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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA
CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS E HUMANAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INTEGRAÇÃO
LATINO-AMERICANA
CRISES ECONÔMICAS NA AMÉRICA LATINA: A
EXPERIÊNCIA BRASILEIRA E MEXICANA NA
DÉCADA DE 90
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
Luciane Cristina Carvalho
Santa Maria, RS, Brasil
2007
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CRISES ECONÔMICAS NA AMÉRICA LATINA: A
EXPERIÊNCIA BRASILEIRA E MEXICANA NA
DÉCADA DE 90
por
Luciane Cristina Carvalho
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado do Programa de Pós-
Graduação em Integração Latino-Americana, Área de Concentração em
Integração Econômica, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM,
RS), como requisito parcial para obtenção do grau de
Mestre em Integração Latino-Americana.
Orientador: Prof. Dr. Gilberto de Oliveira Veloso
Santa Maria, RS, Brasil
2007
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Universidade Federal de Santa Maria
Centro de Ciências Sociais e Humanas
Programa de Pós-Graduação em Integração Latino-Americana
A Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova a
Dissertação de Mestrado
CRISES ECONÔMICAS NA AMÉRICA LATINA: A EXPERIÊNCIA
BRASILEIRA E MEXICANA NA DÉCADA DE 90
Elaborada por
Luciane Cristina Carvalho
Como requisito parcial para obtenção do grau de
Mestre em Integração Latino-Americana.
COMISSÃO EXAMINADORA:
Gilberto de Oliveira Veloso,Dr. (UFSM)
(Presidente/Orientador)
Irina Mikailova, Dr. (UFSM)
Pascoal José Marion Filho, Dr. (UFSM)
Adayr da Silva Ilha, Dr. (UFSM)
(Membro Suplente)
Santa Maria, 20 de Abril de 2007.
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus por me proporcionar momentos de
aprendizado e constante paciência para chegar ao fim desta jornada.
Minha eterna gratidão ao meu querido orientador Gilberto de Oliveira Veloso
que sempre esteve presente e gentilmente disponível para ajudar.
A minha mãe que me incentivou permitindo que a distância ficasse entre nós
para a concretização deste sonho. Com ela aprendi a viver dias de muita
saudade!!!!!!!!
Agradeço também a CAPES, contribui financeiramente para que eu pudesse
me dedicar exclusivamente à consecução deste trabalho.
Meu agradecimento à Maristela Ribas Smidt, secretária do Mestrado em
Integração Latino-Americana, reconheço e agradeço o carinho e toda a retaguarda
que me deu.
Enfim, sou grata a todos os professores do corpo docente do mestrado, pois
de alguma forma contribuíram para a minha formação. E também, agradeço aos
poucos e verdadeiros colegas e amigos que estiveram ao meu lado nessa difícil
jornada.
“É preciso que exista a crise e é preciso
trabalhar para aprofundar essas crises e é
difícil dizer àqueles que estão presos à sua
segurança mental que é preciso aderir à
insegurança.” (MORIN & MOIGNE)
RESUMO
Dissertação de Mestrado
Programa de Pós-Graduação em Integração Latino-Americana
Universidade Federal de Santa Maria
CRISES ECONÔMICAS NA AMÉRICA LATINA: A EXPERIÊNCIA
BRASILEIRA E MEXICANA NA DÉCADA DE 90
AUTORA: LUCIANE CRISTINA CARVALHO
ORIENTADOR: GILBERTO DE OLIVEIRA VELOSO
Data e Local da Defesa: Santa Maria, 20 de abril de 2007.
A década 90 foi marcada por diversas crises que mudaram o rumo da política
econômica brasileira e mexicana. Nesse sentido, buscou-se analisar algumas
variáveis que tiveram impacto nesse acontecimento, com a finalidade de observar o
perfil da mesma nos dois paises, sem descartar, no entanto fatores exógenos como
que também favoreceu a crise. Adotou-se para este trabalho uma abordagem
econométrica baseada no modelo logit, em que a variável dependente crise é
dicotômica assumindo valores 0 para estabilidade e 1 para a crise e as variáveis
independentes a taxa de câmbio efetiva real, as reservas internacionais e a taxa
básica de juros. Esse modelo foi aplicado num total de 120 observações a contar de
janeiro/90 a dezembro/99. Com base no modelo pode-se concluir que a variável
reserva internacional foi significativa e a taxa de câmbio e taxa de juros não foram
significativas á nível de 95%. No entanto como ambas essas variáveis interferem
nas reservas verificou-se qual foi o impacto destas nas reservas, através da
regressão método mínimo quadrado. E então têm-se como a taxa de câmbio o
impacto maior na Brasil e a taxa de juros maior impacto no México. Assim, conclui-
se que as variáveis em estudos explicam em partes as crises ocorridas no período,
outra parte pode ser explicada por fatores de origem interna como instabilidade
política e desequilíbrios do balanço de pagamentos, e externa ao contágio.
Palavras-chave: crise; contágio; economia.
ABSTRACT
Master of Science Degree Dissertation
Post-graduation Program in Latin-American Integration
Federal University of Santa Maria
ECONOMICS CRISIS IN LATIN AMERICA: BRAZILIAN AND
MEXICAN EXPERIENCE IN THE 90´S
AUTHOR: LUCIANE CRISTINA CARVALHO
ADVISOR: GILBERTO DE OLIVEIRA VELOSO
Date and Place of the Defense: Santa Maria, April 20th, 2007.
The 1990s was marked by several crisis wich changed the course of Brazilian and
Mexican´s economical politics. This way, some variables wich had impact in this
occurrence were analyzed, with the finality of observe the profile of it in both coutries,
without reject, nevertheless, factors wich has favorece the crisi. It was adoptede for
this work an approach of econometrics based on the logit model, in which the
dependet variable crisis is subdivided in two, assuming values 0 to stability and 1 to
the crisis and the independent variables the effective real exchange´s rate, the
international reservations and the basic rate of interest.This model was applied in
120 observations counting from January of 1990 to December of 1990. Basead on
the model it can be conclude that the international variable reserve was significant ti
the level of 95% to the estudied economies, despite the exchange´s rates and
interest´s rates wich were not significant to the level of 95%. Howerer, like the last
variables interfier on reservations, it was verified what was the impact of these on the
reservations, through the regression model by the minimum quadrate method.Then,
the exchange´s rate has more impact in Brazil and the interest´s rate has more
impact in Mexico, indicating the Brazilian crisis was of cambial order and the Mexican
was of financial order. This way, it is conclude the economical stabilization politics
adopted in both coutries, having as ancor the cambial and monetary politics explain
the occurred crisis on the of study.
Key-words: crisis; contagion, economy
LISTA DE QUADROS
QUADRO 1 - Características do mercado financeiro na América
Latina...................................................................................
18
QUADRO 2 - Evolução proporção dívida / PIB nas nações endividadas
da América Latina: 1980-1989 (%)......................................
22
QUADRO 3 - Regressões conjuntas das crises do México, Ásia e Brasil
usando o modelo de variáveis compostas e as definições
comp1,comp2,comp3 e comp4 como indicadores da
vulnerabilidade externa........................................................
38
LISTA DE TABELAS
TABELA 1 - Parâmetros estimados das equações de ocorrência de
crises monetárias do modelo modificado de Esquivel e
Larrain (1999) para o Brasil (considerando-se variáveis
explicativas defasadas em dois períodos) ..........................
41
TABELA 2 - Ataques especulativos a moeda brasileira (1994:7-
1999:6).................................................................................
43
TABELA 3 - Determinantes de ataques especulativos no Brasil
(1994:7-1999:6)..................................................................
45
TABELA 4 - Teste de estacionariedade com base no correlograma
para a taxa de câmbio efetiva real do Brasil e México de
1990-1999...........................................................................
53
TABELA 5 - Teste de estacionariedade com base no correlograma
para as reservas internacionais do Brasil e México de
1990-1999...........................................................................
55
TABELA 6 - Teste de estacionariedade com base no correlograma
para a taxa de juros do Brasil e México de 1990-1999.......
56
TABELA 7 - Regressão para a tendência temporal ................................
58
TABELA 8 - Teste de raiz unitária Dickey Fuller Aumentado (ADF) em
nível e primeira diferença ...................................................
59
TABELA 9 - Resumo da regressão para o método Logit em nível e em
primeira diferença................................................................
60
TABELA 10 -
Resumo da regressão para o método mínimo quadrado
ordinário para a reserva internacional brasileira e
mexicana de 01/1990 -12/1999)..........................................
61
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Taxa de câmbio efetiva real brasileira 01/1990-
12/1999.................................................................................
49
Gráfico 2 - Taxa de câmbio efetiva mexicana de 01/1990-
12/1999.................................................................................
50
Gráfico 3 - Reservas Internacionais brasileira de 01/1990-
12/1999.................................................................................
50
Gráfico 4 - Reservas Internacionais mexicana de 01/1990-
12/1999.................................................................................
51
Gráfico 5 - Taxa de juros SELIC de 01/1990 -12/1999 juros do Brasil e
México de 1990-1999...........................................................
51
Gráfico 6 - Taxa de juros NAFIN de 01/1990 -
12/1999.................................................................................
52
Gráfico 7 - Função de autocorrelação para a taxa de câmbio efetiva
real brasileira 01/1990 -12/1999..........................................
54
Gráfico 8 - Função de autocorrelação para a taxa de câmbio efetiva
real mexcicana 01/1990-12/1999.......................................
54
Gráfico 9 - Função de autocorrelação para a reserva internacional
brasileira 01/1990 -12/1999.................................................
55
Gráfico 10 - Função de autocorrelação para a reserva internacional
mexicana 01/1990 -12/1999.................................................
56
Gráfico 11 - Função de autocorrelação para a taxa de juros brasileira
01/1990 -12/1999..................................................................
57
Gráfico 12 - Função de autocorrelação para a taxa de juros mexicana
01/1990 -12/1999..................................................................
57
LISTA DE ANEXOS
Anexo 1 - Variáveis Brasileira de Janeiro de 1990 - Dezembro de
1999........................................................................................
67
Anexo 2 - Variáveis do México de Janeiro 1990 - Dezembro de
1999........................................................................................
70
Anexo 3 - Função de autocorrelação da taxa de câmbio efetiva real
Brasileira.................................................................................
73
Anexo 4 - Função de autocorrelação da reserva internacional
Brasileira.................................................................................
74
Anexo 5 - Função de autocorrelação da taxa de juros
Brasileira.................................................................................
75
Anexo 6 - Regressão de tendência temporal para a taxa câmbio
efetiva real Brasileira...............................................................
76
Anexo 7 - Regressão de tendência temporal para a reserva
internacional brasileira............................................................
77
Anexo 8 - Regressão de tendência temporal para a taxa de juros
Brasileira.................................................................................
78
Anexo 9 - Teste de raiz unitária para a taxa de câmbio efetiva real
brasileira..................................................................................
79
Anexo 10 -
Teste de raiz unitária para a Reserva internacional
brasileira..................................................................................
80
Anexo 11 -
Teste de raiz unitária para a taxa de juros
brasileira..................................................................................
81
Anexo 12 -
Teste de raiz unitária para a taxa de câmbio efetiva real
brasileira em primeira diferença..............................................
82
Anexo 13 -
Teste de raiz unitária para a reserva internacional brasileira
em primeira diferença.............................................................
83
Anexo 14 -
Teste de raiz unitária para a taxa de juros brasileira em
primeira diferença...................................................................
84
Anexo 15 -
Regressão com base no modelo Logit para o Brasil.............. 85
Anexo 16 -
Regressão com base no modelo Logit para o Brasil em
primeira diferença...................................................................
86
Anexo 17 -
Regressão pelo método do mínimo quadrado ordinário para
o Brasil....................................................................................
87
Anexo 18 -
Função de autocorrelação da taxa de câmbio efetiva real
Mexicana...............................................................................
88
Anexo 19 -
Função de autocorrelação reserva internacional
mexicana.................................................................................
89
Anexo 20 -
Função de autocorrelação da taxa de juros mexicana........... 90
Anexo 21 -
Regressão de tendência temporal para a taxa de câmbio
mexicana.................................................................................
91
Anexo 22 -
Regressão de tendência temporal para reserva internacional
mexicana.................................................................................
92
Anexo 23 -
Regressão de tendência temporal para a taxa de juros
mexicana.................................................................................
93
Anexo 24 -
Teste de raiz unitária para a taxa de câmbio efetiva real
mexicana ...............................................................................
94
Anexo 25 -
Teste de raiz unitária para a reserva internacional
mexicana.................................................................................
95
Anexo 26 -
Teste de raiz unitária para a taxa de juros mexicana............. 96
Anexo 27 -
Teste de raiz unitária para a taxa de câmbio efetiva real
mexicana em primeira diferença.............................................
97
Anexo 28 -
Teste de raiz unitária para a reserva internacional mexicana
em primeira diferença.............................................................
98
Anexo 29 -
Teste de raiz unitária para a taxa de juros mexicana em
primeira diferença...................................................................
99
Anexo 30 -
Regressão com base no modelo logit para o México.............
100
Anexo 31 -
Regressão com base no modelo logit em primeira diferença
para o México..........................................................................
101
Anexo 32 -
Regressão pelo método do mínimo quadrado ordinário para
o México..................................................................................
102
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO..........................................................................................................14
2 A EVOLUÇÃO DA CRISE NA AMÉRICA LATINA ..............................................16
2.1 A crise do endividamento na década de 60 ..............................................18
2.2 crise do petróleo ( 1973/1979) ...................................................................19
2.3 crise da dívida – década de 80 ...................................................................21
2.4 Crise na década de 90 .................................................................................23
3. CRISES: DEFINIÇÕES E ORIGENS ....................................................................34
4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................37
5. METODOLOGIA ..................................................................................................46
6. ANÁLISE DOS RESULTADOS ............................................................................49
6.2. Verificação do teste de estacionariedade ................................................52
6.3. Verificação a tendência temporal .............................................................57
6.5. Resultado da regressão com base no modelo ........................................59
7. CONCLUSÃO .......................................................................................................62
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS.........................................................................64
ANEXOS ...................................................................................................................66
INTRODUÇÃO
Nas últimas décadas as economias têm-se apresentado vulnerável quanto a
diversos eventos que ocorre internamente e externamente. Tal fato acontece não
somente com os países em desenvolvimento, mas também com os desenvolvidos.
Estes se diversificam apenas nas estratégias para enfrentar os períodos vulneráveis.
Atualmente, o fenômeno da globalização permite a interligação das
economias, sendo assim, as medidas políticas e econômicas deveriam ser tomadas
de forma cooperativa e não individualizada para evitar acontecimentos indesejados
que prejudicam toda a economia mundial.
Frente a este cenário, percebe-se que os países periféricos, têm-se utilizado
de políticas neoliberais, como forma de inserir-se no mercado mundial, tanto pela
maneira comercial como financeira, além de serem alvos de atrativos capitais que
por vezes são especulativos e torna estas economias ainda mais vulneráveis.
Alguns destes países adotaram deste a década de 80 programas de
estabilização que fragilizam as economias internas. No caso específico da economia
brasileira, a questão das instabilidades geradas por pressões cambiais, que iniciou
com um regime de câmbio semifixo e posteriormente com um sistema de bandas
cambiais, o Brasil passou a oferecer um ambiente propício à manifestação de
ataques especulativos dados a convicção de tais autoridades em não permitir que a
taxa cambial pudesse atingir valores fora das margens de flutuação
preestabelecidas e publicamente divulgadas.
Tal fato tornou um assunto mais interessante, a partir do momento em que foi
lançado o Plano Real, em julho de 1994, quando as autoridades governamentais
brasileiras acharam por bem introduzir controles mais rígidos e explícitos sobre as
flutuações cambiais e o país passou a receber um volume de capitais externos sem
precedente em toda sua história.
No caso do México, que se utilizou de políticas neoliberais antes que o Brasil,
teve seu primeiro programa de estabilização de preços foi em 1987 o Pacto de
Solidaried Econômica (PSE) e o segundo foi em 1989 Pacto de estabilidad e
crescimento econômico (PECE). Tal plano era baseada na ancora cambial e
15
monetária, em que necessitava de um nível alto de reservas para garantir a saúde
econômica do país.
Estes programas, por muitos autores são considerados alvos de
especulações permitindo a vulnerabilidade da economia doméstica. Algumas
comprovações desta fragilidade podem ser observadas na década de 90 com as
sucessivas crises enfrentadas, iniciando com a crise mexicana (1995), a do leste
asiático (1997), a russa (1998) e a brasileira (1999), e ainda mais tarde a Argentina
(2002).
Após sucessivos acontecimentos que fez com que governos ajustassem suas
economias a um novo cenário, acabou por despertar a curiosidade de muitos
estudiosos sobre a origem de tal ocorrência, bem como a existência de medidas
preventivas e corretivas como forma de minimizar o impacto.
A partir desta contextualização, tem-se como objetivo a busca do perfil destas
crises, comparando o Brasil e o México, na década de 90. Justifica-se a pesquisa
devido à semelhança dos países aqui analisados, bem como os programas de
estabilização adotados.
Para tal divide-se o trabalho em sete seções a contar desta introdução. A
segunda seção aborda historicamente a evolução da crise desde o programa de
desenvolvimento das economias latino-americanas no pós - guerra até a crise mais
recente na década de 90; a terceira seção busca-se definir a crise, pois tal palavra é
extremamente abstrata na economia, portanto objetiva a melhor definição de crise
para a utilização deste estudo; quarta seção tem-se a revisão de literatura, com
trabalhos semelhantes a este e seus resultados; quinta seção apresenta-se a
metodologia empregado neste; sexta seção apresenta-se as análises dos resultados
a partir da metodologia empregada; e por fim apresenta-se as considerações finais
deste trabalho.
2 A EVOLUÇÃO DA CRISE NA AMÉRICA LATINA
Para entendermos as crises ocorridas na década de 90 no Brasil e em outros
países em desenvolvimento na América Latina, é necessário tecer alguns
comentários sobre a evolução desses acontecimentos desde sua origem. Fato este
inegável, pois tal cenário é resultado da opção de política econômica desde o pós-
guerra.
Durante este período vários países da América Latina aderiram a duas
correntes de desenvolvimento, uma baseada no pós - Keynesianismo e, outra, no
monetarismo
1
neoliberal. Ambas ocorreram em momentos sucessivos e precedem
as últimas crises, conforme Sunkel, (1986)
Contudo, o padrão da estrutura da economia modificou-se dando uma nova
configuração aos países latinos americanos, no que tange ao comércio. Logo após a
crise dos anos 30, a economia de diversos países, em especial os da América latina
favoreceram a presença ativa do Estado no processo de desenvolvimento na esfera
interna e, no plano externo, houve a promoção da integração e cooperação regional
dessas economias.
Com essa nova estratégia o comércio internacional recuperou-se, após o
período de recessão econômica na década de 30, mas os investimentos privado
direto e financeiro haviam desaparecido. Com essas estratégias o comércio mundial
ficou em evidência tornando-se grande potencializador do desenvolvimento. Em
contrapartida os fluxos de capitais internacionais apresentaram redução sinalizando
a necessidade de um novo sistema monetário internacional.
Frente a esse cenário criou-se as principais instituições para regulamentação
do comércio e do sistema financeiro: O sistema de taxas fixas de câmbio de Bretton
Woods, Fundo Monetário Internacional (FMI), o Banco Mundial e o Acordo Geral de
Tarifas e Comércio (GATT). A consolidação do primeiro formou-se em resposta a
necessidade já citada acima.
1
O desenvolvimento pós-keynesiano, a nível interno da ênfase no desenvolvimento das forças produtivas
materiais na industrialização, na agricultura, na infra-estrutura de capital social básico e nos recursos humanos e
externo, na integração regional e na cooperação internacional pública. Enquanto o monetarismo neoliberal
coloca ênfase na liberalização dos mercados e na abertura comercial e financeira externa, no desenvolvimento do
sistema financeiro privado interno e suas promoção dos agentes econômicos privados.
17
O sistema de taxas fixas de câmbio estabelecera o dólar norte-americano
como moeda internacional, sendo esta à única moeda de conversibilidade. Ou seja,
era um padrão câmbio-ouro, que tinha o dólar como principal moeda de reserva.
O sistema de Bretton Woods concebia, assim, um regime de taxas de
câmbio fixas, mas ajustáveis, sendo que, idealmente, tais ajustes deveriam
ser acordados entre os países. Procurava-se dessa maneira obter a
estabilidade consagrada pelo padrão-ouro, ao mesmo tempo em que se
flexibilizava o sistema ao permitir ajustes nas taxas de câmbio, à medida
que desajustes ditos estruturais ocorressem no balanço de pagamentos
dos países. Com isso, procurava-se evitar grandes recessões para a
correção do problema de alguns países. (Gremaud, et al, 2000, pg.517)
Inicialmente vários bancos acreditavam nas vantagens desse sistema, visto
que, manter suas reservas internacionais na forma de ativo em dólares lhes
garantiam rendimento de juros. No entanto, com o passar dos anos, o sistema de
taxas fixas passou a ser ameaçado devido à conflito de equilíbrio interno e externo.
A partir da década de 60 este sistema é posto em “xeque” pelo problema da
confiança, o que ficou conhecido como o “Dilema de Triffin”
2
. Acreditava-se que o
sistema do tipo padrão-ouro era instável, pois a expansão do comércio internacional
só poderia ser mantida com o aumento da liquidez internacional. No entanto, os
déficits no balanço de pagamentos dos Estados Unidos conduzia a desconfiança da
moeda. Conforme este cenário ocorreu um estrangulamento crescente da atividade
comercial como resultado da correção do déficit norte-americano.
Portanto, a suposição de Triffin de que a conversibilidade dólar-ouro seria
mantida inalterada, tendo como solução o término do déficit comercial norte-
americano sem uma moeda universal, a solução ocorreria por meios de
modificações na paridade do dólar, indicando o abandono do sistema de taxas fixas
de câmbio.
Por fim, as crises no balanço de pagamento, tornaram-se mais freqüentes.
Primeiro ocorreu em 1964, á especulação contra a libra provocando o déficit
comercial britânico. Em 1969 a França e a Alemanha desvalorizaram suas moedas,
2
O economista Robert Triffim, da Universidade de Yale, apontou, na década de 60 o problema de longo prazo
do sistema de Bretton Woods: o problema da confiança. Argumentou que o estoque de ouro norte-americano
excedia as exigências em dólares aos bancos centrais estrangeiros. Este acreditava que, conforme as
necessidades de reservas internacionais dos bancos comerciais aumentassem seus saldos iriam crescer até que
excedessem o estoque de ouro norte-americano levando ao problema da confiança, pois os bancos centrais,
talvez não quisessem mais acumular dólares e quebrariam o sistema tentando trocar os dólares que já possuíam.
18
também por causa dos ataques especulativos. Com todo este cenário o sistema de
Bretton Woods entra em colapso.
2.1 A crise do endividamento na década de 60.
Após a quebra do sistema de taxas de câmbio fixas, a América Latina, na
década em questão, viveu um novo momento com o reaparecimento do investimento
privado internacional, sendo de empresas norte-americana, européia e japonesa.
Este fato trouxe nova configuração na mudança da estrutura produtiva, costumes e
consumo dos latino-americanos.
Com o advento citado acima, houve recriação de um mercado financeiro
privado internacional proporcionando uma nova etapa de integração econômica. De
acordo com Sunkel, (1986, p.32), pode-se apontar cinco características notórias que
fizeram parte deste processo.
1) Recriação e expansão no mercado
internacional de capitais.
• O capital cresceu cerca de 32 bilhões
de dólares de 64 à 69.
2) A privatização do setor externo
• De 1961-65 entraram na América
Latina cerca de 60% de origem pública
e 40% de fonte privada;
• Em 1968 o financiamento público
reduziu a 7% e o privado aumentou
para 93%.
3) Predomínio do sistema bancário.
• De 1961-65 apenas 2% era
financiamento bancário;
• Em 1978 elevou-se para 57%.
4) Oligopolização e monopolização do
mercado internacional de capitais
• A afluência de financiamento externo
foi organizado por 30 bancos
transnacionais;
• Transformou-se em monopólio
formado por até 8 grandes bancos.
5) Conseqüências dos pontos 1,2,3 e 4
• Falta de controle e responsabilidade
pública sobre o processo financeiro
internacional;
• Crise financeira
Quadro 1 - Características do mercado financeiro na América Latina
As mudanças, citadas acima, iniciadas na década de 60 são entendidas por
autores como Sachs(2000), Sunkel (1986) e Gonçalves et al(1998) como o processo
de globalização. Tal acontecimento refere-se a dois tipos: a financeira e produtiva. A
19
primeira relaciona-se com a expansão dos fluxos financeiros internacionais, o
acirramento da concorrência nos mercados internacionais de capitais e a maior
integração entre os sistemas financeiros nacionais, enquanto a segunda refere-se ao
avanço do processo de internacionalização da produção, o impulso da concorrência
internacional e a maior integração entre as estruturas produtivas das economias
nacionais.
Contudo, vale lembrar que, esta integração financeira possibilitou o
endividamento em grande escala dos países latino-americanos, além de exercer
pressão para a adoção de políticas de abertura e liberalização comercial e
financeira.
Juntamente com estes fatores ocorria o esgotamento da industrialização por
substituição de importações, processo este que foi implantado com vistas ao
desenvolvimento das economias. Tal fato deixava clara a persistência da
vulnerabilidade aos choques das economias latino-americana. (FFrench-Davis,2005)
Além disso, a crise econômica dos anos 60 apresentava uma política
econômica recessiva de combate à inflação e uma inadequação institucional. Aliada
a esta crise, alguns países viveram a crise política. Países como o Brasil e Argentina
presenciaram a instabilidade política, que na ocasião ocorreu o golpe militar em
1964. Conforme Greamaud (2005), houve o favorecimento de várias reformas
institucionais como pré condição para a superação da crise econômica no nosso
país.
Em suma, os países latino-americanos passaram a década de 60 pelos
desequilíbrios internos e externos. Para superar a crise deu-se origem as
transformações, já citadas acima, e seu resultado foi visto a partir de 1968-1973 . A
partir do período último a América Latina viveu uma nova fase de crise que é
descrita na seção a seguir.
2.2 Crise do petróleo ( 1973/1979)
A crise na década de 70 foi de caráter mundial desestabilizando tanto as
economias dos países em desenvolvimento quanto desenvolvido. No entanto o que
os diferenciou foi à estratégia para superá-la.
20
Após o período de crescimento econômico das economias latino- americano e
o término do sistema de taxa fixa de câmbio, estas são surpreendidas por uma nova
crise, conhecida como choque do petróleo que ocorreu em 1973 e depois o segundo
choque em 1979.
Esse evento teve inicio na queda do valor real da moeda norte americano que
desequilibrou a balança comercial dos principais países fornecedores do petróleo e
forçou o aumento do produto. Aliado a isso, o fator agravante foi à disputa árabe-
israelense, em 1973, pelo território árabe. Resultando como estratégia da
organização dos países exportadores do petróleo (OPEP) o corte seletivo do
petróleo, indicando dessa maneira a dependência dos países ocidentais.
Conforme Galvêas (1985), as nações desenvolvidas para se proteger da
crise, adotaram estratégias de reduzir o ritmo de crescimento de suas economias,
como medida de equilibrar suas contas externas e eliminar a inflação. Aderiram
ainda, a restrição às importações agravando a recessão e os desequilíbrios do
balanço de pagamentos dos países periféricos. Acrescenta, ainda, que os países em
desenvolvimento não exportadores de petróleo tiveram aumento de suas dividas
externas para financiar os déficits em transações correntes.
De acordo com FFrench-Davis (2005), a crise petrolífera afetou de maneira
contrária as relações de troca dos latino-americanos, dos exportadores e dos
importadores. Entre os exportadores estão á Venezuela, Equador e México que mais
tarde foi beneficiado pela crise. Pode-se dizer que, a Venezuela era o principal
produtor latino-americano de petróleo, obtendo ganhos advindos das exportações.
No Entanto, seguiu a mesma política da OPEP de reduzir a produção para manter
os preços altos resultando na queda de suas exportações. Semelhantemente o
Equador que reduziu o consumo petrolífero ao mesmo tempo em que o consumo
interno aumentou.
No México ocorreu o contrário, o país que não era membro da OPEP,
beneficiou-se pelas descobertas de novas reservas, aumentando substancialmente
sua produção.
Diferentemente os países importadores de petróleo, que reagiram à primeira
crise de várias formas. O Chile enfrentou queda nos preços de suas exportações e
tiveram restringido o acesso a financiamento internacional. Com isso implantou um
ajuste à nova estrutura de preços, mediante a redução da atividade econômica.
21
No Brasil, apesar do brusco aumento do petróleo a economia Brasileira não
teve efeito grave na balança comercial. Isso ocorreu devido ao aumento de alguns
produtos agrícolas que acompanharam o preço do petróleo, bem como o nível de
reservas internacionais superior a 6,4 Bilhões de dólares. (Furtado,2000).
O autor acrescenta que o efeito direto dessa crise foi acelerar a taxa de
inflação que em 1973 era de 15% saltou para 35,5% no ano seguinte. O efeito
indireto foi o aumento da incerteza que provocou o deslocamento de investimento
para o mercado financeiro, por questão de segurança, liquidez e rentabilidade.
O Brasil numa tentativa de manter o crescimento do PIB, contraiu grandes
empréstimos externo e mantiveram um alto nível de investimento. O que foi
conferido como crescimento baseado na dívida.
2.3 crise da dívida – década de 80
Os anos 80 foram conhecidos como a década perdida configurando-se num
cenário de crise profunda se comparada com os anos anteriores. A década inicia
com problemas decorrentes dos acontecimentos já abordados na seção anterior,
mas piora em 1982.
Nessa data tem-se a crise mexicana, no momento em que este anuncia que
havia esgotado suas reservas internacionais e que o país não teria como honrar os
pagamentos da dívida externa. Tal acontecimento desencadeou o rompimento
completo de fluxos de capitais voluntários aos países em desenvolvimento
semelhantes ao México, como o Brasil, Argentina e Chile. Esta medida resultou na
incapacidade dos países citados, em honrar as obrigações de dívidas anteriores. As
conseqüências foram a insolvência da Argentina e da Polônia á exemplo dos países
em desenvolvimento da Europa Oriental.
O endividamento das nações em desenvolvimento é mostrado no quadro dois
através do indicador resumido da dívida/PIB. Percebe-se na década de 80 um
aumento dessa proporção resultando no aumento de dívida, apesar da redução dos
novos empréstimos depois da crise da dívida.
22
1980 1982 1985 1989
Argentina 48,4 83,8 84,2 119,7
Brasil 30,6 36,1 48,7 24,1
Chile 45,2 79,1 143,3 78,3
Colômbia 20,9 26,9 42,0 45,8
México 30,3 52,5 55,2 51,2
Peru 51,0 49,7 89,4 70,8
Venezuela 42,1 41,4 59,1 79,9
Quadro 2 - Evolução proporção dívida/PIB nas nações endividas da América Latina:
1980-1989 (%)
Fonte: Sachs, pg. 762 (2000)
Apesar da origem estar sobre a moratória do México em 1982, não se pode
considerá-la como único fator gerador da crise, pois outros fatores conjuntamente
podem explicar o fenômeno ocorrido. Conforme Sachs(2000) algumas nações foram
mais afetadas do que as outras e aponta como resultado a combinação de
elementos independentes do controle dessas nações e, outras, diretamente de suas
políticas econômicas.
De acordo com esse autor, os fatores externos estão ligados primeiro aos
aumentos internacionais do preço do petróleo que contribuíram para a expansão dos
eurodólares e da rede bancaria que concedia os empréstimos; segundo, aos
aumentos dos empréstimos que foram concedidos a taxas muito baixas com o
evento de juros mais altos e queda das receitas de exportações e resultaram na
incapacidade das nações em desenvolvimento pagarem seus empréstimos e,
terceiro, o efeito conjunto dos juros mais altos e queda dos preços das exportações,
fez com que os devedores pagassem juros reais mais altos sobre suas dívidas
externas.
Já os fatores internos estão vinculados, primeiro, a políticas fiscais, ou seja,
os governos aumentaram suas despesas sem usar impostos adicionais. No caso do
Brasil exigia financiamento externo elevado, visto que, investia em subsídios de
energia; já, no México, o investimento era para o setor petrolífero, no entanto, este
desconsiderou o desaquecimento da economia mundial. Enquanto a Argentina
adquiriu o déficit pela guerra das Malvinas e dos déficits locais pela impossibilidade
de arrecadar impostos. O segundo fator interno foi à política comercial, apontando a
América Latina com regimes de comércio mais fechado e a participação das
23
exportações no PIB era menor se comparada com os países em desenvolvimento
asiáticos que escaparam da crise.
A crise da dívida foi o maior obstáculo ao progresso econômico das nações
em desenvolvimento nos anos 80. Esta terminou em 1989, quando os Estados
Unidos insistiu que os bancos oferecessem alívio da dívida aos países em
desenvolvimento. Acordado, então, os bancos no ano seguinte reduziram a dívida
do México, da Venezuela e Uruguai e em 1992 a Argentina e Brasil acordaram com
seus credores.
2.4 Crise na década de 90
As economias brasileira e mexicana na década de 90, foram marcada por
planos de estabilização econômica. Na primeira economia o plano de estabilização
teve início em 1993 no governo de Itamar Franco, já a segunda economia citada
teve início em 1987 com o PSE.
No Brasil o plano foi organizado em etapas, fundamentalmente baseado
numa política monetária e cambial. Inicialmente, o objetivo era combater a inflação e
estabilizar a economia e a substituição de uma moeda para outra.
A política monetária desempenhou um papel fundamental, pois utilizou-se da
taxa de juros para estabilidade da moeda o que também contribuiu para atrair
capitais externos, que tinham a função de cobrir o déficit na balança comercial e
aumentar as reservas brasileiras permitindo a sustentação da política adotada.
A política cambial foi dividida em três períodos, na fase inicial até janeiro de
1995 houve uma acentuada valorização do câmbio; num segundo momento a
política cambial foi revisada optando o governo por bandas cambiais resultando em
mini desvalorizações; por último em janeiro de 1999, adotou o regime de livre
flutuação e anunciou o sistema de metas de inflação. Essa atitude resultou numa
significativa desvalorização cambial.
O México implantou vários planos de estabilização com a intenção de corrigir
os principais desequilíbrios macroeconômicos e baixar a inflação a fim de obter a
estabilidade a qualquer custo.
24
O PSE foi um programa de estabilização composto por fatores heterodoxos e
ortodoxos para combater a inflação, como segue.
O Ingrediente heterodoxo consistiu em uma política de renda que
realinhava e fixava, por períodos renováveis, os preços de alguns produtos
básicos, tarifas, salários e câmbio, com o objetivo de lidar com o problema
de indexação. No que se refere especificamente ao câmbio, uma das
âncoras básicas do programa, evolui-se, posteriormente, da taxa fixa para
um sistema de microdesvalorizações diárias por um valor fixo (inicialmente
1 peso por dia, depois 80 centavos e assim por diante). O lado ortodoxo
consistiu de um conjunto de reformas estruturais voltadas á liberalização e
desregulação da economia, de um severo ajuste fiscal prévio e de uma
política monetária fortemente contracionista,
( Souza, 1995, pg.53)
Para uma melhor explicação da política de estabilização utilizada pelo Brasil e
México descreve-se abaixo a principal âncora do plano.
2.4.1 Política cambial
A implantação do plano real em 1994 trouxe a criação da âncora cambial
como instrumento para combater a inflação. Nesse sentido, a política cambial foi
dividida em três períodos como segue abaixo.
De 1993 á 1995 houve acentuada valorização do câmbio e maior abertura da
economia para estimular a entrada de produtos importados aumentando a
concorrência interna e acelerar a queda da taxa de inflação. Essa abertura era
defendida pelo governo na busca do crescimento econômico, tendo como alvo o
aumento da taxa de produtividade permitindo que a economia crescesse distribuísse
renda e mantivesse a competitividade.
De 1995 á 1999 a política cambial, em resposta a crise mexicana, foi marcada
por desvalorizações graduais que visaram acabar com os desequilíbrios das contas
externas causadas pela sobrevalorização inicial do câmbio. Nesse momento o
governo optou por operar num regime de bandas cambiais, com taxa cambial
determinada pelo banco central. Com isso o mesmo conseguiu reduzir o risco
cambial e os movimentos especulativos.
Em 1999, devido à crise russa a sustentação do câmbio não se tornou mais
possível. Houve intensificação do fluxo de capital especulativo e o governo elaborou
diversas medidas provisórias, como anexo 1, para reverter o quadro, dissipar com as
incertezas e manter a estabilidade da moeda. Esse cenário levou o governo a adotar
25
o regime de livre flutuação para garantir a estabilidade de preços. Por essa razão o
governo anunciou o sistema de metas de inflação, resultando numa imediata e
significativa depreciação da taxa cambial, levando o governo a apelar para a política
monetária aumentando a taxa de juros.
Após esses três períodos as intervenções do Banco Central foram apenas às
restrições para que não oscilassem a taxa de câmbio em curto espaço de tempo, de
modo a não se desvincular o nível de reservas. Mais tarde houve pressões sobre o
câmbio em função da instabilidade política e pela perspectiva de abertura das novas
investigações no âmbito do Executivo. As principais medidas nesse período foram à
abertura de novas oportunidades de inversão de capital externo nos mercados
acionários e financeiros, medidas direcionadas a regulamentação dos fluxos de
capital estrangeiro e a consolidação das normas referentes à imposição de
penalidade por irregularidades associadas ao capital estrangeiro. (Relatório anual do
Banco Central, 2000).
Em contrapartida o México em 1987, início da implantação do plano de
estabilização fixou a taxa de câmbio do peso em relação ao dólar norte-americano.
Após três meses fez o primeiro realinhamento da taxa de câmbio e em 1989 optou
pelas minidesvalorizações cambiais e a partir de 1991 por uma banda variável.
Apesar do governo manter um teto para a apreciação do peso, adotou o estilo tablita
para um limite gradual crescente para depreciar a moeda dentro do limite permitido.
(Krugman, 2005).
Logo se ampliou novamente a banda, com o propósito de, por um lado, frear
os fluxos de capital, e por outro, limitar as intervenções do Banco Central (BC) no
mercado de câmbio. Porém, essa maior incerteza não foi suficiente para evitar que a
cotação do peso se mantivesse no piso. Em novembro de 1993, quando a incerteza
sobre a assinatura do Tratado de livre comércio de American del Norte (TLCAN)
acentuou as pressões especulativas, o BC modificou novamente os limites superior
e inferior do alcance de intervenção. Após a assinatura do Tratado o peso voltou a
ser apreciado Romo (2004).
Durante o período de economia de mercado, 1992-1994, o crescimento do
produto per capita foi de 1% e o investimento privado cresceu em média cerca de
8% anual, ainda que desacelerou fortemente em 1993, por causa da própria política
econômica e pela incerteza sobre o acordo do TLCAN.
26
Nesse período, o câmbio estrutural começou a influenciar no investimento, na
produtividade e no emprego, tanto diretamente como pela via das expectativas.
Inclusive á falta de instrumentos macroeconômicos e os menores graus de liberdade
em seu manejo, somou-se a alguns efeitos não desejados do câmbio estrutural,
sendo assim, a realimentação da abertura comercial no crescimento não foi de todo
favorável, apesar da eficácia no controle da inflação; além disso, a falta de regulação
adequada à abertura financeira aumentou a vulnerabilidade macroeconômica entre
1992 e 1994.
2.4.2 Política Monetária
O plano Real teve como segunda âncora a política monetária, que foi utilizada
como instrumento de controle da demanda e expansão da moeda.
O controle da demanda ocorreu através da restrição ao crédito, na qual se
procurou esfriar o consumo e estimular a entrada de capital estrangeiro. Para esses
investidores, a decisão de aplicar no mercado financeiro levou em conta o diferencial
da taxa interna e externa de juros.
A expansão da moeda foi utilizada como instrumento dos meios de
pagamentos mantendo influência na economia devido ao estoque de moedas e a
taxa de juros (Gomes,2000).
Em 1994, após a implantação do plano Real, ocorreu queda da inflação e
forte remonetização. No entanto, o BC brasileiro não podia prever qual seria o
estoque real de moeda após essa queda em função da sobrevalorização do câmbio,
nem mesmo qual seria a velocidade do ajustamento em direção do novo equilíbrio.
Isso significou, que naquele momento, a opção do BC era apelar para alta da taxa
de juros como instrumento monetário. (Cysne,1999).
Em 1995, a opção foi repetida servindo para manter a atratividade do capital
estrangeiro. Essa medida foi resultado da perda de reservas pela qual vinha
sofrendo o país. Nesse período passou a política monetária a ser o principal
instrumento para impedir que os déficits comerciais se tornassem ainda mais
elevados. (Gremaud,2002)
Em 1997/98, o governo foi novamente forçado a dobrar a taxa de juros, por
causa da redução das reservas. Resultado esse da crise Asiática e Russa. Em 1999
a fuga de capitais voltou a se acelerar, então adotou-se uma política bastante
27
restritiva, estipulando uma meta para a taxa básica de juros para conter a saída de
recursos e diminuir o processo especulativo.
Enquanto o México com a âncora cambial e as abundantes entradas de
capital, a política monetária se concentrou no esforço de esterilizar, pelo menos em
parte, a liquidez. Entre 1989 e 1993 entraram no país 90 milhões de dólares sob a
forma de investimento externo direto (IED) e de portifólio, colocação de bônus
públicos e privados, e repatriação de capitais. Os esforços, para esterilizar
parcialmente estes recursos, se refletiram na forte contração do saldo do crédito
interno líquido do Banco Central ao setor privado. A base monetária teve taxas de
expansão moderadas e reduziu sua participação no PIB, não só como resultado do
anterior, mas também devido à amortização da dívida interna do governo Clavijo &
Valdivieso (2002).
Sintetizando, pode-se dizer que entre 1991 e 1993, para a economia
mexicana, a política monetária parece não ter sido ex-post o suficientemente
restritiva, dado o vigor da demanda de crédito, antes reprimida. Em 1994 a política
monetária tornou-se claramente expansiva ao compensar a perda de reservas
internacionais com uma expansão do crédito interno líquido ao setor financeiro.
Ainda que, como argumentou Mancera (1992), a base monetária continuou sua
tendência nesse ano e, por não ter procedido dessa forma, as taxas de juros teriam
aumentado fortemente e freado a atividade econômica, a demanda por importações
e a brecha comercial; e, ainda o que é muito provável, que a alta das taxas de juros
também teriam alimentado as expectativas de desvalorização e os ataques contra o
peso antes das eleições.
2.4.3 Entendo a crise Brasileira e Mexicana
Conforme Murtha (2003), a estabilização brasileira, foi contrabalançado por
problemas de natureza diversa. Os pontos principais foram o agravamento da
situação fiscal do setor público, o aumento do desemprego e a deterioração da conta
corrente.
Argumenta, ainda, que, o ajuste fiscal insuficiente levou o governo a manter
as políticas monetária e creditícia em níveis reduzidos e a moeda apreciada e o
objetivo básico foi dar prosseguimento à estabilização de preços. O câmbio
apreciado dava suporte à entrada desenfreada de bens e serviços importados no
28
país, permitindo o equilíbrio entre oferta e demanda, além de garantir uma maior
concorrência interna. Os elevados diferenciais de juros, interno e externo, forneciam
altas taxas de retorno para investidores, garantindo a entrada constante de fluxos de
capitais no país.
Conforme Cardoso e Helwegw(1999 apud Murtha 2003), a entrada abundante
de recursos não consistiu em uma gratuidade. Para evitar uma expansão monetária
induzida por essa entrada abundante de capitais, estes foram esterelizados
parcialmente, criando significativos custos fiscais para o setor público. As altas taxas
de juros adotadas no período contribuíram para agravar o problema fiscal do
governo, levando a um rápido crescimento da dívida pública. A percepção dos
investidores acerca da inconsistência da política adotada e a sustentação da política
cambial acabaram levando à crise.
Nesse contexto, parece estar presente o nível de reservas que foi caindo de
forma crescente no início de janeiro de 1999, como forma de defesa da política
econômica. Basicamente, essa linha de defesa consistiu na venda de divisas, no
aumento da taxa de juros e na assinatura do acordo com o FMI no fim de 1998.
Por outro lado, as circunstâncias políticas, no início de 1999, tornaram mais
difícil á implementação de novas e impopulares medidas de ajuste, reclamadas pelo
Fundo (medidas provisórias, anexo 1). Desse modo, o contexto recessivo pelo qual
passava a economia brasileira parece ter contribuído para a hesitação política na
questão da aprovação de medidas necessárias e para eliminar a pressão no
mercado cambial. Tal hesitação parece demonstrar a escolha feita pela classe
política em relação aos rumos da política econômica (já que, teoricamente, o regime
de taxas flutuantes fornece mais liberdade para a condução de políticas econômicas
centradas no equilíbrio interno). De acordo com Filgueiras (2000, pp.186-188), essa
escolha feita pela classe política, por sua vez, parece ter contribuído, também, para
exacerbar a saída de capitais do país e para efetivar a crise, uma vez que
evidenciou para os investidores que as medidas requeridas para a manutenção do
regime não seriam implementadas.
Enquanto no México, Apesar de já ter sido comentada nas entre linhas, torna-
se importante uma breve explicação de como se deu a crise ocorrida no México no
final de 1994, a qual assolou o mundo financeiro de pavor, como poucas vezes
aconteceu na história mundial.
29
Para se entender a crise mexicana é necessário, pois, ater-se às questões de
fundo que definiram o novo perfil de funcionamento desta economia, após o ajuste
promovido a partir de meados da década de 80. Desde então, o país perseguiu a
estabilização da economia apoiando-se basicamente na âncora cambial e na
abertura comercial e financeira, que geraram déficits comerciais crescentes,
financiados pelo aporte de capitais voláteis e especulativos Rodrigues (1999).
Alguns dados, comentados a seguir, evidenciam a trajetória de risco que o
México vinha trilhando, muito embora, para os adeptos do ajuste neoliberal, este
país apresentou-se como uma espécie de modelo para os demais da América
Latina.
Com isso, embora perseguisse permanentemente o equilíbrio fiscal, a
estratégia adotada pelo México, de ajustar o déficit comercial pela conta de capitais,
mediante a maciça entrada de recursos externos acabou por elevar sobremaneira a
dívida pública mexicana. De fato, o grande aporte de capitais estrangeiros atraídos
pelo enorme diferencial de taxas de juro resultaram na elevação significativa da
dívida de curto prazo daquele país com os credores estrangeiros.
Em decorrência desse quadro, em 1994, o governo mexicano desembolsou
cerca de US$ 30 bilhões apenas para saldar as despesas com o serviço das dívidas
interna e externa, o que acarretou um verdadeiro colapso em suas contas públicas.
A grave situação econômica a que chegou o México, aliada às conturbações
políticas, resultou num clima de desespero no mês dezembro, que culminou em uma
forte desvalorização do peso - em apenas dez dias, a moeda mexicana perdeu cerca
de 50% de seu valor Romo (2004).
A mudança da paridade de um dólar para 3,46 pesos (registrada antes da
desvalorização de 15%, em 19 de dezembro) até atingir mais de seis pesos por
dólar em poucos dias resultou na perda de US$ 10 bilhões para os investidores
estrangeiros e mexicanos, dando origem a fuga de capitais na economia mexicana.
As reservas cambiais mexicanas, que atingiam no início de 1994 mais de US$ 25
bilhões, chegaram a somar no final de dezembro menos de US$ 6 bilhões,
impedindo assim a desvalorização do peso até acumular perdas superiores a 60%,
conforme dados do Instituto Nacional de Esatadística Geografia e Informática
(INEGI) e Banco de México.
Não há dúvida que, desde 1995, o México operou muito mais em
conformidade com as regras de uma economia de mercado. O trauma e os efeitos
30
da desvalorização de dezembro de 1994 foram maiores justamente por causa da
resistência dos responsáveis pela política econômica em permitir que as variáveis
macroeconômicas flutuassem com maior liberdade e que os mecanismos
estabilizadores dessa nova economia operassem. O câmbio já estava
supervalorizado desde 1992 e o desequilíbrio da conta corrente já era superior a 5%
do PIB em 1991, embora, ao longo de 1994, o câmbio já não apreciou, mas, ao
contrário, depreciou ligeiramente de 15% contra 7% da inflação, e neste período a
expansão do componente interno da base monetária, com o objetivo de apoiar os
bancos, freou a alta das taxas de juros, que não só tinha desencorajado a demanda
de crédito e consumo, mas que também havia iniciado do ajuste Clavijo & Valdivieso
(2002).
Sendo assim, tanto a política fiscal como a monetária foram expansivas nesse
ano, e da mesma forma, nos primeiros meses de 1995 as autoridades financeiras
tentaram manter as taxas de juros negativas.
Além dos ataques contra o peso, houve a fuga de capitais que aumentava
frente ao temor da crise bancária sistêmica. Duas semanas antes da assinatura do
segundo acordo com o FMI, as taxas de juros nominais subiram mais de 30 pontos,
segurando assim o processo antes descrito.Por outro lado, a confirmação do pacote
de resgate de pouco mais de 42.000 milhões de dólares levou várias semanas e
com isso acentuou a incerteza, diante disso, a partir desse momento (março de
1995) se deixou que as variáveis macro flutuassem sem distorções e o BC se limitou
a controlar o crescimento da base monetária anunciando suas metas semanais e
mensais; assim a alta nas taxas de juros e a maior inflação estimada (50%) tiveram
um efeito muito maior sobre a queda do produto real, que foi cerca de 7%, contra a
estimação inicial de menos de 2% e, depois menos de 5% Clavijo & Valdivieso
(2002).
Comparando-se com o que aconteceu no Brasil em 1999, as grandes
diferenças poderiam se resumir em cinco pontos numa análise de Callejas & Cortés
(2004):
a) no Brasil o problema fiscal foi muito maior que no México, pois o déficit
fiscal do México ficou em torno de 3% do PIB em 1994, e isso é pouco menos da
metade do Brasil.
31
b) o peso da dívida interna pública do México era quase inexistente com a
rápida conversão dos TESOBONOS
1
para dívida externa em 1995, o qual alcançou
a cifra de 29.000 milhões de dólares, cerca de 7% do PIB.
c) a desvalorização brasileira era muito mais esperada do que a mexicana e
muitos investidores externos já haviam saído, por causa do medo de que, ao
contrário do México, o Brasil poderia declarar controle ao movimento de capitais.
Além disso, o crescimento do México estava acelerando na base de 4 a 5% nos
últimos meses de 1994, enquanto de no final de 1998, o Brasil já estava em
recessão.
d) o desequilíbrio comercial era muito maior, o dobro, no México como
proporção do produto, o que dava margem para absorver parte do ajuste, via
balança de recursos reais. A queda do produto no México tinha sido cerca de 3
pontos maior, a não ser pelo elevado crescimento das exportações e a drástica
queda das importações. Apesar das diferenças não serem tão favoráveis para o
Brasil, ele conseguiu controlar a situação muito mais rapidamente, o que faz
acentuar os equívocos da política cometidos nos primeiros meses da crise mexicana
de 1995, e que o Brasil, provavelmente, utilizou para não repetir os mesmo erros.
De acordo com estudo feito por Clavijo & Valdivieso (2002), antes de 1995,
com o tipo de cambio quase fixo, não se teria uma política monetária, e as taxas de
juros teriam que ser muito elevada em termos reais, para atrair capitais que
sustentassem o câmbio.
A rápida desinflação e a menor volatilidade externa das taxas de juros
facilitaram a reposição gradual dos saldos reais a partir de 1996. Esta situação se
reverteu, em 1998, quando a política monetária teve que ser mais ativa e retirar
liquidez paripasu aos ajustes fiscais necessários pela queda dos preços do petróleo.
O banco central provocou a elevação nas taxas de juros em cinco ocasiões em
1998, em defesa do câmbio. Essa alta das taxas de juros no último trimestre de
1998 deixou seqüelas ao débil sistema bancário ao longo de 1999 Clavijo &
Valdivieso (2002).
Segundo a Cepal (2000), as altas taxas de juros estabilizaram-se, em 1999,
em torno de 20%, sendo assim mantiveram-se significativamente elevadas, como
1
Bônus do tesouro nacional.
32
reflexo da escassez de crédito bancário e das amplas margens de intermediação
financeira ocorridos pelos 5 anos consecutivos.
Entretanto, no final de 1999, o governo com a intenção de evitar uma crise
econômica próximo às eleições, contratou substanciosos créditos com organismos
internacionais para reforçar a estabilidade no cenário macroeconômico.
A mudança mais importante no âmbito da política macroeconômica se deu na
política cambial, depois de mais de 15 anos com diferentes variações no câmbio
ajustável e fixo, em 1995 se decidiu pela flutuação, isso porque em principio não
havia outra opção, e até por convicção de sua utilidade e por maior consistência com
o modelo adotado Romo (2004).
Existe muito debate sobre a pretensão de uma moeda débil como o peso
poder flutuar livremente (Krugman, 1997 e 1998); mas em qualquer caso, fica claro
que a volatilidade retorna para as taxas de juros com seus conseqüentes efeitos no
setor real que, no caso mexicano, são menores, portanto, nos últimos cinco anos a
economia tem sido capaz de crescer sem crédito bancário, os saldos do crédito
bancário ao setor privado continuam diminuindo em termos reais nos primeiros
meses de 2000.
O BC tem introduzido várias medidas destinadas a diminuir a volatilidade
cambial, mediante uma flutuação impura. Entre estas medidas estão os leilões para
adquirir divisas ao final de cada mês, cujos montantes tem crescido dependendo das
condições de oferta e demanda de divisas no sistema bancário. Por outro lado, nas
operações diárias, o BC pode intervir vendendo até 200 milhões de dólares diários
se o câmbio depreciar pelo menos 2% ao dia. O resultado dessas intervenções,
conforme Romo (2004), Calejas & Cortés (2004) e Clavijo & Valdivieso (2002), junto
com a elevada volatilidade dos fluxos internacionais durante a crise russa, as
seqüelas da crise asiática e as turbulências da desvalorização brasileira, tem dado
lugar a ajustes discretos, mais ou menos importantes sem maiores custos em
reservas, seguidos de períodos mais longos onde o câmbio se aprecia lentamente.
Na prática, esta evolução recorda o modelo israelita (1990-1994) com cambio
ajustável e ajustes periódicos discretos, para evitar excessiva apreciação cambial.
No entanto, se os choques externos são elevados, a vulnerabilidade do
modelo também é maior. Além disso, o discurso oficial opera como se o câmbio
fosse ajustável ou fixo, já que durante os choques externos o manejo das
33
expectativas é excessivamente pró-cíclico e é também nos períodos de retorno de
capitais, o que aumenta as flutuações ao agravar as expectativas.
Por último, a política macroeconômica não pode ignorar o ciclo de expansão
do principal sócio comercial no TLCAN, sendo que efetivamente, desde 1992, os
EUA têm uma expansão sem precedente e esta situação, aliada a um câmbio
meramente competitivo, tem significado um estímulo enorme para as expectativas
Romo (2004) e Clavijo & Valdivieso (2002).
Diante desse quadro não é de surpreender que, desde 1996 o papel do setor
externo venha sendo tão importante, sendo seguido, desde 1997, pelo consumidor
mexicano que igualmente ao estadunidense, está numa fase expansiva, tanto pela
recuperação do emprego como pelos efeitos riqueza devido à apreciação de ativos.
Enfim, após tecer alguns comentários sobre a crise mexicana e brasileira,
procura-se na secção seguinte definir a crise e a busca de sua origem.
3 CRISES: DEFINIÇÕES E ORIGENS
Nesta seção, busca-se a definição mais adequada para crise de modo a se
encaixar no perfil da economia brasileira e mexicana no período de 1990-1999. A
partir destas, verifica-se alguns fatores que de alguma forma estiveram presentes na
crise no momento em questão.
Definir crise é uma tarefa difícil, visto que apresenta forma abstrata que
etimologicamente ocorre em fase crítica de uma situação, ou em momento de
desequilíbrio. No entanto, em se tratando de economia não existe consenso sobre
seu significado, nem mesmo em relação às variações que podem gerar este
fenômeno, bem como modifica-las para diagnosticar a sua presença.
Portanto, essa pesquisa não tem a pretensão de apresentar resultados exatos
sobre os fatores geradores de tal situação, mas aproximar das conclusões de
trabalhos já realizados anteriormente. Dessa maneira conceitua-se crise a partir de
várias visões para se concluir a adoção dessa variável no trabalho.
Conforme Lopes & Moura(2001 apud Girton e Roper 1997), tentaram avaliar a
influência da política monetária dos Estados Unidos sobre as pressões verificadas
no mercado de câmbio canadense, no período de 1952 a 1974. Isto exigia, portanto,
uma definição clara do que se deveria entender por pressão cambial. Para resolver
tal problema, baseando-se em algumas premissas do modelo monetário do balanço
de pagamentos, os referidos autores consideraram a mesma como sendo a situação
em que ocorrem grandes movimentos nas reservas cambiais e na taxa de câmbio.
Semelhantemente, em Eichengreen et al (1994), cujo objetivo era estudar as
causas dos ataques especulativos contra as moedas européias ao longo dos anos
80 e início dos anos 90, os autores acrescentam um pequeno detalhe à definição
anterior, definindo como pressão (ataque especulativo) a situação em que ocorrem
grandes movimentos na taxa de câmbio, no volume das reservas, e nas taxas de
juros.
Conforme Murtha (2003), a teoria econômica, a respeito de crises monetárias,
tem apresentado expansão acelerada em razão dos diversos episódios recentes,
contemplando diversos países em diferentes partes do mundo. Em linhas gerais,
pode-se dizer que pelo menos quatro hipóteses de fatores causais preponderantes
podem ser identificadas na literatura: (a) fundamentos macroeconômicos; (b) crises
35
auto-realizáveis; (c) contágio; (d) vulnerabilidade financeira. Por vezes, essas
hipóteses são competidoras, ora complementares, embora a literatura mais recente
caminhe no sentido da complementaridade de explicações.
Para Miranda (2001), a identificação de crises e ataques especulativos na
economia é muito complexa do que meramente um conceito teórico. O Autor aponta
que é possível identificar crise em critérios quantitativos e qualitativos.
O primeiro grupo são estabelecidos os seguintes limites numéricos para as
variações das taxas real de câmbio, das reservas internacionais ou de um índice
conjugado dessas variáveis. Esse limite refere-se a identificação de um índice que
aponta a média ponderada das variações já apontadas. Nesse caso uma crise
ocorre quando esse índice é superior à sua média por diferença superior a três
desvios padrões. Enquanto no segundo grupo, os critérios qualitativos, identificam
como crises cambiais e ataques especulativos como desvalorizações discretas ou
mudanças de regime de cambial.
O Autor adotou como crise à composição de três características, sendo elas:
a) desvalorização cambial discreta e acentuada; b) grande perda de reservas
internacionais e c) mudança de regime cambial.
Uma das características apontada como incidência de crise é o contagio.
Pode-se definir como contagio a vulnerabilidade, até mesmo das economias sadias,
a crises de confiança geradas por eventos em outras partes do mundo, um efeito
dominó. ( Krugmam, 1997)
Miranda (2001), argumenta que o contágio consiste na ocorrência de crises
cambiais e ataques especulativos simultaneamente ou seqüencialmente em diversos
paises. O autor elenca cinco potenciais causas de um contagio: a) alterações de
políticas macroeconômicas em economias centrais; b) perda de competitividade de
um país perante parceiros comerciais ou concorrentes em terceiros mercados; c)
falta de incentivos para obter informações específicas de cada país, considerando
vários países aparentemente em circunstâncias semelhantes a outros atingidos por
crise cambial, d) perda de credibilidade dos incentivadores internacionais na
convicção do governo de um país de manter a paridade cambial quando outro país
em circunstância semelhante optou pela desvalorização e e) realocação de ativos
entre países para suprir necessidades de capital.
Outra crise que é bastante visível é a crise no balanço de pagamento, em que
tem como principais participantes o mercado de câmbio com taxa fixa, mas em
36
várias situações o banco central pode intervir desvalorizando ou valorizando quando
esta se tornar desejável ou indesejável.
Essa crise é gerada pela crença do mercado em uma variação iminente da
taxa de câmbio, ou seja, uma variação significativa das reservas internacionais
oficiais causadas por uma mudança das expectativas sobre as taxas de câmbio
futuro.
Contudo uma expectativa de desvalorização futura causa uma crise no
balanço de pagamentos marcado por uma grande queda das reservas internacionais
e o aumento da taxas de juros domésticos acima da taxa de juros mundial, então
uma valorização leva a um aumento abrupto das reservas internacionais junto com
uma queda na taxa de juros domésticos abaixo da taxa mundial.
A crise monetária indicada como fator freqüente na economia é causada,
segundo Krugman(1997), por governo que segue políticas não condizentes com a
manutenção de uma taxa de câmbio fixa no longo prazo, visto que as expectativas
levam em conta as políticas. Exemplo disso é quando o banco central de um
determinado país compra títulos do governo para financiar seu déficit fiscal,
resultando na perda de reservas estrangeiras.
Nesse caso, a alternativa é uma mudança da taxa de câmbio fixa para outro
regime, além de forçar o governo a sustentar com seus próprios recursos.
Outro tipo de crise á a chamada crise monetária auto-realizável, nestas
circunstâncias a economia pode estar vulnerável à especulação monetária, mas não
a um colapso de mudança de regime cambial. Neste caso o governo é responsável
quando cria ou tolera pontos fracos na economia interna que incitam os
especuladores a atacar a moeda.
Considera-se, também, o fator contágio como um dos incidentes de crises.
Define-se como contágio à vulnerabilidade, até mesmo das economias
aparentemente sadias, a crise de confiança gerada por eventos em outras partes do
mundo, ou seja, um efeito dominó.
Enfim, são diversas as definições de crises. Como não existe uma definição
precisa e idêntica a todos, mas sim um conjunto de fatores, utilizou-se para este
trabalho a definição mais aceita entre os autores selecionados para este trabalho.
Portanto, aceita-se como crise o desvio padrão da média das variações percentuais
da taxa de câmbio efetiva real e das reservas internacionais. Sendo analisada como
um índice que tem uma função binária que é explicitada na metodologia.
4 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Assis (2001), em seu trabalho a origem das crises financeiras internacionais:
fracos fundamentos ou puro contágio, realizou uma análise econométrica dos
contágios ocorridos nas crises do México, Ásia e Brasil. Utilizou uma versão do
modelo de Sachs que incorpora variáveis compostas e dados estatísticos de 22
países, para testar a hipótese de que maus fundamentos macroeconômicos podem
ter algum papel na ignição do processo de contágio. Adotou para os fundamentos a
vulnerabilidade externa, interna e a fuga de capitais quando a crise é chamada de
financeira e quando apresenta problemas no balanço de pagamentos a crise é
chamada de cambial.
Para estimar adotou variáveis compostas que eram constituídas por uma
interação de taxa de cambio real, déficit em conta corrente com acréscimo da
variável dummy, outra variável era o déficit em conta corrente menos os
investimentos externos diretos medidos em relação ao PIB, vezes uma variável
dummy, com base de dados de 1986-2000.
CRISE= a1 + a2 COMP + a3 EMP + a4DUMMY*COMP + a5 DUMMY*EMP + ∑
Nos resultados obtidos, verificou-se que os coeficientes estimados do
intercepto e das variáveis dummy para os interceptos da crise do Brasil e México são
pequenos e não significativos, entretanto para a Ásia é significativo.
38
Regr.1
COMP1 DCOMP1 EMP DEMP DASIA
R
2
R
2
Ajust. Est.F. n
0.96 -0.97 0.17 -0.18 14.82
0.58 0.66 0.08 0.11 3.84
1.65 -1.46 2.09 -1.60 3.86
0.21 0.16 4.10 68
Regr.2 COMP2 DCOMP2 EMP DEMP DASIA R
2
R
2
Ajust. Est.F. n
1.61 -1.81 0.15 -0.15 14.80
2.12 2.22 0.08 0.12 3.90
0.76 -0.82 1.75 -1.34 3.76
0.18 0.13 3.48 68
Regr.3 COMP3 DCOMP3 EMP DEMP DASIA R
2
R
2
Ajust. Est.F. n
5.31 -5.32 0.15 -0.18 14.72
5.58 5.60 0.08 0.12 3.92
0.90 -0.95 1.79 -1.37 3.86
0.18 0.13 3.65 68
Regr.4 COMP4 DCOMP4 EMP DEMP DASIA R
2
R
2
Ajust. Est.F. n
-0.99 0.95 0.14 -0.15 15.47
1.49 3.04 0.08 0.12 4.01
-0.66 0.31 1.73 -1.34 3.86
0.18 0.13 3.41 68
Obs. Abaixo de cada variável seguem o coeficiente estimado pela regressão linear, o desvio padrão e a
estatística t. O coeficiente estimado da variável independente é significativo a 5% para t > 1.64 e
significativo a 10% para t >1.28
Quadro 3: Regressões conjuntas das crises do México, Ásia e Brasil usando o
modelo de variáveis compostas e as definições COMP1, COMP2, COMP3 e COMP4
como indicadores da vulnerabilidade externa.
A descrição das variáveis são: 1) A variável composta COMP1 procura captar
a interação entre a taxa de cambio real e o déficit do balanço de pagamentos em
conta corrente e foi construída multiplicando a taxa de cambio real por uma variável
dummy que assume o valor um se o déficit do balanço de pagamentos em relação
ao PIB for superior a 5% e zero se for inferior. A hipótese a ser testada é de que
uma apreciação das moedas dos países com alto déficit do balanço de pagamentos
em conta corrente resulta numa intensificação da crise financeira.
2) A variável composta COMP2 foi construída multiplicando-se a relação entre
o déficit em contas correntes e o PIB por uma variável dummy que assume o valor
um se a apreciação da taxa de cambio real é superior a 10% e zero se for inferior. A
apreciação da taxa de cambio real igual a 10% corresponde a mediana da amostra e
é considerada pelos analistas de mercado como um valor de referência. A hipótese
que vamos testar é que um aumento do déficit em conta corrente dos países com
moeda fortemente apreciada aumenta o índice da crise financeira.
3) A variável composta COMP3 é igual ao déficit em conta corrente menos os
investimentos externos diretos, ambos medidos em relação ao PIB, vezes uma
variável dummy que assume o valor um se a apreciação da taxa de cambio real é
superior a 10% e zero se for inferior. A lógica na construção desta variável é que o
déficit em contas correntes preocupa menos o investidor quando financiado por
investimentos diretos do que por empréstimos de curto prazo porque o caráter volátil
39
dos empréstimos de curto prazo pode requerer uma forte desvalorização da moeda,
ou redução da absorção interna, o que agravaria a crise. Alem disso, os
investimentos diretos externos estão associados a uma melhor expectativa de
crescimento das exportações. A hipótese que vamos testar é que um aumento do
déficit em conta corrente não financiado por investimos externos diretos dos países
com moeda fortemente apreciada afeta positivamente o índice da crise.
4) A variável composta COMP4 é igual ao déficit em conta corrente vezes
uma variável dummy igual a 1 se o déficit fiscal é igual ou superior a 3% e igual a
zero se for inferior. A identidade básica das contas nacionais mostra que o déficit em
conta corrente é um problema quando o déficit fiscal é financiado pelas poupanças
interna privada e externa. Vamos testar a hipótese de que um aumento do déficit em
conta corrente afeta positivamente o índice da crise dos países com forte déficit
fiscal. Entretanto, muitos economistas defendem que as crises do México (1994) e
de alguns dos paises asiáticos (1997) foram causadas pelos déficits do setor privado
e não do setor fiscal.
De acordo com Assis (2001), as variáveis compostas sugere que as
irracionalidades do mercado tiveram, algum papel na crise do México, entretanto os
contágios nas crises da Ásia e do Brasil são exclusivamente decorrentes do
mercado. Afirma que estes resultados apresentam evidências de que não existe um
padrão único para o contágio das crises financeiras.
Por outro lado, Murta (2003) em seu trabalho, crise monetária brasileira de
1999, propôs investigar os determinantes da crise monetária, desta forma analisou
as principais variáveis macroeconômicas que explicam a probabilidade de
ocorrência destas. O autor adotou os modelos propostos segue a estrutura do
modelo de trabalho elaborado por Esquivel e Larrain (1998 e 1999), em seu estudo
focado na explicação e predição das crises monetárias de trinta países, localizados
na América Central, no período 1976-1996. As variáveis foram testadas
incorporando os modelos de primeira e segunda geração, sendo: contágio da crise
em outros países, reservas internacionais, índice da taxa de câmbio efetiva real e
desvio do desemprego para sinalizar a iminência das possíveis crises.
Neste trabalho, o autor aponta como critério de que a crise monetária ocorre
quando se processa mudança significativa na taxa de câmbio nominal que também
afete a taxa de câmbio real. Nesses termos, considera-se que a economia esteja
sofrendo um ataque especulativo se ao menos uma das seguintes condições esteja
40
ocorrendo: (i) a taxa de variação da taxa de câmbio real, acumulada em três meses,
for maior do que 15 por cento (∆
3
ε
t
> 15%) ou ; (ii) a taxa de variação mensal da taxa
de câmbio real for maior do que 2,54 vezes o desvio padrão da taxa de variação
mensal da taxa de câmbio real e que esta exceda 4 por cento (∆
1
ε
t
> 2,54σ
i
∆ε
e ∆
1
ε
t
>
4%), em que ε
t
representa a taxa de câmbio real no período t, ∆
1
ε
t
corresponde a
taxa de variação mensal da taxa de câmbio real no período t, ∆
3
ε equivale à taxa de
variação da taxa de câmbio real trimestral acumulada no período t e σ
i
∆ε
representa o
desvio padrão da taxa de câmbio real no período total. A metodologia econométrica
utilizada foi o modelo Estatístico Probit. Neste caso a variável a ser estimada (Y
t
) é
dicotômica, apresentando valor 1, se a crise ocorre no período t, conforme os
critérios utilizados para identificação de uma crise, e 0 em caso contrário. Como
segue forma abaixo:
Prob (Crise
t
) = Prob (Y
t
=1) = β
T
X
t-2
,
em que X
t-2
representa o vetor das variáveis explicativas em dois períodos
precedentes e β corresponde ao vetor dos coeficientes a serem estimados.
Ressalta-se que esta defasagem foi determinada empiricamente. Assume-se que
exista implicitamente uma variável não observável (y
t
*), que pode ser descrita como
segue abaixo:
y
t
* = β
T
X
t-2
+ u
t
,
em que u
t
, a perturbação estocástica, é normalmente distribuído com média zero e
variância um. A variável observada Y
t
comporta-se da seguinte maneira: Y
t
= 1 se y
t
*
> 0, e Y
t
= 0 em caso contrário.
O autor desenvolveu quatro modelos de equações, em relação à equação do
modelo (1), observou-se que apenas a variável contágio mostrou-se significante em
nível de significância de 10%. Como se averiguou que a constante não apresentou
um resultado estatístico satisfatório, pôde-se eliminá-la e estimar o modelo
novamente. Como descrito em (2), a estimação, excluindo a constante, melhorou a
performance estatística do modelo, tanto em termos globais como também em
relação às variáveis individualmente (duas novas variáveis mostraram-se
41
significativas em nível de significância de 10 e 5%: reservas internacionais e taxa
real efetiva de câmbio, respectivamente). Contudo, conforme descrito uma variável
relacionada aos modelos de segunda geração mostrou-se irrelevante na explicação
das duas crises conjuntamente (Desvio do desemprego em relação ao seu nível
natural).
Buscando averiguar se resultados distintos poderiam ser encontrados
omitindo-se uma das crises, estimou-se o modelo com duas defasagens,
eliminando-se o período que contempla a maxidesvalorização de 1991. Tal artifício
possibilitou avaliar o poder explicativo do modelo no caso específico da crise de
1999. Os resultados dessa estimação são apresentados em (3) e (4). Estes
resultados podem ser observados na tabela abaixo.
Tabela 1 - Parâmetros estimados das equações de ocorrência de crises monetárias do modelo
modificado de Esquivel e Larrain (1999) para o Brasil (considerando-se variáveis explicativas
defasadas em dois períodos)
Variáveis explicativas Modelo (1) Modelo (2) Modelo (3) Modelo (4)
Contágio 1,72
(1,63) ***
1,70
(1,86) ***
1,36
(1,04)
1,48
(1,65) ***
Desvio Desemprego em relação a NAIRU 0,44
(0,21)
0,44
(1,27)
1,07
(1,52) ***
1,07
(1,49) ***
Taxa real de câmbio -0,007788
(1,19)
-0,009027
(2,11) **
-0,023266
(0,31)
-0,014327
(1,74) ***
Reservas internacionais -0,0000468
(1,30)
-0,0000477
(1,84) ***
-0,0000751
(1,01)
-0,0000679
(1,64) ***
Constante -0,17
(0,03)
1,33
(0,12)
McFadden R2 0,34 0,51
LR statistic 11,34 ** 13,42 *
Akaike 0,3274 0,3070 0,2607 0,2379
Obs. Os números entre parênteses indicam as estatísticas “z”. Os sinais *, ** e *** denotam
que a variável em questão é estatisticamente significante aos níveis de significância de 1%, 5%
e 10%, respectivamente.
Nota: (1) e (2) estimados para o período janeiro de 1991 a março de 1999 (série mensal); (3) e (4)
estimados para o período janeiro de 1992 a março de 1999 (série mensal).
Enfim, concluiu que os resultados confirmam que a crise monetária brasileira
de 1999 se encaixa no mesmo perfil de outras nações em desenvolvimento, que
experimentaram crises monetárias na década de 1990. Verificou-se que na raiz da
crise local esteve presente o problema do balanço de pagamentos do país, bem
como os persistentes problemas fiscais que vêm acompanhando a nação desde a
década de 1980. Contudo, um evento externo esteve presente, a crise russa, que
42
desencadeou a reversão das expectativas favoráveis dos investidores em relação à
economia brasileira e levou à fuga de capitais do país.
Moreira(2003), em seu artigo, vulnerabilidade indicador da dupla crise: o
episódio do Leste Asiático, procurou estudar os indicadores macroeconômicos,
relativos aos setores bancário e externo no período pré-crise em 1996. Buscou
identificar grupos de 18 países nos quais são susceptíveis as crises do Leste
Asiáticas em 1997-98. Para tal utilizou modelo econométrico de primeira geração
baseando a crise nos fundamentos macroeconômicos e o de segunda geração a
condição de ocorrência de ataques especulativos. Sob a hipótese de que países
com alto score revela maior vulnerabilidade à crise.
∑
−
Χ=
n
i
iii
I
1
ψγ
∑
−
=
n
j
j
i
i
R
R
1
2
2
ψ
O autor aplicou os testes para dois grupos homogêneos, um de maior
vulnerabilidade e o outro de menor vulnerabilidade. São eles no primeiro grupo:
Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, Peru, Polônia, Sri Lanka, Turquia e Venezuela, e
no segundo grupo: México, Singapura, Coreia, Filipinas, Indonésia, Jordânia,
Malásia.
Os resultados obtidos foram que conforme classificação dos 18 países cinco
apresentaram maior vulnerabilidade econômica da dupla crise, são eles Tailândia,
Indonésia, Coréia e Malásia, mas também foram classificados como países que a
crise não se estendeu como no caso dos outros países neste estudo. Concluiu que a
crise do Leste Asiático foi resultado da dupla crise, ou seja, a crise financeira e do
balanço de pagamentos.
Lopes & Moura (2001), em seu artigo a ocorrência de ataques especulativos
contra a moeda brasileira, no período de 1994 a 1999, procurou identificar as causas
mais prováveis de ataques especulativos.
Os autores adotaram como critério de crise apenas aquelas situações em
que ocorrem grandes flutuações nas reservas e nas taxas de juros, desprezando-se
43
assim, as variações nas taxas cambiais. Acredita-se que tal critério seja mais
adequado à análise da situação vigente na economia brasileira, ao longo da vigência
do Plano Real, tendo em vista que, no mesmo, leva-se em conta a ação dos agentes
e a reação do Banco Central no sentido de defender a moeda.
Primeiramente definiram o índice de ataques especulativos que foi utilizado
como base, configurando-se da seguinte forma:
*)%(*)%(
*)%(*)%(
Rr
t
ii
T
rrii
IAE
−∆−∆
−
∆
−
−
∆
=
σσ
onde:
i = taxa de juros interna
i* = taxa de juros externa
r = reservas internacionais do país local
r* = reservas internacionais do país de referência
∆% = Variação percentual
σ = o desvio padrão da variável
Com base no critério apontado acima, foi aplicado à economia brasileira,
partindo de uma base de dados mensais, para o período que se estende de julho de
1994 a junho de 1999, e cujos resultados são apresentados na seguir.
Tabela 2 - Ataques especulativos a moeda brasileira ( 1994:7-1999:6)
Período
)%(
*
*
)%(
ii
t
ii
−∆
−∆
σ
)%(
*
*
)%(
rr
t
rr
−∆
−∆
σ
t
IAE
1995:03 1,60 -1,34 2,94
1997:10 0,35 -1,51 1,84
1997:11 4,12 -0,36 4,48
1998:09 3,96 -3,59 7,55
1998:10 0,85 -0,95 1,80
1999:01 -0,40 -2,14 1,74
1999:03 1,84 -0,55 2,39
Fonte: Cálculos dos autores, a partir de dados do Banco Central. Os valores apresentados se referem aos
períodos em que
IAE
atinge valores superiores a 1,611569, ou seja, à média daquela variável (-
0,093496) acrescidos de seu desvio padrão (1,705065).
44
De acordo com os resultados apresentados na tabela 1, nota-se que entre os
60 meses analisados, em 7 deles foi detectada a manifestação de ataques
especulativos à moeda brasileira, tomando por base o critério anteriormente
estabelecido. A metodologia utilizada por Lopes & Moura (2001), foi à especificação
logit, sob a hipótese de investigar as causas mais prováveis que afetam a
probabilidade de que um choque especulativo venha acontecer.
[ ]
)exp(1
)exp(
)Pr(
t
t
F
F
crises
α
α
+
=
Onde:
=
exp
o numero
e
, a base do logaritimo natural
=
F
matriz constituída pelas variáveis que determinam a concorrência do
fenômeno em estudo
=
α
coeficientes relativos às variáveis introduzidas
em que a tem-se as seguintes variáveis que determinam este fenômeno:
),,,,,(
π
upxmdgF
t
=
Onde:
=
d déficit público
=
m
oferta monetária
=
x
saldo comercial
=
p
taxa de inflação
=
u
taxa de desemprego
=
π
crises nos mercados de capitais externos (1=crises,0=estabilidade)
Os resultados obtidos com relação aos fundamentos macroeconômicos,
sugerem que, os mesmos não podem ser responsabilizados pela instabilidade
causada a economia brasileira. Os coeficientes do saldo comercial se apresentaram
significativos em alguns momentos. As condições monetárias não foram
45
significativas e não apresentaram o sinal esperado. Quanto aos ataques
especulativos autodeterminados, acredita-se contribuíram substancialmente para a
ocorrência da questão em estudo, tomando por base a taxa de desemprego e custo
da moeda local.
Tabela 3 - Determinantes de ataques especulativos no Brasil (1994:7-19996)
Variáveis Eq. 1 Eq. 2 Eq. 3
Constante -16,64 -16,07 -15,39
(-2,25) (-2,19) (-2,05)
Condições Monetárias* -0,50 -0,44 0,26
(-0,47) (-0,41) (0,24)
Balanço Comercial 7,51 7,02 7,22
(1,53) (1,41) (1,43)
Taxa de desemprego 1,03 1,01 0,99
(1,71) (1,71) (1,69)
Condições externas 2,58 2,49 2,50
(2,20) (2,13) (2,21)
Tamanho da amostra 60 57 49
Pseudo R
2**
0,15 0,14 0,15
Os valores entre parênteses representam á estatística t de Student.
* Representada pela relação entre a base monetária e o PIB.
** Análogo aos R
2
nos modelos convencionais de regressão. Valores próximos de zero
indicam que as variáveis exógenas possuem coeficientes próximos a zero.
Conforme os resultados obtidos neste trabalho, ocorreram diversos ataques
especulativos à moeda brasileira, ao longo do período em discussão. Tais
instabilidades, se manifestarem por conta de fatores meramente especulativos,
também foram significativamente influenciados por acontecimentos turbulentos nos
mercados financeiros externos.
Por isto, a responsabilidade pela manifestação de ataques especulativos em
países como o Brasil não pode ser prontamente atribuída á condução da política
econômica interna. Pode-se dizer que, tais fenômenos também podem resultar da
própria forma de organização das condições econômicas atuais, onde vigoram altas
somas de capital especulativo e uma crescente mobilidade de recursos entre as
economias.
5 METODOLOGIA
A analise parte de um modelo de regressão em que a variável dependente é
de natureza dicotômica, assumindo o valor 1 ou 0. Busca-se a probabilidade da
economia entrar em crise, a partir da estimativa da taxa de câmbio, reservas
internacionais e taxa de juros, no período de janeiro de 1990 à dezembro de 1999.
5.1 Modelo econométrico e definição das variáveis
)exp(1
)exp(
)(log
F
F
criseit
+
=
α
= onde,
logit (crise) = variável dicotômica, em que Assume o valor 1 para a crise e 0
caso contrário.
Em que Exp (F) corresponde á:
1
X
= Taxa de câmbio efetiva real – INPC – Real/Dólar e Peso/Dólar.
2
X
= as reservas internacionais
3
X = Taxa básica de juros
5.2 Hipóteses
A) Conforme o modelo, espera-se que o coeficiente
1
β
e
2
β
sejam maior que
zero, indicando que a política cambial e monetária influenciaram favoreceram a
crise.
47
B) Conforme o modelo, espera-se que o coeficiente
3
β
sejam maior que zero,
indicando que vulnerabilidade cambial influenciou negativamente a crise.
5.3 Dados
Os dados referentes ao trabalho, ou seja, taxa de câmbio efetiva real, as
reservas internacionais, taxa de juros, serão levantadas pelo Instituto de pesquisa
econômica aplicada (IPEA), e no Banco Central do México (BANXICO), Fundo
Monetário internacional (FMI) e demais órgãos oficiais.
Trata-se de uma série temporal do período de janeiro de 1990 á dezembro de
1999, num total de 120 observações.
5.4 Método de procedimento
Primeiramente verificará a necessidade de deflacionar os dados, seguido de
análise gráfica. Segundo passo é a utilização do correlograma para verificação de
autocorrelação entre as varáveis. Será observada a influência do tempo sob as
variáveis, como também os testes de estacionariedade ou raiz unitária, como segue
o modelo abaixo.
Por estarem sendo utilizados dados de séries temporais, serão adotados
testes de estacionariedade, mas especificamente o teste de Raiz Unitária. O
principal objetivo com este teste é verificara se as médias e variância, de cada
variável, são constante ao alongo do tempo.
5.5 Teste de Raiz Unitária
48
O teste de raiz unitária procura encontrar a presença na variável estocástica
de uma raiz, no que segue:
ttt
XX
ε
+
=
−111
ttt
XX
ε
+
=
−122
ttt
XX
ε
=
=
−133
Utilizar-se-á o teste aumentado de Dickey-Fuller (ADF) caso haja auto
correlação residual.
∑
=
−−
+∆+++=∆
m
i
ttttt
XXX
1
1111211
εαδββ
∑
=
−−
+∆+++=∆
m
i
ttttt
XXX
1
1212212
εαδββ
∑
=
−−
+∆+++=∆
m
i
ttttt
XXX
1
1313213
εαδββ
6 ANÁLISE DOS RESULTADOS
Nesta seção são apresentados os resultados das regressões e dos testes já
explicitados na seção anterior. Inicia-se esta com a análise gráfica, como segue
abaixo.
6.1 Verificação gráfica das séries temporais
Nesta seção o objetivo é verificar se as séries são estacionárias ou não. Com
base nos dados de série temporal, conforme anexo 01 e 02, para taxa de câmbio
real efetiva, a reserva internacional e a taxa de juros, um total de 120 observações
para cada série.
Primeiramente observou-se a representação gráfica de cada variável,
iniciando pela taxa de câmbio efetiva real representada pelo
1
X
como segue abaixo.
Gráfico 1 - Taxa de câmbio efetiva real brasileira 01/1990-12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 01
Conforme o gráfico acima a série brasileira inicia apresentando um
crescimento até 1995 que muda a direção e apresenta queda. Praticamente
permanece constante até maio de 1988, deste período em diante volta ao
50
crescimento até dezembro de 1999, em que indica uma nova queda. Já a taxa de
câmbio mexicana permanece praticamente constante até janeiro de 1995, a partir
deste período apresenta crescimento da série até 1999 como demonstra o gráfico
abaixo.
Gráfico 2 - Taxa de câmbio efetiva mexicana de 01/1990-12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 02
Fez-se o mesmo procedimento com a variável das reservas internacionais
brasileira e mexicana representada por
2
X
, como pode ser visto abaixo
Gráfico 3 - Reservas Internacionais brasileira de 01/1990-12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 01
51
O gráfico 3, apresenta a série das reservas internacionais brasileira em que
se observa crescimento ao longo do período com pequenas quedas no período de
1991, 1995, 1997 e 1999, enquanto a série mexicana apresenta uma alteração a
partir de maio de 1993 até aproximadamente início de 1995. Fora desse período a
série apresenta pequenas alterações, conforme o respectivo gráfico abaixo.
Gráfico 4 - Reservas Internacionais mexicana de 01/1990-12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 02
E por fim a última variável em estudo a taxa de juros brasileira e mexicana
representada por
3
X como segue abaixo.
Gráfico 5 - Taxa de juros SELIC de 01/1990 -12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 01
52
Conforme o gráfico acima, a série temporal da taxa de juros brasileira
apresenta uma queda considerável no inicio do período, logo após recupera o
crescimento, ainda com poucas oscilações, já em 1995 a série indica queda e
permanece constante até o final do período. Já a série temporal mexicana apresenta
muitas oscilações. Inicialmente indica sucessivas quedas, mas a partir de janeiro
de1995 sofre repentino crescimento seguido de queda meses depois. E volta com o
comportamento inicial, como se observa abaixo.
Gráfico 6 - Taxa de juros NAFIN de 01/1990 -12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 02
Enfim, as três séries temporais representadas graficamente indicam,
preliminarmente, ser séries não estacionárias. O próximo passo é verificar se as
mesmas apresentam estacionariedade ou não, através dos testes de correlograma,
e demais testes necessários.
6.2 Verificação do teste de estacionariedade
Este teste baseia-se no correlograma ou função de autocorrelação, o qual tem
como parâmetro defasagens de até um terço do tamanho da amostra. Os
coeficientes de autocorrelação amostral são aproximadamente, distribuídos
normalmente com média zero e variância 1/n em que o n é o tamanho da amostra.
Para os dados do Brasil no anexo 3,4 e 5 e México 18,19 e 20 temos n=120
53
implicando em um erro padrão de 1/
108
= 0.96 e 1/
94
= 0.10. Então seguindo as
propriedades da distribuição normal padrão, o intervalo de confiança para 95% para
qualquer
ρκ
será
±
1,98 (0,096)=0,190 e
±
1,98 (0,10)=0,20 em ambos os lados de
zero. Assim, se um
ρκ
estimado se situar no intervalo (-0,190;0,190) e (-0,20;0,20)
não rejeitamos a hipótese de que o verdadeiro
ρκ
seja zero. Mas se ele se
encontrar fora desse intervalo de confiança, então podemos rejeitar a hipótese de
que o verdadeiro
ρκ
é zero.
As tabelas abaixo refere-se a uma representação de
ρκ
estimado contra
κ
defasagem.
Tabela 4 - Teste de estacionariedade com base no correlograma para as taxa de
câmbio efetiva real do Brasil e México de 1990-1999
Defasagem FACBr FACMx
Intervalo de 95% Fora do intervalo de 95%
1 10,13 10,67 ****************
2 5.35 6,15 ****************
3 3.81 4,71 ****************
4 3.03 3,94 ****************
5 2.5 3,43 ****************
...
16 0.01 ****************
...
40 .... 0,14 ****************
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo 3 e 18
Nota: FAC
2
= Função de autocorrelação amostral
De acordo com a tabela acima, observa-se que o teste baseado na função de
autocorrelação nos mostra valores decrescentes, portanto as reservas internacionais
brasileiras apresentam autocorrelação para a série brasileira até a defasagem na
quinta casa, entrando no intervalo de confiança de 95% a partir da defasagem
décima sexta casa em diante. Pode observar a função autocorrelação através do
gráfico abaixo.
2
Nas tabela, as siglas FACBr lê-se Função de Autocorrelação Amostral do Brasil e FACMx lê-se Função de
autocorrelação Amostral do México.
54
Gráfico 7- Função de autocorrelação para a taxa de câmbio efetiva real brasileira
01/1990 -12/1999
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo 03
A taxa de câmbio mexicana apresenta autocorrelação até a casa trigésima
nona casa entrando no nível de confiança de 95% a partir da defasagem da
quadragésima casa. Segue abaixo o gráfico da função de autocorrelação para esta
variável. Mediante ao teste podemos dizer que a série temporal da taxa de câmbio
brasileira e mexicana é não estacionaria, portanto rejeita-se a hipótese de
estacionariedade.
Gráfico 8 - Função de autocorrelação para a taxa de câmbio efetiva real mexcicana
01/1990 -12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 18
Utilizamos o mesmo teste para as reservas internacionais brasileira e
mexicana, como segue a tabela abaixo.
55
Tabela 5 - Teste de estacionariedade com base no correlograma para as reservas
internacionais Brasileira e Mexicana de 1990-1999
Defasagem FACBr FACMx
Intervalo de 95% Fora do intervalo de 95%
1 10.70 1.40 ****************
2 6.07 1.72 ****************
3 4.60 1.35 ****************
4 3.82 1.46 ****************
5 3.29 0.88 ****************
...
10 0.11 ****************
...
34 0.18 ****************
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo 04 e 19
Nota: FAC= Função de autocorrelação amostral (
ρκ
)
Os resultados obtidos através do teste de autocorrelação são semelhantes ao
anterior, pois se processa em ordem decrescente, contudo apontamos que no caso das
reservas internacionais brasileira a autocorrelação é maior permanecendo até a
trigésima terceira casa defasada, obtendo estatística de 95% a partir da trigésima quarta
defasagem, apresenta-se graficamente a função de autocorrelação brasileira abaixo.
Gráfico 9 - Função de autocorrelação para a reserva internacional brasileira
01/1990 -12/1999
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo 04
Enquanto a reserva internacional mexicana apresenta autocorrelação até a nona
casa entrando no nível de confiança na décima casa defasada. Portanto essa série
temporal é não estacionária. Abaixo segue a representação gráfica da função de
autocorrelação mexicana.
56
Gráfico 10 - Função de autocorrelação para a reserva internacional mexicana 01/1990 -
12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 19
Repete-se o teste para a taxa de juros pelo mesmo processo, o resultado
pode ser observado de na tabela abaixo.
Tabela 6 - Teste de estacionariedade com base no correlograma para a taxa de
juros Brasileira e Mexicana de 1990-1999
Defasagem FACBr FACMx Intervalo de
95%
Fora do intervalo de
95%
1 9,39 4,74 ****************
2 4,60 3,03 ****************
3 3,38 1,53 ****************
4 2,94 1,64 ****************
5 2,62 1,31 ****************
...
15 0,11 *************
...
30 0,18 **************
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo 05 e 20
Nota: FAC= Função de autocorrelação amostral (
ρκ
)
De acordo com os resultados obtidos, observou-se que foram semelhantes as
anteriores iniciando com valor alto e diminuindo gradualmente. Neste caso a
autocorrelação da taxa de juro brasileira permanece até a vigésima nona casa,
entrando na trigésima defasagem com nível de confiança de 95%. A representação
gráfica segue abaixo.
57
Gráfico 11 - Função de autocorrelação para a taxa de juros brasileira 01/1990 -
12/1999
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo 05
Enquanto que a taxa de juros mexicana permanece até a décima quarta
defasagem entrando no intervalo de confiança a partir da décima quinta casa.
Portando, a taxa de juros também é uma série temporal não estacionária.
Gráfico 12 - Função de autocorrelação para a taxa de juros mexicana 01/1990 -
12/1999
Fonte: elabora pelo autor a partir dos dados no anexo 20
6.3 Verificação a tendência temporal
Nesta seção estimou-se a regressão da variável tempo, para conhecer se a
série apresenta tendência temporal. Caso essa presença seja constatada, diz-se
que a série temporal possui tendência, podendo ser de natureza determinística ou
estocástica. No presente estudo tem-se tendência temporal estocástica, o que pode
ser observado através da verificação gráfica.
58
Verifica-se tendência temporal para as três variáveis com o tempo. Como
mostra a tabela a seguir.
Tabela 7 - Regressão para tendência temporal
Tempo Teste calculado
Valor crítico (a 95%)
BrX
1
0.05144 1.6500
)98,1(
±
MxX
1
7.3481 30.7387
)98,1(
±
BrX
2
457.6659 16.1244
)98,1(
±
MxX
2
13.4380 2.3421
)98,1(
±
BrX
3
-0.26708 -8.0788
)98,1(
±
MxX
3
2.3668 0.60575
)98,1(
±
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo Brasil 6,7e 8 México 21,22 e 23
Com base na tabela a cima, verificou-se que com exceção da taxa de câmbio
brasileira e da taxa de juros mexicana, as outras variáveis apresentaram tendência
temporal ao nível de confiança de 90% e 95%. Portanto neste caso não rejeita-se a
hipótese nula.
6.4 Teste de raiz unitária
Neste teste pode-se confirmar se as séries temporais são estacionárias ou
não confirmando se há raiz unitária. Como nos teste baseado no correlograma
notamos a presença de autocorrelação, por isso verificou-se a raiz unitária pelo teste
de Dickey Fuller Aumentado (ADF) para saber se as séries temporais são
estacionárias na primeira diferença.
59
Tabela 8 - Teste de raiz unitária Dickey Fuller Aumentado (ADF) em nível e primeira
Diferença.
ADF (calculado) Integração Valor crí
tico (a 95%)
BrX
1
-2.1506 (1) 3.4523
BrX
1
∆
-8.7051 (0)
MxX
1
2.1535 (1)
MxX
1
∆
-6.1308 (0)
BrX
2
-1.2893 (1)
BrX
2
∆
-6.1141 (0)
MxX
2
-6.2263 (1)
MxX
2
∆
12.3097 (0)
BrX
3
2.4437 (1)
BrX
3
∆
-7.4554 (0)
MxX
3
4.5837 (1)
MxX
3
∆
-9.7989 (0)
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo Brasil 9,10,11,12,13 e 14 México 24,25,26,27,28 e 29
Conforme tabela acima, observou-se que, em nível, o ADF crítico é maior
para todas as variáveis brasileira indicando a não estacionariedade das séries, já a
taxa de câmbio mexicana o ADF crítico é maior que o calculado indicando a rejeição
da estacionariedade da série e as outras variáveis apresentaram a não rejeição da
hipótese nula. Já o teste em primeira diferença o ADF crítico é menor que o ADF
calculado para todas as variáveis indicando estacionariedade em todas as séries
temporais ao nível de confiança de 95%.
6.5 Resultado da regressão com base no modelo.
Com base no modelo da seção 5 (5.1) apresenta-se na tabela abaixo o
resumo da regressão em nível e em primeira diferença.
60
Tabela 9 - Resumo da regressão para o método logit em nível e primeira diferença
Coeficiente Est
t
2
R
2
)( R∆
constBr
2.6305 6.6246 0.53 0.09
constMx
2.3205 6.997 0.52 0.07
BrX
1
0.0198 1.7404
BrX
1
∆
-0.0577 -0.69461
MxX
1
0.001 1.2747
MxX
1
∆
0.0045 0.684
BrX
2
0.1094 0.2479
BrX
2
∆
-0.2981 -2.5278
MxX
2
0.3366 1.7506
MxX
2
∆
0.2566 1.113
BrX
3
0.0394 1.1592
BrX
3
∆
-0.0174 -0.2664
MxX
3
0.401 0.4249
MxX
3
∆
0.102 0.5521
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo Brasil 15 e 16; México 30 e 31
Conforme os resultados apresentados na tabela acima, verificou-se que a
taxa de câmbio brasileira e mexicana são significativas ao nível de confiança de
90%. As outras variáveis não foram significativas. A constante foi retirada do
modelo para melhorar a resultado em nível. O coeficiente de determinação foi
esperado conforme teoria. Partindo deste resultado verificou-se se as séries são
significativas em primeira diferença.
Os resultados da regressão realizada através da primeira diferença
apresentaram significativos ao nível de confiança de 90% e 95% para a constante
brasileira e mexicana e para as reservas internacionais brasileira. As outras variáveis
não foram significativas. O coeficiente de determinação múltipla
2
R
representa
aproximadamente 0,09% do no modelo brasileiro e 0.07%na tabela para o modelo
mexicano, está de acordo com a teoria.
Conforme os resultados acima tanto a regressão em nível como em primeira
diferença apresentaram a variável das reservas internacionais como significativas
em ambos os casos, então verificou-se o impacto da taxa de câmbio e da taxa de
juros na variável em questão.Como segue abaixo.
61
Tabela 10 -
Resumo da regressão para o método mínimo quadrado ordinário
para a reserva internacional brasileira e mexicana de 01/1990-12/1999
Coeficiente Est
t
2
R
Teste F
constBr
67610.9 6.7260 0,32 27.19
constMx
2053.2 3.9598 0.58 3.65
BrX
1
-282.399 -2.2489
MxX
1
1.3532 1.8086
BrX
2
-625.775 -6.5089
MxX
2
-0.31869 -2.3233
Fonte: elaborado pelo autor a partir do anexo 17 e 32
Após estimar a regressão pelo método de mínimo quadrado ordinário
verificou-se que as variáveis apresentam significativos e condizentes com a teoria.
Os coeficientes apresentaram os sinais esperados, exceto a taxa de câmbio
mexicana que apresentou o sinal negativo. O teste
t
ao nível de confiança de 95%
foi significativo para todas as variáveis exceto para a taxa de câmbio mexicana que
foi significativo em nível de confiança de 90.
O coeficiente de determinação múltipla
2
R
mostrou significativo
representando 0,32% da reserva internacional brasileira é explicado pela taxa de
câmbio e a taxa de juros, enquanto o valor aproximado de 0,58% da reserva
internacional mexicana é explicado pela taxa de câmbio taxa de juros.
O teste f foi significativo para ambas as regressões, apresentando para a
regressão do Brasil o teste
f
calculado de 27,19 e para a mexicana de 3,65 sendo
maior que o tabelado a nível de confiança 95%.
Portanto os resultados atestam a rejeição da hipótese nula e a não rejeição
da hipótese alternativa indicando que a taxa de câmbio e a taxa de juros causaram
impacto negativo na reserva internacional para o Brasil e México.
O impacto da taxa de câmbio efetiva real foi negativo, ou seja, uma
desvalorização da taxa de câmbio implica numa diminuição de -282.39 nas reservas
internacionais no caso do Brasil. Já no México o efeito foi contrário causando um
aumento de 1.353 nas reservas mexicanas.
7 CONCLUSÃO
Este trabalho teve como objetivo buscar o perfil da crise brasileira e
mexicana a partir do impacto da taxa de câmbio real, reservas internacionais e taxa
básica de juros no período de janeiro de 1990 á dezembro de 1999.
Utilizou-se para a argumentação a abordagem econométrica baseada na
estimação dos parâmetros da equação logit e do método do mínimo quadrado
ordinário para complementação da análise.
Conforme os resultados estatísticos em nível, após a realização dos testes de
estacionariedade, tendência temporal, a série da taxa de câmbio brasileira e
mexicana foram significativas a nível 90%, indicando que causaram impacto nas
crises no período em estudo. Na segunda regressão, baseada no modelo com o
acréscimo da constante e as séries diferenciadas, apenas as reservas internacionais
foram significativas. Dado este resultado fez-se necessário, para a complementação
da análise a regressão do método do mínimo quadrado, com o intutito de investigar
qual o impacto da taxa de câmbio e da taxa de juros nas reservas internacionais,
visto que a diminuição desta variável conduz o país a uma situação de
vulnerabilidade, podendo ser seguido de crise.
Este resultado apontou que a taxa de câmbio e a taxa de juros brasileira
tiveram efeito negativo nas reservas, conforme esperado. Este indica que a cada
ponto percentual de desvalorização do câmbio causou uma diminuição de -282.399
nas reservas. Semelhantemente a taxa de juros, a cada 1 ponto percentual de
queda causou -625.775 nas reservas.
Enquanto o México o resultado foi diferente, a taxa de câmbio apresentou
sinal positivo e indicou que no período não participou da redução das reservas
internacionais e a cada um ponto percentual da variação da taxa de câmbio causou
aumento de 1.3532 nas reservas o que não interferiu de modo negativo em nível de
confiança de 90%, enquanto a taxa de juros teve um comportamento diferente
indicando que a cada um ponto percentual da variação nessa variável causou uma
diminuição de -0.31869 nas reservas indicando maior participação na redução desta
em nível de 95% de confiança.
63
Ambos os resultados apontam que tanto a taxa de câmbio quanto a taxa de
juros causaram impacto na crise, no Brasil pode-se dizer que a crise foi de origem
cambial, enquanto o México de ordem financeira.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
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ANEXOS
67
Anexo 1: Variáveis Brasileira de Janeiro de 1990-Dezembro de 1999
Período
Reservas
internacionais -
liquidez internacional
- US$(milhões) - BCB
Taxa de câmbio - efetiva
real - INPC - exportações -
índice (média 2000 = 100) -
Taxa de juros - Over / Selic
- (% a.m.) -
1990 01 9.044,00
69,79577479
67,6
1990 02 8.808,00
65,93044267
82,04
1990 03 7.385,00
58,11498707
36,76
1990 04 8.794,00
64,90483873
4,23
1990 05 9.963,00
67,10309693
5,69
1990 06 10.173,00
65,86861433
8,73
1990 07 10.521,00
69,58391897
13,79
1990 08 10.533,00
68,97468022
11,53
1990 09 10.171,00
65,14061211
15,21
1990 10 10.027,00
74,27780766
16,49
1990 11 8.753,00
83,58850871
19,83
1990 12 9.973,00
87,85775256
22,86
1991 01 9.840,00
89,32020342
21,02
1991 02 9.805,00
84,90571778
6,85
1991 03 8.663,00
76,4121222
8,99
1991 04 8.808,00
78,22646996
9,67
1991 05 9.665,00
79,47106739
9,56
1991 06 10.401,00
77,20298426
10,32
1991 07 10.113,00
76,23999149
12,39
1991 08 9.261,00
75,2937451
15,75
1991 09 7.956,00
76,35414324
19,78
1991 10 7.987,00
86,36470404
25,95
1991 11 7.863,00
88,19827917
32,43
1991 12 9.406,00
93,04505846
31,17
1992 01 11.866,00
92,63078658
29,06
1992 02 14.378,00
91,53936869
28,76
1992 03 17.063,00
91,5626167
26,86
1992 04 18.518,00
92,4073292
23,92
1992 05 20.512,00
89,99057946
23
1992 06 21.703,00
90,6313209
24,28
1992 07 22.705,00
92,38977719
26,21
1992 08 23.109,00
93,06536922
25,64
1992 09 21.964,00
92,46053665
27,66
1992 10 24.124,00
89,97741187
28,18
1992 11 24.481,00
89,23304275
26,4
1992 12 23.754,00
87,55562815
25,92
1993 01 23.313,00
85,12339595
28,52
1993 02 22.890,00
86,26479479
28,9
1993 03 22.309,00
85,21963062
28,36
1993 04 22.737,00
86,57764699
30,53
1993 05 23.981,00
88,28723395
30,9
1993 06 24.476,00
87,27075226
31,91
1993 07 25.937,00
85,56787235
32,73
1993 08 27.086,00
84,52234496
34,64
1993 09 26.948,00
85,11364674
37,23
1993 10 29.019,00
85,9727415
38,4
1993 11 31.011,00
85,11714782
38,38
68
1993 12 32.211,00
83,66517192
40,38
1994 01 35.390,00
82,55706071
42,76
1994 02 36.542,00
83,30290206
41,99
1994 03 38.282,00
81,98227265
46,42
1994 04 38.289,00
83,01695429
46,51
1994 05 41.408,00
83,9050093
47,95
1994 06 42.881,00
82,6471039
50,62
1994 07 43.090,00
87,22575269
6,87
1994 08 42.981,00
82,90848965
4,17
1994 09 43.455,00
79,23615915
3,833964376
1994 10 42.845,00
76,16765113
3,622053424
1994 11 41.937,00
73,50313402
4,072418875
1994 12 38.806,00
72,26299525
3,797497304
1995 01 38.278,00
71,55120251
3,3745159
1995 02 37.998,00
71,08728459
3,252939779
1995 03 33.742,00
75,63816131
4,262109804
1995 04 31.887,00
76,92225031
4,255269049
1995 05 33.731,00
74,60102014
4,247807464
1995 06 33.512,00
74,87234016
4,039727387
1995 07 41.823,00
74,54938665
4,023113649
1995 08 47.660,00
73,73352314
3,839797596
1995 09 48.713,00
73,37825473
3,324731415
1995 10 49.694,00
73,64632386
3,09196093
1995 11 51.257,00
72,76196465
2,875556353
1995 12 51.840,00
71,36077204
2,777322375
1996 01 53.540,00
70,85805919
2,57649654
1996 02 55.794,00
71,03274082
2,351465236
1996 03 55.753,00
71,32555491
2,220820425
1996 04 56.769,00
70,84475644
2,068044241
1996 05 59.394,00
70,20050528
2,012750736
1996 06 59.997,00
69,8608783
1,977281069
1996 07 59.521,00
69,95294947
1,928567649
1996 08 59.643,00
70,74877662
1,967916048
1996 09 58.775,00
71,13018585
1,90405257
1996 10 58.600,00
71,19269628
1,858962809
1996 11 60.471,00
71,87256559
1,804284318
1996 12 60.110,00
71,93282221
1,80432288
1997 01 58.951,00
71,31166963
1,731821512
1997 02 59.405,00
70,30370878
1,672399493
1997 03 58.980,00
69,80221616
1,641631146
1997 04 56.171,00
69,74328613
1,659642258
1997 05 59.279,00
70,69588692
1,58447024
1997 06 57.615,00
70,81086501
1,606833036
1997 07 60.331,00
70,49238384
1,603841805
1997 08 63.056,00
70,45619706
1,585853677
1997 09 61.931,00
71,4319403
1,590279842
1997 10 53.690,00
72,15580503
1,672545338
1997 11 52.035,00
72,5447358
3,043479988
1997 12 52.173,00
71,33635669
2,967567528
1998 01 53.103,35
70,29775548
2,669912295
1998 02 58.781,90
70,42986221
2,129790912
1998 03 68.594,23
70,37410982
2,200728667
69
1998 04 74.656,05
70,80539783
1,706697738
1998 05 72.826,42
71,00802628
1,630035627
1998 06 70.898,35
70,86618849
1,60241308
1998 07 70.210,22
71,41685717
1,703735044
1998 08 67.332,69
72,03175255
1,476317752
1998 09 45.811,14
73,71477488
2,487506739
1998 10 42.385,29
75,34455708
2,940077605
1998 11 41.188,88
75,0807837
2,632037683
1998 12 44.556,44
75,7267639
2,401554302
1999 01 36.136,28
92,95563159
2,177955679
1999 02 35.456,61
115,3387338
2,37870628
1999 03 33.848,27
111,9216079
3,334521931
1999 04 44.315,06
99,57818966
2,352438388
1999 05 44.310,39
98,77859245
2,01882848
1999 06 41.345,51
102,5761758
1,671869702
1999 07 42.156,41
103,8832461
1,658763319
1999 08 41.918,05
109,3802278
1,56848056
1999 09 42.561,90
110,304037
1,487147765
1999 10 40.052,54
114,1437433
1,383897945
1999 11 42.175,40
109,9252967
1,386500769
1999 12 36.342,28
103,8291181
1,599453575
70
Anexo 2: Variáveis do Mexico de Janeiro 1990-Dezembro de 1999
Taxa de câmbio
Mexicana Reserva internacional Taxa de juros
1990 01 2,66042
5,984
43,77
1990 02 2,69004
8,317
47,88
1990 03 2,71948
4,427
49,47
1990 04 2,75017
5,335
45,22
1990 05 2,78037
5,763
40,2
1990 06 2,80737
6,739
35,07
1990 07 2,83174
7,125
33,08
1990 08 2,85651
7,408
32,17
1990 09 2,881
7,766
32,05
1990 10 2,90539
8,415
30,5
1990 11 2,9278
9,674
28,57
1990 12 2,9409
10,168
30,39
1991 01 2,95317
10,484
27,23
1991 02 2,96499
11,457
26,69
1991 03 2,9769
10,94
25,9
1991 04 2,98896
12,979
25,6
1991 05 3,00117
13,748
24,92
1991 06 3,0134
13,966
22,4
1991 07 3,0322
14,348
21,16
1991 08 3,03798
13,962
25,5
1991 09 3,05021
16,532
24,22
1991 10 3,06235
16,71
21,38
1991 11 3,06981
19,47
20,48
1991 12 3,07002
17,547
17,447
1992 01 3,06846
18,045
17,33
1992 02 3,06364
19,148
15,88
1992 03 3,06721
18,391
14,25
1992 04 3,06751
19,343
14,75
1992 05 3,09823
18,629
15,83
1992 06 3,11848
17,879
18,3
1992 07 3,11653
18,185
17,82
1992 08 3,09126
17,861
20,4
1992 09 3,08573
17,902
21,47
1992 10 3,12381
18,258
22,71
1992 11 3,11975
16,794
23,19
1992 12 3,11817
18,554
24,46
1993 01 3,1146
20,807
22,24
1993 02 3,0989
21,428
20,68
1993 03 3,1083
20,917
20,06
1993 04 3,0955
23,926
18,7
1993 05 3,1227
23,262
18,93
1993 06 3,1213
22,273
16,73
1993 07 3,1236
22,52
16,73
1993 08 3,1126
22,597
16,95
1993 09 3,1127
22,864
15,54
1993 10 3,1142
23,017
14,59
1993 11 3,1553
18,69
15,02
1993 12 3,1077
24,538
12,45
71
1994 01 3,1075
26,273
11,42
1994 02 3,1115
29,155
9,55
1994 03 3,2841
24,649
9,55
1994 04 3,3536
17,297
18,13
1994 05 3,312
17,142
19,51
1994 06 3,3607
15,999
17,56
1994 07 3,4009
16,162
18,88
1994 08 3,3821
16,42
17,27
1994 09 3,3998
16,14
16,18
1994 10 3,4158
17,242
15,77
1994 11 3,4426
12,471
17,34
1994 12 3,9308
6,148
26,44
1995 01 5,5133
3,483
40,55
1995 02 5,6854
8,978
45,3
1995 03 6,7019
6,85
89,48
1995 04 6,2996
8,705
85,22
1995 05 5,9627
10,438
60,45
1995 06 6,2232
10,082
49,5
1995 07 6,1394
13,867
43
1995 08 6,1909
15,073
37,6
1995 09 6,3025
14,699
35,48
1995 10 6,6911
13,496
42,61
1995 11 7,6584
13,594
57,43
1995 12 7,6647
15,741
51,36
1996 01 7,5048
15,484
42,66
1996 02 7,5042
15,78
40,11
1996 03 7,5736
15,491
42,93
1996 04 7,4713
15,642
36,61
1996 05 7,4345
15,954
30,31
1996 06 7,54258
15,402
30,11
1996 07 7,6229
16,263
33,49
1996 08 7,5141
15,444
29,36
1996 09 7,5447
15,58
26,82
1996 10 7,6851
16,094
28,68
1996 11 7,9189
16,317
32,28
1996 12 7,8767
17,509
29,92
1997 01 7,8299
18,96
25,96
1997 02 7,7926
20,202
22,11
1997 03 7,9628
20,001
23,95
1997 04 7,9037
21,496
23,98
1997 05 7,9057
22,262
20,65
1997 06 7,9465
21,73
22,53
1997 07 7,8857
22,489
20,5
1997 08 7,7843
23,285
20,64
1997 09 7,7792
24,442
20,23
1997 10 7,81137
25,83
19,7
1997 11 8,28375
25,474
22,17
1997 12 8,136
28,003
20,48
1998 01 8,1798
28,633
19,74
1998 02 8,4932
28,597
20,52
1998 03 8,5689
29,403
21,69
1998 04 8,49963
30,499
20,55
72
1998 05 8,56123
30,202
19,9
1998 06 8,89935
29,778
21,47
1998 07 8,904
30,724
21,88
1998 08 9,2596
29,475
25,78
1998 09 10,2154
28,506
42,04
1998 10 10,1523
29,283
37,65
1998 11 9,9874
28,808
34,78
1998 12 9,9117
30,14
36,69
1999 01 10,1104
30,366
35,8
1999 02 10,015
30,478
32,205
1999 03 9,76935
30,102
26,87
1999 04 9,44609
30,26
22,5403
1999 05 9,36233
30,184
22,52
1999 06 9,5418
30,159
23,5952
1999 07 9,3671
31,421
22,1111
1999 08 9,3981
30,851
23,1275
1999 09 9,3403
31,206
22,04
1999 10 9,5403
30,776
20,6312
1999 11 9,4205
30,29
19,01
1999 12 9,4135
30,733
18,75
73
Anexo 3 : Função de autocorrelação da taxa de câmbio efetiva real Brasileira
Variable X1 Sample from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Order Autocorrelation Standard Box-Pierce Ljung-Box
Coefficient Error Statistic Statistic
*****************************************************************************
1 .92495 .091287 102.6633[.000] 105.2515[.000]
2 .80479 .15031 180.3862[.000] 185.6090[.000]
3 .69759 .18272 238.7816[.000] 246.5000[.000]
4 .61783 .20371 284.5870[.000] 294.6746[.000]
5 .54984 .21877 320.8662[.000] 333.1622[.000]
6 .48683 .23000 349.3068[.000] 363.5986[.000]
7 .41333 .23843 369.8083[.000] 385.7329[.000]
8 .34507 .24433 384.0975[.000] 401.2979[.000]
9 .27136 .24835 392.9341[.000] 411.0102[.000]
10 .18982 .25081 397.2577[.000] 415.8055[.000]
11 .12154 .25201 399.0304[.000] 417.7897[.000]
12 .087222 .25250 399.9434[.000] 418.8209[.000]
13 .066711 .25275 400.4774[.000] 419.4298[.000]
14 .046952 .25289 400.7420[.000] 419.7343[.000]
15 .022113 .25297 400.8006[.000] 419.8025[.000]
16 -.0031924 .25298 400.8019[.000] 419.8039[.000]
17 -.027790 .25298 400.8945[.000] 419.9137[.000]
18 -.055534 .25301 401.2646[.000] 420.3563[.000]
19 -.085056 .25311 402.1328[.000] 421.4050[.000]
20 -.11023 .25335 403.5909[.000] 423.1839[.000]
21 -.13618 .25375 405.8163[.000] 425.9263[.000]
22 -.15450 .25436 408.6808[.000] 429.4923[.000]
23 -.17048 .25514 412.1684[.000] 433.8788[.000]
24 -.18303 .25608 416.1885[.000] 438.9877[.000]
25 -.19496 .25717 420.7496[.000] 444.8450[.000]
26 -.20681 .25840 425.8818[.000] 451.5060[.000]
27 -.21473 .25978 431.4150[.000] 458.7646[.000]
28 -.22086 .26125 437.2686[.000] 466.5270[.000]
29 -.22881 .26280 443.5508[.000] 474.9493[.000]
30 -.23667 .26446 450.2722[.000] 484.0606[.000]
31 -.24752 .26622 457.6244[.000] 494.1388[.000]
32 -.25945 .26813 465.7021[.000] 505.3375[.000]
33 -.26608 .27021 474.1981[.000] 517.2515[.000]
34 -.27257 .27239 483.1136[.000] 529.8990[.000]
35 -.27944 .27465 492.4843[.000] 543.3487[.000]
36 -.28644 .27701 502.3299[.000] 557.6483[.000]
37 -.29511 .27947 512.7804[.000] 573.0092[.000]
38 -.29606 .28205 523.2985[.000] 588.6581[.000]
39 -.28917 .28463 533.3331[.000] 603.7719[.000]
40 -.28328 .28707 542.9628[.000] 618.4572[.000]
*****************************************************************************
74
Anexo 4 : Função de autocorrelação da reserva internacional Brasileira
Variable X2 Sample from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Order Autocorrelation Standard Box-Pierce Ljung-Box
Coefficient Error Statistic Statistic
*****************************************************************************
1 .97678 .091287 114.4912[.000] 117.3776[.000]
2 .94590 .15568 221.8587[.000] 228.3846[.000]
3 .91143 .19786 321.5437[.000] 332.3296[.000]
4 .87932 .23020 414.3289[.000] 429.9141[.000]
5 .84385 .25667 499.7790[.000] 520.5655[.000]
6 .81342 .27883 579.1770[.000] 605.5353[.000]
7 .78902 .29795 653.8826[.000] 686.1909[.000]
8 .77147 .31488 725.3034[.000] 763.9886[.000]
9 .75528 .33026 793.7569[.000] 839.2258[.000]
10 .73672 .34435 858.8880[.000] 911.4620[.000]
11 .71911 .35724 920.9428[.000] 980.9178[.000]
12 .70003 .36911 979.7472[.000] 1047.3[.000]
13 .67995 .38001 1035.2[.000] 1110.6[.000]
14 .65815 .39002 1087.2[.000] 1170.4[.000]
15 .63732 .39917 1135.9[.000] 1227.1[.000]
16 .61142 .40756 1180.8[.000] 1279.7[.000]
17 .58566 .41513 1222.0[.000] 1328.4[.000]
18 .55947 .42196 1259.5[.000] 1373.4[.000]
19 .53455 .42810 1293.8[.000] 1414.8[.000]
20 .50774 .43362 1324.8[.000] 1452.5[.000]
21 .47954 .43855 1352.3[.000] 1486.5[.000]
22 .44951 .44290 1376.6[.000] 1516.7[.000]
23 .41903 .44668 1397.7[.000] 1543.2[.000]
24 .38775 .44995 1415.7[.000] 1566.1[.000]
25 .35471 .45272 1430.8[.000] 1585.5[.000]
26 .32140 .45503 1443.2[.000] 1601.6[.000]
27 .28850 .45692 1453.2[.000] 1614.7[.000]
28 .25724 .45844 1461.1[.000] 1625.3[.000]
29 .22847 .45964 1467.4[.000] 1633.7[.000]
30 .20150 .46058 1472.3[.000] 1640.3[.000]
31 .17289 .46132 1475.9[.000] 1645.2[.000]
32 .14373 .46186 1478.3[.000] 1648.6[.000]
33 .11288 .46223 1479.9[.000] 1650.8[.000]
34 .083085 .46246 1480.7[.000] 1651.9[.000]
35 .054739 .46258 1481.0[.000] 1652.4[.000]
36 .027717 .46264 1481.1[.000] 1652.6[.000]
37 .0026418 .46265 1481.1[.000] 1652.6[.000]
38 -.017918 .46265 1481.2[.000] 1652.6[.000]
39 -.034405 .46266 1481.3[.000] 1652.9[.000]
40 -.050095 .46268 1481.6[.000] 1653.3[.000]
*****************************************************************************
75
Anexo 5 : Função de autocorrelação da taxa de juros Brasileira
Variable X3 Sample from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Order Autocorrelation Standard Box-Pierce Ljung-Box
Coefficient Error Statistic Statistic
*****************************************************************************
1 .85725 .091287 88.1850[.000] 90.4081[.000]
2 .66017 .14346 140.4833[.000] 144.4793[.000]
3 .56396 .16687 178.6493[.000] 184.2763[.000]
4 .53513 .18206 213.0127[.000] 220.4171[.000]
5 .51172 .19473 244.4358[.000] 253.7530[.000]
6 .48136 .20563 272.2404[.000] 283.5087[.000]
7 .45205 .21481 296.7621[.000] 309.9835[.000]
8 .43733 .22260 319.7131[.000] 334.9837[.000]
9 .43037 .22965 341.9391[.000] 359.4123[.000]
10 .42592 .23627 363.7085[.000] 383.5565[.000]
11 .39550 .24259 382.4793[.000] 404.5660[.000]
12 .34114 .24790 396.4447[.000] 420.3417[.000]
13 .30085 .25178 407.3063[.000] 432.7260[.000]
14 .28618 .25476 417.1341[.000] 444.0372[.000]
15 .26251 .25743 425.4032[.000] 453.6451[.000]
16 .24123 .25965 432.3860[.000] 461.8365[.000]
17 .22512 .26151 438.4677[.000] 469.0401[.000]
18 .21846 .26312 444.1949[.000] 475.8902[.000]
19 .22257 .26463 450.1393[.000] 483.0707[.000]
20 .23281 .26618 456.6434[.000] 491.0056[.000]
21 .23813 .26787 463.4480[.000] 499.3911[.000]
22 .22513 .26963 469.5298[.000] 506.9623[.000]
23 .20108 .27119 474.3819[.000] 513.0649[.000]
24 .17921 .27243 478.2357[.000] 517.9624[.000]
25 .15733 .27341 481.2061[.000] 521.7772[.000]
26 .13106 .27417 483.2675[.000] 524.4525[.000]
27 .10748 .27469 484.6538[.000] 526.2711[.000]
28 .088309 .27504 485.5896[.000] 527.5121[.000]
29 .069298 .27528 486.1659[.000] 528.2847[.000]
30 .048927 .27542 486.4532[.000] 528.6741[.000]
31 .024606 .27549 486.5258[.000] 528.7737[.000]
32 -.0055373 .27551 486.5295[.000] 528.7788[.000]
33 -.034391 .27551 486.6714[.000] 528.9778[.000]
34 -.051860 .27555 486.9942[.000] 529.4357[.000]
35 -.055580 .27563 487.3648[.000] 529.9677[.000]
36 -.055030 .27572 487.7282[.000] 530.4955[.000]
37 -.055748 .27581 488.1012[.000] 531.0437[.000]
38 -.050709 .27591 488.4097[.000] 531.5028[.000]
39 -.044245 .27599 488.6447[.000] 531.8566[.000]
40 -.039534 .27604 488.8322[.000] 532.1426[.000]
*****************************************************************************
76
Anexo 6 : Regressão de tendência temporal para a taxa câmbio efetiva real
Brasileira
Ordinary Least Squares Estimation
*****************************************************************************
Dependent variable is X1
119 observations used for estimation from 1990M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 77.2656 2.1864 35.3387[.000]
TEMPO .051439 .031232 1.6470[.102]
*****************************************************************************
R-Squared .022660 R-Bar-Squared .014306
S.E. of Regression 11.7033 F-stat. F( 1, 117) 2.7126[.102]
Mean of Dependent Variable 80.4034 S.D. of Dependent Variable 11.7879
Residual Sum of Squares 16025.1 Equation Log-likelihood -460.5696
Akaike Info. Criterion -462.5696 Schwarz Bayesian Criterion -465.3487
DW-statistic .11172
*****************************************************************************
Diagnostic Tests
*****************************************************************************
Test Statistics * LM Version * F Version *
*****************************************************************************
* * * *
* A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 109.5381[.000]*F( 12, 105)= 101.2969[.000]*
* * * *
* B:Functional Form *CHSQ( 1)= 9.1883[.002]*F( 1, 116)= 9.7061[.002]*
* * * *
* C:Normality *CHSQ( 2)= 12.2073[.002]* Not applicable *
* * * *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= 23.6383[.000]*F( 1, 117)= 29.0020[.000]*
*******************************************************************************
A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
77
Anexo 7 : Regressão de tendência temporal para a reserva internacional brasileira
Ordinary Least Squares Estimation
*******************************************************************************
Dependent variable is X2
119 observations used for estimation from 1990M2 to 1999M12
*******************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 8552.5 1987.0 4.3042[.000]
TEMPO 457.6659 28.3835 16.1244[.000]
*******************************************************************************
R-Squared .68965 R-Bar-Squared .68700
S.E. of Regression 10636.0 F-stat. F( 1, 117) 259.9959[.000]
Mean of Dependent Variable 36470.2 S.D. of Dependent Variable 19011.1
Residual Sum of Squares 1.32E+10 Equation Log-likelihood -1271.2
Akaike Info. Criterion -1273.2 Schwarz Bayesian Criterion -1276.0
DW-statistic .096345
*******************************************************************************
Diagnostic Tests
*******************************************************************************
* Test Statistics * LM Version * F Version *
*******************************************************************************
* * * *
* A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 111.1810[.000]*F( 12, 105)= 124.4185[.000]*
* * * *
* B:Functional Form *CHSQ( 1)= 44.9524[.000]*F( 1, 116)= 70.4207[.000]*
* * * *
* C:Normality *CHSQ( 2)= 4.2401[.120]* Not applicable *
* * * *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= 68.4725[.000]*F( 1, 117)= 158.5531[.000]*
*******************************************************************************
A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
78
Anexo 8 : Regressão de tendência temporal para a taxa de juros Brasileira
Ordinary Least Squares Estimation
*******************************************************************************
Dependent variable is X3
119 observations used for estimation from 1990M2 to 1999M12
*******************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 29.7707 2.3144 12.8634[.000]
TEMPO -.26708 .033059 -8.0788[.000]
*******************************************************************************
R-Squared .35808 R-Bar-Squared .35260
S.E. of Regression 12.3881 F-stat. F( 1, 117) 65.2667[.000]
Mean of Dependent Variable 13.4790 S.D. of Dependent Variable 15.3964
Residual Sum of Squares 17955.5 Equation Log-likelihood -467.3371
Akaike Info. Criterion -469.3371 Schwarz Bayesian Criterion -472.1162
DW-statistic .30808
*******************************************************************************
Diagnostic Tests
*******************************************************************************
* Test Statistics * LM Version * F Version *
*******************************************************************************
* * * *
* A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 72.6517[.000]*F( 12, 105)= 13.7157[.000]*
* * * *
* B:Functional Form *CHSQ( 1)= 2.2509[.134]*F( 1, 116)= 2.2364[.138]*
* * * *
* C:Normality *CHSQ( 2)= 71.5379[.000]* Not applicable *
* * * *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= 13.1798[.000]*F( 1, 117)= 14.5723[.000]*
*******************************************************************************
A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
79
Anexo 9 : Teste de raiz unitária para a taxa de câmbio efetiva real brasileira
Unit root tests for variable X1
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -1.1384 -290.3547 -292.3547 -295.0275 -293.4382
ADF(1) -2.2109 -282.2175 -285.2175 -289.2268 -286.8428
ADF(2) -.98386 -275.6251 -279.6251 -284.9708 -281.7922
ADF(3) -1.0065 -275.5963 -280.5963 -287.2784 -283.3052
ADF(4) -.81540 -275.4568 -281.4568 -289.4753 -284.7074
ADF(5) -.84650 -275.4255 -282.4255 -291.7804 -286.2178
ADF(6) -.96517 -275.2522 -283.2522 -293.9435 -287.5863
ADF(7) -.76762 -274.9610 -283.9610 -295.9887 -288.8369
ADF(8) -1.4191 -271.6663 -281.6663 -295.0304 -287.0839
ADF(9) -.74934 -270.5540 -281.5540 -296.2546 -287.5134
ADF(10) -.82663 -270.4771 -282.4771 -298.5141 -288.9783
ADF(11) -.99062 -270.0729 -283.0729 -300.4463 -290.1158
ADF(12) -1.2120 -268.8734 -282.8734 -301.5832 -290.4581
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8884
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable X1
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -1.1092 -289.4127 -292.4127 -296.4219 -294.0380
ADF(1) -2.1506 -281.9216 -285.9216 -291.2672 -288.0886
ADF(2) -.82549 -274.6464 -279.6464 -286.3285 -282.3553
ADF(3) -.80554 -274.6447 -280.6447 -288.6632 -283.8953
ADF(4) -.55989 -274.3909 -281.3909 -290.7458 -285.1832
ADF(5) -.54826 -274.3898 -282.3898 -293.0811 -286.7239
ADF(6) -.63503 -274.3078 -283.3078 -295.3356 -288.1837
ADF(7) -.41248 -273.9227 -283.9227 -297.2868 -289.3403
ADF(8) -1.0771 -271.0431 -282.0431 -296.7437 -288.0025
ADF(9) -.24382 -269.4534 -281.4534 -297.4903 -287.9545
ADF(10) -.26965 -269.4452 -282.4452 -299.8186 -289.4882
ADF(11) -.43250 -269.1570 -283.1570 -301.8668 -290.7417
ADF(12) -.64049 -267.9257 -282.9257 -302.9719 -291.0522
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4519
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
80
Anexo 10 : Teste de raiz unitária para a Reserva internacional brasileira
Unit root tests for variable X2
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -1.6876 -1021.5 -1023.5 -1026.1 -1024.6
ADF(1) -1.8248 -1017.6 -1020.6 -1024.6 -1022.2
ADF(2) -1.8374 -1017.5 -1021.5 -1026.9 -1023.7
ADF(3) -1.7642 -1017.2 -1022.2 -1028.9 -1024.9
ADF(4) -1.9293 -1014.9 -1020.9 -1028.9 -1024.2
ADF(5) -1.6919 -1010.8 -1017.8 -1027.2 -1021.6
ADF(6) -1.6289 -1010.1 -1018.1 -1028.8 -1022.4
ADF(7) -1.5979 -1009.4 -1018.4 -1030.5 -1023.3
ADF(8) -1.5864 -1009.4 -1019.4 -1032.8 -1024.8
ADF(9) -1.6270 -1007.1 -1018.1 -1032.8 -1024.1
ADF(10) -1.5806 -1004.5 -1016.5 -1032.5 -1023.0
ADF(11) -1.6443 -1001.7 -1014.7 -1032.1 -1021.7
ADF(12) -1.5769 -999.2102 -1013.2 -1031.9 -1020.8
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8884
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable X2
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -.68899 -1021.4 -1024.4 -1028.4 -1026.0
ADF(1) -1.2893 -1017.5 -1021.5 -1026.9 -1023.7
ADF(2) -1.3564 -1017.4 -1022.4 -1029.1 -1025.1
ADF(3) -1.1209 -1017.2 -1023.2 -1031.2 -1026.4
ADF(4) -1.7007 -1014.6 -1021.6 -1030.9 -1025.4
ADF(5) -.81426 -1010.8 -1018.8 -1029.5 -1023.1
ADF(6) -.43530 -1010.0 -1019.0 -1031.0 -1023.8
ADF(7) -.098181 -1009.1 -1019.1 -1032.5 -1024.6
ADF(8) .047557 -1009.0 -1020.0 -1034.7 -1025.9
ADF(9) -.70799 -1007.1 -1019.1 -1035.1 -1025.6
ADF(10) .25521 -1004.0 -1017.0 -1034.3 -1024.0
ADF(11) -.59586 -1001.7 -1015.7 -1034.4 -1023.3
ADF(12) .22280 -998.8581 -1013.9 -1033.9 -1022.0
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4519
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
81
Anexo 11 : Teste de raiz unitária para a taxa de juros brasileira
Unit root tests for variable X3
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -1.6626 -316.1157 -318.1157 -320.7885 -319.1992
ADF(1) -1.7558 -315.8476 -318.8476 -322.8569 -320.4729
ADF(2) -1.7235 -315.8473 -319.8473 -325.1929 -322.0143
ADF(3) -1.7184 -315.8315 -320.8315 -327.5136 -323.5404
ADF(4) -1.6095 -315.7450 -321.7450 -329.7635 -324.9956
ADF(5) -1.6048 -315.7314 -322.7314 -332.0863 -326.5238
ADF(6) -1.5295 -315.6989 -323.6989 -334.3902 -328.0330
ADF(7) -1.3969 -315.4979 -324.4979 -336.5256 -329.3738
ADF(8) -1.3165 -315.4343 -325.4343 -338.7985 -330.8520
ADF(9) -1.2521 -315.3941 -326.3941 -341.0946 -332.3535
ADF(10) -1.4546 -314.0676 -326.0676 -342.1046 -332.5688
ADF(11) -1.5500 -313.3710 -326.3710 -343.7444 -333.4139
ADF(12) -1.3969 -312.8617 -326.8617 -345.5715 -334.4464
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8884
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable X3
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -2.2928 -314.8644 -317.8644 -321.8737 -319.4897
ADF(1) -2.4437 -314.3921 -318.3921 -323.7377 -320.5591
ADF(2) -2.4290 -314.3564 -319.3564 -326.0385 -322.0652
ADF(3) -2.4455 -314.2766 -320.2766 -328.2951 -323.5272
ADF(4) -2.3336 -314.2567 -321.2567 -330.6116 -325.0490
ADF(5) -2.3444 -314.1942 -322.1942 -332.8856 -326.5284
ADF(6) -2.2719 -314.1927 -323.1927 -335.2204 -328.0685
ADF(7) -2.1377 -314.0713 -324.0713 -337.4354 -329.4889
ADF(8) -2.0608 -314.0386 -325.0386 -339.7391 -330.9980
ADF(9) -2.0004 -314.0165 -326.0165 -342.0535 -332.5177
ADF(10) -2.3445 -312.1622 -325.1622 -342.5355 -332.2051
ADF(11) -2.6715 -310.6832 -324.6832 -343.3930 -332.2679
ADF(12) -2.4386 -310.5662 -325.5662 -345.6124 -333.6926
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4519
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
82
Anexo 12 : Teste de raiz unitária para a taxa de câmbio efetiva real brasileira em
primeira diferença
Unit root tests for variable DX1
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -7.0889 -281.6939 -283.6939 -286.3574 -284.7734
ADF(1) -8.5916 -273.5760 -276.5760 -280.5712 -278.1953
ADF(2) -6.3790 -273.5532 -277.5532 -282.8801 -279.7122
ADF(3) -5.7360 -273.3398 -278.3398 -284.9984 -281.0385
ADF(4) -5.0855 -273.3352 -279.3352 -287.3255 -282.5737
ADF(5) -4.3445 -273.2346 -280.2346 -289.5566 -284.0128
ADF(6) -4.3506 -272.8169 -280.8169 -291.4707 -285.1350
ADF(7) -3.3115 -270.4395 -279.4395 -291.4250 -284.2973
ADF(8) -3.7429 -268.6682 -278.6682 -291.9854 -284.0657
ADF(9) -3.4617 -268.6528 -279.6528 -294.3017 -285.5901
ADF(10) -3.1256 -268.5219 -280.5219 -296.5025 -286.9989
ADF(11) -2.4017 -267.6425 -280.6425 -297.9549 -287.6593
ADF(12) -2.5440 -267.2284 -281.2284 -299.8725 -288.7850
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8887
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable DX1
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -7.0856 -281.4566 -284.4566 -288.4517 -286.0758
ADF(1) -8.7051 -272.6794 -276.6794 -282.0063 -278.8385
ADF(2) -6.5184 -272.6793 -277.6793 -284.3379 -280.3781
ADF(3) -5.9171 -272.3457 -278.3457 -286.3361 -281.5843
ADF(4) -5.2902 -272.3295 -279.3295 -288.6515 -283.1077
ADF(5) -4.5606 -272.2822 -280.2822 -290.9360 -284.6002
ADF(6) -4.5762 -271.8123 -280.8123 -292.7978 -285.6701
ADF(7) -3.5443 -269.5571 -279.5571 -292.8743 -284.9547
ADF(8) -4.0380 -267.4491 -278.4491 -293.0980 -284.3864
ADF(9) -3.7657 -267.4480 -279.4480 -295.4286 -285.9250
ADF(10) -3.4378 -267.2449 -280.2449 -297.5573 -287.2617
ADF(11) -2.7242 -266.1415 -280.1415 -298.7856 -287.6981
ADF(12) -2.8131 -265.8261 -280.8261 -300.8019 -288.9224
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4523
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
83
Anexo 13 : Teste de raiz unitária para a reserva internacional brasileira em primeira
diferença
Unit root tests for variable DX2
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -7.6892 -1010.2 -1012.2 -1014.9 -1013.3
ADF(1) -5.9609 -1010.2 -1013.2 -1017.2 -1014.8
ADF(2) -5.5736 -1009.8 -1013.8 -1019.1 -1015.9
ADF(3) -3.9803 -1007.9 -1012.9 -1019.5 -1015.6
ADF(4) -4.9490 -1003.3 -1009.3 -1017.3 -1012.6
ADF(5) -4.9937 -1002.5 -1009.5 -1018.8 -1013.3
ADF(6) -4.9401 -1001.9 -1009.9 -1020.5 -1014.2
ADF(7) -4.5095 -1001.8 -1010.8 -1022.8 -1015.7
ADF(8) -3.3213 -999.6105 -1009.6 -1022.9 -1015.0
ADF(9) -3.9224 -996.9308 -1007.9 -1022.6 -1013.9
ADF(10) -2.8927 -994.3208 -1006.3 -1022.3 -1012.8
ADF(11) -3.4580 -991.7636 -1004.8 -1022.1 -1011.8
ADF(12) -3.2060 -991.7599 -1005.8 -1024.4 -1013.3
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8887
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable DX2
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
***************************************************************************** 106
observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -7.8234 -1009.3 -1012.3 -1016.3 -1014.0
ADF(1) -6.1141 -1009.3 -1013.3 -1018.7 -1015.5
ADF(2) -5.7625 -1008.8 -1013.8 -1020.4 -1016.5
ADF(3) -4.1596 -1007.1 -1013.1 -1021.1 -1016.3
ADF(4) -5.1954 -1002.1 -1009.1 -1018.4 -1012.9
ADF(5) -5.2963 -1001.0 -1009.0 -1019.7 -1013.3
ADF(6) -5.3009 -1000.1 -1009.1 -1021.1 -1014.0
ADF(7) -4.9139 -999.9290 -1009.9 -1023.2 -1015.3
ADF(8) -3.6624 -998.3434 -1009.3 -1024.0 -1015.3
ADF(9) -4.3877 -994.9768 -1007.0 -1023.0 -1013.5
ADF(10) -3.2903 -992.9759 -1006.0 -1023.3 -1013.0
ADF(11) -3.9094 -990.0134 -1004.0 -1022.7 -1011.6
ADF(12) -3.6811 -989.9965 -1005.0 -1025.0 -1013.1
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4523
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
84
Anexo 14 : Teste de raiz unitária para a taxa de juros brasileira em primeira
diferença
Unit root tests for variable DX3
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -10.3057 -310.4750 -312.4750 -315.1384 -313.5545
ADF(1) -7.4720 -310.4703 -313.4703 -317.4655 -315.0896
ADF(2) -6.0015 -310.4654 -314.4654 -319.7922 -316.6244
ADF(3) -5.5045 -310.2316 -315.2316 -321.8902 -317.9304
ADF(4) -4.7921 -310.2299 -316.2299 -324.2202 -319.4684
ADF(5) -4.5904 -310.0085 -317.0085 -326.3305 -320.7867
ADF(6) -4.3959 -309.8372 -317.8372 -328.4910 -322.1552
ADF(7) -4.1675 -309.7455 -318.7455 -330.7310 -323.6033
ADF(8) -3.9517 -309.6829 -319.6829 -333.0001 -325.0804
ADF(9) -3.6995 -309.6716 -320.6716 -335.3205 -326.6089
ADF(10) -3.5896 -309.6230 -321.6230 -337.6036 -328.1000
ADF(11) -3.6165 -309.4513 -322.4513 -339.7636 -329.4681
ADF(12) -3.4972 -309.4417 -323.4417 -342.0858 -330.9983
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8887
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable DX3
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -10.2801 -310.2938 -313.2938 -317.2890 -314.9131
ADF(1) -7.4554 -310.2888 -314.2888 -319.6157 -316.4478
ADF(2) -5.9933 -310.2849 -315.2849 -321.9435 -317.9837
ADF(3) -5.5042 -310.0379 -316.0379 -324.0282 -319.2764
ADF(4) -4.7991 -310.0372 -317.0372 -326.3592 -320.8155
ADF(5) -4.6059 -309.7953 -317.7953 -328.4491 -322.1134
ADF(6) -4.4182 -309.6072 -318.6072 -330.5927 -323.4650
ADF(7) -4.1994 -309.4962 -319.4962 -332.8134 -324.8937
ADF(8) -3.9934 -309.4146 -320.4146 -335.0635 -326.3518
ADF(9) -3.7505 -309.3922 -321.3922 -337.3728 -327.8692
ADF(10) -3.6374 -309.3476 -322.3476 -339.6599 -329.3644
ADF(11) -3.6504 -309.2175 -323.2175 -341.8616 -330.7741
ADF(12) -3.5246 -309.2127 -324.2127 -344.1885 -332.3090
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4523
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
85
Anexo 15 : Regressão com base no modelo Logit para o Brasil
Logit Maximum Likelihood Estimation
The estimation method converged after 10 iterations
*****************************************************************************
Dependent variable is Y
119 observations used for estimation from 1990M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE .15213 4.3278 .035152[.972]
X1 -.0077503 .028136 -.27546[.783]
X2 .2553E-4 .3799E-4 .67195[.503]
X3 .35782 .30869 1.1592[.249]
*******************************************************************************
Factor for the calculation of marginal effects = .0050265
Maximized value of the log-likelihood function = -30.1472
Akaike Information Criterion = -34.1472
Schwarz Bayesian Criterion = -39.7055
Hannan-Quinn Criterion = -36.4043
Mean of Y = .90756
Mean of fitted Y = 1.0000
Goodness of fit = .90756
Pesaran-Timmermann test statistic = *NONE*
Pseudo-R-Squared = .17785
*******************************************************************************
Predicted values of Y are all 1's.
86
Anexo 16 : Regressão com base no modelo Logit para o Brasil em primeira diferença
Logit Maximum Likelihood Estimation
The estimation method converged after 6 iterations
*******************************************************************************
Dependent variable is Y
119 observations used for estimation from 1990M2 to 1999M12
*******************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 2.6305 .39709 6.6246[.000]
DX1 -.057689 .083052 -.69461[.489]
DX2 -.2981E-3 .1179E-3 -2.5278[.013]
DX3 -.017367 .065181 -.26644[.790]
*******************************************************************************
Factor for the calculation of marginal effects = .066877
Maximized value of the log-likelihood function = -33.2963
Akaike Information Criterion = -37.2963
Schwarz Bayesian Criterion = -42.8545
Hannan-Quinn Criterion = -39.5533
Mean of Y = .90756
Mean of fitted Y = .99160
Goodness of fit = .91597
Pesaran-Timmermann test statistic = 1.4191[.156]
Pseudo-R-Squared = .091969
*******************************************************************************
87
Anexo 17 : Regressão pelo método do mínimo quadrado ordinário para o Brasil
Ordinary Least Squares Estimation
*******************************************************************************
Dependent variable is X2
119 observations used for estimation from 1990M2 to 1999M12
*******************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 67610.9 10052.2 6.7260[.000]
X1 -282.3999 125.5717 -2.2489[.026]
X3 -625.7751 96.1413 -6.5089[.000]
*******************************************************************************
R-Squared .31920 R-Bar-Squared .30746
S.E. of Regression 15820.8 F-stat. F( 2, 116) 27.1937[.000]
Mean of Dependent Variable 36470.2 S.D. of Dependent Variable 19011.1
Residual Sum of Squares 2.90E+10 Equation Log-likelihood -1318.0
Akaike Info. Criterion -1321.0 Schwarz Bayesian Criterion -1325.1
DW-statistic .11733
*******************************************************************************
Diagnostic Tests
*******************************************************************************
* Test Statistics * LM Version * F Version *
*******************************************************************************
* * * *
* A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 106.2972[.000]*F( 12, 104)= 72.5230[.000]*
* * * *
* B:Functional Form *CHSQ( 1)= 37.2749[.000]*F( 1, 115)= 52.4516[.000]*
* * * *
* C:Normality *CHSQ( 2)= 6.3596[.042]* Not applicable *
* * * *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= .37411[.541]*F( 1, 117)= .36898[.545]*
*******************************************************************************
A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
88
Anexo 18 : Função de autocorrelação da taxa de câmbio efetiva real Mexicana
Variable X1 Sample from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Order Autocorrelation Standard Box-Pierce Ljung-Box
Coefficient Error Statistic Statistic
*****************************************************************************
1 .97481 .091287 114.0294[.000] 116.9041[.000]
2 .95557 .15547 223.6031[.000] 230.1922[.000]
3 .93474 .19847 328.4508[.000] 339.5205[.000]
4 .91445 .23227 428.7968[.000] 445.0569[.000]
5 .89421 .26055 524.7498[.000] 546.8505[.000]
6 .86514 .28498 614.5660[.000] 642.9696[.000]
7 .84478 .30609 700.2043[.000] 735.4285[.000]
8 .82498 .32494 781.8763[.000] 824.3927[.000]
9 .80338 .34195 859.3275[.000] 909.5193[.000]
10 .77918 .35733 932.1825[.000] 990.3220[.000]
11 .75195 .37122 1000.0[.000] 1066.3[.000]
12 .72351 .38370 1062.9[.000] 1137.2[.000]
13 .69547 .39491 1120.9[.000] 1203.4[.000]
14 .66764 .40498 1174.4[.000] 1265.0[.000]
15 .63931 .41406 1223.4[.000] 1322.0[.000]
16 .61078 .42220 1268.2[.000] 1374.5[.000]
17 .58604 .42950 1309.4[.000] 1423.3[.000]
18 .56299 .43611 1347.4[.000] 1468.8[.000]
19 .54010 .44213 1382.4[.000] 1511.1[.000]
20 .51829 .44759 1414.7[.000] 1550.4[.000]
21 .49626 .45257 1444.2[.000] 1586.8[.000]
22 .47374 .45708 1471.2[.000] 1620.3[.000]
23 .45105 .46115 1495.6[.000] 1651.0[.000]
24 .42955 .46481 1517.7[.000] 1679.2[.000]
25 .40760 .46811 1537.7[.000] 1704.8[.000]
26 .38547 .47106 1555.5[.000] 1727.9[.000]
27 .36499 .47368 1571.5[.000] 1748.9[.000]
28 .34371 .47602 1585.7[.000] 1767.7[.000]
29 .32269 .47808 1598.1[.000] 1784.4[.000]
30 .30149 .47989 1609.1[.000] 1799.2[.000]
31 .28028 .48147 1618.5[.000] 1812.2[.000]
32 .25908 .48283 1626.5[.000] 1823.3[.000]
33 .23705 .48398 1633.3[.000] 1832.8[.000]
34 .21473 .48495 1638.8[.000] 1840.6[.000]
35 .19110 .48574 1643.2[.000] 1846.9[.000]
36 .16655 .48637 1646.5[.000] 1851.7[.000]
37 .14158 .48684 1648.9[.000] 1855.3[.000]
38 .11613 .48719 1650.5[.000] 1857.7[.000]
39 .091334 .48742 1651.5[.000] 1859.2[.000]
40 .066553 .48756 1652.1[.000] 1860.0[.000]
*****************************************************************************
89
Anexo 19: Função de autocorrelação reserva internacional mexicana
Variable X2 Sample from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Order Autocorrelation Standard Box-Pierce Ljung-Box
Coefficient Error Statistic Statistic
*****************************************************************************
1 .12811 .091287 1.9696[.160] 2.0192[.155]
2 .15195 .092773 4.7403[.093] 4.8839[.087]
3 .12822 .094825 6.7131[.082] 6.9410[.074]
4 .091573 .096259 7.7194[.102] 7.9993[.092]
5 .086304 .096982 8.6132[.126] 8.9475[.111]
6 .073866 .097620 9.2680[.159] 9.6482[.140]
7 .070901 .098084 9.8712[.196] 10.2995[.172]
8 .067487 .098511 10.4177[.237] 10.8949[.208]
9 .048852 .098895 10.7041[.297] 11.2096[.262]
10 -.010596 .099096 10.7176[.380] 11.2246[.340]
11 .022793 .099105 10.7799[.462] 11.2944[.419]
12 -.014301 .099149 10.8045[.546] 11.3221[.502]
13 -.036758 .099166 10.9666[.614] 11.5069[.568]
14 -.010290 .099280 10.9793[.688] 11.5216[.645]
15 -.025228 .099289 11.0557[.749] 11.6103[.708]
16 -.021467 .099342 11.1110[.803] 11.6752[.766]
17 -.020024 .099381 11.1591[.848] 11.7322[.816]
18 -.027273 .099414 11.2484[.884] 11.8389[.855]
19 -.013885 .099477 11.2715[.914] 11.8669[.891]
20 -.011537 .099493 11.2875[.938] 11.8864[.920]
21 -.020673 .099504 11.3388[.956] 11.9496[.941]
22 -.024519 .099540 11.4109[.968] 12.0394[.957]
23 -.031021 .099590 11.5264[.977] 12.1846[.968]
24 -.027966 .099671 11.6202[.984] 12.3039[.976]
25 -.024691 .099736 11.6934[.989] 12.3978[.983]
26 -.036538 .099787 11.8536[.992] 12.6058[.987]
27 -.041294 .099898 12.0582[.994] 12.8742[.990]
28 -.053914 .10004 12.4070[.995] 13.3367[.991]
29 -.053991 .10028 12.7568[.996] 13.8057[.992]
30 -.060575 .10052 13.1971[.997] 14.4026[.993]
31 -.10715 .10083 14.5749[.995] 16.2912[.986]
32 -.071103 .10177 15.1816[.995] 17.1322[.985]
33 -.081727 .10219 15.9831[.994] 18.2562[.982]
34 -.078483 .10273 16.7222[.994] 19.3048[.980]
35 -.082574 .10323 17.5404[.994] 20.4791[.976]
36 -.078836 .10378 18.2863[.994] 21.5623[.973]
37 -.074867 .10427 18.9589[.994] 22.5510[.970]
38 -.074282 .10472 19.6210[.994] 23.5361[.968]
39 -.076455 .10516 20.3224[.994] 24.5926[.965]
40 -.069171 .10562 20.8966[.994] 25.4682[.964]
*****************************************************************************
90
Anexo 20 : Função de autocorrelação da taxa de juros mexicana
Variable X3 Sample from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Order Autocorrelation Standard Box-Pierce Ljung-Box
Coefficient Error Statistic Statistic
*****************************************************************************
1 .42387 .091287 21.5601[.000] 22.1037[.000]
2 .32303 .10643 34.0817[.000] 35.0497[.000]
3 .17514 .11431 37.7624[.000] 38.8877[.000]
4 .19142 .11653 42.1592[.000] 43.5120[.000]
5 .15582 .11912 45.0729[.000] 46.6030[.000]
6 .22013 .12080 50.8877[.000] 52.8258[.000]
7 .18448 .12410 54.9716[.000] 57.2350[.000]
8 .23845 .12637 61.7947[.000] 64.6673[.000]
9 .15478 .13006 64.6695[.000] 67.8270[.000]
10 .23059 .13159 71.0502[.000] 74.9037[.000]
11 .13762 .13491 73.3228[.000] 77.4474[.000]
12 .051747 .13608 73.6441[.000] 77.8104[.000]
13 -.052767 .13624 73.9782[.000] 78.1913[.000]
14 -.076225 .13641 74.6755[.000] 78.9938[.000]
15 -.014848 .13677 74.7019[.000] 79.0245[.000]
16 -.056469 .13678 75.0846[.000] 79.4734[.000]
17 -.068689 .13697 75.6508[.000] 80.1440[.000]
18 -.057839 .13726 76.0522[.000] 80.6242[.000]
19 -.083114 .13746 76.8811[.000] 81.6255[.000]
20 -.062178 .13788 77.3451[.000] 82.1915[.000]
21 -.12589 .13811 79.2468[.000] 84.5350[.000]
22 -.10288 .13907 80.5168[.000] 86.1161[.000]
23 -.15263 .13970 83.3124[.000] 89.6322[.000]
24 -.15473 .14108 86.1855[.000] 93.2834[.000]
25 -.10130 .14249 87.4170[.000] 94.8649[.000]
26 -.11874 .14309 89.1090[.000] 97.0609[.000]
27 -.14844 .14391 91.7531[.000] 100.5295[.000]
28 -.12694 .14518 93.6868[.000] 103.0937[.000]
29 -.13532 .14610 95.8843[.000] 106.0398[.000]
30 -.13249 .14714 97.9908[.000] 108.8953[.000]
31 -.19464 .14813 102.5369[.000] 115.1271[.000]
32 -.083763 .15025 103.3788[.000] 116.2943[.000]
33 -.11702 .15064 105.0220[.000] 118.5985[.000]
34 -.084866 .15139 105.8863[.000] 119.8246[.000]
35 -.038460 .15179 106.0638[.000] 120.0794[.000]
36 -.071313 .15187 106.6741[.000] 120.9657[.000]
37 -.17129 .15215 110.1947[.000] 126.1406[.000]
38 -.14888 .15375 112.8544[.000] 130.0978[.000]
39 -.11598 .15494 114.4685[.000] 132.5288[.000]
40 -.092626 .15567 115.4980[.000] 134.0988[.000]
*****************************************************************************
91
Anexo 21 : Regressão de tendência temporal para a taxa de câmbio mexicana
Ordinary Least Squares Estimation
*****************************************************************************
Dependent variable is X2
120 observations used for estimation from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 113.3574 16.6653 6.8020[.000]
TEMPO 7.3481 .23905 30.7387[.000]
*****************************************************************************
R-Squared .88898 R-Bar-Squared .88804
S.E. of Regression 90.7099 F-stat. F( 1, 118) 944.8678[.000]
Mean of Dependent Variable 557.9167 S.D. of Dependent Variable 271.0947
Residual Sum of Squares 970938.7 Equation Log-likelihood -710.1842
Akaike Info. Criterion -712.1842 Schwarz Bayesian Criterion -714.9717
DW-statistic .21137
*****************************************************************************
Diagnostic Tests
*******************************************************************************
* Test Statistics * LM Version * F Version *
*******************************************************************************
* * * *
* A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 96.4428[.000]*F( 12, 106)= 36.1634[.000]*
* * * *
* B:Functional Form *CHSQ( 1)= 25.0430[.000]*F( 1, 117)= 30.8564[.000]*
* * * *
* C:Normality *CHSQ( 2)= 8.1133[.017]* Not applicable *
* * * *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= 11.4627[.001]*F( 1, 118)= 12.4621[.001]*
*******************************************************************************
A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
92
Anexo 22 : Regressão de tendência temporal para reserva internacional mexicana
Ordinary Least Squares Estimation
*****************************************************************************
Dependent variable is X3
120 observations used for estimation from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 1227.1 399.9959 3.0677[.003]
TEMPO 13.4380 5.7376 2.3421[.021]
*******************************************************************************
R-Squared .044421 R-Bar-Squared .036323
S.E. of Regression 2177.2 F-stat. F( 1, 118) 5.4854[.021]
Mean of Dependent Variable 2040.1 S.D. of Dependent Variable 2217.8
Residual Sum of Squares 5.59E+08 Equation Log-likelihood -1091.6
Akaike Info. Criterion -1093.6 Schwarz Bayesian Criterion -1096.3
DW-statistic 1.8191
*****************************************************************************
Diagnostic Tests
*****************************************************************************
* Test Statistics * LM Version * F Version *
*******************************************************************************
* * * *
* A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 4.0331[.983]*F( 12, 106)= .30721[.987]*
* * * *
* B:Functional Form *CHSQ( 1)= .15744[.692]*F( 1, 117)= .15371[.696]*
* * * *
* C:Normality *CHSQ( 2)= 50124.4[.000]* Not applicable *
* * * *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= .20729[.649]*F( 1, 118)= .20418[.652]*
*****************************************************************************
A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
93
Anexo 23: Regressão de tendência temporal para a taxa de juros mexicana
Ordinary Least Squares Estimation
*****************************************************************************
Dependent variable is X4
120 observations used for estimation from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 2267.1 272.3954 8.3229[.000]
TEMPO 2.3668 3.9073 .60575[.546]
*******************************************************************************
R-Squared .0031000 R-Bar-Squared -.0053483
S.E. of Regression 1482.7 F-stat. F( 1, 118) .36694[.546]
Mean of Dependent Variable 2410.3 S.D. of Dependent Variable 1478.7
Residual Sum of Squares 2.59E+08 Equation Log-likelihood -1045.5
Akaike Info. Criterion -1047.5 Schwarz Bayesian Criterion -1050.2
DW-statistic 1.1399
*****************************************************************************
Diagnostic Tests
*****************************************************************************
* Test Statistics * LM Version * F Version *
*******************************************************************************
* * * *
* A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 30.6584[.002]*F( 12, 106)= 3.0312[.001]*
* * * *
* B:Functional Form *CHSQ( 1)= .0031884[.955]*F( 1, 117)= .0031087[.956]*
* * * *
* C:Normality *CHSQ( 2)= 135.1353[.000]* Not applicable *
* * * *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= .32716[.567]*F( 1, 118)= .32259[.571]*
*****************************************************************************
A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
94
Anexo 24: Teste de raiz unitária para a taxa de câmbio efetiva real mexicana
mexicana
Unit root tests for variable X1
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -.24935 -498.7081 -500.7081 -503.3809 -501.7916
ADF(1) -.39270 -497.0702 -500.0702 -504.0795 -501.6955
ADF(2) -.44902 -496.8664 -500.8664 -506.2120 -503.0334
ADF(3) -.42688 -496.8446 -501.8446 -508.5267 -504.5535
ADF(4) -.34837 -496.5208 -502.5208 -510.5393 -505.7714
ADF(5) -.35567 -496.5143 -503.5143 -512.8692 -507.3067
ADF(6) -.19993 -495.4970 -503.4970 -514.1883 -507.8311
ADF(7) -.19874 -495.4950 -504.4950 -516.5227 -509.3709
ADF(8) -.27985 -494.9142 -504.9142 -518.2783 -510.3319
ADF(9) -.37890 -494.5453 -505.5453 -520.2459 -511.5047
ADF(10) -.55140 -493.7953 -505.7953 -521.8323 -512.2965
ADF(11) -.62477 -493.6603 -506.6603 -524.0337 -513.7032
ADF(12) -.62443 -493.6573 -507.6573 -526.3671 -515.2420
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8884
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable X1
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -1.8868 -496.8759 -499.8759 -503.8851 -501.5012
ADF(1) -2.1535 -494.7525 -498.7525 -504.0981 -500.9195
ADF(2) -2.2663 -494.3097 -499.3097 -505.9918 -502.0185
ADF(3) -2.2441 -494.3013 -500.3013 -508.3198 -503.5519
ADF(4) -2.1271 -494.1695 -501.1695 -510.5244 -504.9619
ADF(5) -2.1485 -494.0969 -502.0969 -512.7882 -506.4310
ADF(6) -1.9718 -493.3489 -502.3489 -514.3766 -507.2248
ADF(7) -2.0259 -493.2089 -503.2089 -516.5731 -508.6266
ADF(8) -2.2164 -492.2114 -503.2114 -517.9120 -509.1708
ADF(9) -2.3375 -491.5827 -503.5827 -519.6196 -510.0838
ADF(10) -2.5185 -490.4557 -503.4557 -520.8291 -510.4987
ADF(11) -2.6100 -490.0911 -504.0911 -522.8009 -511.6758
ADF(12) -2.6287 -489.9967 -504.9967 -525.0430 -513.1232
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4519
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
95
Anexo 25: Teste de raiz unitária para a reserva internacional mexicana
Unit root tests for variable X2
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -9.3371 -979.1008 -981.1008 -983.7736 -982.1843
ADF(1) -6.1385 -978.4126 -981.4126 -985.4218 -983.0378
ADF(2) -4.8337 -978.0606 -982.0606 -987.4062 -984.2276
ADF(3) -4.1860 -977.9806 -982.9806 -989.6627 -985.6894
ADF(4) -3.7179 -977.9078 -983.9078 -991.9263 -987.1584
ADF(5) -3.3795 -977.8623 -984.8623 -994.2172 -988.6547
ADF(6) -3.0994 -977.8111 -985.8111 -996.5024 -990.1452
ADF(7) -2.8661 -977.7596 -986.7596 -998.7874 -991.6355
ADF(8) -2.7116 -977.7489 -987.7489 -1001.1 -993.1666
ADF(9) -2.7248 -977.6401 -988.6401 -1003.3 -994.5995
ADF(10) -2.6107 -977.6388 -989.6388 -1005.7 -996.1400
ADF(11) -2.5782 -977.6059 -990.6059 -1008.0 -997.6488
ADF(12) -2.5855 -977.5173 -991.5173 -1010.2 -999.1020
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8884
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable X2
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -9.4209 -978.4295 -981.4295 -985.4387 -983.0548
ADF(1) -6.2236 -977.8756 -981.8756 -987.2213 -984.0427
ADF(2) -4.9203 -977.6037 -982.6037 -989.2857 -985.3125
ADF(3) -4.2768 -977.5563 -983.5563 -991.5748 -986.8069
ADF(4) -3.8111 -977.5131 -984.5131 -993.8680 -988.3055
ADF(5) -3.4748 -977.4893 -985.4893 -996.1806 -989.8234
ADF(6) -3.1953 -977.4607 -986.4607 -998.4885 -991.3366
ADF(7) -2.9615 -977.4311 -987.4311 -1000.8 -992.8488
ADF(8) -2.8086 -977.4287 -988.4287 -1003.1 -994.3881
ADF(9) -2.8338 -977.2790 -989.2790 -1005.3 -995.7802
ADF(10) -2.7229 -977.2784 -990.2784 -1007.7 -997.3213
ADF(11) -2.6994 -977.2191 -991.2191 -1009.9 -998.8038
ADF(12) -2.7200 -977.0861 -992.0861 -1012.1 -1000.2
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4519
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
96
Anexo 26: Teste de raiz unitária para a taxa de juros mexicana
Unit root tests for variable X3
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -6.3889 -919.5462 -921.5462 -924.2191 -922.6298
ADF(1) -4.4484 -917.5520 -920.5520 -924.5613 -922.1773
ADF(2) -4.1503 -917.5258 -921.5258 -926.8715 -923.6929
ADF(3) -3.4042 -916.8108 -921.8108 -928.4928 -924.5196
ADF(4) -3.3092 -916.7607 -922.7607 -930.7792 -926.0113
ADF(5) -2.5957 -914.9002 -921.9002 -931.2551 -925.6925
ADF(6) -2.3282 -914.6214 -922.6214 -933.3127 -926.9555
ADF(7) -2.0295 -913.9843 -922.9843 -935.0121 -927.8602
ADF(8) -2.0064 -913.9733 -923.9733 -937.3374 -929.3909
ADF(9) -1.7716 -913.4060 -924.4060 -939.1065 -930.3654
ADF(10) -1.7882 -913.3559 -925.3559 -941.3929 -931.8571
ADF(11) -1.9761 -912.4441 -925.4441 -942.8175 -932.4870
ADF(12) -2.1823 -911.4794 -925.4794 -944.1892 -933.0641
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8884
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable X3
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
107 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M2 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -6.5442 -918.6654 -921.6654 -925.6747 -923.2907
ADF(1) -4.5837 -916.9392 -920.9392 -926.2849 -923.1063
ADF(2) -4.3016 -916.8801 -921.8801 -928.5621 -924.5889
ADF(3) -3.5370 -916.3195 -922.3195 -930.3380 -925.5701
ADF(4) -3.4560 -916.2304 -923.2304 -932.5853 -927.0228
ADF(5) -2.7224 -914.5260 -922.5260 -933.2174 -926.8602
ADF(6) -2.4516 -914.2888 -923.2888 -935.3165 -928.1647
ADF(7) -2.1502 -913.6954 -923.6954 -937.0596 -929.1131
ADF(8) -2.1324 -913.6725 -924.6725 -939.3730 -930.6319
ADF(9) -1.8972 -913.1358 -925.1358 -941.1727 -931.6370
ADF(10) -1.9107 -913.0867 -926.0867 -943.4601 -933.1297
ADF(11) -2.0924 -912.1606 -926.1606 -944.8704 -933.7453
ADF(12) -2.2805 -911.2077 -926.2077 -946.2539 -934.3342
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4519
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
97
Anexo 27: Teste de raiz unitária para a taxa de câmbio efetiva real mexicana em
primeira diferença
Unit root tests for variable DX1
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -8.5802 -492.9872 -494.9872 -497.6506 -496.0667
ADF(1) -6.1568 -492.8116 -495.8116 -499.8067 -497.4308
ADF(2) -5.3676 -492.7805 -496.7805 -502.1074 -498.9395
ADF(3) -5.1171 -492.4269 -497.4269 -504.0855 -500.1256
ADF(4) -4.5027 -492.4239 -498.4239 -506.4143 -501.6625
ADF(5) -4.7032 -491.3661 -498.3661 -507.6882 -502.1444
ADF(6) -4.1141 -491.3250 -499.3250 -509.9788 -503.6431
ADF(7) -3.6108 -490.8010 -499.8010 -511.7865 -504.6588
ADF(8) -3.0829 -490.4006 -500.4006 -513.7178 -505.7981
ADF(9) -2.5629 -489.7063 -500.7063 -515.3552 -506.6435
ADF(10) -2.3354 -489.6222 -501.6222 -517.6028 -508.0992
ADF(11) -2.2480 -489.6217 -502.6217 -519.9340 -509.6385
ADF(12) -2.3670 -489.2782 -503.2782 -521.9223 -510.8348
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8887
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable DX1
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -8.5451 -492.9533 -495.9533 -499.9484 -497.5725
ADF(1) -6.1308 -492.7845 -496.7845 -502.1114 -498.9436
ADF(2) -5.3459 -492.7512 -497.7512 -504.4098 -500.4500
ADF(3) -5.0985 -492.3865 -498.3865 -506.3768 -501.6250
ADF(4) -4.4861 -492.3846 -499.3846 -508.7067 -503.1629
ADF(5) -4.6935 -491.2895 -499.2895 -509.9433 -503.6075
ADF(6) -4.1052 -491.2556 -500.2556 -512.2411 -505.1134
ADF(7) -3.6191 -490.7063 -500.7063 -514.0235 -506.1038
ADF(8) -3.0912 -490.3242 -501.3242 -515.9731 -507.2615
ADF(9) -2.5582 -489.6709 -501.6709 -517.6515 -508.1479
ADF(10) -2.3201 -489.5993 -502.5993 -519.9116 -509.6160
ADF(11) -2.2283 -489.5975 -503.5975 -522.2416 -511.1540
ADF(12) -2.3615 -489.2199 -504.2199 -524.1957 -512.3162
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4523
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
98
Anexo 28: Teste de raiz unitária para a reserva internacional mexicana em primeira
diferença
Unit root tests for variable DX2
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -18.0235 -986.1525 -988.1525 -990.8160 -989.2320
ADF(1) -12.3698 -980.2521 -983.2521 -987.2473 -984.8714
ADF(2) -9.7157 -977.7392 -981.7392 -987.0660 -983.8982
ADF(3) -8.3276 -976.0625 -981.0625 -987.7211 -983.7613
ADF(4) -7.3770 -974.9503 -980.9503 -988.9406 -984.1888
ADF(5) -6.7178 -974.0757 -981.0757 -990.3977 -984.8540
ADF(6) -6.2118 -973.3821 -981.3821 -992.0359 -985.7002
ADF(7) -5.7133 -972.9775 -981.9775 -993.9630 -986.8353
ADF(8) -5.0401 -972.9450 -982.9450 -996.2622 -988.3426
ADF(9) -4.7936 -972.6675 -983.6675 -998.3164 -989.6047
ADF(10) -4.4525 -972.5841 -984.5841 -1000.6 -991.0611
ADF(11) -4.1217 -972.5541 -985.5541 -1002.9 -992.5709
ADF(12) -3.9858 -972.3870 -986.3870 -1005.0 -993.9436
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8887
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable DX2
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -17.9367 -986.1523 -989.1523 -993.1475 -990.7716
ADF(1) -12.3097 -980.2517 -984.2517 -989.5786 -986.4107
ADF(2) -9.6681 -977.7385 -982.7385 -989.3971 -985.4372
ADF(3) -8.2865 -976.0615 -982.0615 -990.0518 -985.3000
ADF(4) -7.3403 -974.9488 -981.9488 -991.2709 -985.7271
ADF(5) -6.6842 -974.0737 -982.0737 -992.7275 -986.3917
ADF(6) -6.1805 -973.3795 -982.3795 -994.3650 -987.2373
ADF(7) -5.6845 -972.9742 -982.9742 -996.2914 -988.3717
ADF(8) -5.0146 -972.9414 -983.9414 -998.5904 -989.8787
ADF(9) -4.7693 -972.6630 -984.6630 -1000.6 -991.1401
ADF(10) -4.4299 -972.5791 -985.5791 -1002.9 -992.5959
ADF(11) -4.1007 -972.5489 -986.5489 -1005.2 -994.1054
ADF(12) -3.9657 -972.3798 -987.3798 -1007.4 -995.4761
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4523
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
99
Anexo 29: Teste de raiz unitária para a taxa de juros mexicana em primeira
diferença
Unit root tests for variable DX3
The Dickey-Fuller regressions include an intercept but not a trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -15.9103 -918.6985 -920.6985 -923.3620 -921.7780
ADF(1) -9.8469 -917.6372 -920.6372 -924.6323 -922.2564
ADF(2) -9.0205 -914.3855 -918.3855 -923.7123 -920.5445
ADF(3) -7.2281 -914.1135 -919.1135 -925.7721 -921.8123
ADF(4) -7.6486 -910.2977 -916.2977 -924.2881 -919.5363
ADF(5) -6.8883 -909.3933 -916.3933 -925.7153 -920.1715
ADF(6) -6.5804 -908.1220 -916.1220 -926.7758 -920.4401
ADF(7) -5.6066 -908.0827 -917.0827 -929.0682 -921.9405
ADF(8) -5.5799 -907.0467 -917.0467 -930.3639 -922.4443
ADF(9) -4.8285 -907.0464 -918.0464 -932.6954 -923.9837
ADF(10) -3.9386 -906.5600 -918.5600 -934.5407 -925.0371
ADF(11) -3.3418 -906.0984 -919.0984 -936.4108 -926.1152
ADF(12) -2.9461 -905.8057 -919.8057 -938.4498 -927.3623
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -2.8887
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
Unit root tests for variable DX3
The Dickey-Fuller regressions include an intercept and a linear trend
*****************************************************************************
106 observations used in the estimation of all ADF regressions.
Sample period from 1991M3 to 1999M12
*****************************************************************************
Test Statistic LL AIC SBC HQC
DF -15.8337 -918.6985 -921.6985 -925.6936 -923.3177
ADF(1) -9.7989 -917.6372 -921.6372 -926.9640 -923.7962
ADF(2) -8.9760 -914.3854 -919.3854 -926.0440 -922.0842
ADF(3) -7.1920 -914.1135 -920.1135 -928.1039 -923.3521
ADF(4) -7.6101 -910.2977 -917.2977 -926.6197 -921.0760
ADF(5) -6.8534 -909.3933 -917.3933 -928.0470 -921.7113
ADF(6) -6.5467 -908.1217 -917.1217 -929.1072 -921.9795
ADF(7) -5.5772 -908.0822 -918.0822 -931.3994 -923.4797
ADF(8) -5.5506 -907.0465 -918.0465 -932.6954 -923.9837
ADF(9) -4.8015 -907.0461 -919.0461 -935.0268 -925.5232
ADF(10) -3.9138 -906.5600 -919.5600 -936.8724 -926.5768
ADF(11) -3.3126 -906.0957 -920.0957 -938.7397 -927.6522
ADF(12) -2.9076 -905.7958 -920.7958 -940.7716 -928.8921
*****************************************************************************
95% critical value for the augmented Dickey-Fuller statistic = -3.4523
LL = Maximized log-likelihood AIC = Akaike Information Criterion
SBC = Schwarz Bayesian Criterion HQC = Hannan-Quinn Criterion
100
Anexo 30: Regressão com base no modelo logit para o México
Logit Maximum Likelihood Estimation
The estimation method converged after 6 iterations
*******************************************************************************
Dependent variable is Y
120 observations used for estimation from 1990M1 to 1999M12
*******************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 1.5173 .85013 1.7848[.077]
X2 .0018860 .0013595 1.3873[.168]
X3 .8700E-4 .2817E-3 .3.0885[.758]
X4 -.2074E-3 .1924E-3 -1.0776[.283]
*******************************************************************************
Factor for the calculation of marginal effects = .086452
Maximized value of the log-likelihood function = -39.2369
Akaike Information Criterion = -43.2369
Schwarz Bayesian Criterion = -48.8119
Hannan-Quinn Criterion = -45.5009
Mean of Y = .89167
Mean of fitted Y = 1.0000
Goodness of fit = .89167
Pesaran-Timmermann test statistic = *NONE*
Pseudo-R-Squared = .046769
*******************************************************************************
Predicted values of Y are all 1's.
101
Anexo 31: Regressão com base no modelo logit em primeira diferença para o
México
Logit Maximum Likelihood Estimation
The estimation method converged after 6 iterations
*******************************************************************************
Dependent variable is Y
119 observations used for estimation from 1990M2 to 1999M12
*******************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 2.3205 .33165 6.9970[.000]
DX2 -.0045896 .0067066 -.68433[.495]
DX3 .2566E-3 .2305E-3 1.1130[.268]
DX4 -.1020E-3 .1848E-3 -.55216[.582]
*******************************************************************************
Factor for the calculation of marginal effects = .082685
Maximized value of the log-likelihood function = -36.1673
Akaike Information Criterion = -40.1673
Schwarz Bayesian Criterion = -45.7255
Hannan-Quinn Criterion = -42.4243
Mean of Y = .89916
Mean of fitted Y = .99160
Goodness of fit = .90756
Pesaran-Timmermann test statistic = 1.3368[.181]
Pseudo-R-Squared = .070348
*******************************************************************************
102
Anexo 32: Regressão pelo método do mínimo quadrado ordinário para o México
Ordinary Least Squares Estimation
*****************************************************************************
Dependent variable is X2
120 observations used for estimation from 1990M1 to 1999M12
*****************************************************************************
Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]
CONSTANTE 2053.2 518.5178 3.9598[.000]
X1 1.3532 .74820 1.8086[.073]
X3 -.31869 .13717 -2.3233[.022]
*****************************************************************************
R-Squared .058771 R-Bar-Squared .042682
S.E. of Regression 2170.0 F-stat. F( 2, 117) 3.6528[.029]
Mean of Dependent Variable 2040.1 S.D. of Dependent Variable 2217.8
Residual Sum of Squares 5.51E+08 Equation Log-likelihood -1090.7
Akaike Info. Criterion -1093.7 Schwarz Bayesian Criterion -1097.8
DW-statistic 1.8908
*****************************************************************************
Diagnostic Tests
*******************************************************************************
* Test Statistics * LM Version * F Version *
*******************************************************************************
* * * *
* A:Serial Correlation*CHSQ( 12)= 2.0397[1.00]*F( 12, 105)= .15130[1.00]*
* * * *
* B:Functional Form *CHSQ( 1)= .042028[.838]*F( 1, 116)= .040641[.841]*
* * * *
* C:Normality *CHSQ( 2)= 49503.9[.000]* Not applicable *
* * * *
* D:Heteroscedasticity*CHSQ( 1)= .0015195[.969]*F( 1, 118)= .0014941[.969]*
*******************************************************************************
A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation
B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values
C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals
D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values
ed fitted values
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