhos de Keynes, existe o caso em que as probabilidades não podem ser
calculadas numericamente e nem ordenadas qualitativamente, ou seja, nem a/h >(b/h)
nem b/h >(a/h). Para Carabelli(1995, p.139), este caso é importante na Teoria
Geral(Keynes, 1936), pois é usado para descrever as expectativas e incertezas no
processo econômico.
Na obra A treatise on Probability, Keynes(1973c) introduz o conceito de peso do
argumento, e, este tem sido usado, por muitos autores (O’Donnell(1989), Runde(1990),
Dequech(1997) e Crocco(2002)) para desenvolver o conceito de graduação de incerteza
na visão keynesiana.
Como nas relações econômicas temos a ausência de certeza completa sobre o
futuro, os agentes, na presença de situações que envolvem a necessidade de tomada de
decisões, não apenas observam a relação de probabilidade como também as
características das evidências e informações que dão suporte a estas probabilidades.
Para Runde (1991), existem três conceitos de peso no “A Treatise on Probability”
(Keynes 1973c, p.77, 84, 345). Dois desses conceitos representam o peso como a
quantidade de evidências relevantes, sendo então o oposto da probabilidade, pois essa
depende das evidências favoráveis ou desfavoráveis. Sendo assim, apenas usando o
conceito de que o peso do argumento é o grau de completitude
15
da informação na qual
a probabilidade se baseia
16
é possível demonstrar a igualdade entre confiança e peso.
15
Completitude é interpretado como a qualidade do que é completo, íntegro ou perfeito.
16
Para Keynes(1973c, 345) chegar a este conceito ele fez a seguinte questão: “If two probabilities are
equal in degree, ought we, in choosing our course of action, to prefer that one which is based or a greater
body of knowledge?” Para ele esta é uma questão muito difícil devido a sua complexidade, mas o “degree
12
De acordo com Runde(1991, p.281) isto pode ser expresso da seguinte forma:
rr
r
IK
K
h
a
V
+
=
(1.1)
onde é o conhecimento relevante e é a ignorância relevante.
r
K
r
I
Observando a Equação 1.1 notamos que um aumento na quantidade da nossa
evidência não necessariamente implica em aumento do peso e, novas evidências podem
diminuir o peso caso elas aumentem a ignorância relevante ( ) do agente
r
I
17
.
Uma observação importante, realizada por Crocco (2002, p.14), é de que existe
uma mudança qualitativa da incerteza quando aceitamos a relação direta entre peso e
confiança
18
para estimar a probabilidade como guia de conduta, não esquecendo que a
incerteza surge fora da ignorância, ou seja, não é necessário termos ignorância para
termos incerteza.
Assim ignorância relevante e incerteza relacionam de diversas formas, como
exemplo, podemos citar que a probabilidade mede os graus de certeza ou incerteza de
uma conclusão e o peso mede a incerteza no senso de graus de confiança (falta ou
excesso de confiança) que os agentes têm da probabilidade ou do seu conhecimento
relevante. Como alertado por O’Donnell(1989,p.16), baixo peso pode ser acompanhado
por probabilidade alta, baixa ou probabilidade não conhecida.
Um dos exemplos usados para demonstrar a insuficiência da distribuição de
probabilidade para realizar as previsões ou expectativas com relação aos acontecimentos
futuros é o Paradoxo de Elsberg. Este experimente científico foi feito usando duas urnas
com 50 bolas, sendo que na urna A havia 25 bolas brancas e 25 bolas pretas, na segunda
urna B, não se conhecia a distribuição entre pretas e brancas. A dúvida proposta foi se
tivesse que apostar $1 em sortear uma bola preta em uma única tentativa, em qual urna
apostaria? A resposta, de acordo com a teoria da probabilidade, seria indiferença entre
as duas urnas, pois ambas possuem a mesma probabilidade de 50%. Este fato, é
chamado de princípio da Indiferença, pois conduz os agentes a atribuírem a mesma
probabilidade para eventos, caso os mesmos não tenham razão para atribuir uma maior
probabilidade para um evento em dois. No entanto, no teste efetuado, a maioria das
pessoas preferiam apostar na urna A que continha 25 bolas bancas e 25 pretas,
of completeness of the information upon which a probability is based does seem to be relevant, as well as
the actual magnitude of the probability, in making practical decisions.”
17
Como afirma Keynes(1973c, p.78) “to say that a new piece of evidence is “relevant’ is the same thing
as to say that it increases the “weight” of the argument.”
18
Quando o peso do argumento aumenta (ou cai) a confiança também aumenta (ou cai).
13
contrariando dessa forma a teoria da Probabilidade Subjetiva. Isso ocorreu porque, o
peso do argumento para a aposta na urna A era maior, visto que para essa urna o volume
de evidência relevante era maior.
Para Crocco(2002, p.14), o mérito da confiança é determinar a graduação de
incerteza que existe em situações específicas. A partir da definição de peso do
argumento como grau de completitude da informação na qual a probabilidade se
baseia é possível capturar o nível de ignorância na avaliação da confiança que temos da
relação de probabilidade, em conjunto com o nível de conhecimento relevante, servindo
o peso do argumento como guia de conduta para as nossas decisões.
Toda essa discussão anterior permite-nos abordar qual o conceito de incerteza
que adotaremos, dado que, para Dequech (1997, p.21), a incerteza pode ser entendida
como “... o conhecimento, devido à escassez de evidência...” sendo este “...incompleto a
um nível tal que o impede de tornar-se um guia completamente confiável de conduta”,
mas como ressalta Crocco(2003, p.509, n.7) existe uma dúvida com relação a esta
definição de incerteza dado que o termo “escassez da evidência” usado como gerador de
incerteza leva em consideração apenas o tamanho deixando de captar a qualidade ou
relevância do conjunto de evidências.
Assim, a incerteza será definida “...por situações nas quais o conjunto de
evidências que servem de base ao tomador de decisão não provê um conhecimento
completamente confiável para guiar sua conduta”(Crocco(2003, p.509)). Essa falta de
confiança conduz os agentes a uma insegurança devido à quantidade, qualidade e
característica provisória do conhecimento relevante para julgar o conjunto de evidências
em questão.
Antes de entrarmos na conceituação das expectativas dos agentes, cabe ressaltar
a diferença entre probabilidade, que é a relação entre evidências favoráveis e
desfavoráveis levando Lawson(1988) afirmar que a teoria keynesiana de probabilidade
não é uma propriedade do mundo material real, mas sim, uma característica da maneira
como pensamos o mundo ou sobre o mesmo, e o peso que é o saldo entre conhecimento
e ignorância relevantes podendo ser considerado como a confiança dos agentes com
relação as suas evidências relevantes. E o Peso enquanto medida, qualitativa ou
quantitativa, torna a incerteza fundamental graduável. Como coloca Runde(1991), a
incerteza é caracterizada pelo baixo peso, e não pela ausência completa de
conhecimento provável. Assim, tendo o peso como a sua medida, a incerteza passa a ser
14
então graduável, cabendo aos agentes contentarem-se com “comparações ordinais de
graus de incerteza” (Dequech(1999, p.101-102).
1.4. Expectativas dos Agentes Econômicos
As diversas abordagens teóricas, acerca do conceito de incerteza e da
possibilidade ou não da teoria de probabilidade captá-la, impõem necessariamente a
discussão acerca do processo de formação de expectativas por parte dos agentes
econômicos. Naturalmente, abordagens sobre incerteza distintas implicaram em
formalizações teóricas também distintas sobre este processo.
Dentro do mainstream da literatura econômica, duas abordagens se tornaram as
mais difundidas: o modelo de expectativas adaptativas, tendo como principal referência
os trabalhos de Friedmam e o modelo de expectativas racionais. O modelo de
expectativas adaptativas assume que os agentes formam as suas expectativas com base
nos seus valores observados mais recentemente, ou seja, as expectativas erradas são
revisadas ou adaptadas na proporção da diferença entre os eventos realizados e os
esperados. Como hipótese, os eventos realizados são determinados pelos parâmetros
estáveis do sistema econômico e parte do pressuposto que existe conhecimento perfeito
dos agentes.
Nesse processo existe uma inércia onde as variáveis passadas influem sobre as
expectativas futuras, pois o valor da variável esperada para o instante t (corrente) é uma
média ponderada dos valores das variáveis observadas até o instante t, com pesos
exponencialmente cadentes para o passado, veja Equação 1.2:
10 )(
111
<<−=−
−−−
ββ
e
tt
e
t
e
t
xxxx
(1.2)
Assim, usando a Equação (1.2), a projeção da variável torna-se função de seu
desempenho passado
)1(...)1(
1
21 nt
n
tt
e
t
xxxx
−
−
−−
−++−+=
βββββ
(1.3)
desde que
)1(lim
nt
n
n
x
−
∞→
−
β
onde quanto maior β, menor é a influência das taxas passadas em relação às recentes na
formação das expectativas da variável
19
.
19
Uma crítica que se pode fazer a este tipo de formalização é a de que para o processo conduzir o sistema
a convergência é necessário de que os coeficientes da equação (3) mantenham-se inalterados ao longo do
tempo.
15
Como já mencionado, o modelo de expectativas racionais baseia-se na hipótese
central de que os agentes econômicos conhecem o modelo que descreve o
comportamento das variáveis endógenas com relação as variáveis exógenas, ou seja, os
agentes utilizam de forma ótima toda a informação disponível, presente e futura, para
prever o futuro.
Ao invés da expectativa adaptativa, o que influencia a esperança da variável,
nesse modelo, é apenas o seu excesso corrente com relação ao valor esperado. Para os
proponentes desse modelo, as expectativas são racionais uma vez que incorporam
eficientemente todas as informações disponíveis ao tempo em que as expectativas são
formadas.
Então o modelo de expectativas racionais supõe que exista um modelo
probabilístico que descreva com a melhor aproximação possível o valor esperado da
variável, que este seja conhecido por todos os agentes e que todos os agentes confiem
que os demais usarão o modelo como ponto de partida para as suas projeções. Esse
modelo também elimina o processo de inércia na formação da expectativa da variável.
1.5. Expectativas em Keynes
Embora para Keynes a incerteza seja uma característica presente em qualquer
processo econômico, em sua teorização acerca do processo de formação de
expectativas, ele fez uma diferenciação entre dois processos: o curto-prazo, também
chamado de período de produção; e o longo-prazo, relacionado ao processo de
investimento. No processo de formação das expectativas de curto-prazo, a importância
da incerteza aparece no fluxo de uma economia monetária, quando a firma deve decidir
o quanto produzir e a que preço ofertar a sua produção diária e de tal forma determinar
o ponto de demanda efetiva. Mantendo constante a planta e equipamentos de produção,
as firmas, em algum ponto do tempo, devem fixar sua produção diária de acordo com as
suas expectativas de curto prazo. Assim as “expectativas relativas ao custo da produção
em diversas escalas” e relativas “ao produto da venda desta produção.” (Keynes(1936,
p.53-54)) determinam o volume de produção e emprego das firmas.
Não podemos esquecer que qualquer mudança nas expectativas possui um lapso
de tempo para que afetem a produção e o emprego, fazendo com que a quantidade de
emprego não tenha tempo de alcançar a quantidade de emprego de longo prazo
correspondente ao estado de expectativas existente, gerando o fato em que “cada estado
16
de expectativa corresponde a um volume específico de emprego a longo prazo.”
(Keynes(1936, p.55))
Uma característica importante na discussão acerca do processo de formação de
expectativa está relacionado ao seu processo de ajustamento frente à validação ou não,
no presente, de expectativas passadas. Neste ponto existe uma clara diferenciação entre
as expectativas de curto e de longo – prazo. No caso das expectativas de curto-prazo,
Keynes admitiu que essas são revisadas de acordo com um modelo de expectativas
adaptativas. Assim, a validação ou não de expectativas passadas gerada pelos resultados
de receita obtidos com relação à expectativa de curto prazo da demanda efetiva devem
ser verificados pela firmas para que as mesmas possam ajustar a sua produção, ou os
seus preços e ou os seus estoques.
Na Figura 1.2, mostramos como a validação ou não de expectativas passadas
pode modificar as decisões de produção e de emprego de curto prazo. Nela temos a
curva de oferta agregada (Z), que é a receita total em função do nível de emprego
20
e
indica o volume de renda da venda do produto associado a cada nível de emprego que
dará às empresas o incentivo para levar o nível de produção até este nível. A curva de
demanda agregada (D), representa a renda esperada associada a cada nível de emprego.
Veja que a demanda agregada é função das demandas por bens de consumo e bens de
investimento, sendo esta última constante no curto-prazo, ou seja, não é função do nível
de atividade econômica.
Figura 1.2:
Ponto de Demanda Efetiva e Expectativa de Curto Prazo
Empre g o
Receita Esperad
a
Vendas Esperadas (Z)
Demanda Gasta Realizada (D)
D
1
D
2
Z
2
Z
1
DE
N
1
N
2
20
Ou seja, para empregar n trabalhadores qual é o nível de receita que o empresário precisa ter para
produzir os seus bens.
17
Suponha que num dado momento do tempo as firmas esperam vender Z
1
, cuja
venda está abaixo da demanda efetivada neste momento D
1
, com a demanda N
1
trabalhadores para produzir o fluxo de produtos. Como a venda realizada D
1
é a maior
que a expectativa de vendas do empresário, o mesmo sente-se incentivado para
aumentarem o emprego e o produto para atender a demanda efetivada pelos
consumidores.
Caso os empresários tenham a expectativa de venderem no ponto Z2, mas a
demanda realizada ocorre em D2
21
, então os mesmos terão um desapontamento com as
vendas realizadas, sendo induzidos a reduzirem ou cortarem a produção e emprego.
É fundamental deixar claro que devido à baixa variabilidade da produção de
curto prazo, os empresários acabem baseando suas expectativas de curto prazo na
hipótese de que os resultados correntes observados continuem, desde que não haja
mudanças abruptas na economia. Para Keynes(1936, p.56) a decisão de produção é
realizada de acordo com as receitas correntes ao invés das mudanças prováveis.
Como resumo Keynes(1936, p.123) define expectativa de curto prazo como a
“base na qual os produtores fazem estimativas do que poderão obter pelo produto
acabado, no caso de decidirem iniciar sua produção hoje, com as instalações
existentes.”
1.5.1. Expectativas de Longo Prazo
De acordo com Kregel(1976, p.219), a expectativa é a variável independente
básica necessária para enteder as três relações psicológicas dos agentes econômicos:
propensão ao consumo, preferência pela liquidez e eficiência marginal do capital
22
.
Para Keynes, a expectativa de curto prazo pode ser suposta como constante ou
conhecida
23
, mas é muito difícil para os agentes relevantes predizerem com segurança
de como será a demanda efetiva nos próximos cinco ou dez anos. Ao aumentarmos o
prazo a ser previsto, existe uma tendência a aumentarmos a incerteza envolvida no
processo. Para Davidson(1978) esta incerteza será reduzida caso toda a produção seja
realizada sob contrato monetário, deixando de ser uma incerteza com relação a
21
Veja que D
2
< Z
2
, ou seja, demanda realizada menor que venda esperada.
22
Uma fonte para aprofundamento destas variáveis é Carvalho(1992).
23
Pode-se supor mais facilmente qual será a demanda efetiva da próxima semana tendo como base os
dados correntes.
18
produção
24
. Nesse caso, a expectativa instável nas relações econômicas é a de longo
prazo, relativas aos rendimentos esperados das novas inversões em plantas e
equipamentos duráveis, necessários para aumentar a capacidade produtiva e
empregabilidade potencial da economia.
A expectativa de longo prazo possui dois componentes: previsão mais provável e
o estado de confiança no qual fazemos as previsões. O estado de confiança possui forte
influência sobre a escala da eficiência marginal do capital por ser um dos principais
fatores na determinação dessa escala, que é idêntica à curva da demanda de
investimento. Ao mesmo tempo, a taxa de juros provoca modificações no estado de
confiança, assim como o mecanismo de incerteza no mundo não-ergódico, torna o
horizonte mais nublado
25
.
A nossa ignorância e a precariedade da nossa crença com relação ao futuro são
os aspectos que marcam a nossa capacidade em realizar a previsões ou em formarmos as
nossas expectativas de longo prazo, mas isto não impossibilita que os agentes relevantes
tomem decisões, por mais difíceis que sejam. Alguns mecanismos, como necessidade de
sobrevivência social e o progresso tecnológico e econômico, demonstram que os
agentes relevantes, mesmo num mundo incerto, não se isentam de tomar decisões de
investimento produtivo, tendo como finalidade o aumento da sua renda e riqueza na
forma de lucro monetário.
Para Keynes(1936, p.127), é a precariedade em realizar previsões e o estado de
confiança,ou seja, o estado de expectativa “que cria uma parte considerável do
problema contemporâneo de obtenção de um volume suficiente de investimento”.
Alguns fatores aumentam essa precariedade e prejudicam o estado de confiança:
1. Com o aumento da massa de investimento, mais indivíduos possuem
ações ou participações nos investimentos produtivos, aumentando a
proporção de agentes que não possuem conhecimento ou não têm
interesse pelas decisões dos negócios, objetivando apenas a lucratividade
de curto prazo;
2. Flutuações de curto prazo dos lucros dos investimentos exercem uma
influência excessiva sobre o mercado
26
;
24
Os agentes não devem subestimar de que existe o risco de crédito, ou seja, de que uma das partes não
venha a realizar o acordado no contrato.
25
Para Keynes(1936, p.125) “os homens de negócios fazem um jogo que é uma mescla de habilidade e de
sorte.”
26
Keynes(1936, p.128) “embora sejam efêmeras e desprovidas de significação.”
19
3. Avaliação convencional
27
sofre altas flutuações a partir de fatores que na
realidade não afetam a renda esperada;
4. Grau de confiança que o sistema financeiro concede aos tomadores de
crédito facilitando a estes a inserção no mercado de financiamento
28
;
5. Crítica à esperteza da maioria dos profissionais competentes do mercado
que preferem fazer do mercado um jogo de aposta ao invés de um local
propício para que ocorram inversões de capital em ativos fixos
29
. Ao
invés de preocupar-se em investir a longo prazo, até por questões sociais,
o investidor considera que a “sabedoria universal indica ser melhor para
a reputação fracassar junto com o mercado do que vencer contra ele.”
(Keynes(1936, p.130))
Para que o sistema econômico possa empregar todos os seus recursos gerando o
máximo de emprego de mão-de-obra, é necessário que as políticas patrocinadas pelas
autoridades monetárias exerçam influência sob a taxa de juros e sob a eficiência
marginal do capital, reduzindo o desejo de acumular riqueza na forma de dinheiro por
parte dos agentes relevantes.
As expectativas de longo prazo estão sujeitas a revisões repentinas, e que não
podem ser substituídas pelos resultados realizados, ou seja, não existem expectativas
adaptativas e racionais que estabilizem o investimento, o que torna as mudanças ou
flutuações no sistema capitalista um fato inerentemente crítico. Assim passaremos a
discutir dois fatores que podem dar a atividade produtora de bens uma menor
variabilidade ao longo do período.
1.5.2. Determinantes do Estado de Expectativas
O estado de expectativas depende das expectativas e da confiança. Observando a
Figura 1.3, demonstramos as variáveis que possuem influência sobre a confiança e
expectativas dos agentes. Sendo que todas as variáveis dependem do conhecimento, da
criatividade e disposição em face a incerteza.
27
Keynes(1936, p.128) a define como “fruto da psicologia de massa de grande número de indivíduos
ignorantes.”
28
Para Keynes(1936, p.131) “o enfraquecimento do crédito seja bastante para levar a uma crise, o seu
fortalecimento, embora uma condição necessária da recuperação, não é condição suficiente.”
29
A “luta de esperteza para prever com alguns meses de antecedência as bases da avaliação convencional,
muito mais do que a renda provável de um investimento durante anos” (Keynes(1936, p.129)).
20
Para Dequech(1999a, p.419) as formações de expectativas são realizadas
debaixo de incerteza, com conhecimento incompleto, pois “conhecimento completo não
pode existir no mesmo tempo em que as decisões mais relevantes são realizadas.”
Figura 2:
Determinantes do Estado de Expectativas
Disposição
Otimista
("Animal
Spirits")
Conhecimento Criatividade
Aversão
a
Incerteza
Percepção da
Incerteza
Otimismo
Espontâneo
Confiança Expectativas
Estado de
Ex
p
ectativas
Fonte: Dequech(1999a, p.418)
O ‘animal spirits’
30
afeta a expectativa através do otimismo espontâneo, que é
definido por Dequech(1999a, p.420), como o “otimismo que não é baseado em qualquer
tipo de conhecimento”
31
, ou seja, os agentes possuem uma força interna e espontânea
que os leva a tomarem decisões sem levarem ou analisarem todos os fatores e
conseqüências da sua decisão. O “animal spirits” é também influenciado pelo ambiente
institucional e cultural no qual o agente realiza as suas transações.
30
Veja que aqui consideramos ‘animal spirits’ como a disposição otimista dos agentes em face a incerteza
o que difere da usada por Keynes(1973b, p.150), é o define como “our decisions to do something
positive”, não reduzindo o conceito a dicotomia entre agir e não agir, pois a inclinação a não ação
corresponde na economia monetária a preferência pela liquidez.
31
Como exemplo, quando um indivíduo sabe de antemão que as suas chances de ganhar numa loteria seja
de 95%, ele estará otimista, mas não espontâneo.
21
A aversão a incerteza é a propensão ou não dos indivíduos para a ação ou
tomada de decisão em face da incerteza e a percepção da incerteza é a parte mensurável
quantitativamente da incerteza
32
.
O conhecimento afeta diretamente as expectativas. As expectativas também são
afetadas pela criatividade do meio social em que são tomadas as decisões. Para
Dequech(1999a, p.423), criatividade é a “habilidade para se vê e fazer coisas num novo
caminho”, ou melhor, é a imaginação inovadora, e ela pode ser graduável em forte,
fraca ou ausente de criatividade.
A confiança depende da disposição otimista em face à incerteza e como o
conhecimento influência a percepção de incerteza. Para Dequech(1999, p.418), no
momento de tomada das decisões econômicas relevantes, o completo conhecimento é
impossível de existir, mas isto não impossibilita que os agentes relevantes usem todas as
informações disponíveis e a estrutura institucional com o intuito de obter melhor
percepção da incerteza envolvida, aumentando, assim, sua confiança.
As expectativas dos agentes sofrem influências diretas da criatividade, do
conhecimento e do otimismo espontâneo, entretanto, ela nunca é cheia de confiança
inteiramente, pois ao tomar a decisão para agir ou a sua preparação também depende da
confiança. Dentro do esquema a criatividade é a única variável que afeta diretamente as
expectativas sem afetar a confiança.
1.5.3. Estado de Confiança
Para Belluzzo e Almeida(2002, p.83), as relações atuais do sistema capitalistas
são fundadas exclusivamente no estado de confiança entre os agentes e não em
mecanismos automáticos de regulação do sistema. Os bancos possuem, em primeira
instância, a capacidade de administrar a oferta de moeda, via a concessão de crédito de
curto e de longo prazo e, o Estado, via banco central, referenda ou não esse crédito a
que os agentes julgam ter direito.
Em um sistema monetário baseado apenas no estado de confiança e no crédito, a
moeda com as suas funções –meio de troca, meio de precaução e reserva de valor- é
uma mercadoria fundamental e quando as expectativas futuras não confirmam o
presente, a moeda “que servia de veículo para a valorização do estoque de riqueza e
32
Para Dequech(1999, p.419, n.10) a versão da noção de aversão e percepção da incerteza apresentada
não é a mesma da usada pela Teoria da Utilidade Esperada, pois essa preocupa-se com o cálculo de risco
(dispersão em torno da média) e não com o conceito de incerteza.
22
liquidação dos contratos pelo valor antecipado torna-se um objeto
perturbador.”(Belluzzo e Almeida(2002, p.88))
Como exemplo, da necessidade e da importância de que tenhamos um alto
estado de confiança nas nossas instituições, utilizarei Blinder(1999, p.82-83), que
chama atenção para dois fatores que diminuem os custos das políticas praticadas pelos
bancos centrais, caso os mesmos sejam instituições em que os agentes tenham alto
estado de confiança. O primeiro, é que dirigentes de bancos centrais podem querer ter
“margens para mudar táticas de curto prazo sem que se pense em mudar suas
estratégias de longo prazo”
33
e a segunda, é que a credibilidade é um “ótimo bem
durante uma crise financeira.”
Mas em que o estado de confiança é importante para que os donos do capital
sintam-se interesse em realizar inversões de recursos de longo prazo no setor produtivo?
Como exposto, a confiança, possui relação direta com o peso do argumento, e
representa o grau de evidências ou grau de completitude da informação na qual a
probabilidade se baseia. Sendo assim, numa economia onde o estado de confiança dos
donos de capital esteja alto, ele possui expectativas positivas e confiança que as mesmas
serão validadas, de tal forma a obterem lucros positivos na inversão de recursos no
circuito industrial, ou seja, as decisões serão tomadas com base em expectativas sobre
as quais os agentes tenham o maior grau de confiança possível.
1.5.4. Comportamento Convencional
Para Posas(2003), o comportamento convencional gera para a produção de
mercadorias um remédio que reduz a volatilidade do investimento por intermédio de um
componente inercial na formação das expectativas.
Como exposto por Keynes(1936), a base da comportamento convencional dar-se
no fato de acreditarmos que o negócio continuará para sempre (é porque quando um
agente relevante abre um negócio, ele possui a expectativa que terá duração infinita), a
não ser que o nosso grau de confiança seja relativamente baixo com o futuro da
economia.
Keynes(1973 14,p.114) acredita que “knowing thar our own individual
judgement is worthless, we endeavour to fall back on the judgement of the rest of the
33
Como exemplo, Blinder(1999, p.82), cita o caso do Federal Reserve comandado por Paul Vocker, em
1982-1983, que “abandonou o monetarismo sem criar temores de que estava abandonando o combate à
inflação.”
23
world which is perhaps better informed”, existe espaço na economia e no meio social
que alguns indivíduos ou instituições tenham maiores quantidades de informações
relevantes do que outros agentes.
Para Dequech(2003, p.146), o conceito de comportamento convencional é
complexo e envolve muitas divergências, sendo que a única coisa em comum é que os
economistas “with very few exceptions, they all tend to focus on the rationality of
following a convention (or rule or the like)”. Esse autor demonstra várias teorias e os
argumentos das mesmas, de como os agentes seguem convenções, como exemplo:
i. Conceito de racionalidade limitada, criado por Herbert Simon, como
crítica ao conceito neoclássico de racionalidade, onde os agentes com
capacidade mental e computacional limitada operam em ambientes
complexos;
ii. Sistema de regras de conduta, citado por Hayek, onde as regras não se
referem a ações específicas e não são orientadas em torno de uma
proposta e os agentes não têm consenso sobre as regras que irão seguir;
iii. Escola francesa da economia da convenção, que divulga que a imitação é
a melhor opção e a mais racional quando os agentes não têm
conhecimento sobre os processos a serem seguidos ou implantados;
iv. Iguala o comportamento convencional à profecia de auto-realização
(‘self-fulfilling’), onde os indivíduos seguem uma opinião convergente
média e que tenha alta tendência de ser realizada;
v. Comportamento defensivo ao usar o presente e informações do passado
para projetar o futuro esperado;
vi. Guia de ação sob incerteza é considerando a convenção como uma
indução.
Veja que o comportamento convencional que possui como base os indivíduos ou
grupos carentes de conhecimento ou convicção acerca das forças reais do mercado que
afetam os rendimentos de curto e longo prazo, é uma base possivelmente instável para
fazer com que as instituições ou países desenvolvam.
Como visto acima, o debate sobre como o comportamento convencional, que
não deixa de ser a opinião dominante, afeta a formação de expectativas é caracterizado
por vários fatores, sendo muitos subjetivos e dependentes ou dos indivíduos ou dos
grupos de indivíduos formados em toda a sociedade.
24
1.6. As Expectativas e a Modelagem Econômica
Na economia monetária da produção, a demanda efetiva nunca é desapontada,
dado que ela é um fenômeno ex-post, mas é possível que ocorra frustração na
expectativa, fazendo com que o valor esperado da expectativa não seja o mesmo do
resultado realizado e as decisões tomadas no passado ou presente não podem ser
voltadas atrás, a não ser que os agentes aceitem incorrer em altos custos, gerando a
irreversibilidade da tomada de decisão de investimento produtivo.
De acordo com Kregel(1976, p.211), Keynes assume que as expectativas e
incerteza estão sempre presentes no mundo econômico podendo gerar diferentes
hipóteses com relação a constância e efetividade das expectativas no sistema.
Na Teoria Geral, Keynes assume que no curto prazo, para a determinação do
ponto de demanda efetiva as expectativas de longo prazo são dadas
34
, mesmo sabendo
da sua condição de suficiência na geração do pleno emprego com desemprego
involuntário.
As expectativas dos agentes também mudam independentemente dos
resultados efetivos da economia, muda de acordo com o humor dos agentes sem a
necessidade que o resultado efetivo aconteça.
Para Kregel(1976, p.214), a diferença entre os três modelos dá-se pelas hipóteses
dos efeitos das expectativas no sistema e chama a atenção para três fatores relacionados
a expectativas que Keynes considerou importantes:
(a) O estado de expectativas de longo prazo é independente do sistema e
desloca-se automaticamente de acordo com fatores econômicos e não econômicos e é
fator primordial na determinação da eficiência marginal do capital na preferência pela
liquidez e na propensão a consumir;
(b) Expectativas são individuais e podem ser desapontadas, particularmente, a
de curto prazo;
(c) O desapontamento das expectativas em (a) pode afetar (b) e vice-versa.
Então, o estado geral das expectativas é uma variável independente e que afeta a
relação funcional de todo o sistema e, a Tabela 1.2 demonstra como Kregel (1976),
caracterizou os modelos econômicos e as expectativas.
34
Veja que esta hipótese de expectativas dada é diferente da hipótese clássica de perfeito conhecimento e
previsão do futuro. Nas palavras de Keynes(1973e, p.181), “for the theory of effective demand is
substantially the same if we assume that short-period expectations are always fulfilled.”
25
O modelo estático
35
assume que as expectativas de longo prazo são constantes e
as de curto prazo são sempre realizadas e de forma correta, a partir da hipótese de que o
futuro é perfeitamente conhecido. Esse modelo é uma forma fácil de separar os efeitos
de um conjunto de expectativas na determinação do nível de emprego de equilíbrio, que
pode ser menor que o pleno emprego, dos efeitos do desapontamento ou mudanças nas
expectativas sobre o nível de emprego. Dado que a expectativa de longo prazo é
constante, os determinantes da demanda agregada
36
têm nesse modelo comportamento
estável. O ponto de demanda efetiva, no equilíbrio de curto período, é sempre realizado
na média e é o ponto que iguala demanda e oferta agregada instantaneamente.
Tabela 1.2:
Modelos Econômicos e Expectativas
Fonte: Kregel(1976)
Interação entre
Expectativa de Curto e
Longo Prazo
Modelo de
Equilíbrio
Expectativa
Curto Prazo Longo Prazo
Estático
Realizada Constante a um
dado nível
Independente
Estacionário
Pode ser
Desapontada
Constante a um
dado nível
Independente
Dinâmico
Desapontada Modifica-se ao
longo do tempo
Interdependente
O modelo de equilíbrio estacionário é o modelo mais comum na interpretação
dos trabalhos de Keynes, em especial, os primeiros dezoito capítulos da Teoria Geral,
que assumem que as expectativas de curto prazo podem ser desapontadas sem
proporcionar nenhuma alteração na expectativa de longo prazo, e coloca as expectativas
e a incerteza como elementos centrais para o princípio da demanda efetiva. Nesse
modelo, supõe-se que o estado de expectativas dure o tempo suficiente para que seus
efeitos sobre o produto e o emprego sejam completos de tal forma que o “volume
estável do emprego assim obtido poderá chamar-se emprego de longo
prazo.”(Keynes(1936, p.54))
35
Modelo estático não se preocupa com o tempo; no modelo dinâmico todas as quantidades devem ser
datadas e considera a não linearidade entre as variáveis; o modelo estacionário pode ser considerado
como um caso especial do modelo dinâmico onde os gostos, a técnica e os recursos permanecem
constantes através do tempo, não necessitando fazer distinções entre preços esperados e preços correntes,
pois são a mesma coisa.
36
Função consumo, investimento e demanda por moeda.
26
Assim, nesse modelo, a demanda agregada continua sendo uma função
estruturalmente estável
37
, dado que as expectativas de longo prazo continuam constantes
e a relação entre expectativa de curto e longo prazo é independente. Mas o equilíbrio
não é gerado de forma instantânea como no modelo de equilíbrio estático, dado que as
expectativas de curto prazo podem ser desapontadas. As vendas esperadas dos produtos
produzidos podem não ocorrer no ponto de demanda efetiva prevista pelos empresários,
gerando erros na demanda agregada com relação ao previsto.
O terceiro modelo de equilíbrio, o modelo dinâmico, a não ser o aumento do
conhecimento dos agentes (o que não quer dizer acerto das previsões), nada garante que
as realizações do passado afetem as expectativas das empresas sobre os investimentos
futuros, ou seja, o passado pode servir de base para as ações com relação ao futuro, mas
não podemos considerar que o futuro seja um espelho do passado ou presente, até
porque vivemos em um mundo não ergódico nas relações econômicas.
Assim, as expectativas de curto prazo podem ser desapontadas e as de longo
prazo modificam-se ao longo do tempo
38
, mas, como exposto por Hahn(1952), não
necessariamente as instabilidades de curto prazo implicam a instabilidades de longo
prazo. Mas é fundamental deixar claro que a interdependência entre a expectativa de
curto e longo prazo proporciona ao sistema econômico um processo de realimentação
39
,
que é um arranjo circular de elementos ligados por vínculos causais
40
.
As decisões econômicas são realizadas em um ambiente de fundamental
incerteza. Ora os agentes não possuem consciência dos resultados futuros possíveis e ou
não são capazes de abrangerem todas as probabilidades sejam elas, objetivas ou
subjetivas, ora eles possuem ignorância com relação ao estado futuro do mundo. Isto é a
condição suficiente para que o ponto de demanda efetiva seja dependente das
expectativas formadas pelos agentes com relação à quantidade monetária das suas
futuras vendas, levando os empresários à busca do equilíbrio com desemprego
involuntário através do processo de tentativa e erro.
37
Temos apenas um ponto de demanda efetiva.
38
Um debate na literatura é se as expectativas de curto prazo afetam ou não as de longo prazo no modelo
dinâmico e qual é a relação causal entre as duas expectativas. Para Crocco (1999, p.124, n.108) o único
consenso é de que as expectativas de longo prazo podem modificar no modelo de equilíbrio dinâmico,
mas continua o desacordo se estas mudanças são autônomas ou induzidas pelas mudanças das
expectativas de curto prazo.
39
A primeira discussão a respeito de laços de realimentação apareceu em Rosenblueth, Wiener and
Bigelow(1943), onde introduziram o conceito de causalidade circular como padrão lógico ao processo de
realimentação, com o intuito de modelar o comportamento de organismos vivos.
40
Uma causa inicial se propaga para todo o sistema, de modo que cada elemento tenha um efeito sobre o
seguinte, até que o último realimenta (‘feed back’) o efeito sobre o primeiro elemento do ciclo.
27
Assim, no modelo de equilíbrio dinâmico, os agentes mudam constantemente as
curvas de demanda e oferta fazendo com que o sistema persiga sempre o ponto de
equilíbrio, não existindo garantia de que ele será alcançado.
Com o intuito de facilitar a diferenciação entre os modelos de equilíbrio e
expectativas introduziremos o conceito de elasticidade das expectativas.
Esse conceito foi discutido por Hicks(1939) e visa facilitar o entendimento da
diferença entre os modelos de equilíbrio estático, estacionário e dinâmico. Para Hicks,
existem três tipos de influências que afetam as expectativas, sendo que as duas
primeiras são a esperança que forças econômicas –influência de preços passados e dos
preços correntes- e não econômicas –tempo, notícias políticas, estado de saúde dos
indivíduos, psicologia dos mesmos- provoquem mudanças autônomas nas
expectativas
41
. A terceira influência é a de que os valores correntes realizados difiram
dos valores esperados, induzindo a mudanças nas expectativas sobre os valores futuros
das variáveis relevantes.
A elasticidade das expectativas (
) mede a magnitude de mudanças induzidas
nas expectativas e é definida como a razão da variação proporcional dos preços futuros
esperados de X para a mudança proporcional de seu preço corrente.
e
E
Na definição e análise dos efeitos da elasticidade das expectativas (
),
Hicks(1939) cita quatro tipos diferentes de sistema de acordo com a elasticidade: a)
modelo de equilíbrio estático
e
E
42
ocorre quando se tem elasticidade das expectativas
rigidamente inelástica (
= 0) e não ocorram mudanças autônomas nas expectativas
durante o período da observação; b) modelo de equilíbrio estacionário
e
E
43
ocorre quando a
elasticidade das expectativas é rigidamente elástica (
= 1) e ocorrem mudanças
autônomas nas expectativas durante o período da observação; c) modelo de equilíbrio
instável (
> 1); d) modelo dinâmico
e
E
e
E
44
com equilíbrio estável (0 < < 1).
e
E
Para Davidson(1978, p.386), Keynes insiste que não existe uma função de
demanda e de oferta constante, pois as mesmas variam de acordo com mudanças no
estado de expectativas não esperadas, o que torna difícil, senão impossível, prevermos
com cem por cento de acerto o que ocorrerá ao longo do período. Ao passarmos a
41
Para Hicks(1939, p.205), “expectations are liable to be influenced by autonomus causes.”
42
Realizações correntes não alteram as expectativas correntes com relação ao futuro.
43
As realizações correntes diferem dos valores esperados de curto prazo, mas não alteram as expectativas
correntes de longo prazo com relação ao futuro.
44
Com mudanças autônomas nas expectativas de curto e longo prazo.
28
considerar as expectativas (ou elasticidade das expectativas), a estabilidade e a
modelagem dos sistemas saem bastante prejudicadas ou tornam muito difíceis, além do
que a alta elasticidade das expectativas torna o modelo mais desestabilizador
45
.
45
Nas palavras de Hicks(1939, p.256), “its is henceforth not at all surprising that the economy system of
reality should be subject to large fluctuations, nor that these fluctuations should be so very dangerous.”
29
2. Decisão de Investir
2.1. Introdução
O importante nesse processo é verificar as expectativas de longo prazo dos
agentes, de tal forma a obtermos cardinalmente e ou ordinalmente, o grau de confiança
dos mesmos com relação aos seus lucros futuros, possibilitando a realização de
inversões de capital na formação de capital produtivo.
Para as teorias econômicas clássicas, a igualdade entre poupança e investimento
é uma identidade determinada pelas variações automáticas da taxa de juros; mas para
Keynes, são variações no nível da renda, O desacordo de Keynes, é que o ato de poupar
por parte dos agentes não aumenta automaticamente o investimento produtivo na
mesma quantidade, dado que, caso o ato de não gastar seja compensado pelo
investimento, o desemprego não existiria.
Na ocorrência de frustrações nas expectativas devido às diferenças entre a
decisão e o resultado, é possível que a economia esteja em equilíbrio com desemprego
involuntário. Como forma de explicar o volume de emprego, Keynes(1936) parte do
princípio de demanda efetiva, onde o volume do emprego depende da soma dos gastos
com o consumo e com investimento.
As condições necessárias e suficientes para que a Lei de Say não funcione, ou
seja, que o princípio de demanda efetiva seja o fato relevante é que tenhamos um bem
especial, no caso atual, moeda, e que o mesmo tenha a condição de ser reserva de valor
e que os gastos correntes sejam determinados pelas expectativas de lucros futuros em
um ambiente não ergódico.
A moeda como reserva de valor, faz com que o agente quando não gaste parte da
sua renda, entesoure a renda de tal forma, que a mesma, não seja direcionada para o
consumo ou para o investimento produtivo. Dada a não ergodicidade do mundo e o grau
de conhecimentos dos agentes com relação ao lucro esperado, as expectativas correntes
com relação ao futuro podem não se concretizar, gerando nos agentes graus de
confiança diretamente proporcionais ao acerto dos valores esperados.
2.2. Formação de Preços dos Ativos
Na elaboração da sua teoria de juros, Keynes mostrou que existem dois
momentos fundamentais de decisão que os agentes realizam para o direcionamento da
30
sua renda, o intertemporal e o da preferência pela liquidez. Com essa separação, além de
tornar a sua teoria de juros diferente da abordagem Neoclássica também institui um
novo conceito, o da preferência pela liquidez, que representa o “total demand for money
for all purposes and not merely to the demand for inactive balances”
46
(Keynes, 1937e,
p.233). A taxa de juros, na abordagem Neoclássica, é definida no primeiro momento,
enquanto em Keynes é definida no da preferência pela liquidez, que é o momento da
decisão de como alocar os recursos não consumidos
47
.
Outra contribuição de Keynes foi mostrar que a posse de qualquer ativo é capaz
de render juros ao seu detentor. No entanto, no cálculo desses juros deve-se levar em
conta não apenas os rendimentos oriundos de sua posse, mas também o custo desta e a
facilidade ou não em se desfazer deste bem. Para captar todas estas dimensões,
Keynes(1937b, p.223) elaborou a chamada teoria da taxa própria de juros.
O ativo, seja ele um título ou bens de capital, possui a sua taxa própria de juros,
que nada mais é que o retorno total esperado oferecido pelo ativo. O seu cálculo dar-se-
á da seguinte forma:
lcqar
p
+
−
+
=
(2.1)
onde é a taxa própria de juros.
p
r
A taxa esperada do preço de mercado do ativo (a) representa a apreciação ou
depreciação no preço de mercado do ativo entre o momento da posse e da venda, em
necessidade que esta ocorra apenas na data de vencimento do papel. A taxa de retorno
esperado do ativo ou taxa esperada de quase-renda (q) é a taxa de rendimento que se
espera ganhar pelo uso ou posse do ativo. Custo de carregamento ou manutenção (c) é o
custo que o agente incorre pela posse do ativo. A novidade é o prêmio pela liquidez. (l)
que mede a facilidade de convenção do ativo em moeda ou em outros ativos, dando aos
investidores e aplicadores uma maior flexibilidade frente à mudanças não esperadas no
ambiente econômico.
No conceito de prêmio de liquidez, a facilidade de conversão do ativo, é dada
pelo tempo necessário para a sua conversão e pela capacidade do ativo em manter seu
valor durante a sua posse e, estas características são definidas pelo mercado onde o
ativo é transacionado. A eficiência do mercado é determinada pelo tamanho do
mercado, dado pelo número potencial de compradores e vendedores que estão
46
Grifo de Keynes.
47
A preferência pela liquidez gera a alocação de portfólio.
31
propensos a atender a oferta e a demanda, pelo tempo de operação do mercado, onde o
maior tempo de operação, torna o ativo mais líquido, e pelo grau de organização do
mercado, pois por esse ser uma instituição, necessita que seja regulado, fiscalizado e
que tenhamos efetividade jurídica.
A fórmula da taxa própria de juros permite a comparação entre os ativos,
possibilitando que os agentes determinem qual a proporção dos mesmos na montagem
do seu portfólio, não esquecendo de duas relações: (i) maior o retorno esperado maior é
o risco a ser incorrido na aquisição do ativo; (ii) quando a incerteza aumenta a liquidez é
valorizada.
A Tabela 2.1 mostra um quadro simplificado entre ativos e a taxa própria de
juros. A moeda não propicia rendimento nenhum aos seus possuidores, nem na forma de
ganhos de capital e nem na de rendimentos, mas é o ativo de maior liquidez no mercado.
Os títulos e outros ativos do mercado financeiro dependem das suas características
48
,
estabelecidas em contratos, na definição do seu ganho de capital e rendimento, e da
existência de um mercado secundário organizado para que tenham liquidez. De qualquer
forma os títulos, normalmente possuem maior liquidez que os bens de capital, e menor
que a moeda. Por fim, caso o investidor deseje colocar no seu portfólio bens de capital,
ele tem que saber, que dificilmente encontrará mercados organizados para estes tipos de
ativos, fazendo com que os mesmos tenham baixa liquidez. O seu ganho de capital é
negativo devido em parte a sua depreciação ao longo do tempo, mas possui rendimento
positivo.
Tabela 2.1:
Matriz de Ativos x Taxa Própria de Juros
Ganhos de Capital Rendimento Liquidez
Aq – cL
Moeda
Zero Zero Elevada (Máxima)
Ativo Financeiro
Positiva ou Negativa Positivo ou Negativo Variável
Bens de Capital
Negativa Positivo Baixa
Fonte: Carvalho(2000)
Ativo Taxa
Própria de Juros
Davidson(1978) argumenta que os motivos que levam os indivíduos a manter
ativos iliquidos, como bens de capital, em portfólios são diferentes dos motivos que os
48
Caso sejam títulos de renda fixa o seu ganho de capital e rendimento possuem uma alta probabilidade
de serem positivos, fato este difícil de afirmar, caso sejam ações, por terem renda variável.
32
levam a reter ativos financeiros e moeda. Os bens de capital interessam aos indivíduos
pelo fato de que proporcionam aos mesmos o direito a um fluxo futuro de rendimentos
monetários, mas possuem um “prêmio de liquidez” muito baixo. Os ativos financeiros
além do direito a um fluxo futuro de rendimentos podem ser retidos como reserva para
fazer face aos eventos futuros desfavoráveis.
A alocação de recursos em portfólios tem características peculiares com relação
(i) às características da moeda, como um ativo financeiro especial, por possuir
elasticidade de produção e substituição aproximadamente iguais a zero; (ii) processo
multiplicador gerado a partir dos gastos autônomos; (iii) ao modelo de formação das
expectativas de curto prazo, responsáveis pela determinação dos preços futuros dos
ativos financeiros; (iv) ao modelo de formação de expectativas de longo prazo, que
determinam os preços futuros dos bens de capital, e, por conseguinte, seus preços à vista
e sua produção corrente.
De acordo com Keynes, a variável investimento (I) é função da taxa de juros (r)
e da eficiência marginal do capital (Emg = d).
),( rdfI
=
(2.2)
Sendo o lucro esperado no período corrente,
t
π
, o valor presente esperado
(preço de demanda esperado que é igual ao preço de mercado) de uma aplicação ou
investimento será;
∑
=
−
+==
n
t
te
t
e
t
e
t
rPDVP
1
)1(
π
(2.3)
A Emg é definida como a taxa de desconto que torna o preço de oferta do bem
de capital igual ao retorno esperado obtido da venda dos produtos do investimento
(preço esperado de demanda).
Substituindo na Eq.(2.3), a taxa de juros esperada por uma taxa de desconto (d =
Emg) temos o preço de oferta dos bens de capital,
∑
=
−
+=
n
t
te
t
e
t
dPS
1
)1(
π
(2.4)
Assim a concretização do investimento depende da relação entre a eficiência
marginal do capital e a taxa de juros de mercado:
(a) Se
→ preço de demanda > preço de oferta → investir
em bens de capital trás retornos esperados maiores que a
aplicação em ativos financeiros;
ee
rd >
33
(b) O investimento continuará até o ponto em que ;
ee
rd =
(c)
→ preço de demanda < preço de oferta → não vale a
pena investir em bens de capital.
ee
rd <
Para concretização de investimentos na economia, então, é necessário que os
agentes relevantes tenham a expectativa de que a eficiência marginal do capital seja
maior que a taxa de juros praticada no mercado financeiro
49
.
O preço de mercado dos títulos financeiros depende da taxa de juros praticada
pelo mercado organizado. Esta é a remuneração no circuito financeiro e como será a
remuneração no circuito industrial? Qual será a variável responsável em realizar a
conexão entre este dois circuitos?
Os agentes alocam seus portfólios de acordo com as suas expectativas de retorno
dos ativos, definida pela relação entre preço futuro esperado (‘forward’) e o preço à
vista (‘spot’
50
). Assim, uma outra forma de apresentar a teoria de investimento em
Keynes é através da comparação entre preço à vista e preço futuro.
Com base nas seguintes variáveis
, oferta de capital; , demanda de
capital;
igual ao preço à vista; igual ao preço futuro; igual ao preço de oferta
de curto prazo e é o preço de oferta de longo prazo, verificaremos o comportamento
da oferta e demanda de capital no mercado a partir do comportamento do seus preços.
K
S
K
D
s
p
f
p
m
p
t
p
Os períodos iniciais em que
são chamados de backwardation (Figura
2.1). Neste período o fluxo de produto durante o período irá exceder ou será exatamente
igual a quantidade usada no processo produtivo caso o investimento líquido seja
positivo ou zero (
). Este processo ocorre quando não existe oferta de capital e
associa-se com acumulação e crescimento econômico.
fs
pp >
0≥IL
Do outro lado, temos o processo de contango
51
no mercado, ou seja, quando
. Existem dois casos para os ativos de capital compatíveis com o mercado de
contango e estes correspondem a períodos de desinvestimento na economia.
fs
pp <
49
Não podemos esquecer que o mercado financeiro é mais organizado que o mercado de bens de capital.
50
‘Spot Market’ (mercado à vista) requer entrega ou acerto do fluxo de caixa imediatamente. No
‘Forward Market’ (mercado futuro) a entrega ou acerto do fluxo de caixa ocorre em data futura. Para
Davidson (1978, p.86), o preço ‘forward’ difere do preço de oferta de curto prazo do capital (i) “when
date future is so close to the present date that technology prevents any flow-supply from coming forth” e
quando (ii) there is no incentive for entrepreneurs to make any commitments to produce any new capital
goods during the period.”
51
Para Davidson(1978,p.88), ‘a contango is the invisible hand of the market place signalling for a running
down of existing stocks during the period.”
34
Figura 2.1:
Backwardation
Fonte: Davidson(1978)
No primeiro caso de contango (Figura 2.2), a taxa de investimento bruta é
positiva e a taxa de investimento líquido pode ser negativa, fazendo com que no período
final do processo econômico tenhamos um estoque de bens de capital menor que no
início do período. Veja na Figura 2.2, que o preço futuro
é menor que o preço de
oferta de longo prazo
e maior que o preço de oferta de curto prazo .
f
p
t
p
m
p
Figura 2.2:
Contango - Caso 1
Fonte: Davidson(1978)
No segundo caso de contango (Figura 2.3) a taxa de investimento bruta poderá
ser igual a zero e a taxa de desinvestimento será igual a taxa de depreciação da
economia. Na Figura 2.3, o preços à vista é menor que o preço de oferta de curto prazo
(
), tornando a eficiência marginal do capital menor que zero, caracterizando um
período de escassez de capital na economia.
ms
pp <
A determinação do preço à vista no final do período depende do processo de
especulação que ocorre no mercado, ou seja, das expectativas dos agentes relevantes. A
formação de mercados financeiros eficientes e seguros aumentam o relevo da
especulação financeira e a sua influência na atividade econômica. Assim, como o
35
controle sobre a taxa de investimento em bens de capital depende da taxa de juros de
longo prazo
52
.
Figura 2.3:
Contango – Caso 2
Fonte: Davidson(1978)
Com isto demonstramos a relação que existe entre a determinação da taxa de
juros e a demanda por títulos, em um mundo incerto, onde a expectativa possibilita a
especulação em torno dos preços de demanda e oferta dos bens de capital, afetando a
decisão de investir dos agentes. Com a eficiência marginal do capital, o futuro na
avaliação do investimento, foi incorporado às decisões em termos de expectativas dos
rendimentos prováveis e do conhecimento do preço de oferta corrente do bem de
capital
53
.
A decisão de investir é a decisão econômica mais importante que os agentes
tomam
54
, representando o elo entre o circuito industrial e financeiro. Esta decisão
depende da eficiência marginal do capital, a qual mede a relação dos rendimentos
esperados com o preço de oferta ou reposição desse bem de capital e a taxa de juros.
O caráter epistemológico e ontológico da conceituação de incerteza keynesiana,
que demonstra a presença de fatores subjetivos na determinação da taxa de investimento
da economia, do produto e emprego, não impede que ele demonstre a importância do
‘animal spirits’, ou seja, a disposição dos donos do capital em realizar investimentos
produtivos com o objetivo de obterem maiores lucros futuros e crescimento econômico
52
Vale lembrar que os bancos centrais são responsáveis pela determinação da taxa de juro de curto prazo,
não possuindo influência, a não ser via expectativas e confiança, na determinação da curva da taxa de juro
de longo prazo.
53
Existe aqui, o distanciamento dos conceitos de produtividade marginal do capital e da taxa natural de
juros.
54
Existe uma distinção entre a “atividade especulação” e a “atividade empresarial”. A primeira é o
processo de antever a psicologia e ou a formação de preços do mercado e a segunda está associada à
tarefa de calcular os rendimentos esperados dos bens no futuro. De acordo com Keynes(1936) as duas
atividades são importantes para o sistema capitalista.
36
e a formação do seu comportamento convencional para que os mesmos possam ter
maior confiança nas expectativas formadas com relação ao futuro dos seus negócios.
Com isto, nasce a importância dos empresários, cujo dinamismo, energia,
espírito de luta e de aventura contribuíram de forma decisiva para o nascimento e
desenvolvimento do capitalismo. A iniciativa individual apenas será adequada quando o
cálculo razoável for sustentado pelos ‘animal spirits’
55
(instinto empresarial), que atuam
nessa base, a do espírito empresarial audaz e produtivo
56
.
Segundo Carvalho(1992, p.122), dado que os agentes tomam as suas decisões
num contexto em que as suas expectativas sobre as condições futuras do mercado estão
apoiadas em pouca ou nenhuma informação, o papel que o ‘animal spirits’ desempenha
na decisão de investir é o de determinar a sua predisposição em realizar o
comprometimento de recurso na forma irreversível.
Ou seja, dada as três características do investimento que são a incerteza com
relação à expectativa da demanda efetiva que determinará o lucro do empreendimento, a
sua a irreversibilidade
57
, relacionada com a dificuldade de mudar uma decisão de
investimento já tomada, em parte devido aos altos custos envolvidos, e que a decisão de
investimento leva tempo para ser maturada
58
–escolha do timing-, o investimento
produtivo acontece em grande parte devido à presença do animal spirits (instinto
empresarial) entre os agentes econômicos.
O sistema capitalista, além de precisar do instinto empresarial, é necessário que
as suas firmas tenham um plano de financiamento adequado com recursos próprios ou
de terceiros
59
, captados internamente ou externamente (Figura 4). As formas de
financiamento podem se dar pelo uso de ativos previamente acumulados (lucro retido),
via securitização de ativos e passivos e ou tomando empréstimos no mercado
financeiro
60
.
55
Keynes(1936, p.133) define o animal spirits como o “instinto espontâneo para agir ao invés de não
fazer nada”.
56
Para Keynes(1936, p.125) “os homens de negócios fazem um jogo que é uma mescla de habilidade e de
sorte, cujos resultados médios são desconhecidos pelos jogadores que dele participam.”
57
A decisão de investimento pode mudar sem custo antes da sua efetivação, entretanto a partir dessa a sua
mudança representa um custo alto.
58
Existe uma defasagem temporal entre a tomada de decisão e a produção real de bens e o empresário
deve escolher o melhor momento e a tecnologia de tal forma que tenha lucratividade no processo
produtivo.
59
O que determinará o grau de alavancagem financeira da empresa.
60
Para a captação de recursos, a emissão, seja no mercado monetário (emissão de títulos, securitizáveis,
debêntures) e ou no mercado de capital (ações), é chamada de primária. O mercado secundário é o
responsável pela criação de liquidez dos títulos e as suas cotações ao longo do tempo.
37
Com isto, os bancos, além de serem lócus apropriado para se guardar recursos,
possuem a capacidade de criação de meios de pagamento na economia, facilitando o
surgimento do circuito finance, investimento, poupança e funding, que pode ser visto na
Figura 4, em conjunto com os momentos de decisão dos agentes para o direcionamento
da sua renda.
A Poupança é uma alocação da renda corrente (Figura 2.4). Veja que caso o
agente poupe uma pequena fração da sua renda (baixa propensão a poupar) o resultado
será aumento da demanda com conseqüente aumento do lucro, fazendo com que o total
de investimento e poupança cresçam. Esse fato é chamado de paradoxo da parcimônia,
onde uma baixa propensão a poupar faz com que o investimento e a poupança cresçam.
Figura 2.4:
Decisão dos Agentes
Fonte:Montado a partir de Davidson(1978) e Carvalho(2001).
Co
Po
Empresa
Auto
Financiamento
nsumo
Renda Investidor
upança
Passivo
Banco
Ativo Financeiro
Moeda Banco
Decisão
Intertemporal
Decisão de Preferência pela Liquidez
Finance
Funding
Multiplicador
Na economia, quando ocorre uma expansão de gasto, normalmente, sobre esse
atua o efeito multiplicador de renda, que aumenta ainda mais esses gastos, mas sem que
ocorra necessariamente transferência de recursos reais entre os agentes, pois na maioria
das vezes utiliza-se, para pagamento dos gastos, recurso financeiro, que se dá apenas
pela transferência de depósito a vista entre as contas correntes dos agentes.
Alguns fatores como prazo de duração dos ativos e a sua rentabilidade
influenciam a preferência pela liquidez dos agentes. Normalmente existem diversos
ativos financeiros com diferentes rentabilidades, onde em mercados organizados, os
agentes conseguem negociá-los a prazos mais longos, como cinco anos, dez anos e
trinta anos de vencimento. Assim, à re-alocação dos ativos e passivos dos portfólios dos
38
agentes entre os seus prazos de vencimento é denominada de funding
61
. O ideal, por
exemplo, é que bens de capital, por terem normalmente um prazo longo de maturação,
obtenham fundos de aplicações de longo prazo não gerando descasamento entre ativo e
passivo.
Finance é a criação de meios de pagamento
62
para tornar possível um projeto de
gasto sem o envolvimento de recurso real, ou seja, recurso exigido entre a decisão de
investir e o início da construção. Portanto, neste período, a produção ainda não começou
então, a renda não pode ser gerada, fazendo com que não possa existir poupança. Assim,
investimento gera poupança tendo como base o ato de gastar (princípio da demanda
efetiva).
Neste ponto percebe-se a necessidade de se ter mercado organizado, capaz de
negociar diferentes ativos com diversos prazos de maturação, e que os mesmos tenham
liquidez. O especulador
63
é um dos agentes responsáveis pela criação de liquidez e
formação de preços dos ativos no mercado financeiro, não podendo esquecer que ele
busca constantemente fazer a sua renda através do processo de comprar na baixa e
vender na alta, o que muitas vezes torna o seu horizonte temporal mais estreito do que o
dos outros agentes. Assim como o investidor, que com o seu animal spirits é o
responsável pela formação de bens de capital fixo, os especuladores também são
importantes para a existência de mercados organizados. A moeda, ativo básico
negociado nos mercados financeiros, é um ativo fugaz, fator este que também contribui
para que os mercados financeiros sejam regulamentados, fiscalizados e acompanhados
de perto pela Autoridade Monetária.
Assim, o investimento é um ativo especial, em parte por ser o responsável em
expandir as plantas e equipamento, gerando mais produção na economia, e também
porque, enquanto o gasto de investimento está ocorrendo, o fator que o provocam, as
expectativas de longo prazo, e o fator que o justifica, a perspectiva de lucro ainda não
ocorreram efetivamente (fatores ex-antes a realização do investimento).
61
Veja que o grau de preferência pela liquidez pode inviabilizar o funding.
62
Autoridade Monetária e ou bancos que recebem depósitos.
63
Na maioria das vezes, a figura do especulador pode ser vista como a do aplicador profissional que não
está preocupado em segurar o seu ativo por toda a sua vida de maturação, mas sim em tentar prever
mudanças de preços antes do público em geral.
39
3. Resultados Empíricos do Modelo de Investimento com Expectativas
3.1. Introdução
Para Keynes as expectativas de longo prazo são fundamentais na determinação
do investimento em máquina e equipamentos. Mas existe a dificuldade de mensurar
quantitativamente e ou qualitativamente como os agentes formam as suas expectativas,
de tal forma a capturarem adequadamente as características e condições reais do
comportamento do investimento.
Apesar dos economistas não fazerem uso freqüente de expectativas reveladas
por parte dos agentes econômicos, dados relativos a essas são freqüentes. Nesse tipo de
abordagem, os consumidores, empresários e banqueiros são pesquisados com perguntas
que buscam extrair suas expectativas, suas confianças com relação ao futuro, ao produto
comprado ou vendido, ao seu uso corrente e à tendência da rentabilidade do seu
negócio.
Os economistas são céticos quando ao uso de medidas qualitativas como forma
de antecipar as preferências e expectativas dos agentes e “they often assert that one
should believe only what people do, not what they say” Manski(2004, p.1337), o que
tem dificultado o desenvolvimento dessa técnica. Sendo assim, pouca pesquisa tem sido
realizada na exploração da relação entre expectativas, confiança e investimento, em
parte devido à falta de séries temporais adequadas de expectativas, bem como às
dificuldades teórica e técnica associadas ao estudo comportamental da decisão de
investimento.
Um outro problema, quando se estuda o comportamento da decisão de
investimento, é dado pela dificuldade em montar uma função agregada do investimento
de tal forma a captar o comportamento do agente econômico em face da incerteza do
mundo econômico não-ergódico. Abel and Blanchard(1986) acha que “the discrepancy
between theory and empirical work is perhaps nowhere in macroeconomics so obvious
as in the case of the aggregate investment function.”
O objetivo deste capítulo será investigar o comportamento da série de
expectativas reveladas em explicar as flutuações nos gastos de investimento, para o caso
brasileiro.
Inicialmente, uma breve descrição do comportamento agregado do investimento
produtivo na determinação do crescimento da economia brasileira na década de noventa
40
é efetuada. A seguir mostramos o modelo que embarga as expectativas reveladas pelos
empresários, através de questionários realizados por centros de pesquisa, neste caso a
Fundação Getúlio Vargas.
Assim, de posse do comportamento das variáveis no mercado e dos modelos
teóricos, desenvolvemos um modelo econométrico, que leva em consideração a variável
expectativa revelada como proxy de expectativas dos agentes empresariais na
determinação da decisão de investir.
3.2. Breve Relato da Economia Brasileira na Década de Noventa
Com o fim da ditadura militar em 1985, os governantes democráticos
estabeleceram como principal problema, na área econômica, a inflação. Durante toda a
segunda metade da década dos 1980 e, praticamente, na primeira metade da década dos
1990, tivemos vários planos, elaborados pelo Governo, com o intuito de reduzir ou
debelar a inflação
64
.
De acordo com Belluzzo e Almeida(2002), a implantação de política de
liberalização, nos anos 1990, visou o estabelecimento de novo marco regulatório
65
de
crescimento centrado numa nova inserção internacional e na redefinição do papel do
Estado, cujos resultados principais foram a estabilidade inflacionária e o baixo
crescimento da economia. Essa estratégia, para Belluzzo e Almeida(2002, p.372-374),
foi apoiada em quatro suposições: 1. a estabilidade de preços estimula o investimento
66
;
2. abertura comercial e a valorização cambial
67
; 3. privatizações e o investimento
estrangeiro
68
; 4. a liberalização cambial, associada à previsibilidade quanto à evolução
da taxa real de câmbio
69
.
Quanto à estabilização de preços, podemos notá-la na Tabela 3.1, onde se tem o
comportamento médio da inflação de 1980 a 2004, subdividindo este período de cinco
64
Como referência veja o livro Gremaud, Saes and Toneto(1997).
65
O marco regulatório anterior era centrado no processo de substituição de importações. Para Belluzzo e
Almeida(2002) este processo, deste meados da década de 1970, já havia apontado alguns desafios
importantes para a economia brasileira, como a criação dos instrumentos e instituições de mobilização de
recursos domesticos, principalmente para gerar fundos de financiamento de longo prazo e a reestruturação
competitiva e modernização organizacional da grande empresa de capital nacional e de suas relações
como o Estado.
66
A partir da criação de condições para o cálculo econômico de longo prazo.
67
A imposição de disciplina competitiva forçando os produtores internos a realizarem os ganhos de
produtividade.
68
Redução dos custos e melhoria da eficiência produtiva com a remoção dos gargalos de oferta na
indústria e na infra-estrutura.
69
Atrair recurso externo em escala suficiente para complementar o esforço de investimento doméstico e
financiar o déficit em conta corrente.
41
em cinco anos. O índice usado é o Índice Geral de Inflação IGPDI, base anual (%a.a.),
divulgado pela FGV/Conj.Econômica.
Como vemos na Tabela 3.1, o sucesso dessa empreitada foi atingida, a partir de
1995, com a implantação do Plano Real, com a queda da inflação média e a redução da
sua dispersão. Observando a tabela acima, percebemos que o IGPDI continuou tendo
uma volatilidade alta e que esta aumentou após a implantação do câmbio flutuante no
Brasil
70
.
Tabela 3.1:
Média e Desvio Padrão do IGPDI de 5 em 5 anos
Média Desvio Padrão
dez/80 dez/84
148% 64%
dez/85 dez/89
707% 705%
dez/90 dez/94
1383% 824%
dez/95 dez/99
11% 7%
dez/00 dez/04
13% 8%
Período
IGPDI (% Ano)
Fonte:Ipeadata(2005), apud FGV.
De acordo com Carneiro (2002, p.29), entre 1930 e 1980, a economia brasileira
teve crescimento médio de aproximadamente 6% ao ano, onde “poucos são os países
que durante esses cinqüenta anos conseguiram apresentar a mesma performance
71
”
mas não conseguiu mantê-lo durante os anos 1980, marcados pela crise da dívida, e nos
anos 1990, caracterizado pela reinserção externa da economia brasileira.
A perda de dinamismo pode ser vista quando comparamos o comportamento da
economia brasileira com a da Coréia do Sul (Tabela 3.2), dada a “...melhor qualidade
de inserção internacional dos países subdesenvolvidos asiáticos, que lograram manter
taxas de crescimento elevadas...” (Carneiro (2002, p.32)). No ano de 1980, o PIB per
capita do Brasil era aproximadamente 9% maior que o da Coréia do Sul, sendo em
valores de dólares US$ 4.256 e US$ 3.910, respectivamente. No ano de 2000, o PIB per
capita da Coréia do Sul apresentava-se 65% maior que o brasileiro, após apresentar
nesse período um crescimento da ordem de 127%, enquanto o brasileiro cresceu apenas,
se e somente se, aproximadamente 17%. Veja que o Brasil apresentou uma queda no
70
Caso seja utilizado o IPCA divulgado pelo IBGE, percebe-se uma menor volatilidade do índice de
inflação.
71
Grifo de Carneiro(2002, p.29).
42
PIB per capita de 3%, no período entre o Plano Collor e o Plano Real. De 1990 a 2003,
o produto interno do bruto (PIB) do Brasil cresceu aproximadamente 34%
(geometricamente isso representa um crescimento médio de 2,1% a.a.).
Tabela 3.2:
Comparativo de Renda Per Capita
Relação
Brasil Coréia do Sul Brasil Coréia do Sul
dez/80 dez/84
3,934 4,421 - - -11%
dez/85 dez/89
4,255 6,408 8% 45% -34%
dez/90 dez/94
4,107 9,025 -3% 41% -54%
dez/95 dez/99
4,486 11,480 9% 27% -61%
dez/00 dez/00
4,624 13,062 3% 14% -65%
Período
PIB per capita
VariaçãoValores Constante 1995 US$)
Fonte: The World Develo
p
ment Data
(
2002
)
.
Dado que as condições internacionais, a partir dos anos 90, melhoraram ante a
década anterior, devido ao contexto de ampliação do fluxo de comércio, abundância de
financiamentos externos e aceleração global das taxas de crescimento, para Belluzzo e
Almeida(2002, p.377) “a combinação entre câmbio valorizado e juros altos, mantida a
ferro e fogo, lançou a economia numa trajetória de crescimento medíocre, sendo esse
amplificado pelo ciclo político.” Sendo assim, como coloca Carneiro (2002, p.44), a
estabilidade inflacionária lograda pelo Plano Real
72
“... cria a disjuntiva entre o
crescimento econômico e a manutenção da estabilidade inflacionária, induzindo a
política econômica a assumir um caráter restritivo.”
Observando o Gráfico 3.1, com a variação acumulada do PIB (índice real
encadeado (média 1980 = 100) – Anual – IBGE SCN) notamos que o PIB anual inicia
uma fase de crescimento a partir de 1992, praticamente três anos antes do Plano Real,
possivelmente formando a base macroeconômica que deu sustentação à implantação do
Plano.
Dado que o crescimento médio (geométrico) foi da ordem de 2,1%, nos quatorze
anos analisados, 43% destes anos ficaram com crescimento acima desta média, sendo
que a sua maior seqüência concentra-se no período de 1993 a 1997. Os anos com
crescimento abaixo da média perfazem 67% dos dados, sendo que a sua seqüência
concentra-se no início do período (1990 a 1992 – Efeitos do Plano Collor e sua
72
Veja que as suposições básicas deste desenvolvimento mantem-se com o Governo Lula até os dias
atuais.
43
incapacidade em controlar a inflação, por exemplo) e no final do período de 2001 a
2003.
Gráfico 3.1:
Crescimento do PIB Real
(6)
(4)
(2)
0
2
4
6
8
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
Fonte:I
p
eadata
(
2005
),
a
p
ud IBGE
Na Tabela 3.3, temos algumas estatísticas dos dados do PIB real, divididas nos
períodos que vai do Plano Collor até 1994, o segundo período corresponde,
praticamente, ao primeiro mandato do Presidente Fernando H. Cardoso (FHC), e o
último período, começa a partir da data de início do segundo mandato de FHC e termina
no primeiro ano do Presidente Lula da Silva (Lula), 1999-2003.
Um fato que chama a atenção é a amplitude da variação do PIB real, onde os
valores máximos do período apresentam-se distantes do mínimo, o que pode
caracterizar um comportamento macroeconômico caracterizado por um stop and go, ou
seja, em alguns momentos provocam-se reduções drásticas do crescimento econômico e
em pequenos períodos a economia volta a apresentar crescimento.
Cabe questionar se não era melhor que as autoridades monetárias e o Executivo
procurassem fazer a manutenção do crescimento econômico de forma mais constante
ao longo do tempo, até porque, com essa prática, a expectativa dos agentes poderiam ser
condicionadas pela prática do andar e parar econômico (stop and go).
Neste ponto, torna-se fundamental reafirmarmos que a política macroeconômica
adotada nos anos 1990 “não se tratava apenas de obter a estabilidade de preços” mas
também “avançar na trilha de uma conversibilidade plena” (Belluzzo e Almeida(2002,
p.373)), sendo que os instrumentos usados não eram independentes entre si e os
resultados obtidos eram conseqüência do próprio modelo. Ou como expõem, Belluzzo e
Almeida(2002, p.390), o “sucesso no programa de estabilização e crescente desajuste
44
fiscal caminhavam juntos e eram faces desta mesma moeda, o real”, dado que a rápida
acumulação de reservas e as taxas de juros reais, a despeito do crescimento da carga
tributária, “provocaram um crescimento acelerado da dívida pública, ampliando a
fragilidade financeira em todas as esperas de governo.”
Tabela 3.3:
Análise do PIB em Períodos
Média Desvio Mín Máx
dez/90 dez/94
1,4 4,2 (4,4) 5,9
dez/95 dez/98
2,6 1,7 0,1 4,2
dez/99 dez/03
1,8 1,5 0,5 4,4
Período
PIB Variação Real Anual
Fonte: I
p
eadata
(
2005
),
a
p
ud IBGE
Menores taxas de crescimento do produto estão associadas a menores taxas de
investimento em proporção ao PIB (Tabela 3.4). Entre 1971 e 1980, a taxa de
investimento sobre o PIB, situava-se na média de 21,9% e apresentou uma taxa mínima
de 19,9% e máxima de 23,6%. Na década de oitenta, ela apresentou-se maior dispersão
e amplitude, variando de um mínimo de 18% ao máximo de 26,9%. Porém do período
de 1990-2003, a média, ficou abaixo de 20% (19,3%), apresentado uma taxa máxima de
20,8%, que é menor que a média dos períodos anteriores. Interessante e ao mesmo
tempo preocupante, é quando notamos que a taxa de investimento sobre o PIB, de 1999
a 2003 –período correspondente ao segundo mandato de FHC e primeiro ano de Lula ou
pode ser chamado de período da meta de inflação com câmbio flutuante-, a taxa média
foi de 18,8%, sendo que a taxa máxima deste período 19,5% é menor que a taxa mínima
do período de 1971 a 1980.
Para Carneiro(2002, p.342), o investimento teve um comportamento peculiar
caracterizado por “taxa global reduzida e os ciclos de curta duração”. Esse fato, de
acordo com Bielschowsy(1999)
73
, pode ser explicado pelos investimentos na indústria
onde se teve elevação do componente importado das máquinas e equipamentos e a
aquisição de novos equipamentos direcionado para a atualização tecnológica ao invés de
proporcionar adições de capacidade produtiva.
73
O comportamento do investimento insdustrial por setores pode ser visto em Bielschowsy(1999).
45
Tabela 3.4:
Taxa de Investimento (%PIB)
Média Desvio Mín Máx
dez/71 dez/80
21.9 1.4 19.9 23.6
dez/81 dez/89
22.1 3.0 18.0 26.9
dez/90 dez/99
19.5 0.9 18.1 20.8
dez/90 dez/94
19.4 1.2 18.1 20.8
dez/95 dez/98
19.8 0.5 19.3 20.5
dez/99 dez/03
18.8 0.7 17.8 19.5
Período
Fonte:
Ipeadata(2005), apud IBGE
Seguem no Gráfico 3.2, as taxas de crescimento do PIB e de variação dos
investimentos, aonde notamos a estreita ligação entre estas duas variáveis, pois as duas
curvas possuem praticamente o mesmo formato.
Gráfico 3.2:
Taxas de Crescimento do PIB e da Formação Bruta do Capital Fixo
(10)
(5)
0
5
10
15
1
9
7
1
1974
1
977
1
9
8
0
1983
1
986
1
9
8
9
1992
1
995
1
998
2001
(20)
(10)
0
10
20
30
Taxa de Crescimento do PIB(E)
Taxa de Crescimento da FBKF(D)
Fonte: Ipeadata(2005), apud IBGE
No Gráfico 3.3, foi montada a tendência, usando a metodologia do Filtro
Hodrick-Prescott, dos valores constantes da formação bruta de capital fixo (FBKF), a
partir dos dados trimestrais (IBGE). Observando este gráfico, notamos que a tendência
desta variável foi crescente de 1991 até o primeiro trimestre de 1998 e a partir, desta
data, apresentou uma tendência praticamente constante ao longo do tempo.
A tendência constante, a partir de 1998, demonstra a necessidade de se realizar
ou implantar alguma política que tenha instrumentos que possibilitem a melhora das
expectativas dos agentes econômicos, de tal forma a aumentar os investimentos. Um
fato alertado por Belluzzo e Almeida(2002, p.386) é que a qualidade do crescimento
industrial se deteriorou, nesse período, pois esteve baseado em um único segmento, o de
46
bens de consumo duráveis. Além do aparecimento de gargalos principalmente nas áreas
estratégicas de energia e transporte, devido à “...retração do investimento público e as
privatizações fizeram declinar o gasto com a nova construção de infra-estrutura.”
Gráfico 3.3:
Formação Bruta de Capital Fixo – Valores Reais
50000
60000
70000
80000
90000
100000
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
Formação B ruta de C apital Fixo (FBKF)
Tendência (HP)
Fonte: Ipeadata(2005), apud IBGE
A queda da inflação não foi suficiente para provocar mudanças na confiança dos
agentes em realizar inversões de capitais em investimentos produtivos. Assim, controle
de preços é uma condição necessária, mas por si só, não é suficiente para gerar
expectativas empresariais, dado que tanto a formação bruta de capital fixo em relação ao
PIB quanto às taxas de crescimento do PIB declinaram no período de estabilidade
inflacionária.
A partir de 1999, o controle inflacionário passou a ser feito através da Meta de
Inflação, câmbio flutuante e política fiscal com superávits primários, na faixa de 2,5% a
5%.
Os instrumentos usados pela Autoridade Monetária, no período de 1995 a 2004,
tiveram como base à concreção de três fatos: juros reais elevados, crescimento médio
baixo e dívida nominal rapidamente crescente, principalmente no período do primeiro
mandato de FHC, mesmo com as privatizações das empresas estatais (Belluzzo e
Almeida(2002)).
Para Carneiro(2002, p.265), a globalização pode ser caracterizada pela interação
da progressiva liberalização financeira, no plano doméstico, e a crescente mobilidade de
capitais, no plano externo e, na prática, tem conduzido a economia brasileira à
47
“ampliação da conversibilidade da conta de capital do balanço de pagamentos
74
e a
desnacionalização de parcela expressiva das empresas do setor financeiro
75
.”
Com a abertura financeira e a possibilidade de arbitragem de taxa de juros entre
o mercado interno e externo, de tal forma que, para Carneiro(2002, p.377), “o que
diferencia a remuneração do investidor externo da do investidor doméstico é a relação
entre a taxa de inflação e a desvalorização do câmbio”, tornou-se necessário analisar
três taxas de juros distintas: a taxa medida em dólar (cupom cambial) e a medida em
reais (taxa interna) para aplicações domésticas e a taxa direta em dólar para aplicações
externas.
O comportamento dos juros reais e da taxa real de câmbio pode ser visualizado
no Gráfico 3.4 e na Tabela 3.5, aonde percebemos que as duas curvas apresentaram uma
correlação positiva de 34%, no período em que vigorou o câmbio fixo (1994-1998), e
correlação positiva de 49% no período em que vigora o câmbio flutuante. Entre Jan/95 a
Dez/98, a média do acumulado de doze meses da taxa real de juros (Selic sobre IPCA)
foi de 19,9%a.a. e a taxa real de câmbio foi de –0,6%a.a., enquanto que, entre Jan/99 a
Out/04, os juros reais, foram, em média, de 12,1%a.a. e a taxa real de câmbio foi de
11,5%a.a..
Gráfico 3.4:
Taxa de Juros Reais e Índice da Taxa Real de Câmbio
0
5
10
15
20
25
30
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
% ao ano
50
70
90
110
130
150
170
Índice
Juros Real Acumulado 12 meses (E) Taxa Real de Câmbio (D)
Fonte: Ipeadata(2005), apud Banco Central do Brasil
74
Para Carneiro(2002, p.274) “... a legislação brasileira ainda é bastante restritiva” à possibilidade de
endividamento interno por não residente, dado ser necessário abrir juridicamente no território nacional.
Quanto as outras possibilidades de abertura da conta de capital, assunção de passivos externos e a
possibilidade de aquisição de ativos por residentes, e o acesso dos investidores estrangeiros ao mercado
brasileiro de ativos reais e financeiros, vem ocorrendo deste os anos 1990, um novo marco regulatório
facilitando a abertura financeira.
75
Quanto a desnacionalização do setor bancário realizada com o objetivo de ampliar a concorrência e a
introdução de inovações, de acordo com Carneiro(2002, p.296), o que se viu “ ...na entrada dos
estrangeiros é a sua convergência para os padrões de atuação do sistema privado nacional” dado a sua
adaptação “... à cultura dos bancos nacionais privados de pouca concessão de crédito, especialmente de
longo prazo, além do uso excessivo da captação externa em detrimento do aprofundamento financeiro
doméstico” Carneiro(2002, p.297).
48
Com a adoção do câmbio flutuante (Tabela 3.5), as taxa reais de juros caíram, e
passaram a apresentar menor volatilidade, dado que no período de câmbio fixo, o Banco
Central reagia a choques externos elevando a taxa real de juros –exemplo Crise do
México, da Ásia-, com o intuito de defender as reservas e o regime cambial.
Tabela 3.5:
Taxa de Juros Reais e Taxa Real de Câmbio
Correlação
Média Desvio Média Desvio
jan/95 dez/98 19.9 4.2 (0.6) 3.1 0.34
jan/99 out/04 12.1 6.0 11.5 22.1 0.49
jan/99 dez/02 13.4 6.4 16.4 22.1 0.67
jan/03 out/04 9.1 3.8 0.7 18.4 (0.62)
Taxa Real de CâmbioPeríodo Taxa Real de Juros
Fonte: I
p
eadata
(
2005
)
, a
p
ud Banco Central do Brasil.
No período do câmbio flutuante (Jan/99 a Out/04) a volatilidade do câmbio real
foi cerca do dobro do seu retorno médio, gerando a perspectiva de maior risco aos
agentes econômicos, dado ser esse, nesse regime, um instrumento usado para absorver
os choques externo –como exemplo podemos citar a Crise da Argentina de 2001-.
Enquanto que a taxa real de juros de curto prazo (Selic) apresentou uma volatilidade
mensal que, praticamente, garantiu aos aplicadores do mercado financeiro a sua
volatilidade e um retorno médio maior que zero, com 95% de confiança estatística.
No Governo Lula (Jan/03 a Out/04), a taxa real de juros e a sua volatilidade
mensal caíram, possibilitando aos poupadores de recursos maior certeza com relação ao
rendimento real das suas aplicações financeiras, enquanto à taxa real do câmbio foi de
0,7% e com alta volatilidade mensal.
Como a taxa externa é formada pela taxa americana mais o risco-Brasil, no
Gráfico 3.5, demonstramos o comportamento do prêmio de risco externo (Spread do C-
Bond
76
) com relação a taxa de câmbio. A correlação entre o prêmio de risco e a taxa de
juros, no primeiro mandato FHC, foi negativa de 43% e no período Jan/99 a Out/04 foi
positiva em 42%, sendo que o menor prêmio de risco de aproximadamente 406 pontos
acima dos títulos do tesouro federal americano
77
. Deste Jan/95 a Out/04, a média, do
prêmio de risco, cobrado pelos investidores externos, foi de 845 basis points, sendo o
seu desvio padrão da ordem de 300 basis points.
76
Fonte: IPEADATA(2003).
77
Normalmente designado na literatura de 406 basis points (pontos acima da base).
49
Gráfico 3.5:
Taxa de Câmbio e Prêmio de Risco
0,8
1,3
1,8
2,3
2,8
3,3
3,8
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
400
900
1400
1900
2400
Taxa de Câmbio (E) Prêmio de Risco (D)
Fonte: Ipeadata(2005), apud Banco Central do Brasil
O custo de empréstimos, principalmente o de curto prazo, também pode ser
contaminado pelo prêmio de risco do país. Caso o investimento seja totalmente
alavancado com recursos de terceiros do exterior, o custo em dólares depende não só do
risco de crédito e cambial, mas do risco Brasil, que vai ser carregado ao longo do
período do contrato. Nesse período de estabilidade dos preços, em nenhum momento,
obtivemos um prêmio de risco menor ou igual a 300 basis points(Gráfico 3.5), de tal
forma a qualificar o Brasil com um país investment grade, ou seja, país apto a receber os
recursos dos fundos de pensões dos países desenvolvidos.
Fatores macroeconômicos e institucionais podem influenciar o custo de capital.
Veja que resta ao BNDES suprir as necessidades internas de capital de longo prazo,
através da TJLP (Taxa de Juros de Longo Prazo do BNDES). Mas um dos problemas do
capitalismo periférico é a falta de capital e, portanto, o seu custo é alto. Assim, por ser o
BNDES, um banco de um país periférico, destinado ao financiamento de longo prazo,
ele terá orçamento finito, ou seja, orçamento necessário, mas insuficiente, para suprir os
créditos de longo prazo da economia brasileira.
O que procuramos mostrar é que as medidas até então adotadas pelas
Autoridades Monetárias não foram suficientes para incrementar o aumento dos
investimentos privados na economia em parte devido às baixas expectativas dos
empresários na obtenção de um retorno do capital maior que o custo de capital
disponibilizado na economia brasileira. Para Carneiro (2002, p.290), a postura de
desenvolvimento econômico adotada, a partir dos anos 1990, não conseguiu reverter a
característica marcante do sistema financeiro brasileiro de “... atrofia do financiamento
doméstico de longo prazo e a dependência dos recursos externos” o que contribui para
50
a “... fragilidade das contas externas e a inadimplência das empresas em períodos de
reversão e variações da taxa de câmbio.”
A partir de procedimentos econométricos, procuraremos mostrar a importância
das expectativas dos empresários na determinação das decisões de investimentos.
3.3. Procedimentos Econométricos
78
Os modelos econômicos estabelecem relações entre diferentes séries temporais,
onde é importante o uso de técnicas estatísticas para estimar os valores dos parâmetros
das equações, sendo fundamental, como ressalta Mills(1993), que o processo seja
ergódico e que tenhamos determinadas características, como exemplo, a
estacionariedade das séries temporais.
3.3.1. Estacionariedade
Lills(1997, p.8-9) estabelece a estacionariedade
79
como uma necessidade que
deve ser feita para tornar possível as inferências estatísticas sobre o processo estocástico
de uma variável, a partir da análise do comportamento da série temporal. Para a série
temporal ser considerada como estacionária, é necessário que ela tenha as seguintes
características:
1)
µ
=)(
t
yE
2)
22
)var(])[(
t
ytt
yyE
σµ
==−
3) 1,2...T ),(),cov()])([(
=
=
=
−−
−−
TyyyyE
TttTtt
γ
µ
µ
A série temporal é estacionária quando possui média e variância constantes, e a
sua covariância não depende do intervalo de tempo t em que a série está contida, mas
somente do intervalo T entre as suas observações.
Para determinar a estacionariedade de uma série temporal devemos ter o
parâmetro que faz a ligação entre os valores passados e futuros menor que 1 em módulo.
Em Mills(1993) tem-se demonstrações de processo AR(p) (p=1,2...), e processos MA(q)
(q=1,2...), onde o valor de parâmetro que faz a ligação entre o passado e o futuro é
menor que 1 em módulo.
78
Cabe ressaltarmos que os procedimentos, aqui adotados, não são os únicos possíveis e definitivos, na
literatura econômica, entretanto interessamos em proporcionar aos agentes econômicos mais argumentos
às suas conclusões.
79
No presente trabalho utilizaremos a estacionariedade fraca.Veja Mills(1993, p.8-9), onde se tem a
conceituação de duas formas de estacionariedade, a fraca e a forte.
51
Processos MA(q) são chamados de Média Móvel, onde o comportamento da
série temporal é dado pela combinação linear entre os resíduos (possuem a propriedade
dos ruídos brancos) de diferentes períodos de tempo. Para que a série
seja definida
como MA(1), os seus resíduos devem ser ruídos brancos e definida da seguinte forma:
t
y
121 −
++=
ttt
y
ε
β
ε
β
µ
. Caso
1 ||
1
<
β
e
1 ||
2
<
β
, então a série temporal é estacionária.
Assim, dado que a condição de estacionariedade não se restringe apenas aos
processos AR(1), iremos fazer uso desse, devido a sua facilidade na exposição e
entendimento dos aspectos teóricos. O processo auto-regressivo de 1º ordem (AR(1)) é
definido da seguinte forma:
1,2,...) 0, 1,- 2,-...(t
1
=
+
=
− ttt
yy
ε
ρ
(3.1)
Caso o resíduo
t
ε
tenha comportamento aleatório, normalmente distribuído com
média zero, variância constante e sem auto-correlação, podemos dizer que ele possui
distribuição normal independente. Resíduos com estas características são chamados de
Ruído Branco
80
.
Caso o módulo do parâmetro ρ, que faz a mediação entre o valor da variável no
período t e seu valor no período t-1, seja menor que 1 (|ρ|<1) o processo AR(1)
apresenta as características de uma série temporal estacionária. Ou seja, caso |ρ|<1, os
valores passados terão pouca influência na explicação dos valores futuros, fazendo com
que as modificações exógenas de inovações (ou choques) introduzidas na série temporal
estacionária não irão perpetuar ao longo do tempo.
Caso |ρ| ≥ 1, a série temporal não é estacionária, onde as modificações exógenas
de choques perpetuem ao longo do tempo, pois os valores passados possuem peso cada
vez maior na determinação de valores futuros
81
.
Caso o parâmetro ρ =1, a série não é estacionária, mas caso façamos a sua
primeira diferença teremos um processo estacionário dado que:
1−
−
=
∆
ttt
yyy (3.2)
Substituindo (3.1) em (3.2) e colocando
em evidência, teremos:
1−t
y
ttt
yy
ε
ρ
+−=∆
−1
)1(. Como ρ =1, então
tt
y
ε
=
∆
.
80
Veja que o ruído branco possui as características da série temporal estacionária. Assim, o resíduo
t
ε
é
uma série estacionária.
81
Em séries não estacionárias, mudança exógena ocorrida no passado tende a se tornar cada vez maior no
futuro.
52
Assim, de acordo com Mills(1993), todo processo AR(1) que possui ρ = 1 é
conhecido como passeio aleatório (random walk) ou integrada de ordem 1 (I(1))
82
. Toda
série que possui um parâmetro com ρ=1 é denominada de série com raiz unitária
83
, seja
ela AR(p) ou MA(q).
Então, nos teste para verificar se a série temporal é estacionária, verificamos se o
parâmetro ρ=1, ou seja, se a série possui raiz unitária.
3.3.2. Teste de Raiz Unitária
O teste de estacionariedade consiste das seguintes hipóteses:
Ho: ρ = 1 e H1: ρ < 1.
Caso Ho seja aceita, estatisticamente, teremos raiz unitária e a série é não
estacionária. Caso rejeitemos Ho, a série é estacionária ao nível de significância, ou
seja, não possui raiz unitária.
Uma forma análoga de realizar este teste foi proposta por Enders(1995, p.221),
Colo
que subtraiu
de cada lado da equação (3.1) e achamos:
cando
em evidência, temos:
1−t
y
1−t
y
ε
γ
ε
ρ
+
=
+
−
=∆
−− 11
) 1(
tttt
yyy (3.3)
ey- s seguintes hipóteses:
Ho: γ = 0 e H1: γ < 0.
e γ seja menor que
zero, para que ρ seja menor que 1, ipótese nula. Não rejeitar a
hipótes t
O teste Dick Fuller (DF) terá então a
Para que a série temporal
t
y seja estacionária, é necessário qu
ou seja, rejeitamos a h
e nula, significa que, esta isticamente, a série possui raiz unitária ou não é
estacionária, de acordo com o nível de confiança que estamos considerando nos testes.
tttt
yyy
ε
ρ
+
−
=
∆
−− 11
82
Uma série integrada de ordem d=1 ( d=0,1,2...) significa que a série é estacionária quando diferenciada
uma vez. Quando a série é estacionária, sem a necessidades de realizarmos diferenciação, ela será I(0), ou
seja, integrada de ordem zero.Veja que o passeio aleatório é uma série temporal não estacionária, mas que
torna-se estacionária com uma diferenciação.
83
Usando um operador de defasagem L teremos . Podemos reescrever
(3.1), como
2
2
1
,
−−
==
tttt
yyLyLy
tt
yL
ε
ρ
=− ) 1( . Veja que o termo raiz unitária refere-se a raiz do polinômio com
operador de defasagem. Caso (1-ρL) = 0, obteremos ρL=1. Caso ρ=1, teremos o termo da defasagem
Lcomo raiz unitária.
53
O teste DF pode ser realizado a partir do modelo geral, e testará a hipótese de
raiz unitária estimando as três especificações pelo método dos mínimos quadrados
ordinários (MQO):
ttt
yty
ε
β
β
β
+
+
+
=
−1321
(3.4)
Caso 1;0
321
===
β
β
β
teremos o modelo que corresponde à primeira
diferença do processo AR(1),
ttt
yy
ε
γ
+
=
∆
−1
, normalmente chamado de “pure random
walk without drift”.
Caso 1;0;0
321
==≠
β
β
β
estaremos acrescentando um intercepto à primeira
diferença,
ttt
yy
ε
γ
β
+
+
=∆
−11
.
Além do intercepto
1
β
, acrescentamos uma tendência linear
t
2
β
, tornando o
modelo da seguinte forma
ttt
yty
ε
γ
β
β
+
+
+
=∆
−121
.
O valor estimado de γ e os seus respectivos desvios padrões possibilita
realizarmos o teste de estacionariedade da série temporal, tendo como base os valores da
tabela Dickey-Fuller. Ou seja, os valores críticos da estatística t serão os valores obtidos
através de simulações feitas por Dickey e Fuller e, estes valores, são denominados de
estatística τ (tau). As simulações da estatística τ (tau) também foram feitas por
MacKinnon (Mills(1993)).
A decisão se a série temporal possui raiz unitária, ocorre caso não rejeitamos a
hipótese nula (Ho: γ = 0), ou seja, caso a estatística t calculada seja menor que a
estatística τ
tabelada. Caso a estatística t calculada seja maior que a estatística τ
tabelada,
rejeitamos a hipótese nula e a série é estacionária.
Um dos pressupostos do teste DF é de que os termos de perturbação das
equações estimadas são ruídos brancos. De acordo com Enders(1995, p.222), quando
esse pressuposto é violado, o teste é renomeado para teste Aumentado de Dickey-Fuller
(ADF) e o valor estimado de γ deverá ser extraído das seguintes formulas:
t
i
ititt
yyy
εφγ
+∆+=∆
∑
=
+−−
p
2
11
(3.5)
t
i
ititt
yyy
εφγβ
+∆++=∆
∑
=
+−−
p
2
111
(3.6)
t
i
ititt
yyty
εφγββ
+∆+++=∆
∑
=
+−−
p
2
1121
(3.7)
54
A inclusão do somatório das sucessivas diferenças dos valores defasados de
teve como objetivo tornar o resíduo
t
y
t
ε
um ruído branco, com o intuito de podemos
realizar o teste de raiz unitária. Assim, o teste ADF é mais usado ao respeitar a hipótese
de que o resíduo é um ruído branco e a sua interpretação não difere em nada do teste
DF, descrido anteriormente.
Além dos testes de raiz unitária DF e ADF, temos também o teste Phillips-
Perron (PP), que não necessita da hipótese de que os resíduos tenham o comportamento
de um ruído branco. Partindo das fórmulas usadas no teste DF, o teste PP calcula uma
estatística z
84
, que é uma correção das estatísticas t calculadas, levando em conta, o fato
que os resíduos podem ser autocorrelacionados e ou heterocedásticos. Os valores da
estatística z
85
calculados são confrontados com os valores da estatística τ tabelados por
DF.
Além dos dois testes acima, testaremos o desenvolvido por Kwiatkowski at
al.(1992) denominado de KPSS, devido o baixo poder dos testes ADF e PP para testar a
hipótese nula de raiz unitária, dado que nesses testes é grande a possibilidade de se
cometer o erro do tipo II
86
. A sua estatística é obtida regredindo a série y
t
sobre uma
tendência ou um intercepto, usando o procedimento do geral para a equação específica.
Nesse teste, diferentemente dos outros dois adotados - testes ADF e PP-, a hipótese nula
é de que a série analisada é estacionária contra a hipótese alternativa de presença de raiz
unitária.
Um outro problema verificado, nas séries temporais macroeconômicas, é a
suspeita de quebra estrutural. Mas de acordo com Perron(1989), diferentemente do
exposto em trabalhos anteriores, como o de Nelson e Ploser(1982), a maioria destas
séries são estacionárias ao redor de uma tendência que sofre uma mudança estrutural,
sendo assim, não caracterizadas pela presença de raiz unitária.
A presença de quebra estrutural produz efeitos sobre o intercepto, sobre a
inclinação ou ambos, alterando a dinâmica das séries. Ocorre também aumento da
probabilidade de que os resultados dos testes de raiz unitárias sejam inconsistentes e
84
Em Mills(1993, p.54-57) tem-se as fórmulas e exemplos para correção da estatística t
ρ
ρ
SEestat )1(z
^
−= .
85
Quando os resíduos são ruídos brancos a estatística z calculada é igual a estatística t.
86
Aceitar a hipótese nula quando ela é falsa.
55
viesados no sentido de perda de poder para a rejeição da não estacionariedade, fato este
mostrado por Perron(1989)
87
.
Os testes de quebra estrutural podem ser exógenos e endógenos
88
com relação à
determinação da data em que ocorreu a mudança na estrutura da série, que podem ser
precipitadas por diversos fatores, como tecnológicos, políticos, sócias, financeiros e
econômicos. A vantagem do método endógeno, onde o momento da quebra é
determinado pela sua perfeita correlação com os dados, sobre o exógeno é evitar
arbitrariedades e um possível viés quando a data de quebra é selecionada visualmente.
A principal conseqüência econômica, para Nelson and Plosser(1982), com a
presença de raiz unitária na série temporal é que choques aleatórios provocam efeitos
permanentes sobre a série fazendo com que as flutuações deixem de ser transitórias.
Em Perron(1997), pode ser visto as limitações dos testes com relação a amostras
finitas e Harvey, Leybourne and Newbold(2001) demonstram que em amostras finitas o
resultado dos testes de raiz unitária com quebra estrutural podem ser ilusórios devido à
presença de regressão espúria na rejeição da hipótese de raiz unitária.
A não existência de raiz unitária garante o declínio do impacto de qualquer
choque com o passar do tempo. Assim, com a estacionariedade da série temporal é
possível realizar inferências sobre o seu comportamento de longo prazo, mas os testes,
até aqui mostrados, apenas inferem sobre séries temporais individuais. Para inferir o
comportamento conjuntos de diversas séries temporais é necessário realizarmos o
processo de cointegração.
3.3.3. Cointegração
Com o conceito de cointegração verifica se as séries temporais, consideradas em
conjunto, possuem um equilíbrio de longo prazo, o que caracteriza que as mesmas
possuem trajetórias comuns ao longo do tempo
89
. Veja que o equilíbrio de longo prazo
não significa que as variáveis tenderão a um valor constante quando o tempo tende ao
infinito ou que os seus comportamentos oscilarão em torno de uma média.
87
Neste trabalho, Perron(1989) que os tipos de testes Dickey-Fuller (DF) possuem uma tendência para
não rejeitarem a hipótese nula de raiz unitária para séries que são estacionárias em volta da quebra de
tendência.
88
Para os teste exógenos, veja Perron(1989), e para os endógenos duas referências são Perron(1989) e
Lee and Strazicich(2002).
89
Não confunda trajetória comum que leva ao equilíbrio de longo prazo com relações de causalidade.
Assim, o conceito de cointegração, pode ser visto, como a sincronia das séries temporais no longo prazo.
56
De acordo com Mills(1993), as variáveis podem estar em equilíbrio de longo
prazo caso tenham tendências comuns ou um caminho comum ao longo do tempo.
Assim, ele define um conjunto de variáveis ),...,(
21 ntttt
yyyy
=
como cointegradas de
ordem d, b se:
a. Todos os componentes de
são integradas de ordem d.
t
y
b. Existe um conjunto de parâmetros
),...(
2,1 n
β
β
β
β
=
cuja combinação
linear
t
yt
β
é integrada de ordem d-b, com b>0. Onde
)y ,...,y ,y (
nt2t21t1 nyt
β
β
β
β
=
.
Assim, pela definição acima de Mills(1993, p.172), o conjunto de séries
temporais é cointegrado quando todas são estacionárias e caso exista uma combinação
linear entre as mesmas, de tal forma que resultem em uma nova variável estacionária.
Para Harris(1995, p.21), em um modelo com três ou mais séries é possível usar
as mesmas com diferentes ordens de integração. Ele afirma que “if there are n>2
variables in the model, there can be more than one cointegration vector”.
Para Enders(1995, p.358), as séries temporais cujas trajetórias têm relações,
possuem um equilíbrio de longo prazo, dado pela relação linear entre as séries de tal
forma que estabeleça uma relação mútua entre as trajetórias das séries temporais:
0...
2211
=
+
+
+
ntntt
yyy
β
β
β
(3.8)
Colocando um componente aleatório na Equação(3.8), que por hipótese, é uma
variável estacionária, reforçamos ou minimizamos a influência das outras variáveis na
trajetória de uma série temporal.
tntntt
yyy
ε
β
β
β
=
+
+
+ ...
2211
(3.9)
O termo aleatório na Equação(3.9) é chamado por Enders(1995, p.358) de “erro
de equilíbrio”, e significa que além das variáveis apresentarem um equilíbrio de longo
prazo, também existe um termo aleatório estacionário que representa o desvio que as
variáveis possuem em relação ao seu caminho de equilíbrio.
A Equação(3.9) é denominada de equação cointegrante, pois relaciona as
variáveis cointegradas com a condição de equilíbrio de longo prazo, permitindo que as o
método da regressão possa ser aplicado para a estimativa dos parâmetros β.
Multiplicando o lado direito da Equação(3.8) por
1
1
β
e isolando chegamos a
regressão cointegrante Mills(1993):
t
y
1
tntntt
yyy
ε
β
β
+
−
−
−= ...
221
(3.10)
57
A regressão cointegrante pode ser estimada pelo método mínimo quadrado
ordinário sendo os parâmetros não viesados, eficientes e consistentes na estimação da
população. Caso as variáveis não sejam cointegradas, temos o caso da regressão
espúria
90
, gerando parâmetros estimados não confiáveis, dado que as variáveis não
possuem tendências comuns de longo prazo.
A análise de cointegração
91
também pode ser feita a partir da matriz Σ:
2
w
2
v
σ
σ
σ
σ
vw
vw
=Σ
A singularidade
92
da matriz Σ é uma condição necessária para que e sejam
cointegradas. Caso o |Σ|=0, implica que existe uma correlação de longo prazo entre as
variáveis, pois
t
y
t
x
1/ ==
wvvw
σ
σ
σ
ρ
. Caso ρ <1, as variáveis não são cointegradas e caso
ρ=0, então as modificações exógenas dadas pelas inovações v, w são independentes,
gerando para Mills(1993, p.173), uma regressão espúria
93
.
3.3.4. Vetor de Correção de Erro e Vetor Auto-Regressivo
Os testes de cointegração podem ser feitos com o modelo VEC (Vetor de
Correção de Erro), supondo a relação de longo prazo entre as variáveis. No VEC, a
partir de séries cointegradas, pelo menos uma delas sofrerá correções ao longo da sua
trajetória de tal forma que atinja a sua tendência comum de longo prazo.
Como expõe Enders(1995), o modelo de correção de erro especifica equações
que se ajustam no longo prazo a partir dos desvios de sua trajetória ao longo do tempo,
ou seja, dado que as variáveis são estacionárias, a intuição é que as mesmas serão
cointegradas, caso a mudança corrente em
seja resultado de movimentos corretivos
em
, de tal forma que as duas variáveis atinjam uma tendência comum, conduzindo-
as ao equilíbrio de longo prazo.
t
x
t
y
A partir da relação entre taxa de juros de curto prazo (
) e de longo prazo ( )
e assumindo que ambas são integradas de ordem um (I(1)), Enders(1995, p.366), monta
St
r
Lt
r
90
Para Mills(1997, p.167), normalmente, a regressão espúria é acompanhada de valores altos de
2
R
e
valores altos de autocorrelação entre os resíduos, indicado pelo valor baixo da estatística de Durbin-
Watson (dw). Assim, temos
.
dwR >
2
91
Normalmente a hipótese nula é a de que as variáveis não são cointegradas.
92
A matriz Σ será singular caso o seu determinante seja igual a zero.
93
Resultado espúrios ou duvidosos, onde no caso de séries temporais não-estacionárias, não devemos
confiar nos valores da estatística student t.
58
um exemplo para demonstrar o modelo de correção de erros, na busca de cointegração
entre as duas variáveis, ou sejam, que elas tenham tendência comum no longo prazo.
0 ,) (
11
>
+
−
=∆
−− SStStLtSSt
rrr
α
ε
β
α
(3.11)
0 ,) (
11
>
+
−
−=∆
−− LSLtStLtLLt
rrr
α
ε
β
α
(3.12)
Os termos de perturbações
St
ε
,
Lt
ε
são ruídos brancos que podem ser
correlacionados e o parâmetro β, e os parâmetros
S
α
e
L
α
,denominados de velocidade
de ajuste, são positivos.
As taxas de juros de curto e longo prazo modificam-se em resposta ao choques
estocásticos (representados por
St
ε
e
Lt
ε
) e com relação aos desvios do seu caminho
precedente de equilíbrio de longo prazo.
A correção de desvios ocorrerá, nesse modelo, quando
11
−−
≠
StLt
rr
β
, ajustando
os valores das variáveis todas as vezes que elas afastarem da sua tendência comum.
Quando a taxa de juros de curto prazo for maior que a taxa de juros de longo prazo,
diminuirá e
aumentará. Caso < , então
St
r∆
Lt
r∆
St
r
Lt
r
St
r
∆
aumentará e
Lt
r
∆
diminuirá.
O resultado fica inalterado se adotarmos um modelo geral introduzindo
parâmetros de defasagem para cada tipo de taxa de juros, conforme Enders(1995,
p.366):
0 ,) (
1
12
1
111110
>+∆+∆+−+=∆
∑∑
=
−
=
−−− SSt
P
i
iLt
P
i
iStStLtSSt
rrrrr
αεααβαα
(3.13)
0 ,) (
1
22
1
211120
>+∆+∆+−−=∆
∑∑
=
−
=
−−− LLt
P
i
iLt
P
i
iStStLtLLt
rrrrr
αεααβαα
(3.14)
Dado que os parâmetros
S
α
e
L
α
são as velocidades de ajustes, um valor alto de
S
α
, faz com que retorne rapidamente ao seu caminho comum de longo prazo. O caso
extremo é que tenhamos valores pequenos para
St
r
S
α
implicando, assim, que a taxa de
juros de curto prazo tenha ajustes lentíssimos em respostas aos erros de equilíbrio
ocorridos nos últimos períodos. Enders(1995, p.367) comenta que para não termos a
causalidade de Granger nas variáveis cointegradas é necessário que os termos de
velocidade de ajuste sejam iguais a zero.
A Equação(3.13) e a Equação(3.14) torna o modelo VEC (Vetor de correção dos
erros) semelhante ao modelo VAR (Vetor Auto-Regressivo). A maior diferença dar-se-á
pela presença no VEC do componente de correção dos erros (
11
−−
−
StLt
rr
β
), dado que o
59
comportamento das variáveis nos dois modelos é explicado pelos valores defasados das
variáveis explicativas e endógenas.
De acordo com Charemza and Deadman(1997, p.156), Sims(1980) foi um dos
preconizadores do modelo VAR onde não existe a necessidade de realizar a distinção a
priori entre variável endógena e exógena, deixando que a simultaneidade entre as
variáveis se manifeste livremente. Assim sendo, é necessário que se determinem as
variáveis relevantes do modelo e o número de defasagens necessárias para captar as
inter-relações dinâmicas do modelo.
Em um modelo VAR, o valor corrente de uma variável
é explicado por seus
próprios valores defasados e por valores defasados de outras variáveis adicionados a um
termo estocástico
t
z
t
ε
, que possui o comportamento do passeio aleatório. O modelo
VAR não restrito pode ser representado na forma:
∑
−
=
−
+=
1
1
1
k
i
ttit
ZAZ
ε
(3.15)
A partir do modelo VAR estimado com variáveis que possuem relações de
longo prazo, ou seja, são cointegradas e após algumas transformações algébricas,
Charemza and Deadman(1997, p.171), gera o vetor de correção de erro, doravante
VECM:
∑
−
=
−
∗
−
+∆Γ+Π=∆
1
1
11
k
i
ttitt
ZZZ
ε
(3.16)
Sendo k igual a número de defasagens temporais mais 1, temos que k ≥ 2.
)...(
21 k
AAAI −−−−−=Π , onde I é igual a matriz identidade.
1.-1,2,...ki ),...(
21
=+++−=Γ
∗
ki
AAA
A Equação(3.16) representa o modelo VECM, na forma matricial, sendo o
primeiro termo, do seu lado direito, chamado de mecanismo de correção dos erros,
representado por Π = αβ’, onde α é o coeficiente de ajustamento e β é a matriz dos
coeficientes de longo prazo que contêm os parâmetros que garante que Z
t
converge para
uma solução de estado estacionário no longo prazo
94
.
94
Veja que se as séries originais forem integradas de ordem 1, β’ Z
t
gerará uma série integrada de ordem
zero.
60
Para Charemza and Deadman(1997, p.172-177), a questão fundamental é
determinar o posto (rank) da matriz
Π
95
dado que o valor do posto (rank) é igual ao
número de vetores cointegrantes que interligam a relação de longo prazo entre as
variáveis. Para que todas as séries sejam integradas de ordem zero (estacionárias sem
realizar diferenciações), o posto deverá ser igual ao número de variáveis endógenas no
modelo VAR. Assim o mecanismo de correção de erro
1−
Π
t
Z irá gerar uma série
integrada de ordem zero, caso as séries originais sejam estacionárias em primeira
diferença (I(1)).
O teste de Johansen é feito com o intuito de realizar a hipótese da existência de
cointegração entre as variáveis no modelo, ou seja, verificar se o posto da matriz é
estatisticamente diferente de zero. A inclusão do intercepto e ou da tendência linear no
modelo VECM (Equação(3.16)) não acarreta a necessidade de alterações metodológicas
para a realização do teste de Johansen, onde a determinação da quantidade de vetores
cointegrados existentes β é equivalente à quantidade de colunas em α iguais a zero.
Um dos primeiros problemas na construção do VAR é determinar o tamanho da
defasagem temporal que o modelo terá e, como sugestão, Mills(1993, p.182) propõe o
teste da razão de verossimilhança, onde estimam-se diversos modelos com diferentes
números de defasagens e usando o teste de razão de verossimilhança pode se escolher o
VAR com o menor número de defasagens, mas que tenha os coeficientes estimados com
alta nível de significância estatística.
Enders(1995, p.313-314) recomenda usar a seguinte fórmula para realizar o teste
de razão de verossimilhança que segue a distribuição qui-quadrado (
) com graus de
liberdade igual ao número de restrições do sistema:
2
χ
)log)(log(
µ
Σ−Σ−
r
cT
(3.17)
onde T é o número total de observações, c é o número de parâmetros estimados de cada
equação do sistema irrestrito,
e
r
Σ
µ
Σ
são as matrizes de variância e covariância dos
modelos restrito e irrestrito, respectivamente.
Outra forma para a determinação do tamanho da defasagem é o valor mínimo
dos critérios AIC (Critério de Informação de Akaike) e SBC (Critério de Informação de
Schwarz).
95
Na realização da decomposição desta matriz, Charemza and Deadman(1997, p.172) usa o conceito do
Teorema de Representação de Granger.
61
Para Enders(1995,p.315) existe um possível conflito (trade-off) na determinação
do número suficiente de defasagens e de parâmetros livres no modelo, principalmente
quando se tem amostras pequenas. Assim, ao escolhermos o número de defasagens para
as variáveis, sejam elas endógenas ou exógenas, devem-se buscar defasagens
suficientemente longas para capturar a dinâmica do sistema, atentando para o fato que,
quanto mais longas as defasagens, maior o número de parâmetros que têm de ser
estimados e menor o número de graus de liberdade que se tem na modelagem
econométrica.
Além disso, precisamos escolher o melhor modelo em termos de presença de
intercepto e ou tendência determinista dentre as seguintes possibilidades:
a)
Assume dados sem tendência determinista:
1)
Modelo 1: Vetor de cointegração e vetor de variáveis endógenas sem
intercepto;
2)
Modelo 2: Intercepto no vetor de cointegração e sem intercepto no vetor
de variáveis endógenas;
b)
Assume dados com tendência determinista linear:
1)
Modelo 3: Intercepto no vetor de cointegração e no vetor de variáveis
endógenas e sem tendência determinista para os dois modelos
2)
Modelo 4: Vetor de cointegração com intercepto e tendência linear e
vetor de variáveis endógenas com intercepto e sem tendência linear;
c)
Assume dados com tendência determinista quadrática:
1)
Modelo 5: Vetor de cointegração com intercepto e tendência linear e
vetor de variáveis endógenas com tendência determinista..
Para Harris(1995), os modelos 2, 3 e 4, são os caracterizados de realidade
econômica
96
e a sua escolha será feita através do princípio de Pantula. Por esse
princípio, verifica se a hipótese de presença de r vetores de cointegração é ou não
rejeitada para cada um dos modelos até a primeira ocorrência de uma não rejeição da
hipótese nula.
96
Para Harris(1995, p.96), por exemplo, o Modelo 5 é uma extensão do Modelo 4, mas de difícil
justificação econômica especialmente “if the variables are entered in logs, this would imply na
implausible ever-increasing or decreasing rate of change”.
62
Após realizarmos o número de defasagens e os termos deterministas, usando o
teste de Johansen
97
, os autovalores são ordenados de forma decrescente e testados se
são estatisticamente diferentes de zeros através das estatísticas λtraço e λmáximo. A
primeira testa a hipótese da existência de no máximo r vetores de cointegração e, a
segunda testa a hipótese de que existem exatamente r vetores de cointegração. Se pelo
menos um dos autovalores é diferente de zero ocorre cointegração entre as séries.
As funções de resposta ao impulso (FIR), demonstram o comportamento do
modelo VAR ao longo do tempo, diante de um choque em algum dos resíduos. Caso o
sistema seja convergente (a tendência das mudanças exógenas é diminuir ao longo do
tempo), a FIR mostrará quantas defasagens temporais são necessárias para que as
variáveis retornem à sua trajetória original. A FIR no sistema divergente demonstra o
comportamento explosivo das variáveis diante de um choque exógeno.
Outra técnica usada é a decomposição da variância do erro de previsão, que
explicita a importância de cada variável na variância dos resíduos das demais variáveis.
De acordo com Enders(1995, p.311) esta técnica identifica as relações de causalidade
que ocorrem dentro do modelo, dado que um choque exógeno em um dos resíduos
afetará a variância do erro de previsão.
De acordo com Enders(1995, p.307), existe a necessidade da hipótese de
ordenação das séries para a estimação da função de resposta ao impulso e decomposição
da variância usando o VAR. Na ordenação das séries,
98
determina se uma das séries
possui comportamento que não é influenciado pelas demais séries,ou seja, que os seus
resíduos tenham comportamento independentes dos demais resíduos
99
. A ordenação, a
ser usada na decomposição de Cholesky, pode ser determinada por conhecimento
teórico a priori ou pelo uso do teste de causalidade de Granger
100
(Granger
Causality/Block Exogeneity Wald).
97
Veja Enders(1995, p.396-400). Para amostras pequenas, a sugestão de Harris(1995, p.89), na
determinação dos r vetores cointegrantes, é observar o “dynamics of the VAR model and particular
whether it converges in the long-run”.
98
Para Enders(1995, p.307) “although this Choleski decomposition constrains the system such that an
yt
ε
shock has no direct effect , there is an indirect affect in that lagged values of affect the
contemporaneus value of
.”
t
z
t
y
t
z
99
Este efeito pode ser chamado de “efeito contemporâneo cruzado” que é dado pelo coeficiente de
correlação residual ou pela covariância das funções impulso-resposta. Caso as covariâncias sejam iguais a
zero, uma variável não terá influência sobre outra variável quando ocorre um choque exógeno.
100
Veja Charemza and Deadman(1997, p.164).
63
3.4. Fonte de Dados e Variáveis Selecionadas
A modelagem econométrica
101
foi realizada usando os dados trimestrais do
segundo trimestre de 1995 (abril/1995-junho/1995) até o terceiro trimestre de 2004
(julho/2004-setembro/2004), perfazendo um total de trinta e oito trimestres. Assim, um
curto período de dez anos com dados trimestrais.
A fonte
102
para produto interno bruto a preço de mercado (PIB) e estoque de
capital bruto (formação bruta de capital mais variação de estoque) foi o IBGE – Contas
Nacionais Trimestrais.
A taxa de juros interna de longo prazo usada foi a TJLP
103
, que representa o
custo de financiamento, caso o empresário, predisponha-se a captar recursos via
BNDES. Outra limitação é a capacidade de empréstimo do próprio banco de fomento
brasileiro. A taxa de juros interna de curto prazo usada foi a SELIC. O hiato da taxa de
juros interna é a diferença entres as taxas de juros internas de longo prazo e de curto
prazo (ritermo = rilp – ricp). O objetivo do uso desta variável é captar se a estrutura a
termo (rendimento efetivo de uma aplicação) é levada ou não em consideração para a
decisão de investimento no Brasil. Todas as variáveis foram expressas em logaritmo
neperiano
104
.
Com relação as variáveis, incorporadas ao modelo, com o intuito de verificar os
efeitos do setor externo, temos o câmbio nominal e a taxa de juros do Tesouro Federal
norte-americano de dez anos, chamada no mercado financeiro de T-Bond 10 anos.
A taxa nominal de câmbio R$/US$ (comercial venda – final do trimestre) é
originária do Banco Central e representa custo ou benefício ao investidor em
internalizar os recursos, caso queira financiar o seu investimento usando capital externo.
A taxa de juros externa de longo prazo, no caso o título do Tesouro Federal
norte-americano foi usada como proxy para a liquidez internacional ou como
mecanismos de balizamento do custo externo de captação de recursos para a realização
de investimentos.
Em conformidade com a metodologia VAR, o sistema a ser estimado será:
101
Para a realização da modelagem econométrica usamos o Eviews 4.1.
102
A maioria dos dados deste trabalho foram retirados do sítio IPEADATA(2005).
103
O uso da TJLP foi por ser esta, a única série de taxa juros de longo prazo, que existe deste 1995. O
ideal seria termos, como nos EUA, um mercado de títulos do tesouro federal com liquidez para prazos
como cinco anos, dez anos e trinta anos.
104
A partir deste ponto a variável em letra minúscula é o logaritmo neperiano da variável em letra
maiúscula -expressa em valor monetário ou em taxa.
64
∑
∑∑∑∑∑∑
∑
∑∑∑∑∑∑
∑
∑∑∑∑∑∑
+++
++++++=
+++
++++++=
+++
++++++=
−
−−−−−−
−
−−−−−−
−
−−−−−−
P
j
tjtj
P
j
P
j
jtj
P
j
jtj
P
j
jtj
P
j
jtjjtj
P
j
jtjt
P
j
tjtj
P
j
P
j
jtj
P
j
jtj
P
j
jtj
P
j
jtjjtj
P
j
jtjt
P
j
tjtj
P
j
P
j
jtj
P
j
jtj
P
j
jtj
P
j
jtjjtj
P
j
jtjt
cnom
relprilpricpypsniy
cnom
relprilpricpypsnipsn
cnom
relprilpricpypsnii
33
333333
22
222222
11
111111
...
...
...
...
...
...
µψ
θηλγβα
µψ
θηλγβα
µψ
θηλγβα
(3.18)
Como resumo das séries usadas, temos todas expressas em logaritmo neperiano
e denominadas da seguinte forma
105
: investimento (i); expectativa (psn); produto (y);
taxa de juros interna de longo prazo (rilp); hiato da taxa de juros interna (ritermo); taxa
de juros externa de longo prazo (relp) e a taxa de câmbio nominal (cnom). µ’s são os
termos aleatórios, p é o número de defasagens necessárias e os parâmetros são
representados por α, β, γ, λ, η θ e ψ.
3.4.1. Expectativa Revelada
Manski(2004) enumera alguns fatores que têm dificultado a aceitação do uso das
expectativas reveladas
106
, no ferramental econômico, como: a) dificuldade de se
demonstrar probabilidade numa escala numérica absoluta; b) dificuldades interna dos
agentes em revelar as suas crenças; c) dificuldades dos agentes em expressar, na forma
de probabilidades, a sua propensão ou habilidade em seguir suas crenças
107
; d)
dificuldade de fazer com que os agentes respondam as questões na ausência de
incentivos para a revelação honesta das expectativas. Mas, como Manski(2004, p.1343)
coloca, é possível validar as respostas desde que seja examinado o “degree to which
persons give internally consistent, sensible responses to the questions posed”. A
hipótese básica, nesse tipo de econometria, é que os agentes que respondem o
105
A inclusão do termo “db” significa que a variável é integrada de ordem “b”.
106
De acordo com Manski(2004, p. 1341), foi Juster(1966), o primeiro economista a usar a idéia de
medida de probabilidade das expectativas a partir de questionários com o objetivo de fazer os
consumidores revelarem as suas expectativas de compras de bens de consumo.
107
Este ponto também pode ser visto da seguinte maneira: dificuldade do ferramental matemático em
captar os valores subjetivos dos agentes econômicos.
65
questionário conheçam suas funções de escolhas quando suas expectativas são
reveladas
108
.
Como exemplo de trabalhos com expectativas reveladas temos Anderson e
Goldsmith(1997), que examinam empiricamente a afirmação do Keynes de que a
expectativa de lucros é a chave na determinação do investimento, para o caso dos
E.U.A. a partir das expectativas reveladas dos empresários através dos relatórios
trimestrais do Conference Board
109
, onde o índice é composto por duas partes distintas:
situação econômica atual e previsão para o futuro.
No Brasil, a partir da década de noventa, foram criadas duas pesquisas com o
intuito de captar as expectativas reveladas dos capitalistas industriais.
Uma das pesquisas é a realizada pela Confederação Nacional da Industrias (CNI)
denominada de Sondagem Industrial, sendo que a sua primeira informação surgiu a
partir do terceiro trimestre de 1999. A outra pesquisa, com a qual trabalhamos, surgiu
no segundo trimestre de 1995, sendo realizada pela Fundação Getúlio Vargas (FGV)
com o nome de Sondagem Conjuntural da Indústria de Transformação.
A Sondagem Conjuntural da Indústria de Transformação é composta de
perguntas que procuram captar as condições atuais da economia brasileira e as
expectativas dos empresários para os próximos seis meses. As pesquisas são realizadas
trimestralmente (janeiro, abril, julho e outubro).
Por serem pesquisas qualitativas das variáveis como demanda, produção,
estoque, preço, situação atual dos negócios e previsão de seis meses para a situação dos
negócios, as suas previsões e observações são feitas na forma comparativa (forte/fraca,
insuficiente/excessivo, boa/fraca, melhor/pior). A pergunta que utilizaremos como
expectativas é a previsão de seis meses da situação esperada dos negócios.
Como exemplo, a expectativa revelada para a previsão de seis meses da situação
dos negócios pode ser classificada como melhor, pior ou igual. O índice varia entre 0 e
100, sendo que os valores abaixo de 50 indicam que os empresários não estão confiantes
com relação ao comportamento da economia e os valores acima de 50, indicam que os
empresários estão confiantes. Assim, caso o empresário responde 60 para a questão da
108
De acordo com Manski(2004, p.1343) pode ser seguido a pratica das análises de escolhas dinâmicas
sob incerteza, através da suposição da existência de funções utilidades, deste que leve em consideração
que não se conhece todo o seu conjunto de possibilidade de escolha e o ambiente em que estão inseridos.
109
“Lastly, lacking any direct measure of profit expectations, researchers have been inherently unable to
test Keynes’s proposition that the weight assigned to a profit expectation will also influence investment”
Anderson and Goldsmith(1997, p. 64).
66
previsão de seis meses para a situação dos negócios, ele possui a esperança que sua
indústria melhore nos próximos seis meses.
O uso das perguntas da sondagem industrial permite comparações intertemporais
das expectativas reveladas desde que façamos a normalização das séries de dados. Na
Tabela 3.6, temos a normalização realizada para a série PSN.
Tabela 3.6:
Padronização da PSN
Data Melhor
Variação com
Rela
ç
ão a 50
Variação de
6 Meses
Mesma
Base
a
bc
d
abr/95 56
1,12
56
jul/95 30
0,60 -0,23
43
out/95 26
0,52 -0,54
20
jan/96 30
0,60 0,00
20
abr/96 37
0,74 0,42
28
jul/96 52
1,04 0,73
49
Na coluna a estão as esperanças dos empresários da lucratividade do seu negócio
em seis meses à frente. Na coluna b, denominada de variação com relação ao 50, para o
segundo trimestre de 1995 (Abr/95), os empresários esperam que a rentabilidade dos
seus negócios crescem na ordem de 12% ( 12 por cento = ((56 –50)/50)*100). A coluna
c, indica a variação de seis em seis meses dos dados que estão na coluna b, ou seja,
abr/96 cresceu aproximadamente 42% a mais que out/95. A padronização ocorre quando
se utiliza o primeiro dado da série, abr/95, e multiplica-o pela coluna d.
Observando a coluna d, da Tabela 3.6
110
, podemos comparar os dados, pois os
mesmos estão na mesma base.
3.4.2. Identificação da ordem de integração das séries
Nesta secção verificamos a integração das séries temporais e a possível presença
de quebras estruturais nas mesmas. Em face do tamanho da amostra, adotaremos uma
postura um tanto quanto rigorosa com relação à aceitação da estacionariedade da série,
evitando que tenhamos na modelagem séries em que os impactos dos choques não
sejam dissipados ao longo do tempo, como alertaram Nelson and Plosser(1982).
110
Para não perdermos nenhum dado, pois a série estatística é pequena, o dado referente a coluna c,
período jul/95, calculamos da seguinte forma:
11
/)(
−−
−
ttt
colunaccolunacColunacMédia .
67
Os testes usados para verificar se as séries possuem raiz unitária foram os testes
ADF (Augmented Dickey-Fuller), PP (Phillips-Perron) e KPSS (Phillips-Perron e
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin
). Todos os testes foram feitos, partindo do modelo
mais geral (incluindo tendência e interpecto) para o mais simples, de acordo com a
rotina indicada por Enders(1995, p.223 e p.257). O critério AIC (Akaike Information
Criterion) foi o escolhido para definir o número de diferenças defasadas do Teste ADF.
Na Tabela 3.7, temos os testes ADF, PP e KPSS com os seus respectivos valores
críticos aos níveis de significância de 1%, 5% e 10%. Para os dois primeiros testes, a
hipótese nula é de rejeição de raiz unitária e, para KPSS a hipótese nula é que a variável
testada é estacionária.
Tabela 3.7:
Testes para Presença de Raiz Unitária: ADF, PP e KPSS
H
∆
Variável
Expressa em Código
Logaritmo Neperiano V calc. 1% 5% 10% V calc. 1% 5% 10% V calc. 1% 5% 10%
Investimento i -3.71 -4.32 -3.58 -3.23 -4.66 -4.23 -3.54 -3.20 0.098 0.216 0.146 0.119
∆
Investimento
di -3.30 -2.64 -1.95 -1.61 -11.63 -4.23 -3.54 -3.20 0.170 0.216 0.146 0.119
Expectativa Revelada p s n -4.09 -4.25 -3.55 -3.21 -2.74 -4.23 -3.54 -3.20 0.050 0.216 0.146 0.119
∆ Expectativa Revelada
dpsn -3.08 -2.65 -1.95 -1.61 -4.56 -4.23 -3.54 -3.20 0.052 0.216 0.146 0.119
Produto y -4.21 -4.26 -3.55 -3.21 -5.86 -4.23 -3.54 -3.20 0.426 0.216 0.146 0.119
∆
Produto
dy -2.91 -3.65 -2.96 -2.62 -8.94 -4.23 -3.54 -3.20 0.154 0.216 0.146 0.119
Taxa de Juros Interna Curto Prazo r i c p -3.23 -4.24 -3.54 -3.20 -4.12 -4.23 -3.54 -3.20 0.119 0.216 0.146 0.119
∆
Taxa de Juros Interna Curto Prazo
dricp -5.99 -4.24 -3.54 -3.20 -5.48 -4.23 -3.54 -3.20 0.096 0.216 0.146 0.119
Taxa de Juros Interna Longo Prazo r i l p -4.67 -4.28 -3.56 -3.22 -2.81 -4.23 -3.54 -3.20 0.132 0.216 0.146 0.119
∆ Taxa de Juros Interna Longo Prazo
d
rilp
-3.58 -4.32 -3.58 -3.23 -4.94 -4.23 -3.54 -3.20 0.101 0.216 0.146 0.119
iato da Taxa de Juros Interna r i t e r m o -2.89 -4.24 -3.54 -3.20 -3.67 -4.23 -3.54 -3.20 0.085 0.216 0.146 0.119
Hiato da Taxa de Juros Interna
dritermo -6.32 -4.24 -3.54 -3.20 -7.52 -4.23 -3.54 -3.20 0.148 0.216 0.146 0.119
Câmbio Nominal c n o m -2.13 -4.23 -3.54 -3.20 -2.13 -4.23 -3.54 -3.20 0.096 0.216 0.146 0.119
∆
Câmbio Nominal
dcnom
-4.68 -4.25 -3.55 -3.21 -6.22 -4.23 -3.54 -3.20 0.200 0.216 0.146 0.119
Taxa de Juros Externa Longo Prazo r e l p -2.85 -4.23 -3.54 -3.20 -2.90 -4.23 -3.54 -3.20 0.071 0.216 0.146 0.119
∆
Taxa de Juros Externa Longo Prazo
drelp -6.28 -4.23 -3.54 -3.20 -6.28 -4.23 -3.54 -3.20 0.038 0.216 0.146 0.119
ADF PP KPSS
Ho: Variável possui Raiz Unitária Ho: Variável é Estacionária
A série investimento não rejeitou a hipótese nula de existência de raiz unitária,
com 3,9% de significância estatística, no teste ADF, mas observando os outros dois
testes é possível estatisticamente considerá-la como estacionária. Com a realização de
uma diferença, a variável integrada de ordem um, tornou-se estacionária para todos os
testes. Para a série de investimento não verificamos a presença de quebras estruturais,
no período estudado.
Quanto à série do produto interno bruto (y), o teste PP rejeitou a hipótese nula de
não presença de raiz unitária, tanto em nível quanto em diferença, enquanto que o teste
ADF, apresentou performance contrária, com aproximadamente 1,1% e 5,5% de
significância estatística, para a série em nível e em diferença, respectivamente. Pelo
68
teste KPSS esta série torna-se estacionária quando realizamos a sua primeira diferença.
Assim, trataremos a série do produto como integradas de ordem um
111
(I(1)), ou seja,
existe a necessidade de realizarmos uma diferença na série para que a mesma se torne
estacionária.
O hiato do produto é uma série integrada de ordem 1 pelo teste ADF e KPSS
com um 1% de significância.
A série PSN (expectativa) quando rodada em nível mostrou-se não estacionária
no teste PP e no teste ADF, com probabilidade de aceitar a hipótese da presença de raiz
unitária de aproximadamente 22,8% e 1,5%, respectivamente. Realizando a sua primeira
diferença ela tornou-se estacionária para os três níveis de significância adotados. Pelo
teste KPSS, essa série é estacionária em nível e em primeira diferença. Sendo assim, a
consideraremos como integrada de ordem I(1).
As séries de taxa de juros interna de curto prazo (ricp), taxa de juros interna de
longo prazo (rilp), taxa de juros externa de longo prazo (relp) e o câmbio nominal
(cnom) são todas estacionárias com a primeira diferença, com aproximadamente 98% de
confiança estatística.
Para todas as séries, foram verificadas a possível presença de mudanças
estruturais no seu comportamento, seja com relação à tendência ou com relação ao seu
nível. Dentre todas as séries, nas que detectamos quebra estrutural foram: a taxa de juros
interna de curto prazo, a taxa de juros interna de longo prazo, o hiato da taxa de juros
interna, o câmbio nominal e a taxa de juros externa de longo prazo.
Os possíveis períodos, de mudança estrutural, identificados por meio dos testes
de Cusum e de Resíduos Recursivos e confirmados pelo teste de Chow foram fins de
1998/início de 1999 e fins de 2002/início de 2003 para as séries de câmbio nominal
(cnom) e taxa de juros externa de longo prazo (relp) e fins de 1997/início de 1998 para
as séries de taxa de juros interna de curto prazo (ricp), taxa de juros interna de longo
prazo (rilp) e hiato da taxa de juros interna (ritermo).
Qual então a explicação econômica para a possível existência de quebras
estruturais nestes períodos? Entre final de 1997 e início de 1999, temos um período de
fragilidade financeira nos mercados mundiais, sendo a crise amplificada nas economias
111
Para Aguirre e Ferreira(2001) os resultados do teste ADF não rejeitam a hipótese nula de existência de
raiz unitária para a série do PIB brasileiro, em parte devido a existência de importante quebra estrutural
nesta série. Mas os autores informam que a série do PIB é I(1), ou seja, estacionária realizando uma
diferença. Os autores chegaram a esta conclusão usando teste alternativo ao ADF que rejeitou a hipótese
nula da presença de raiz unitária. Veja também Abras, Borges and Sekkel(2004).
69
dos mercados emergentes, como Coréia do Sul, Malásia, Brasil, Rússia entre outros
países
112
. Para o período de entre final de 2002 e início de 2003, tivemos no Brasil,
devido à eleição presidencial, um processo que pode ser chamado de falta de confiança
dos aplicadores do mercado financeiro na condução da política fiscal e monetária. Para
a economia americana, tivemos neste período a ocorrência das menores taxas dos
últimos trinta anos do Federal Funds, taxa divulgada pelo Banco Central dos EUA
(FED), fato este que contribui na redução das taxas de longo prazo desta economia.
Para o câmbio nominal e a taxa de juros externa de longo prazo, selecionamos o
primeiro trimestre de 1999 e o terceiro trimestre de 2002, com mais de 99% de
confiança estatística.
Considerando o primeiro trimestre de 1999 e aplicando o teste de Perron com
quebra estrutural, tivemos uma estatística de teste de 3,63 contra um t crítico, com 5%
de significância, de aproximadamente 3,94
113
, não rejeitando a hipótese nula de raiz
unitária. Ao considerar o terceiro trimestre de 2002, ocorreu novamente uma aceitação
da hipótese nula dado que
82,373,3
8,0%,5
=
>
=
ttcalc
. Assim, o câmbio nominal
comportou-se como uma série temporal não estacionária para o período analisado.
Para a série de taxa de juros externa de longo prazo no primeiro trimestre de
1999, tivemos
94,351,3
4,0%,5
=
<= ttcalc
e para o terceiro trimestre de 2002 tivemos
82,316,3
8,0%,5
=
<= ttcalc
. Esta série temporal também comportou de forma não
estacionária para o período analisado, sendo necessário torná-la integrada de ordem um.
As séries taxa de juros interna de curto prazo, taxa de juros interna de longo
prazo e o hiato da taxa de juros interna, pelo teste de quebra estrutural do Perron,
rejeitam a hipótese nula de não estacionariedade, pois as suas estatísticas foram,
respectivamente,
87,3373,4
8,0%,5
=
>= ttcalc
,
87,3330,4
8,0%,5
=>
=
ttcalc
e
. Essas três séries, para o período amostral, podem ser
tratadas como integradas de ordem zero.
87,3357,4
8,0%,5
=>= ttcalc
112
Neste período tivemos a crise da Rússia, da Ásia, desvalorização do câmbio brasileiro.
113
O tempo da quebra estrutural relativa ao tamanho da amostra considerado foi λ=0,4 sendo que os
valores críticos dos testes saíram da tabela Perron(1989, p.1377).
70
Na modelagem economêtrica a ser devolvida, em parte devido ao tamanho da
amostra, aos resultados contraditórios dos testes de raízes unitárias e tendo como base a
parcimônia, trabalharemos com todas as séries integradas de ordem 1
114
.
3.5. Processo de Formação da Expectativa
Adotando a abordagem de Hendry, na estimação do modelo de defasagem
temporal para a expectativa revelada, notamos que um procedimento adequado seria
estimá-lo com oito defasagens temporais
115
(Tabela 3.8). Os testes estatísticos, dos
resíduos do modelo, indicam que, os mesmos, possuem as propriedades estatísticas
padrões
116
. Os quatro primeiros trimestres e o sexto são estatisticamente significativos a
5%, enquanto o oitavo é a 10%.
Pela Tabela 3.8, verificamos que o impacto de um choque unitário na
expectativa do período anterior provoca uma variação percentual na expectativa
corrente de cerca de 80%, ou seja, esta é a sua elasticidade de impacto imediato.
Tabela 3.8:
Modelo Defasado da Expectativa
M o d e lo C o e ficien te P ro b .
Constante
0.0122 0.6259
p sn (-1 ) 0 .7 9 5 3 0 .0 0 1 1
psn(-2) -1.1284 0.0003
p sn (-3 ) 1 .0 0 9 6 0 .0 0 5 4
psn(-4) -0.8207 0.0286
psn(-5)
0.4560 0.1991
psn(-6) -0.6830 0.0311
psn(-7)
0.2851 0.2144
psn(-8) -0.3414 0.0757
R
2
0.695
R
2
Ajustado
0.573
SE Equação
0.132
SQR esíduos
0.347
Log likelihood
23.038
Durbin-Watson
2.014
h Durbin-W atson
-0 .0 5 4
Estatística F
5.704
C ritério A IC
-0 .9 6 8
C ritério SC
-0 .5 4 4
114
Veja Harris(1995, p.125). De acordo com Harris(1995, p.21), caso o modelo VEC tenha mais de duas
séries, pode-se usar variáveis estacionárias com diferentes ordens de integração. Assim, a partir de uma
modelagem com mais de três variáveis, a análise também pode ser feita tendo como base as seguintes
integrações: integrada de ordem um para investimento, produto, expectativa, câmbio nominal e taxa de
juro externa de longo prazo; integrada de ordem zero para taxa de juro interna de curto prazo, taxa de juro
interna de longo prazo e hiato da taxa de juro interna.
115
Pelo processo de seleção de defasagens temporais, através do VAR, não obtivemos um número
conclusivo da quantidade de defasagens, dado que ocorreu empate entre oito e quatro defasagens e, o
modelo com três defasagens teve um voto em cinco.
116
O modelo log-log, apresentou a probabilidade de cerca de 84%, 51,5% e 42,7% , em não rejeitar a
hipótese nula de não correlação serial (Estatística Q), de não heterocedasticidade e de normalidade,
respectivamente.
71
Na Figura 3.1
117
, temos a resposta das expectativas reveladas a um impulso de
um desvio padrão na própria variável, para percebemos o caminho da sua formação e a
sua memória, no curto prazo. No longo prazo, esta série converge para o seu estado
estacionário
118
.
Figura 3.1:
Formação da Expectativa
-.20
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
.20
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(PSN) to Cholesky
One S.D. D(PSN) Innovation
No período corrente, o choque de um desvio padrão nas expectativas reveladas,
provoca uma variação positiva e de maior dispersão da série. Após este período, a
inovação na expectativa possui uma taxa negativa de ajustamento até o terceiro período,
sendo que a velocidade de ajuste aumenta entre o segundo trimestre e o terceiro.
Aproximadamente, o choque se dissipa no quinto mês, dado o comportamento cíclico da
série após esta dada.
A série de expectativas reveladas procura captar a previsão dos empresários
quanto à situação dos seus negócios seis meses a frente. Como visto acima, esta série
possui uma memória de cinco meses sendo que, aproximadamente, 80% do impacto da
mudança unitária da variável é repassada imediatamente. Ou seja, na formação dessa
variável, os empresários, praticamente não levam em conta as informações ou erros
passados, sendo fundamental a sua esperança com relação ao futuro e os acontecimentos
no período da sua tomada de decisão. Isto nada mais é que a influência da expectativa e
confiança, a partir do comportamento convencional que os empresários possuem de
olhar para o futuro da sua lucratividade.
117
A Figura 4.1 e Tabela 4.8, são formas diferentes de análise estatística que devem conduzir ao mesmo
resultado.
118
Rodamos a função resposta-impulso para cem trimestres e a série convergiu para a sua média.
72
As expectativas reveladas dos empresários adaptam-se imediatamente com o
passar do tempo.
3.6. Modelo com Expectativas Reveladas
3.6.1. Análise de Longo Prazo
A modelagem será feita usando a defasagem temporal de dois períodos, devido
ao tamanho da amostra e à quantidade de variáveis usadas.
A metodologia de Johansen
119
foi usada para verificarmos a relação de
cointegração entre as variáveis do modelo, ou seja, se as séries, em conjunto, possuem
relações de equilíbrio de longo prazo. Segue na Tabela 3.9, os resultados do teste
Johansen de cointegração, de acordo com a presença de intercepto e ou tendência
determinista, separados em três diferentes especificações para o modelo de correção de
erro
120
(VECM, de agora em diante): a) modelo 2, sem tendência determinista com
intercepto não restrito e tendência restrita; b) modelo 3, permite a tendência linear
determinista com intercepto não restrito e tendência restrita; c) modelo 4, permite a
tendência linear determinista com intercepto e tendência não restritos.
Tabela 3.9:
Teste de Johansen
Z ero r = 0 302.9 131.7 ** 1 1 8 .4 4 6 .5 **
N o M áx. 1 r = 1 184.5 102.1
**
83.4 40.3
**
N o M áx. 2 r = 2 101.1 76.1 ** 39.5 34.4 *
N o M áx. 3 r = 3 61.6 53.1 ** 25.4 28.1
N o M áx. 4 r = 4 36.3 34.9 * 16.7 22.0
N o M áx. 5 r = 5 19.5 20.0 12.7 15.7
N o M á x . 6 r = 6 6 .8 9 .2 6 .8 9 .2
Z ero r = 0 301.4 124.2 ** 1 1 8 .4 4 5 .3 **
N o M áx. 1 r = 1 183.0 94.2 ** 83.4 39.4 **
N o M áx. 2 r = 2 99.7 68.5
**
39.1 33.5
**
N o M áx. 3 r = 3 60.6 47.2 ** 25.4 27.1
N o M áx. 4 r = 4 35.2 29.7
*
16.6 21.0
N o M áx. 5 r = 5 18.6 15.4 * 12.1 14.1
N o M á x . 6 r = 6 6 .5 3 .8 * 6.5 3.8
Z ero r = 0 359.2 146.8 ** 1 6 0 .6 4 9 .4 **
N o M áx. 1 r = 1 198.6 114.9 ** 91.3 44.0 **
N o M áx. 2 r = 2 107.3 87.3 ** 43.9 37.5 **
N o M áx. 3 r = 3 63.5 63.0
*
27.6 31.5
N o M áx. 4 r = 4 35.9 42.4 17.1 25.5
N o M áx. 5 r = 5 18.8 25.3 12.2 19.0
N o M á x . 6 r = 6 6 .6 1 2 .3 6 .6 1 2 .3
*(**) denota a rejeição da hipótese ao nível de 5% (1% ).
Modelo 3
Modelo 4
T raço M áxim o
Autovalores
Modelo 2
ٛ
tra ço
ٛ
máx
Valor
C r ític o 5 %
V a lo r C r ític o
5%
H ip. do N úm ero de
E q u ações
C ointegradas
119
Esta metodologia implica no processo máxima verossimilhança para determinar a presença de vetores
cointegrados. Como referência veja Charemza and Deadman(1997) and Harris(1995).
120
Como indicado por Harris(1995), a escolha do componente determinístico no modelo é vital para a
distribuição assintótica da estatística do teste do posto. De acordo com Cheung and Lai(1993) o teste do
posto mostra-se mais robusto que o teste de máximo autovalor (maximum eigenvalue) quando os resíduos
apresentam assimetria e curtose. Além do mais, de acordo com Kasa(1992), o teste do traço do posto
tende a ser mais poderoso que o teste de máximo autovalor quando os autovalores são uniformemente
distribuídos.
73
Para a escolha da ordenação das variáveis usamos o teste de causalidade de
Granger -block exogeneity wald test-, com teste de Wald, que tende assintoticamente a
uma distribuição χ
2
, onde é possível determinar a precedência da variável mais exógena
à mais endógena estimada no modelo. Na Tabela 3.10 extraímos a ordem da causalidade
de Granger, usando o VECM, que foi:
ricp, cnom, relp, psn, rilp, i, y.
Dentro da questão econômica pareceu-nos, que faz mais sentido, considerar a
variável relp, proxy da liquidez internacional, como a mais exógena. Em parte devido ao
tamanho do mercado do resto do mundo com relação ao tamanho do mercado de
brasileiro. Outro fator a ser considerado é que as taxas de juros dos títulos do Tesouro
Federal americano servem de base para o custo de oportunidade do cálculo da paridade
descoberta da taxa de juros no mercado financeiro mundial.
Tabela 3.10:
Teste de Causalidade de Granger
Variável
Dependente
χ
2
Prob.
χ
2
Prob.
χ
2
Prob.
χ
2
Prob.
χ
2
Prob.
χ
2
Prob.
χ
2
Prob.
di
- - 2.57 0.28 20.69 0.00 0.26 0.88 11.68 0.00 2.01 0.37 1.93 0.38
dpsn
8.42 0.01 - - 0.63 0.73 0.61 0.74 6.09 0.05 2.13 0.35 3.21 0.20
dy
11.04 0.00 1.33 0.51 - - 0.28 0.87 6.99 0.03 6.40 0.04 0.17 0.92
dricp
13.28 0.00 9.34 0.01 8.57 0.01 - - 21.39 0.00 2.31 0.31 1.71 0.43
drilp
7.19 0.03 0.33 0.85 1.39 0.50 0.50 0.78 - - 5.22 0.07 0.47 0.79
drelp
5.68 0.06 6.64 0.04 5.62 0.06 0.81 0.67 0.89 0.64 - - 2.64 0.27
dcnom
9.44 0.01 2.00 0.37 5.94 0.05 0.28 0.87 8.22 0.02 3.82 0.15 - -
Conjunto χ2
49.88 0.00 22.77 0.03 54.15 0.00 4.02 0.98 37.01 0.00 13.25 0.35 8.01 0.78
Variável Explicativa
di dpsn dy dricp drilp drelp dcnom
Outra forma interessante de verificar o comportamento de longo prazo das séries
estimadas é usando a função resposta-impulso (doravante FRI). Na Figura 3.2, temos a
resposta da variação do investimento a choques nas variações das outras variáveis para
cem trimestres (vinte e cinco anos), para verificar se a mesma converge ao estado
estacionário no longo prazo, ou seja, elas são linearmente cointegrantes. A simulação
indica que o choque exógeno sobre o desvio padrão das variáveis psn, y, ricp, relp,
cnom, faz com que o investimento tenha uma relação mútua no longo prazo
121
com as
mesmas.
A equação para a decisão de investimento pode ser expressa da seguinte forma:
i = f(dpsn, dy, dricp, drilp, drelp, dcnom)
(3.19)
121
Este comportamento também é verificado para todas as outras séries integradas de ordem um.
74
onde os sinais esperados para a relação entre a função investimento e as variáveis
utilizadas são dados pelas derivadas parciais
122
:
0;0;0;0;0
<
>
∂
∂
<
∂
∂
<
∂
∂
<
∂
∂
>
∂
∂
dcnom
f
drelp
f
drilp
f
dricp
f
dpsn
f
(3.20)
123
O coeficiente β, estatística do modelo VECM, garante a trajetória comum ao
longo do tempo das variáveis, ou seja, que as séries sejam cointegradas. De acordo com
os resultados da Tabela 3.11 tem-se a equação de cointegração
124
, expressa por:
t
tcnomrelprilpricpypsni
ε
++
+
+
−
−
−−= 01,0001,0085,083,179,032,058,715,0 (3.21)
onde, os coeficientes da equação de longo prazo são todos estatisticamente
significantes. Os resíduos são distribuídos normalmente. Com relação aos sinais
esperados de longo prazo analisaremos cada variável separadamente.
Tabela 3.11:
Vetor de Cointegração
β
V
β
ariável
Cointegrante
C oeficiente D esvio Padrão
di
1
dpsn
0.14740 -0.01626
dy
-7.57709 -0.19487
dricp
-0.31927 -0.04837
d r ilp
-0.79172 -0.16302
drelp
-1.83326 -0.45954
dcnom
0.08539 -0.01285
tendência
0.00075 -0.000084
constante
0.01111
O modelo VECM de longo prazo mostra que as variáveis, investimento (i) e
expectativa (psn), não se distanciam uma da outra, e que são diretamente proporcionais.
Duas outras variáveis também possuem relação de longo prazo direta com o
investimento, a tendência (t) e o câmbio nominal (cnom). O coeficiente da tendência,
mesmo sendo estatisticamente significante, é a variável que provoca o menor efeito no
investimento. O coeficiente positivo do câmbio nominal demonstra que a sua
desvalorização tende a produzir o aumento do investimento no longo prazo. O efeito
122
O sinal esperado da variável produção depende da capacidade utilizada na economia. Com relação a
este fato veja Kalecki(1985). Não esqueçamos que dentro do conceito de demanda efetiva, o investimento
é quem determina a produção.
123
O duplo efeito do câmbio do investimento dar-se pois, uma valorização do câmbio (queda na cotação
nominal) torna mais barato os produtos do exterior, o que pode facilitar a sua compra caso o empresário
tenha recursos ou fundos para o seu financiamento, mas onera a geração de renda em moeda forte através
da exportação da sua produção.
124
Os testes de raízes unitárias rejeitaram a hipótese de existência de uma raiz unitária na série de
resíduos.
75
deste coeficiente é praticamente 57% menor que o efeito provocado pelo coeficiente da
expectativa revelada.
Figura 3.2:
Resposta no Longo Prazo: Investimento
Impulso na Ordem
-.08
-.04
.00
.04
.08
25
50
75
100
Response of D(I) to D(I)
-.08
-.04
.00
.04
.08
25
50
75
100
Response of D(I) to D(PSN)
-.08
-.04
.00
.04
.08
25
50
75
100
Response of D(I) to D(Y)
-.08
-.04
.00
.04
.08
25
50
75
100
Response of D(I) to D(RICP)
-.08
-.04
.00
.04
.08
25
50
75
100
Response of D(I) to D(RILP)
-.08
-.04
.00
.04
.08
25
50
75
100
Response of D(I) to D(RELP)
-.08
-.04
.00
.04
.08
25
50
75
100
Response of D(I) to D(CNOM)
Pela equação do modelo de longo prazo, o aumento do produto tende a provocar
efeito contrário no investimento. Na economia o aumento do produto normalmente é
gerado pelo aumento do consumo interno e externo, tornando necessário que os
empresários tomem a decisão de investir de acordo com as suas expectativas e
confianças na geração de lucros ao longo do tempo. O aumento do produto
normalmente ressalta as possíveis restrições internas e externas da economia, seja no
âmbito da demanda -baixa renda-, seja no âmbito da oferta produtiva -capacidade
produtiva instalada-, seja no âmbito do setor crédito interno e externo.
Fato fundamental com relação às duas taxas de juros interna é o efeito das
mesmas sobre o investimento. A taxa de juros interna de curto prazo (doravante ricp)
afeta o investimento por desviar recursos para o circuito financeiro; a taxa de juros
interna de longo prazo (doravante rilp) afeta o investimento modificando o seu custo.
O aumento da taxa de juros interna de curto prazo e de longo prazo tende a
reduzir os investimentos produtivos, sendo a sensibilidade do investimento maior com
76
relação para a segunda variável. A elasticidade associada a ricp é de –0,32. Isto significa
que a variação de um por cento na taxa de juros interna de curto prazo causa uma
variação negativa do investimento de 0,32. Assim quedas nas duas taxas são fatos
salutares para a decisão de investimento de longo prazo, principalmente caso ocorra na
taxa de juros de longo prazo.
Com relação ao sinal de longo prazo da taxa de juros externa de longo prazo
(relp), proxy de restrição da liquidez internacional, era esperado que ela tivesse o sinal
inverso com o investimento, dado que o aumento em relp tende a reduzir a liquidez
internacional reduzindo a fonte de recursos disponíveis para o mercado emergente,
como o brasileiro.
Além da análise de longo prazo, é importante verificarmos o comportamento do
modelo no curto prazo, que será feito usando não apenas os parâmetros do modelo
VECM, como também da função resposta-impulso e decomposição da variância.
Como exemplo da necessidade de analisar o comportamento conjunto do
modelo, citamos a estrutura interna de taxa de juros (diferença entre rilp e ricp), onde os
choques podem afetar o sistema de formas diferentes. Um choque positivo e de mesmo
tamanho na rilp e ricp, pelo modelo VECM, tende a reduzir o investimento de forma
amplificada. Esse fato mostra a necessidade de que ocorram melhoras no mercado
interno, no curto prazo e no longo prazo, de forma que os agentes econômicos a
percebam e aumentem as suas chances de realizarem inversões de recursos no setor
produtivo.
Veja que, o melhor dos mundos para o investimento de longo prazo, analisando
as variáveis de taxa de juros, seria queda na ricp e rilp, assim como na relp. Mas este
fato por si só, não é suficiente para a decisão de investimento dos empresários, como
mostramos na teoria e tentaremos demonstrar na prática.
3.6.2. Análise de Curto Prazo
O modelo VECM foi utilizado na seção anterior para descrever a relação de
equilíbrio de longo prazo do investimento com outras variáveis cointegradas, entretanto,
ele também ajuda a descrever a dinâmica de curto prazo através do coeficiente α, cujos
valores estão na Tabela 3.12.
De acordo com Enders(1995) os desvios de equilíbrio de longo prazo tem seus
efeitos mensurados através da significância do termo de correção do erro (doravante α),
enquanto os distúrbios de curto prazo nas variáveis explanatórias são capturados pelos
77
termos defasados em primeira diferença sendo que testes de causalidade podem ser
baseados na significância destes termos.
Tabela 3.12:
Vetor de Cointegração
α
Variável
C ointegrante
C o eficien te D esv io P a d rã o
di
0.29145 -0.45786
dpsn
-1.03038 -0.89093
dy
0.41219 -0.08755
dricp
-0.09631 -0.27194
drilp
0.13549 -0.043
drelp
0.08128 -0.03122
dcnom
-0.36227 -0.89525
tendência
constante
α
Na Tabela 3.12, os termos de correção do erro da variável produto (y) e taxa de
juros externa de longo prazo (relp) foram os únicos estatisticamente significantes, ou
seja, são os diferentes de zero no ajustamento gradual da variável dependente em
direção ao seu equilíbrio de longo prazo. Para as demais séries não foi possível rejeitar a
hipótese nula de que o coeficiente α seja igual a zero estatisticamente.
Observando os valores defasados do modelo VECM, Tabela 3.13, percebemos
os seguintes fatos:
a)
A primeira defasagem do investimento, expectativa, taxa de juros interna de
curto prazo e taxa de juros interna de longo prazo possui significância na equação do
investimento, fato este corroborado pela segunda defasagem da taxa de juros externa de
longo prazo e o câmbio nominal;
b)
Para a determinação da equação de expectativas, as variáveis defasadas
expectativas e taxa de juros externa de longo prazo foram significantes estatisticamente;
c)
Significância das variáveis defasadas do investimento, produto e câmbio
nominal na equação do produto.
Devido à dificuldade na interpretação dos coeficientes estimados para o modelo
é comum que os resultados sejam sumariados por meio da análise da função impulso-
resposta e da decomposição da variância do modelo VAR. Os dados utilizados na
amostra são trimestrais e utilizamos dez trimestres para analisar os efeitos de um choque
sobre a variável. O modelo foi estimado usando a mesma ordenação adotada para o
período de longo prazo: relp, ricp, cnom, psn, rilp, i, y.
78
Tabela 3.13:
Significância dos Coeficientes Defasados
Variável
di dpsn dy
EqCoint
0.291445 -1.03038
0.412194
[ 0.63654] [-1.15652] [ 4.70818]
di(-1) -1.160405 0.808014 -0.306399
[-2.84719]
[ 1.01886]
[-3.93170]
di(-2)
-0.588897 0.172052
-0.138041
[-1.88378] [ 0.28284] [-2.30932]
dpsn(-1) 0.291324 0.003972 0.015257
[ 2.84504] [ 0.01994] [ 0.77922]
dpsn(-2)
-0.039783
-0.393167
0.002553
[-0.52044]
[-2.64325]
[ 0.17468]
dy(-1) 2.169456 -4.887581 1.541359
[ 0.96342] [-1.11544] [ 3.57976]
dy(-2) -0.802846 -2.473986 0.337268
[-0.54915] [-0.86964] [ 1.20647]
dricp(-1)
-0.109291
-2.390588
-0.048578
[-0.27182] [-3.05558] [-0.63186]
dricp(-2) 1.62555 -0.77578 0.234333
[ 3.42911]
[-0.84102]
[ 2.58524]
drilp(-1) -4.999752
2.018243 -0.340717
[-2.68162]
[ 0.55630] [-0.95572]
drilp(-2) -3.185662 0.892992 -0.433606
[-1.58770] [ 0.22872] [-1.13019]
drelp(-1)
-0.258807
14.01533
0.729376
[-0.09123]
[ 2.53887]
[ 1.34458]
drelp(-2) -7.936914 5.933659 -0.766116
[-2.13975] [ 0.82210] [-1.08017]
dcnom (-1) -0.064109 0.406222 0.007254
[-0.43343] [ 1.41141] [ 0.25647]
dcnom (-2)
-0.468691 0.064871
-0.069889
[-3.06756] [ 0.21819] [-2.39221]
Constante 0.003912 0.007842 0.001267
[ 0.30610] [ 0.31537] [ 0.51872]
Ob
s.:
E
stat
í
st
i
ca t em
[
]
.
3.6.2.1.Resposta do Investimento
Na Figura 3.3, temos o comportamento do investimento a um choque exógeno
unitário no desvio padrão de todas as variáveis estimadas, denominado de funções
impulso-resposta (doravante FRI).
O investimento, no período corrente, responde positivamente a um choque
unitário na variação do próprio investimento, da expectativa (psn), da taxa de juros
interna de curto prazo (ricp), da taxa de juros interna de longo prazo (rilp).
Sendo que, entre estas variáveis, apenas as expectativas mantêm o efeito positivo
na variação do investimento até o sexto mês, sendo crescente nos três primeiros meses e
decrescente entre o segundo e terceiro período. A partir desse período o comportamento
da variação do investimento é flutuante em torno da sua média. O efeito positivo da
expectativa é de curto prazo, demonstrando a necessidade de que as mesmas sejam
sempre alentadoras para gerar efeitos crescentes na economia, pois assim, o empresário
79
tenderá a se sentir apto a realizar investimentos produtivos
125
. O comportamento volátil
da expectativa tende a não trazer confiança para os empresários tomarem a decisão de
investir.
No segundo período, as três variáveis (i, ricp, rilp), fazem com que o
investimento tenha um desvio contrário à direção do choque dado no período corrente.
A partir do terceiro período, o investimento flutua em torno da sua média com menor
amplitude ao longo do tempo.
As variáveis y e cnom possuem efeito aproximadamente igual a zero sobre o
investimento no período corrente. Após esse período, elas não fazem com que o
investimento deixe de flutuar em torno da sua média, ao longo do tempo.
Figura 3.3:
Função Impulso-Resposta do Investimento
Um choque no desvio da relp, no período corrente, não provoca a variação do
investimento, efeito este sentido exatamente no segundo período. Esse efeito
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(I) to D(I)
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(I) to D(PSN)
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(I) to D(Y)
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(I) to D(RICP)
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(I) to D(RILP)
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(I) to D(RELP)
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(I) to D(CNOM)
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
125
Isto se configura a choques constantes de expectativas positivas, ou seja, não basta ter fatos ou
informações que geram expectativas que se evaporam, é necessário que todo o processo econômico seja
estável de tal forma a manter as expectativas positivas constantes.
80
praticamente se dissipa a partir do terceiro trimestre. É como se, tudo mais constante, os
empresários levassem um período para perceberem a veracidade do aumento da liquidez
internacional e com isto sentirem-se aptos a investir.
Pela decomposição da variância, Tabela 3.14, é possível verificar a importância
relativa de cada série com relação a formação da variância do investimento ao longo do
tempo. A ordenação entre as séries é idêntica à realizada para a função impulso-
resposta.
De maneira análoga às conclusões formuladas com as funções impulso-resposta,
a decomposição da variância explicita a importância relativa das variáveis i, psn, ricp,
rilp no curto prazo – do primeiro até o décimo período-, respectivamente, sendo elas
responsáveis por aproximadamente 84% da dispersão do investimento. No longo prazo
78% da dispersão do investimento se deve a estas variáveis.
Chamamos a atenção para a participação relativa da expectativa revelada, que,
pela Figura 3.3, no período corrente, afeta positivamente o investimento, mas cuja
importância na variação do investimento é aproximadamente zero (Tabela 3.14). Mas, já
a partir do segundo período, a expectativa atinge uma importância relativa média, com
baixa dispersão, dando-lhe o título da variável de maior importância na determinação da
variabilidade do investimento no longo prazo. Pela Tabela 3.14, percebe-se que a
expectativa revelada é fundamental na dispersão do investimento com tempo de
maturação maior que seis meses.
Tabela 3.14:
Decomposição da Variância do Investimento
Variáveis di dpsn dy dricp drilp drelp dcnom
17120141210
2 40 25 0 12 16 7 0
3 32 30 3 10 13 6 7
4 30 28 5 11 13 6 7
5 28 26 5 12 14 6 10
6 25 27 6 11 15 6 9
10 22 29 6 10 17 8 9
11 22 29 6 10 16 7 9
18 19 31 6 11 17 7 8
24 19 31 6 11 18 7 8
40 18 32 6 11 18 7 8
100 18 32 6 11 18 7 8
Nota: Ordem das Séries: drelp, dricp, dcnom, dpsn, drilp, di, dy.
A ricp e rilp afetam a dispersão do investimento de forma constante ao longo do
tempo. As suas participações relativas variam entre 11% e 18%, com baixo desvio
padrão. A ricp é responsável por 14% da dispersão do investimento, sendo 2% acima de
81
rilp. Mas a partir do segundo período, um choque em rilp provoca maior dispersão do
que se a inovação ocorresse sobre a ricp. Com isto, percebemos que o efeito de
inovação na taxa de juros interna de longo prazo demora mais tempo para ser dissipado
pela variável investimento do que caso fosse sobre a ricp.
Outro fator importante, é que no longo prazo, a rilp, divide com o próprio
investimento, o posto de segunda variável mais importante na determinação da variação
do investimento. Isto demonstra a necessidade de termos urgentemente um mercado
financeiro de longo prazo com liquidez, aonde os títulos públicos e privados
126
, por
exemplo, acima de dez anos, tenham mercado secundário organizado e apto a financiar
os investimentos, tornando o BNDES mais uma instituição, dentre outras, de fomento
no mercado brasileiro. Um mercado financeiro organizado de longo prazo seria um
mecanismo a gerar confiança nas expectativas dos agentes econômicos.
O câmbio nominal no longo prazo torna-se com 8%, mais importante do que a
taxa de juros externa de longo prazo na determinação da dispersão do investimento.
No período corrente (Tabela 3.14), 71% da variação do investimento advém do
próprio investimento, cuja participação é decrescente até atingir 18% no longo prazo.
Calculando a média e o desvio padrão dessa série para todo o período, chegamos a 29%
e 15%, respectivamente, configurando-a como a série que mais perde valor relativo na
determinação do investimento com o passar do tempo. Veja que este fato se dar entre o
primeiro e o décimo período.
O caminho percorrido pelo investimento a choques nas variáveis de
expectativas, de taxas de juros e do próprio investimento vem a confirmar a teoria,
ressaltando a importância da expectativa de longo prazo na determinação da sua
variabilidade, pois a partir de, no máximo um ano e meio, a esperança dos valores
futuros torna-se a série mais importante no nosso modelo e, com baixa dispersão da sua
importância.
3.6.2.2.Resposta da Expectativa
Os resultados apresentados na Tabela 3.15 mostram que as variáveis psn, ricp,
relp e cnom, dentre as analisadas possuem importância relativa de cerca de quase 96%
na explicação da variância das expectativas, na média ao longo do tempo, após o
126
Ativos como ações, debêntures, securitização de dívidas, entre outros.
82
primeiro período. Veja que todas as variáveis possuem comportamento de dispersão
constante ao longo prazo, dado pelo baixo valor do desvio padrão com relação à média.
No curto prazo, entre o primeiro e décimo período, na média 47% da variância
expectativa é explicada pela própria variável, sendo de aproximadamente 89% no
período corrente a sua importância (Tabela 3.15). Pela função impulso-resposta (Figura
3.4), percebe que é, no período corrente, que o choque de um desvio padrão nas
expectativas provoca a sua maior variação e, após este período, os valores do passado
tendem a ter menor influência sobre a sua variação em torno da sua média.
Tabela 3.15:
Decomposição da Variância da Expectativa
Variáveis di dpsn dy dricp drilp drelp dcnom
108901037
2 0 40 0 14 0 43 4
3 0 39 1 13 0 41 6
4 1 40 1 15 1 37 5
5 1 40 1 14 1 36 6
6 2 40 1 15 1 35 6
102 401152355
112 401152355
182 401152345
242 401153335
402 401153335
100 2 40 1 15 3 33 5
Nota: Ordem das Séries: drelp, dricp, dcnom, dpsn, drilp, di, dy.
A influência dos valores passados, ou seja, a relação da variação da expectativa
em t com a realização ou não da expectativa em t-1, dissipa-se no segundo trimestre,
dado que após este período as expectativas passam a ter comportamento flutuante em
torno da sua média (Figura 3.4). Na Tabela 3.15, existe a confirmação desse fato, dado
que a partir do segundo período, diminui a importância relativa da expectativa e
aumenta a importância relativa da ricp e relp na determinação da variância da própria
expectativa.
Considerando que ocorra um choque de mesmo sinal e ao mesmo tempo na ricp
e relp (Figura 3.4), o comportamento da expectativa praticamente não se altera, pois os
efeitos destas inovações, sobre a expectativa, são de magnitude com sinais contrários e
praticamente iguais. Ou seja, ceteris paribus, o aumento da liquidez internacional e da
taxa de juros interna de curto prazo, possui efeito aproximadamente nulo sobre a
formação da expectativa durante um ano. Mas cuidado: o aumento da relp e ricp tende a
ampliar a expectativa de forma negativa durante um ano!
83
Observando a Tabela 3.15, após o primeiro período, percebemos que relp e ricp,
depois da psn, são as duas outras variáveis que mais influenciam a variância das
expectativas dos agentes. Isto pode caracterizar uma atenção especial dada pelos
agentes, na montagem das suas expectativas, a estas duas variáveis.
Ademais, a análise da função impulso-resposta (Figura 3.4) permite verificar que
os impactos provenientes do cnom, i, y e rilp, se aproximam de zero muito rapidamente,
indicando que os mesmos são estatisticamente pouco expressivos. O câmbio nominal
possui maior importância relativa na variância da expectativa revelada no período
corrente (7%), mantendo a sua participação média na faixa de 5%. As variáveis i, y e
rilp, no modelo, possuem pequena importância na dispersão da expectativa ao longo do
tempo (Tabela 3.15).
Figura 3.4:
Função Impulso-Resposta da Expectativa
-.2
-.1
.0
.1
.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(PSN) to D(I)
-.2
-.1
.0
.1
.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(PSN) to D(PSN)
-.2
-.1
.0
.1
.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(PSN) to D(Y)
-.2
-.1
.0
.1
.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(PSN) to D(RICP)
-.2
-.1
.0
.1
.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(PSN) to D(RILP)
-.2
-.1
.0
.1
.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(PSN) to D(RELP)
-.2
-.1
.0
.1
.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(PSN) to D(CNOM)
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Uma coisa importante é verificar a resposta da expectativa revelada, quando
analisada sozinha, e o seu comportamento em conjunto com as outras variáveis do
sistema, psnsó e psnmodelo, respectivamente. No Gráfico 3.6, a estimativa da
expectativa revelada com outras variáveis (psnmodelo) faz com a resposta da
expectativa a choques de um desvio padrão sob si mesma atinja um valor máximo
84
menor do que quando ela é formada solitariamente (psnsó),
127
mas com maior
velocidade de ajustamento entre o primeiro e terceiro trimestre, fazendo com que a
expectativa se comporte de forma cíclica em torno da média um mês antes,
aproximadamente. Veja também que, o impacto do primeiro período defasado no
psnmodelo é menor do que em psnsó, ou seja, olhar para o passado perde importância
quando existem variáveis que dão confiança na tomada de decisão
128
. A confiança na
expectativa em conjunto com a baixa variabilidade da ricp, relp e cnom dão ao sistema
econômico uma maior segurança das suas decisões de investimento.
Gráfico 3.6:
Resposta da Expectativa
-0,10
-0,08
-0,06
-0,04
-0,02
0,00
0,02
0,04
0,06
0,08
0,10
0,12
0,14
12345678910
psn só psn modelo
3.6.2.3.Resposta do Produto
No que se refere ao comportamento do produto (y), com relação a um choque de
um desvio padrão sobre o investimento (Figura 3.5), ocorre um impacto positivo no
produto, no período corrente, com tendência negativa, até ter o seu efeito dissipado no
segundo período. Na Tabela 3.16, percebe-se que a variação do investimento é
relevante, no período corrente, e, em média, apresenta-se responsável por 7% da
variação do produto ao longo do tempo, com baixa dispersão.
A expectativa possui um efeito positivo sobre o produto (Figura 3.5). A partir do
terceiro trimestre, o produto passa a ter um comportamento cíclico em torno da sua
média, após um choque nas expectativas. Na Tabela 3.16, percebemos que a
127
Aqui vale a ilusão da formação da expectativa numa bolha de oxigênio, sem contado com o sistema.
128
Veja, ter mais informação é importante, mas primordial é ter capacidade de interpretá-las e que as
mesmas sejam relevantes para a tomada de decisão. Isto pode ser verificado com o seguinte
questionamento: a implantação da internet será que diminui o erro das decisões dos indivíduos? Internet
significa mais informação, mas não resolve o problema ontológico da incerteza, apenas pode abrandar a
questão epistemológica da incerteza.
85
importância relativa da expectativa na geração de dispersões no produto cresce em
média 15%, tornando a variável mais importante na determinação da variância do
produto, no décimo período.
Na média dos dez primeiros trimestres, 25% da variância do produto se devem a
sua própria dispersão (Tabela 3.16), com valor máximo de 40% no período corrente. A
partir do terceiro período (Figura 3.5), o produto passa a flutuar em torno da sua média
quando ocorre um choque em si mesmo, ou seja, os valores defasados dos dois
primeiros trimestres podem influenciar o produto.
O efeito de alterações da taxa de juros externa de longo prazo, usada como proxy
de liquidez internacional, é positivo (Figura 3.5) e demora um ano para ter os seus
efeitos dissipados sobre o produto. Além do mais, a relp é a variável que provoca a
menor variabilidade da variância do produto dentre todas as variáveis consideradas no
modelo (Tabela 3.16). Isto demonstra que, tudo mais constante, caso ocorra um
aumento da liquidez internacional, a produção tende a ser positiva a taxas médias
constantes, durante um ano.
Figura 3.5:
Função Impulso-Resposta do Produto
Uma inovação no câmbio nominal, tipo valorização, tende a reduzir o produto
no período corrente (Figura 3.5), com o formato da curva muito parecido com o inverso
da curva ricp. Tudo mais constante, depois de uma valorização cambial, ocorre uma
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(I)
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(PSN)
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(Y)
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(RICP)
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(RILP)
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(RELP)
-.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
.02
.03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(CNOM)
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
86
redução no produto no período t, que dá origem a um crescimento no produto em t+1, e
assim por diante, em forma flutuante em torno da média. Analisando a importância do
cnom para a dispersão do produto (Tabela 3.16), percebemos que a participação máxima
ocorre no terceiro trimestre (14%), sendo que no longo prazo possui importância similar
ao investimento e a taxa de juros externa de longo prazo.
Tabela 3.16:
Decomposição da Variância do Produto
Variáveis di dpsn dy dricp drilp drelp dcnom
114 8407262 3
2 9 12 22 24 13 6 13
3 6 9 261621 8 14
4 5 15 25 15 18 8 13
5 5 13 22 13 24 10 13
6 5 21 21 12 21 9 12
10 6 2616122110 9
11 7 2416122210 9
18 7 29131221 9 9
24 7 30131221 8 8
40 7 31121221 8 8
1008 31121221 8 8
Nota: Ordem das Séries: drel
p
, dric
p
, dcnom , d
p
sn, dril
p
, di, d
y
.
Im
p
ortância Relativa das Variáveis no Produto
Uma mudança na ricp demora três trimestres para que o produto dissipe os seus
efeitos (Figura 3.5). Pela decomposição da variância do produto (Tabela 3.16) percebe-
se que a importância relativa da ricp atinge o seu máximo global no sexto mês de 28% e
tende a cair até atingir 12% no sexto período, permanecendo nesse patamar até o longo
prazo. Um choque na rilp, no período corrente, afeta positivamente o produto com
tendência negativa (Figura 3.5). No curto prazo a influência de rilp sobre a variância do
produto é de 26% (Tabela 3.16), sendo a segunda variável mais importante nesse
período, posto que é mantido no longo prazo.
Verificando a resposta do produto a choques na ricp e rilp ocorreu, no período
corrente, um possível problema: aumento da taxa de juros interna conduz a variações
positivas do produto. Esse fato, a priori, não possui sentido na lógica econômica. Sendo
assim, rodamos a função resposta-impulso para verificar a relação entre y, ricp e rilp,
com a seguinte ordenação
129
: ricp, rilp, y.
Como pode ser visto pela Figura 3.6, choques em ricp e rilp acarretam uma
variação negativa na produção que tende a perdurar por nove meses
130
. Com a
129
Esta ordem foi obtida através do teste de causalidade de Granger. Sendo que a mesma possui lógica
econômica, dado que a taxa de juros adapta-se mais rapidamente às inovações.
130
Este fato confirma a não existência de problemas no comportamento das séries ao longo do tempo.
87
divulgação do aumento da ricp, isto afeta negativamente a produção imediatamente. No
primeiro trimestre, após a divulgação do aumento da taxa de juros interna de curto
prazo, ocorre o ponto mínimo global que é também um ponto de inflexão, onde a
produção passa a ter inclinação positiva até atingir o valor próximo de zero no terceiro
trimestre, para depois flutuar em torno da sua média. O aumento de rilp faz com que a
produção caia e permaneça negativa durante três trimestres. Entre o terceiro e quarto
período, a produção passa a ter um comportamento cíclico em torno da sua média.
Figura 3.6:
Resposta do Produto a Taxa de Juros Interna
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
.015
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(RICP)
-.015
-.010
-.005
.000
.005
.010
.015
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Response of D(Y) to D(RILP)
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Assim, podemos afirmar que o possível problema, no período corrente, da
resposta positiva da produção ao aumento da taxa de juros interna de curto e longo
prazo, surge quando incluímos informações na estimação dos parâmetros. Ou seja, a
inclusão de mais informações possibilita que o efeito negativo na produção seja
postergado por mais um trimestre
131
.
131
A postergação do ajuste da produção a aumentos na taxa de juros interna, pode ser devido ao efeito do
crédito sobre a demanda dos produtos. No nosso modelo não existe, teoricamente, nenhuma proxy direta
para captar o efeito do crédito. O crédito possibilita o aumento do poder de compra dos consumidores. A
sua estrutura a termo (curva de rendimentos dos títulos) de taxa de juros possui maior rigidez a mudanças
na taxa básica de juros do Banco Central (ricp) do que a estrutura a termo do mercado monetário. Assim,
pequenos impactos na ricp acabam não provocando mudanças na taxa do mercado de crédito, não
influenciando a demanda do consumidor imediatamente.
88
Conclusão
Como exposto no texto, a incerteza é caracterizada por momentos em que o
conjunto de evidências não provê um conhecimento completamente confiável para guiar
a conduta do tomador de decisão, o que faz com que a falta de confiança não dê
segurança para os agentes julgarem completamente o conjunto de evidências em
questão.
Com relação à expectativa de curto prazo e longo prazo, Keynes, expõe serem
essas fundamentais para a determinação, respectivamente, da produção e do
investimento, sendo as conjecturas com relação às possíveis características do futuro um
fato inerente ao ser humano.
Como qualquer outro ativo, o investimento, também possui a sua taxa própria de
juros, determinada pela eficiência marginal do capital, que depende da expectativa de
longo prazo dos agentes com relação ao comportamento futuro da sua lucratividade.
Normalmente o investimento, que é um ativo inserido em um ambiente caracterizado
pela incerteza, irreversibilidade e defasagem temporal entre decisão e sua efetivação,
possui o menor grau de preferência pela liquidez do que ativos como moeda e títulos
financeiros. Não podemos esquecer que para estes dois tipos de ativos, normalmente,
tem-se um mercado complexo de negociações, porém organizado.
O investimento é a variável responsável pela ligação entre o circuito industrial e
o circuito financeiro, mas, diferentemente do mercado financeiro, não existe um
mercado organizado necessário para a precificação e negociação de ativos de capital de
forma ampla, sendo que este fato não impossibilita a realização do investimento, pois
muitas vezes os agentes se valem do seu animal spirits e consegue financiamento, via
estrutura finance-investimento-poupança-funding, para os seus empreendimentos
produtivos, que tendem a aumentar a produção.
O peso do argumento é a forma de tornar a incerteza graduável, sendo possível a
sua mensuração, nem que seja qualitativamente. Como mostramos, os agentes não
formam as suas expectativas de acordo com a hipótese de mercados eficientes, muito
pelo contrário, eles normalmente agem através de um comportamento convencional,
caracterizado pelo fator inercial e calcado no grau de confiança de que o negócio
continuará gerando lucro, possibilitando a existência, na economia e no meio social, de
89
espaço para que as informações relevantes não sejam distribuídas e interpretadas de
forma homogênea entre os agentes.
Através do breve relato da economia brasileira na década de noventa,
verificamos que o investimento é a principal variável responsável pela flutuação
econômica, fato esse, que corrobora com a teoria macroeconômica.
Com relação ao objetivo de analisar o papel desempenhado pelas expectativas no
processo de determinação do investimento, no caso brasileiro, ao utilizarmos uma série
de dados montada com o intuito de captar as expectativas dos empresários com relação
à situação dos seus negócios em seis meses, identificamos que a variável é
estatisticamente significante para a tomada da decisão de investir.
Para a determinação do investimento ao consideramos a expectativa em conjunto
com outras variáveis, como, investimento passado, produto, taxa de juros interna de
curto e longo prazo, taxa de juros externa de longo prazo e câmbio nominal, percebemos
que todas são estatisticamente significantes na explicação do investimento tanto no
curto e longo prazo.
Analisando a formação das expectativas reveladas notamos que choques nesta
variável tendem a se dissipar após cinco meses, sendo que cerca de quarto quinto do
choque se ajusta no período corrente. Isto nos faz considerar, que os agentes, na
formação das suas expectativas, levam em consideração, apenas os erros cometidos
recentemente, passando a desconsiderar os erros do passado acima de seis meses. Ao
incluirmos outras informações relevantes no modelo, percebemos que o ajuste da
expectativa revelada tornou-se mais veloz do que quando considerada sozinha, ou seja,
os agentes, conhecedores de novas informações relevantes esquecem mais rapidamente
os erros passados. Assim o aumento do peso do argumento, através de informações
relevantes, possibilitou que os agentes reduzissem ainda mais a inércia da formação das
suas expectativas.
A própria expectativa é a variável fundamental na determinação da sua variância
no curtíssimo prazo, sendo que ao longo do tempo a liquidez internacional e a taxa de
juros interna de curto prazo tornam-se importantes na sua dispersão, em parte devido a
importância da restrição externa imposta pela falta de reserva em moeda forte, pela
relação dívida total e produto interno bruto e pela falta de confiança dos agentes no
financiamento da economia brasileira. A expectativa também foi importante na
determinação da variância do investimento e do produto.
90
Para a determinação do investimento de longo prazo os agentes dão maior
importância (acima de dez por cento) relativa às expectativas, investimento passado,
taxa de juros interna de longo prazo e taxa de juros interna de curto prazo.
Na determinação do produto de curto prazo os agentes observam o produto
passado, as taxas de juros internas, o investimento e a expectativa, mas com o passar do
tempo, a expectativa ganha importância sobre o produto passado e a taxa de juros
interna de longo prazo.
Dado que as expectativas dos empresários mostraram-se importante no sistema,
uma sugestão é a sua incorporação na formulação e modelagem dos modelos de política
monetária, dado que no Brasil, normalmente se usa apenas a expectativa do setor
bancário com relação à taxa de inflação, desconsiderando as expectativas dos agentes
produtivos.
Como proposto, mostramos ser, as expectativas e a confiança dos empresários,
variáveis fundamentais para a determinação do investimento, fazendo-se necessário que
os modelos de decisão de investimento as incorporem às suas formulações e cálculos
empíricos. Além do mais, os investimentos tendem a aumentar quando os empresários
estão mais otimistas e quando eles exibem mais confiança em suas previsões.
91
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