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UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
FACULDADE DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS
ANDRÉ LUIZ CARDOSO COELHO
DEMANDA POR MOEDA NO BRASIL NO PERÍODO 1996 A 2008:
UMA ESTIMAÇÃO EM SÉRIES TEMPORAIS
SALVADOR
2008
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2
ANDRÉ LUIZ CARDOSO COELHO
DEMANDA POR MOEDA NO BRASIL NO PERÍODO 1996 A 2008:
UMA ESTIMAÇÃO EM SÉRIES TEMPORAIS
Versão definitiva do trabalho
de conclusão do curso
apresentado na Faculdade de
Ciências Econômicas da
UFBA, como requisito parcial
à obtenção do grau de
Bacharel em Ciências
Econômicas.
Orientador: Prof. Antônio Plínio Pires de Moura
Salvador
2008
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ANDRÉ LUIZ CARDOSO COELHO
DEMANDA POR MOEDA NO BRASIL NO PERÍODO 1996 A 2008: UMA
ESTIMAÇÃO EM SÉRIES TEMPORAIS.
Aprovada em Dezembro de 2008.
Orientador: __________________________________
Prof. Antônio Plínio Pires de Moura
Faculdade de Economia da UFBA
____________________________________________
Prof. Osmar Gonçalves Sepúlveda
Faculdade de Economia da UFBA
____________________________________________
Prof. Guilherme Furtado Lopes
Faculdade de Economia da UFBA
Ficha catalográfica elaborada por Valdinea Veloso CRB5-1092
Coelho, André Luiz Cardoso
C657 Demanda por moeda no Brasil 1996 a 2008: uma estimação em séries
temporais / André Luiz Cardoso Coelho. __ Salvador, 2008.
55 f.
Trabalho de conclusão de curso (Graduação em Ciências Econômicas)
Universidade Federal da Bahia, Faculdade de Ciências Econômicas , 2008.
Orientador: Profº. Antônio Plínio Pires de Moura.
1.Demanda 2.Moeda 3.Modelo econométrico I. Moura, Antônio Plínio Pires
de II.Título
CDD – 332.4981
4
A Mariana e Davi.
5
AGRADECIMENTOS
Ao meu filho Davi e a minha mulher Mariana pelo imenso apoio e amor incondicional.
A meus pais Beatriz e Mauro pela semente de quem eu sou.
Ao professor Plínio Moura pela grande oportunidade, suporte e orientação para a
realização deste trabalho.
Aos professores Lielson Coelho, Osmar Sepúlveda, Guilherme Lopes e Luiz Alberto
Petitinga pela paciência, incentivo e apoio ao longo do curso e em especial a professora
Gilca Garcia, pela oportunidade oferecida que foi a semente deste trabalho.
Aos meus amigos e colegas e; principalmente; a Emiliano Oliveira, Marcelo Mollicone,
Renata Martinez e Armando Castro por todo apoio e incentivo.
6
“A economia é um tema difícil e técnico,
mas ninguém quer acreditar nisto”.
(John Maynard Keynes)
7
RESUMO
A proposta central deste trabalho é discutir e estimar a formação da demanda por moeda
no Brasil. A discussão sobre demanda por moeda desponta ainda com os economistas
clássicos, que buscavam explicar as razões pelas quais as pessoas mantinham ativos
monetários, passando por Keynes, Friedman, Tobim e Baumol. Inicialmente são
explicitadas as diferentes contribuições sobre demanda por moeda, em seguida são
apresentados alguns trabalhos empíricos, e, por último são enfatizadas as relações
utilizando-se de modelos econométricos, investigando a demanda por moeda no Brasil
para o período 1996 a 2008.
Palavras chaves: Demanda por moeda. Co-integração. Séries temporais.
Estacionariedade. Modelo Tobin-Baumol.
8
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1. Demanda por moeda para especulação............................................................15
Figura 2. Escolha da carteiras com taxas de juros crescentes.........................................25
Figura 3. Função demanda por moeda para especulação ...............................................25
Figura 4. Saldo real de moedas entre 1996.T1 e 2008.T3 no Brasil ..............................37
Figura 5. Comportamento da TJLP entre 1996.T1 e 2008 T3.........................................39
Figura 6. Trajetória da inflação entre 1996.T1 e 2008.T3 no Brasil...............................39
Figura 7. Desempenho do PIB real (milhões de R$) entre 1996 e 2008.........................47
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Estimativa da demanda por moeda no Brasil (1974 a 1995) ..........................34
Tabela 2. Estatística descritiva para o saldo monetário (1996 a 2008) ..........................38
Tabela 3. Estatística descritiva para o PIB trimestral (1996 a 2008) .............................38
Tabela 4. Estimação da equação (40) .............................................................................41
Tabela 5. Estimação da equação (41) .............................................................................42
Tabela 6. Estimação da equação (42) .............................................................................42
Tabela 7. Estimação da equação (43) .............................................................................43
Tabela 8. Estimação da equação (44) .............................................................................43
Tabela 9. Estimação da equação (45) .............................................................................44
Tabela 10. Estimação da equação (46) ...........................................................................45
9
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO..................................................................................................10
2 PRINCIPAIS VERSÕES SOBRE A DEMANDA POR MOEDA................12
2.1 A MOEDA NOS CLÁSSICOS...........................................................................12
2.2 A DEMANDA POR MOEDA EM KEYNES.....................................................14
2.3 TEORIA QUANTITATIVA DA MOEDA REVISADA POR FRIEDMAN.....17
2.4 AS CONTRIBUIÇÕES DE TOBIN E BAUMOL..............................................20
2.4.1 Baumol: Motivo Transação e Taxa de Juros...................................................20
2.4.2 Tobin: Teoria da Seleção de Carteiras............................................................22
2.4.3 O Modelo Tobin – Baumol................................................................................25
3 DEMANDA POR MOEDA: ALGUNS TRABALHOS EMPÍRICOS..........28
4 A DEMANDA POR MOEDA NO BRASIL (1996 – 2008) ...........................36
4.1 DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS.......................................................................36
4.2 ESTIMAÇÃO DA DEMANDA POR MOEDA.................................................40
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS............................................................................46
REFERÊNCIAS................................................................................................ 48
APENDICE.........................................................................................................50
10
1 INTRODUÇÃO
Desde os economistas clássicos discute-se quais fatores seriam preponderantes para a
procura por moeda por parte dos agentes econômicos. Entender o comportamento da
demanda por moeda é fundamental para a elaboração de política monetária. A
autoridade monetária exerce sua influência sobre a oferta de moeda, mas para saber a
“dose” exata de alterações nesta, visando a consecução de seus objetivos, é preciso
conhecer a curva de demanda por moeda. Neste sentido, diversos modelos de demanda
por moeda têm sido testados empiricamente e adotados pelos bancos centrais de
diferentes países.
A discussão sobre demanda por moeda desponta ainda com os economistas clássicos,
que buscavam explicar as razões pelas quais as pessoas mantinham ativos monetários se
elas poderiam ganhar juros aplicando em ativos financeiros. Os clássicos definem dois
grupos de explicação: o motivo transação e o motivo precaução. O motivo transação
trata da necessidade de reter moeda devido a ausência de coincidência entre os
momentos de recebimento e pagamento pelos agentes econômicos; o motivo precaução
enfatiza a necessidade de retenção de moeda pela imprevisibilidade de despesas. Assim,
quanto maior for à renda de um país, maior será a necessidade de possuir moeda para
satisfazer os motivos transação e precaução. Keynes, mais tarde, introduziria mais um
importante motivo para a demanda por moeda: o motivo especulação. Pelo motivo
especulação, os agentes econômicos levariam em conta a variação da taxa de juros na
decisão de reter ou não moeda. Este presente trabalho, inicialmente, apresenta a síntese
das principais teorias a respeito da demanda por moeda. Além das versões clássicas e de
Keynes, discute-se a teoria quantitativa da moeda, na versão revista por Milton
Friedman, e também o modelo Tobin-Baumol.
O objetivo central deste trabalho é propor um modelo de estimação para a demanda por
moeda no Brasil para o período 1996 a 2008, utilizando-se de dados trimestrais. Para
tanto, diferentes equações baseadas nas teorias revisadas são testadas empíricamente e
comparadas. Testar empiricamente um modelo de determinação de demanda por moeda,
por mais simples que seja o modelo, trás grandes dificuldades em sua aplicação,
especialmente dificuldades de caráter conceitual. Como mensurar a demanda por
moeda, visto que é uma variável não observável? No conceito de moeda deve-se adotar
11
qualquer tipo de meio de pagamento? E a taxa de juros a relacionar-se com a moeda
deve ser de longo prazo ou de curto prazo? No presente trabalho optou-se em utilizar os
meios de pagamento de alta liquidez, o conceito M1 do Bacen, seguindo Chow (1966),
que utilizou este conceito de oferta monetária, partindo do suposto equilíbrio no
mercado monetário. No caso da taxa de juros, que possui uma relação negativa com a
demanda por moeda, é testada a taxa de juros de longo prazo (TJLP). Os resultados das
regressões em séries temporais apontarão o modelo mais apropriado para previsão de
demanda por moeda no Brasil.
A pesquisa empírica adota dados trimestrais desde o primeiro trimestre de 1996 até o
terceiro trimestre de 2008. As series temporais utilizadas, disponibilizadas pelo Instituto
de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), são levantadas sistematicamente por
diferentes instituições, como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o
Banco Central do Brasil e a Fundação Getúlio Vargas.
No capítulo seguinte serão brevemente revisadas as principais teorias a respeito da
demanda por moeda. Em seguida discutem-se resultados empíricos encontrados por
diferentes autores para a modelagem da procura por moeda. O capítulo 4 apresenta os
modelos selecionados e os resultados da estimação e, por fim, apresenta-se as
considerações finais no capítulo 5.
12
2 PRINCIPAIS VERSÕES SOBRE A DEMANDA POR MOEDA
Este capítulo tem como objetivo sintetizar as principais teorias a respeito da demanda
por moeda. Inicialmente é apresentada a visão dos economistas clássicos sobre moeda,
clássicos, aqui, referindo-se a Smith, Ricardo, Mill, e não aos economistas
marginalistas, aos quais Keynes utiliza a denominação “clássicos”. Em seguida, é
introduzido o conceito de demanda por moeda pelo motivo portfólio. Ou seja, aborda-se
a versão de Keynes, considerando não somente o motivo transação, mas também o
motivo portfólio da demanda por moeda. Na seção seguinte, apresenta-se a teoria
quantitativa da moeda, na versão revista por Friedman na obra The Quantity Theory of
Money--A Restatement, de 1956. Por fim são analisadas as contribuições individuais de
Baumol (1952), Tobin (1958) e o modelo Tobin-Baumol.
2.1 A MOEDA NOS CLÁSSICOS
As análises sobre moeda encontradas nas obras clássicas discutem em sua maior parte
questões referentes ao valor da moeda. Smith (1996) dedica alguns capítulos do livro
primeiro da Riqueza das Nações para discutir as variações no valor da moeda,
decorrentes de mudanças na oferta de ouro e prata
1
. Também Ricardo demonstra a
mesma preocupação no capítulo XXVII dos Princípios de Economia Política e
Tributação, denominado “Sobre a moeda e os bancos”. Ao discutir a relação entre
moeda e comércio internacional, Ricardo (1996) teoriza que desequilíbrios em balança
comercial seriam corrigidos pelo mecanismo dos preços. Assim, se determinado país
possui superávit nas transações com o exterior, o excesso de entrada de ouro elevaria os
preços, assim como déficits tenderiam a reduzir os preços internos. Desta maneira,
percebe-se uma relação direta entre oferta de moeda e preços para manter o equilíbrio
monetário de uma nação.
Hugon (1956) coloca que para Ricardo as variações de preço são proporcionais as
variações de moeda. Entende-se, portanto, que Ricardo limita sua análise as condições
1
Após os 11 capítulos iniciais do livro primeiro da Riqueza das Nações, Smith acrescenta 7 tópicos não
numerados dos quais 4 tratam do valor do ouro e da prata. São eles: Digressão sobre as variações de
valor da prata no decurso dos quatro últimos séculos; Variações na proporção entre os valores
respectivos do ouro e da prata; Fundamentos para suspeitar que o valor da prata continua a decrescer;
Conclusão da digressão sobre as variações do valor da prata.
13
de oferta de moeda. Para entender a demanda por moeda nos clássicos, reporta-se ao
comportamento do indivíduo. Segundo Lopes e Rossetti (2002) existiriam duas razões
que fariam o indivíduo reter moeda ao invés de procurar a remuneração proporcionada
por títulos: 1) a falta de sincronização entre recebimento e pagamento; 2) a
imprevisibilidade de certas despesas. A retenção de moeda devido a primeira razão é
explicada pelo sistema de encaixes médios. Supondo um indivíduo que receba
mensalmente e gaste Xi em i dias, o encaixe médio mantido no mês seria:
30
ji
NX
E
(1)
Onde Nj corresponde a quantidade de dias do gasto Xi. A proporção da renda
individual destinada mensalmente à retenção de moeda seria, portanto:
W
E
k
(2)
Onde W corresponde a renda individual mensal. Seguindo Lopes e Rossetti (2002), a
demanda por moeda clássica pode ser então definida por:
YPkL
(3)
Sendo
k
a média de encaixes mensais dos diversos agentes da economia e
YP
correspondendo a renda nacional a preços correntes. Sabe-se que
k
e Y no modelo
clássico são constantes no curto prazo, dada as poucas possibilidades de mudança nas
remunerações dos agentes no curto prazo, para
k
, e dada a consideração da lei de Say,
para Y (LOPES; ROSSETTI, 2002).
Observando (3) percebe-se a influência de Y sobre L, no longo prazo quando Y é
variável. Obviamente, se Y aumenta, os encaixes monetários retidos periodicamente
serão mais elevados, assim como a retenção de moeda por motivo precaução.
Desenvolvendo o conceito de elasticidade-preço a partir de (3) obtem-se:
14
P
L
P
L
P
P
L
L
se ΔL e ΔP são infinitamente pequenos. Sendo
k
e Y constantes no
curto prazo, assume-se que:
Yk
P
L
(4)
Dividindo ambos os lados de (3) por P e substituindo este resultado no denominador da
elasticidade e substituindo o lado direito de (4) no numerador da elasticidade, tem-se:
1
Yk
Yk
(5)
O que (5) mostra, é que a elasticidade – preço da demanda por moeda é igual a 1, ou
seja, a variação da quantidade de moeda é proporcional a variação dos preços.
Conclusão esta que já estava explicita em Ricardo.
2.2 A DEMANDA POR MOEDA EM KEYNES
O papel da moeda no sistema econômico merece atenção de Keynes na Teoria Geral. A
linha de raciocínio já ensaiada nos livros Tract on Monetary Reform, de 1923 e A
Treatise on Money, de 1930, é retomada em sua seminal obra.
Contador (1977) afirma que a abordagem mais geral desenvolvida por Keynes levou em
consideração os três
2
motivos pelos quais o público demanda moeda: 1) motivo
transação, relacionado ao intervalo entre recebimentos e despesas de renda, referindo-se
à retenção de moeda para um ato de dispêndio definido numa data especificada e
dependente da renda nominal; 2) o motivo precaução, relacionado a atender a
contingências inesperadas ou a oportunidades imprevistas, sendo relacionada ao grau de
ignorância sobre o futuro e referindo-se ao sentimento de segurança que a moeda
2
O motivo financeiro (finance) que não é objeto do estudo foi introduzido logo após a publicação da
Teoria Geral no debate de Keynes com sueco, agraciado pelo Nobel, Bertil Ohlin. (CARVALHO, et al,
2007).
15
confere a seu possuidor; 3) já o motivo especulação é relacionado a incerteza quanto ao
comportamento futuro da taxa de juros.
A partir dos três motivos que levam à retenção de moeda, Keynes, na Teoria Geral do
Emprego, do Juro e da Moeda, desenvolve uma equação de demanda monetária Os
motivos transação e precaução seriam afetados diretamente pela renda da nação. Em
suas palavras:
Em circunstâncias normais, o volume de moeda necessário para
satisfazer os dois motivos, transação e precaução, é, principalmente,
o resultado da atividade geral do sistema econômico e do nível da
renda nacional em termos monetários (KEYNES, 1982, p. 158).
Já pelo motivo especulação, a demanda por moeda varia inversamente a variação da
taxa de juros. O ponto fundamental em que se apóia a versão Keynesiana está em
admitir a racionalidade na retenção de ativos monetários ociosos pelos agentes
econômicos, esperando que os preços dos títulos se alterem ou, o que é a mesma coisa,
que as taxas de juros mudem. A expectativa da queda da taxa dos preços dos títulos e a
conseqüente elevação da taxa de juros possibilitam ganhos para os agentes que
adquiriram os títulos nas fases de queda de seus preços vendendo-os por preços mais
altos em seguida (LOPES; ROSSETI, 2002). Pode-se representar o gráfico da função
demanda por moeda para especulação, onde os eixos representam a taxa de juros (i) e
demanda especulativa por moeda (Ls), sendo que, como foi mencionado anteriormente,
δLs / δ i < 0, como segue na figura a seguir:
Figura 1. Demanda por Moeda para Especulação
0
Ls
i
16
Apesar da relação inversa entre i e Ls, a função apresenta um segmento perfeitamente
elástico em relação a taxa de juros. Este segmento representa a armadilha da liquidez.
Na armadilha pela liquidez, a taxa de juros encontra-se num nível que não pode reduzir-
se mais, ou seja, nenhum agente espera elevação dos preços dos títulos. Qualquer
expansão de oferta pela autoridade monetária não exercerá influência sobre a taxa de
juros.
Keynes (1982) define a equação de demanda por moeda como:
L = Lt (Y) + Ls (i) (6)
O primeiro termo do lado direito da igualdade corresponde a influência da renda sobre a
demanda por moeda e representa o efeito dos motivos transação e precaução. O segundo
termo corresponde a influência da taxa de juros sobre a demanda por moeda, efeito este
determinado pelo motivo especulação. Deste modo, pode-se inferir que mudanças na
renda deslocariam a curva do gráfico representado na figura 1 para cima, se a renda
aumenta, ou para baixo, se a renda diminui. Isto ocorre, porque para uma dada taxa de
juros, elevações na renda se traduzem em elevações na demanda por moeda – para
atender o efeito transação.
Pensando a equação (6) em termos gráficos, compreende-se que mudanças na taxa de
juros provocariam alterações ao longo da curva de demanda por moeda e mudanças na
renda provocariam deslocamentos da curva de demanda por moeda.
Carvalho (2007), baseado nos argumentos de Keynes, expõe uma versão ampliada da
demanda por moeda keynesiana. Para tanto, o autor considera a demanda por moeda
decorrente de três efeitos simultâneos. Portanto, seja M1 o montante de recursos
líquidos conservado para satisfazer o motivo transação, M2 o montante conservado para
satisfazer o motivo especulação e M3 o montante para satisfazer o motivo precaução,
correspondentemente a três funções de liquidez L1, L2 e L3, em que a primeira depende
do nível de renda, a segunda da relação entre a taxa corrente de juros e o estado de
expectativas quanto ao comportamento futuro da taxa de juros e a terceira das incertezas
quanto ao futuro. Assim temos que:
17
Md= M1 + M2 + M3 = L1 (Y) + L2 ( r ) + L3 (§) (7)
Onde L1 (demanda por moeda para fins transação) é a função liquidez correspondente à
renda Y, que determina M1; L2 (demanda por moeda para fins especulativos) a função
da liquidez referente a taxa de juros r, que determina M2; e L3 (demanda de moeda para
fins precaucionais) a função de liquidez relacionada diretamente à incerteza quanto ao
futuro, aqui representada por ( §), que determina M3 (CARVALHO et al., 2007).
O debate sobre o papel da moeda em Keynes é extremamente rico e desafiador. A breve
revisão exposta tem o papel de tão somente sintetizar as principais conclusões a respeito
da demanda por moeda na Teoria Geral. A compreensão das implicações da preferência
pela liquidez e do papel das expectativas e incerteza sobre a equação de demanda por
moeda atende aos objetivos de análise do trabalho.
2.3 TEORIA QUANTITATIVA DA MOEDA REVISADA POR FRIEDMAN
Em 1956 Milton Friedman realizou uma abordagem mais elaborada da teoria
quantitativa da moeda. A inclusão de novas variáveis – como a taxa de juros dos títulos
– na função demanda por moeda, praticamente não alterou as conclusões da Teoria
Quantitativa da Moeda original. No modelo de Friedman (1956), a quantidade
demandada de moeda é ainda considerada dependente da renda agregada. As outras
variáveis que influenciam as decisões dos agentes quanto a composição de suas carteiras
de títulos (e moeda), estão diretamente relacionadas aos rendimentos esperados por cada
ativo considerado (CHUMVICHITRA, 1999).
A tradicional abordagem quantitativa da moeda na versão original correspondia a:
MV = PQ (8)
Onde M corresponde a moeda (estado de equilíbrio entre oferta e demanda – prevalece a
lei de say), V a velocidade de circulação da mesma, P ao nível de preço e Q a
quantidade transacionada. Essa equação foi modificada pelos economistas de
Cambridge, que a consideraram como:
18
M = kPY (9)
A equação (9) indica que a moeda é uma proporção da renda nominal. A velocidade-
renda da moeda, k, situa-se entre 0 e 1 e é considerada uma constante nessa versão da
Teoria Quantitativa da Moeda.
Friedman (1956) apresenta a teoria da demanda por moeda como uma abordagem para
seleção de ativos componentes dos portfólios dos agentes. As seguintes variáveis são
consideradas no longo prazo a) riqueza, b) a relação entre riqueza humana e não-
humana, c) custo de oportunidade de retenção de saldos monetários e c) outras variáveis
relacionadas a preferências que podem afetar a utilidade da moeda. Mas ao invés de
considerar k com fixa, ele assume k como função estável de um número restrito de
funções, o que permite postular ser o comportamento da velocidade renda da moeda
previsível, ainda que não constante. Também outras variáveis devem entrar na função
de demanda por moeda, como por exemplo, as preferências e os gostos dos agentes, o
progresso tecnológico e os rendimentos alternativos de cada ativo (CHUMVICHITRA,
1999). Estas estão representadas pela letra u na seguinte função demanda por encaixes
nominais:
Md=f(u) (10)
Portanto, a função da demanda por moeda está expressa na equação a seguir,
Md = f(w,,r
a
, r
b
, dP , y , u) (11)
Md=estoque de moeda (quantia de moeda desejada pelo público)
P=nível de preços
y=riqueza real total (Y/P), representada pela renda permanente;
w= relação entre riqueza humana e não-humana (relação entre capital humano e não
humano);
r
a
= taxa esperada de retorno dos títulos de renda fixa (títulos);
r
b
= taxa esperada de retorno dos títulos de renda variável (ações);
dP = taxa esperada de variação dos preços dos bens;
19
u = gostos e preferências, progresso tecnológico e outros fatores aleatórios que podem
afetar a utilidade de moeda.
A relação esperada de Md com dP; r
a
; r
b
e w é negativa e com y é positiva. Com efeito
da arbitragem para as taxas de retorno, pode-se considerar r
b =
r
a +
dP = i. Portanto (11)
pode ser reescrito como:
Md = f(w, i , dP , y , u) (12)
Friedman (1956) minimiza o papel de u e de w e supõe (12) como homogênea de grau 1
e disto obtêm a função demanda por encaixes reais:
ydPif
P
Md
,,
(13)
As conclusões da aplicação empírica de (13) por Friedman (1956) foram: a) a moeda é
um bem superior já que a elasticidade-renda da moeda é superior a 1; b) a renda
permanente é a melhor aproximação para a renda corrente ou riqueza individual; e c) a
elasticidade-juros é zero.
Estes resultados, associados ainda a períodos de baixa inflação na economia americana,
conduziram Friedman a fundamentar a demanda por encaixe reais de moeda
basicamente como função da renda permanente. Este trabalho de Friedman é a base do
pensamento monetarista, que é calcado nos conceitos neoclássicos. Os principais
postulados monetaristas são:
1) proporcionalidade – expressa que o preço variará na proporção em que varie o
estoque de moedas, sendo, desta forma, o estoque real de moedas (M/P) estável; 2)
causalidade – variações na moeda (M) precedem e causam variação no preços (P). M é a
variável ativa e P a variável passiva. 3) neutralidade – variáveis monetárias não afetam
variávei reais, exceto em períodos transitórios, ou seja, no longo prazo prevalece a
dicotomia clássica; 4) a inflação provém de efeitos monetários e não de efeitos reais da
economia; 5) a oferta monetária é determinada exogenamente pela autoridade
monetária (CORAZZA; KREMER, 2003).
20
Corazza e Kremer (2003) afirmam que a teoria quantitativa da moeda foi reinterpretada
por Friedman (1956) como uma teoria de demanda por moeda, mais do que uma teoria
da determinação dos preços e da renda nominal.
A importância da elasticidade juros da moeda aparece como uma diferença entre as
versões de Friedman (1956) e de Keynes (1936). A corrente de Friedman (monetaristas)
detectou empiricamente um papel secundário para a taxa de juros, ao passo que os
Keynesianos consideram de extrema importância o seu papel. Ao contrário do que
pensam os Keynesianos, os monetaristas aceitam que uma expansão monetária pode ter
efeito no curto prazo, mas no longo prazo apenas se traduziriam em efeito inflacionário.
2.4 AS CONTRIBUIÇÕES DE TOBIN E BAUMOL
Este capítulo visa expor as principais contribuições teóricas a respeito da demanda por
moeda elaboradas individualmente por Baumol (1952) e Tobin (1958) e integradas no
modelo Tobin-Baumol. Inicialmente é apresentada a contribuição de Baumol (1952)
sobre a variação dos saldos de moeda transacionária como resultado da oscilação da
taxa de juros, considerando a existência da comissão de corretagem. Em seguida, Tobin
(1958) explicou a demanda especulação considerando que os agentes tomam suas
decisões baseados em cálculos probabilísticos da curva de carteira ótima. Ou seja,
reformula-se a proposição de Keynes sobre as situações auto-excludentes entre reter
moeda para especulação ou aplicar em títulos em função da taxa de juros e as
expectativas de remuneração. Por fim são analisadas as contribuições integradas no
modelo Tobin-Baumol.
2.4.1 Baumol: Motivo Transação e Taxa de Juros
A análise feita por Keynes (1982) da demanda de moeda para transação foi reformulada
numa nova abordagem por Baumol (1952) em seu artigo “The Transaction Demand for
Cash: An inventory-theoretic”. A análise teórica de Baumol (1952) tem entre seus
pilares a escolha racional individual que faz com que a demanda por moeda, para fins de
transação, seja vista como um estoque líquido disponível divisível em períodos
21
programados para pagamentos. Facilitando a programação da decisão de se reter moeda
em face da variação no curto prazo do estoque monetário e/ou, principalmente, da taxa
de juros.
Dado o nível de renda é necessário manter apenas uma determinada quantidade de
moeda para fins transacionais, Baumol (1952) afirma que mudanças na taxa de juros e
mudanças na renda provocam deslocamentos da curva de demanda por moeda. Seu
modelo procurou demonstrar que a relação funciona de forma inversa a demanda por
moeda por motivo transação dependendo da combinação da quantidade de dinheiro
disponível, dos custos de oportunidade, de uma taxa de corretagem fixa e recebimentos
3
descasados dos pagamentos fixados e programados.
Na função da demanda de moeda por transação as variações no nível de renda são
excluídas, tendo a conclusão:
= (, ) (14)
Onde,
=demanda por moeda para transações;
Y= nível de renda;
i= taxa de juros;
Com os resultados do modelo de Baumol a demanda de moeda para transações é
diretamente relacionada ao montante da renda.
A demanda por moeda é considerada o resultado de uma escolha racional que resulta da
ampliação do número de transações e conseqüentemente do aumento do montante de
moeda aplicado em títulos, em decorrência da elevação da taxa de juros. Já a velocidade
3
Baumol (1952) postula no seu modelo que ao fluxo da aplicação racional requerem administração de
recebimentos contínuos – não coincidentes - e pagamentos descontínuos ou contínuos. Ou então,
pagamentos e recebimentos descontínuos – não coincidentes; sendo estes recebimentos o horizonte
fechado das análises; pois os próximos recebimentos correspondem a outros períodos de análises
seguintes. Os agentes recebem seus rendimentos uma só vez e os pagamentos são feitos durante todo o
intervalo de tempo considerado.
22
de circulação da moeda está grosso modo ligada diretamente a esta proporção fixa de
moeda em circulação – numa relação proporcional de quando dobra a quantidade de
moeda também dobra a velocidade de circulação da mesma. Mesmo tendo o modelo
demonstrado lacunas, intuitivamente se demonstra bastante plausível (BAUMOL,
1952).
As principais lacunas do seu modelo foram analisadas e listadas no próprio artigo
proposto: 1) simplificação: a pressuposição racional empregada em sua derivação é uma
super simplificação do que ocorre na realidade; 2) estática: o modelo não pressupõe a
possibilidade de mudanças; 3) custo de corretagem constante: quando na verdade ele e
variável inclusive na base que e a taxa de administração; 4) fluxo unidirecional:
considera uma única entrada de capital com ausência de recebimentos no período
analisado; 5) isolamento: considera a demanda por moeda para um único agente e
desconsidera os diferentes agentes demandando moeda como um todo; 6)
especialização: estão ausentes da análise as demandas por precaução e por especulação.
Apesar das lacunas criticas o modelo não é invalidado pelo conjunto racional de
comportamentos cuja semelhança com a realidade pode ser sentida trazendo questões
práticas fundamentais para a investigação empírica sobre a demanda por moeda.
2.4.2 Tobin: Teoria da Seleção de Carteiras
Tobin (1952) para definir a demanda por moeda através do motivo especulação se
centrou na análise das compensações que os investidores recebem quando buscam
equilibrar risco, lucro e liquidez. Em seu artigo Liquid preferences and behavior toward
risk, procura remover as limitações do modelo de Keynes dum trade-off risco e
rendimento para um outro onde a maioria se comporta optando por uma composição de
títulos e moeda ao invés de se especializar num único ativo. Os principais postulados da
Teoria da Carteira de ativos são: 1) composição: indivíduos retém ativos monetários e
não-monetários visando maximizar a sua satisfação; 2) riscos e rendimentos: existência
de uma relação direta entre rendimentos e riscos no aumento da proporção de títulos em
carteira; 3) cálculo probabilístico: os indivíduos atribuem probabilidade no ganho
esperado; 4) combinação ótima de portfólio: o cálculo probabilístico visa atingir o nível
ótimo de satisfação através da combinação de portfólio; 5) curva de indiferença: o
23
indivíduo busca a curva de indiferença mais alta da combinação entre rendimentos e
riscos; 6) curvas de oportunidade: levam em conta o ponto de partida da situação real
para combinar moeda e títulos de forma equivalente a uma restrição orçamentária; 7)
tangência máxima: o indivíduo busca a maximização da sua satisfação buscando atingir
o ponto mais alto da curva de oportunidade e curva de indiferença (CARVALHO et al,
2007).
Em Tobin (1958) a remuneração esperada dos títulos resulta do rendimento do título e
do ganho de capital potencial, incluindo a função da incerteza e gerando um cálculo
probabilístico do risco da decisão de reter moeda ou adquirir títulos. Daí a formação de
carteiras mistas visando maximizar a satisfação dos agentes num modelo que descreve
funções de como um investidor individual faz sua escolha entre dois tipos de ativos:
moeda e títulos. A equação de retorno é descrita por Tobim (1958) como:
=
1
. 0 +
2
( + ) =
2
( + ) (15)
Sendo,
=retorno total de uma carteira de moeda e títulos;
1
=moeda;
2
=títulos;
R
=rendimento do título;
g
= ganho de capital potencial;
r
= rendimento do título;
Como a moeda não paga juros, seu retorno é nulo. Sendo o retorno pago somente pelos
juros e ganhos de A
2
. Portanto, considerando a variância conhecida, o valor esperado do
rendimento da carteira é,
E(R)=E[A
2
(r + g)] = A
2
r = µ
r
(16)
Sendo:
E(R)=
valor esperado do rendimento de carteira;
µ
= variância;
= desvio-padrão;
24
2
=títulos;
g
= ganho de capital potencial;
r
= rendimento do título;
A parcela investida em títulos é medida pelo desvio-padrão da distribuição de g
resultando no risco deste portfólio. Assim.
=
2
(17)
E, portanto,
2
=
(18)
Substituindo-se 14 em 12 obtém-se:
= ( / ) (19)
Para encontrar o ponto ótimo de equilíbrio entre risco e remuneração esperada
é
necessário confrontar a curva de oportunidade com a função utilidade do indivíduo onde
esta curva de indiferença proporciona diferentes combinações de risco e retorno.
Alterações nas taxas de juros implicam efeito renda e substituição na relação entre
demanda por moeda e taxa de juros:
The relationship is, of course, in the direction liquidity preference
theory has taught us to expected, but it is not the only possible
direction of relationship. It is quite possible to draw indifference
curves so that point of tangency moves left as the opportunity locus is
rotated counter-clockwise. The ambiguity is a familiar one in the
theory of choice, and reflects the ubiquitous conflict between income
and substitution effects. An increase in the rate of interest is an
incentive to take more risk; so far as the substitution effect is
concerned, it means a shift from security to yield. But an increase in
the rate of interest also has an income effect, for it gives the
opportunity to enjoy more security along with more yield. The
ambiguity is along analogous to the doubt concerning the effect of a
change in the interest rate on saving; the substitution effect argues for
a positive relationship, the income effect for an inverse relationship
(TOBIN, 1958, p.79).
25
Figura 2. Escolha das carteiras com Taxas de juros crescentes, segundo teoria da
preferência pela liquidez de Tobin.
Figura 3. Função demanda de Moeda para especulação, segundo teoria da preferência
pela liquidez de Tobin.
A criação do modelo de Tobin (1958) sob bases teóricas mais sólidas melhorou os
resultados empíricos mediante a sua interpretação do modelo de Keynes. Este novo
modelo se tornou um dos pilares da síntese neoclássica como um progresso na teoria
das finanças, mesmo não expressando uma teoria da demanda de moeda.
2.4.3 O Modelo Tobin-Baumol
A síntese das idéias de Baumol (1952) e Tobin (1958) resumem-se num modelo
matemático conhecido como modelo Tobin-Baumol de demanda por moeda. Este
modelo é o exemplo por excelência que explica a demanda por dinheiro pelo motivo
transação, isto é, com o objetivo de trocá-lo por bens e serviços, levando em conta
m (y
0
) M
σ
R
r
1
r
o
r
2
r
Ls
0
r
Ls
w
µ
R
0
Curva da carteira ótima
26
também o motivo especulação e descrevendo como intuitivamente os indivíduos
chegam ao encaixe monetário ótimo que desejam. Em Lopes e Vasconcellos (2008)
encontra-se um resumo da tal modelo. Este tópico baseia-se neste resumo.
Lopes e Vasconcelos (2008) iniciam a síntese Tobin-Baumol evidenciando que manter
dinheiro em espécie tem um custo de oportunidade, relativo a uma analise de custo-
benefício entre a retenção de moeda ou a aplicação no mercado financeiro. O custo de
moeda é o juro que o agente deixa de ganhar, enquanto o beneficio é deixar de incorrer
em custos de transação - cada vez que deseja retirar dinheiro, terá custos de tempo e de
deslocamento. Entretanto, há um aspecto positivo, já que ter dinheiro em espécie
permite fazer frente a qualquer transação de uma forma rápida reduzindo o problema a
minimização dos custos de transação.
Partindo da análise da Teoria Quantitativa o saldo de encaixes reais mantido
corresponde à renda que o agente mantém durante determinado período dividido por 2
vezes o número de recebimentos que o indivíduo possui no período. Se recebe por
exemplo 1 vez no mês, a velocidade de circulação é 2, se recebe 2 vezes, a velocidade é
4. Desta forma:
=
2
(20)
Sendo,
= renda de um dado período
N
= número de recebimentos
Onde a função custo total, considerando um custo constante para ida aos bancos, é:
=
2
+ (21)
= custo total
= custo de transação
27
Minimizando essa função custo, se obtém o N ótimo. Diferenciando a função custo total
em relação a N e igualando a zero se obtém o N que minimiza o custo total:
2
2
+ = 0 (22)
Resolvendo (22) como se segue:
Cd
N
iY
2
2
(23)
iYCdN
2
2
(24)
Cd
iY
N
2
2
(25)
De onde se chega a:
=
2
(26)
Dado o N ótimo (N*) definimos o saldo monetário médio ótimo:
=
2
(27)
=
2
2
(28)
=
2
(29)
Esta demanda será tanto maior quanto maiores sejam os custos de ir ao Banco; maiores
sejam os pagamentos que o agente prevê que terá que realizar e menores sejam os juros
que se pode obter aplicando. A variação da demanda por moeda em relação à renda e
taxa de juros ocorre de forma similar às analisadas anteriormente.
28
3 DEMANDA POR MOEDA: ALGUNS TRABALHOS EMPÍRICOS
Uma vez revisadas as principais teorias a respeito da demanda por moeda, depreende-se
agora a tarefa de analisar aplicações empíricas realizadas por diferentes autores a
respeito do tema. O objetivo do capítulo é entender as diferenças metodológicas na
estimação da demanda por moeda. Quais os conceitos mais utilizados para moeda?
Quais as formas analíticas mais aceitas? Quais os resultados encontrados pelos
diferentes trabalhos analisados?
As estimações da demanda por moeda têm freqüentemente seguido o chamado modelo
Allais-Tobin-Baumol. Este, consiste numa linearização da forma adaptada de Tobin-
Baumol, caracterizada anteriormente pela equação (29). A fórmula, portanto,
corresponde a:
iy
P
M
d
lnlnln
210
(30)
Como de praxe,
d
M
é a demanda por moeda; P o nível de preços, Y a renda nacional e i
a taxa de juros da economia. Evidentemente
0
é a constante;
1
a elasticidade renda
da moeda e
2
a elasticidade juros da moeda.
A equação (30) foi adotada por Cársky e Kollárová (2007) para estimar a demanda por
moeda de longo prazo da República Eslováquia. Porém, para a demanda por moeda de
curto prazo, os autores incorporaram mais variáveis e utilizaram dois métodos
diferentes, denominados Partial Adjustment Model (PAM) e Vector Error Correction
Model (VECM). Eles adotam o conceito M2 de moeda do Banco Nacional da
Eslováquia (NBS). Cabe explicar o conceito M2 de moeda do NBS: na Eslováquia M0
seria o papel-moeda em poder do público, M1 incorpora os depósitos em “conta-
poupança
4
”, e M2 agrega à M1 os depósitos em poupança resgatáveis a prazo.
4
Neste país prevalecem o equivalente a conta-poupança no Brasil (CÁRSKY; KOLLÁROVÁ, 2007).
29
O Partial Adjustment Model (PAM) lança mão de um fator de ajustamento. Estima-se
(30) por mínimos quadrados ordinários, cujo
P
M
d
ln
encontrado da estimação
chamaremos de
*
2
ln
P
M
. Em seguida encontra-se o fator de ajustamento
como a
seguir:
1
2
*
2
1
22
lnlnlnln
tttt
P
M
P
M
P
M
P
M
(31)
A equação de demanda de curto prazo pelo Partial Adjustment Model (PAM) é obtida
ao adicionar o fator de ajustamento e um termo defasado da oferta moeda:
1
2
210
2
ln1lnlnln
t
tt
P
M
iY
P
M
(32)
Para a análise de curto prazo, Cársky e Kollárová (2007) adicionam como variável a
aplicação em mutual fund shares e uma dummy para sazonalidade (no ultimo trimestre
do ano as aplicações em fundos de ação são mais elevadas na República Eslováquia).
Como resultado da estimação, constata-se que os parâmetros são positivos com exceção
do que relaciona demanda por moeda com aplicações em mutual fund shares.
Evidentemente que tais aplicações apontam como alternativa a retenção de moeda. (ou
aos depósitos em conta-poupança). A taxa de juros positivamente relacionada com
P
M
é explicada pelo fato de que estas taxas influenciam a remuneração das contas-
poupanças – mais uma vez ressaltando que tais contas estão incluídas no conceito M2
do NBS. O método Vector Error Correction Model (VECM) não apresenta diferenças
significativas na estimação de curto prazo. Já para o longo prazo o resultado obtido por
Cársky e Kollárová (2007) corresponde a:
P
M
d
ln
= 7,186 + 0,871 ln(Y) + 1,963 ln(i).
30
Foi visto anteriormente que na armadilha da liquidez expansões de oferta de moeda não
alteram a taxa de juros. Recentemente, modelos semi-log vêm sendo utilizados para
testar presença de armadilha de liquidez numa curva de demanda por moeda. Estes
exercícios vêm sendo aplicados especialmente para dados da economia japonesa, dada
suas características próximas à situação de “liquidity trap”. As baixíssimas taxas de
juros japonesas estimularam alguns trabalhos nesse sentido, tais como: Krugman
(1998); Jung, Terashashi e Watanabe (2001) e Eggertsson (2004) (BAE; KAKKAR;
OGAKI, 2004).
Bae, Kakkar e Ogaki (2004), da Ohio State University, utilizaram o procedimento de
co-integração para estimar a demanda por moeda de longo prazo da economia japonesa
com dados trimestrais entre 1976 e 2002. Os autores selecionaram previamente os três
modelos descritos abaixo:
im
10
(33)
im ln
10
(34)
i
i
m
1
ln
10
(35)
Onde m corresponde a
PY
M
ln
e
ao termo aleatório. Os autores utilizaram o
conceito M2 (M1 + títulos públicos) para a variável M; PIB para Y e o Consumer Price
Índex (CPI) japonês para o nível de P. Além do mais, foram utilizadas variáveis
dummies para o período da “bolha especulativa” japonesa. As variáveis apresentaram-se
co-integradas de primeira ordem. Como resultado, todos os modelos foram válidos, com
coeficientes significativos, porém os resultados foram mais robustos para equações não
lineares na taxa de juros (34) e (35). Sugere-se que a forma funcional adotada pelos
autores foi mais eficaz que os modelos semi-logs empreendidos na estimação de
demanda por moeda associada à armadilha da liquidez.
31
No Brasil, a estimação da demanda por moeda representou um grande desafio nos anos
90, devido aos longos períodos hiperinflacionários, que geravam volatilidade, não
estacionariedade e quebra estrutural nos dados de inflação nas décadas de 80 e 90. Este
problema também esteve presente em outros países em desenvolvimento, tais como
Turquia e Israel. Kogar (1995), do Banco Central da Turquia, verifica a co-integração
entre as variáveis da equação de demanda por moeda para períodos de alta inflação,
tanto na Turquia como em Israel. O autor, seguindo sugestão de Abel (1979), inclui a
taxa de câmbio na equação de demanda por moeda, em substituição a taxa de juros,
considerando-a como custo de oportunidade do indivíduo em manter estoques em
moeda nacional, visto que em períodos hiperinflacionários o Dólar torna-se alternativa
de defesa contra a deterioração do valor do dinheiro. Como todo trabalho empírico
sobre demanda por moeda, Kogar (1995) parte da suposição de equilíbrio entre oferta e
demanda por moeda, e utiliza os conceitos de M1 e M2 como proxy para demanda por
moeda. Adicionalmente, o autor divide o estoque de moeda pelo índice de preços para
obter o estoque real de moedas, que passa a ser a variável dependente. Utilizando dados
trimestrais de 1978 a 1990 para a Turquia e de 1977 a 1988 para Israel, o autor verifica
a co-integração pelo método de Johansen para as variáveis do modelo e testa a
significância dos coeficientes da equação linear de demanda por moeda.
A demanda real por moeda, tanto quando se considera M1 ou M2, para Israel como para
a Turquia, apresentou-se sensível para variações na renda real. Porém, também tanto
como para M1 ou M2 no numerador da variável dependente, a taxa de câmbio e a
inflação, apesar de apresentarem os sinais esperados, mostraram-se pouco significativas
no longo prazo para a economia Turca. Para Israel, confirmou-se a importância da
inflação e da substituição de moedas sobre a demanda por moeda de longo prazo
(KOGAR, 1995).
Como foi enfatizado anteriormente, devido aos períodos de inflação elevada, a
associação de longo prazo entre demanda por moeda e suas variáveis explicativas ficou
comprometida. Os choques inflacionários observados, principalmente nos anos 80,
apareceram como desafio para modelagens que buscassem explicar a função de
demanda por moeda no Brasil. Rossi (1994) e Tourinho (1996) basearam-se no método
de Cagan (1956), para estimação em economias hiperinflacionárias, como alternativa
32
para solucionar o problema. O modelo de Cagan (1956) para demanda por moeda em
situações hiperinflacionárias corresponde a:
e
ttt
PPM
1
)ln()ln(
(36)
Onde
e
t
P
1
é a expectativa de inflação no período t+1 na primeira diferença.
Considerando que a taxa esperada de inflação é igual a inflação efetivamente ocorrida
no período observado mais um erro aleatório estacionário, conclui-se que o segundo
termo da equação (36) equivale a
11
tt
P
onde
representa o termo aleatório do
modelo. Cagan (1956) realiza uma avançada transformação nesta equação para obter um
modelo supostamente co-integrado.
Rossi (1994) utiliza o procedimento de Cagan (1956) para estimar a demanda por
moeda no Brasil entre 1980 e 1993 (dados mensais). Seu principal objetivo era verificar
a eficiência da política monetária nos períodos de inflação. Pôde-se observar a co-
integração das variáveis entre 1980.1 e 1993.12. O conceito utilizado de moeda foi o
M1 do Banco Central do Brasil. Em relação a atuação da política monetária, assim o
autor conclui seu trabalho:
Como o modelo de Cagan implica certas relações de co-integração,
então onde essa co-integração foi aceita pôde-se estimar de modo
consistente o parâmetro de interesse na demanda por moeda,
permitindo, assim, uma estimativa adequada da taxa de inflação que
maximiza a receita do imposto inflacionário. Confrontando-se essa
taxa com a taxa de inflação observada, concluiu-se que a autoridade
monetária estaria, em geral, expandindo a oferta monetária no Brasil
além do ponto que maximiza a receita do imposto inflacionário, o
que, tipicamente, ocorre em episódios de hiperinflação, como Cagan
(1956) pôde constatar na sua análise dos casos clássicos de
hiperinflação do início da década de 20 (ROSSI, 1994, p. 24).
Já Tourinho (1996) utiliza a forma funcional transformada de Box-Cox como alternativa
para tratamento de períodos hiperinflacionários. Assim como no modelo de Cagan
(1956), a variável dependente sofre transformações, naquele caso, logarítmica, neste, a
transformada de Box-Cox. Outra similaridade entre os modelos de Tourinho (1996) e
Cagan (1956) é que ambos consideram a inflação esperada influindo sobre o saldo de
moedas. A transformação de Box-Cox realizada para a variável dependente implica em
33
inicialmente normalizar o saldo real de moedas (dividir
P
M
por sua média geométrica)
e em seguida considerar:
0
0
log
1
,
z
z
z
e
zz log,
0
lim
(37)
Onde z corresponde a média geométrica do saldo real de moedas. Tal modelo é assim
explicado:
Trata-se de uma transformação exponencial para que se tenha uma
transformação contínua à medida que o expoente se aproxima de
zero. O Parâmetro de forma da transformação é
, e a sua variação
permite que se obtenham formas funcionais alternativas: a
transformada logarítmica empregada por Cagan é obtida quando
0
, enquanto
1
produz a transformação recíproca negativa
(TOURINHO, 1996, p.4).
Considera-se que a transformada de Box-Cox
),(
z
é dependente da taxa de inflação
(P), da variância da inflação (σ²), taxa de juros real (r) e da renda (Y). A inclusão da
variância da inflação em economias hiperinflacionárias foi sugerida por Tourinho
(1995). Desta feita, o modelo final corresponde a:
YrPz
43
2
210
,
(38)
O conceito de moeda adotado foi o de mensurá-la pela base monetária. A influência da
inflação esperada baseia-se aqui em expectativas adaptativas, neste sentido se introduz
um termo proporcional ao erro quadrático, qual seja, a variância da inflação. A renda
analisada também decorre de expectativas adaptativas, portanto, corresponde a renda
esperada. Seu valor é obtido seguindo Friedman (1956). Utiliza-se médias de rendas
passadas com pesos declinando exponencialmente no tempo. Para tornar (38) completa
o autor adiciona uma transformada de Box-Cox para a renda, uma Dummy para o mês
de dezembro e uma tendência temporal normalizada (TOURINHO, 1996). Os resultados
obtidos para o período entre março de 1974 e junho de 1994 estão sintetizados na tabela
abaixo:
34
Tabela 1. Estimativa da demanda por saldos reais de moeda no Brasil (1974 a 1995)
Data inicial
1974:03
Data final
1994:06
Observações
244
Graus de Liberdade
235
R2
0,9871
Soma dos resíduos quadráticos
14,9412
Erro-padrão da estimativa
0,2516
Durbin Watson
2,2563
Primeira forma funcional Box Cox - λ
-0,8
(-0,92;-0,71)
Parâmetro para a formação de expectativas
para o nível e variância da inflação - β1
0,1650
(0,150;0,180)
Parâmetro para a formação de expectativas
para a renda
0,091
(0,92;0,71)
Intercepto
-1,377
(0,091)
Coeficiente de tendência
do processo para os preços – π
-1,024
(0,055)
Coeficiente de variância da
inflação – σ
1,316
(0,079)
Coeficiente da taxa de juro de curto prazo
normatizada – r
-0,108
(0,027)
Coeficiente do índice de renda real
esperado normalizado e transformado - y
1,523
0,204
Coeficiente de tendência intertemporal
normatizada – t
-0,660
(0,102)
Coeficiente da variável dummy
para os meses de dezembro
0,177
(0,015)
Coeficiente de correlação
dos resíduos – ρ
0,708
(0,015)
Obs.: Entre parêntese o valor P.
Fonte: TOURINHO, 1996, p.10
A equação foi estimada com correção para heterocedasticidade e todos os coeficientes
foram significativos. Observa-se que as elasticidade da demanda em relação a inflação é
de -1. Por fim, a projeção para depois de 1994 pelo modelo utilizado mostrou uma
demanda por saldos reais de base monetária 50% superior ao de fato observado
(TOURINHO, 1996).
35
Para estimação da demanda por moeda no Brasil para períodos com inflação menos
acentuada, destaca-se o trabalho de Cardoso (1981). Com dados trimestrais entre 1966 e
1979, a autora estimou a demanda por moeda, considerando como variáveis explicativas
a renda, a taxa de juros e a inflação. Para moeda, Cardoso (1981) considerou M1 +
depósitos no Banco do Brasil e na Caixa Econômica Federal (divergindo do conceito
M1 do BACEN). A autora calculou
P
M
, onde P corresponde ao índice de preços, e em
seguida obteve um índice para
P
M
considerando 1977 como ano base. O logaritmo do
índice de preços correntes do ano t dividido pelo do ano t-1 corresponde à taxa de
inflação adotada. A taxa de juros é aquela sobre as letras de câmbio. As taxas são do
Rio de Janeiro, coletadas pelo Banco do Brasil, a 180 dias de prazo até 1971 e a 360
dias a partir de 1971. As estimativas indicaram que a elasticidade renda da demanda por
moeda é unitária no longo prazo e que a taxa de juros é importante no caso brasileiro,
entre 1966 e 1979, porém, que a taxa de inflação não exerceu papel significativo sobre a
demanda por moeda (CARDOSO, 1981).
A revisão destes trabalhos empíricos revela que as diferenças metodológicas estão mais
relacionadas com os problemas específicos do período e/ou local considerado na
análise. É quase unânime a adoção das variáveis explicativas preconizadas pelos autores
revisados no capítulo anterior: taxa de juros, inflação e renda. Para estimações em
períodos hiperinflacionários costuma-se adotar transformações na variável dependente e
adicionar variáveis tais como câmbio ou variância da inflação. Para armadilha de
liquidez observou-se adoção de formas funcionais semi-log. Quanto ao conceito de
moeda, observa-se uma variedade subjetiva e condicionada aos conceitos das
autoridades monetárias locais.
36
4 A DEMANDA POR MOEDA NO BRASIL (1996 – 2008)
O objetivo central deste capítulo é obter a função de demanda por moeda para o Brasil,
com base em dados trimestrais de 1996.T1 a 2008.T3, utilizando modelagem
econométrica. A variável dependente corresponde ao saldo real de moedas, já para as
variáveis explicativas optou-se por considerar as principais, mencionadas por diferentes
concepções teóricas, quais sejam: taxa de juros (decorrente do motivo especulação);
renda do país (decorrente do motivo transacional) e; inflação (introduzida nos modelos
de demanda por moeda pela corrente neoclássica).
Desta maneira, nenhuma novidade é inserida para explicação da função de demanda por
moeda, porém, são adotadas diferentes formas funcionais a fim de verificar a
modelagem mais apropriada para estimação da demanda por moeda. Utiliza-se equações
semi-log; log-log para captar as elasticidades; modelo em nível e em diferença. Para os
modelos com variável dependente linear acrescentou-se um termo auto-regressivo
AR(1). Desta forma, sete equações diferentes são testadas empíricamente para o caso
brasileiro, incluindo a forma de Allais-Tobin-Baumol mencionada no capítulo anterior.
A taxa de juros adotada é a Taxa de Juros de Longo Prazo (TJLP), visto que a estimação
busca encontrar a demanda por moeda long-run. A seguir, são explicitados os conceitos
e mensuração das demais variáveis, assim como um resumo das estatísticas descritivas
das mesmas para o período abordado. Em seguida são estimadas as equações
estipuladas.
4.1 DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS
A variável dependente nas equações a serem estimada corresponde a
P
M
, saldo real de
moeda, onde M é saldo monetário e P índice de preço. Como toda estimação da
demanda por moeda, entende-se que oferta e demanda estão em equilíbrio, de modo que
pode-se utilizar o conceito de oferta monetária para realizar a estimação de M. O
conceito de moeda adotado é o M1 do Banco Central do Brasil e o índice de preço
adotado corresponde ao IGP-DI da Fundação Getúlio Vargas.
37
Neste ponto, cabe expor os conceitos de meios de pagamento segundo o Banco Central:
M1 corresponde ao papel moeda em poder do público mais os depósitos a vista; o M2
corresponde ao M1 mais as emissões de alta liquidez realizadas primariamente no
mercado interno por instituições depositárias - as que realizam multiplicação de crédito;
o M3 é composto pelo M2 e as captações internas por intermédio dos fundos de renda
fixa e das carteiras de títulos públicos federais registrados no Sistema Especial de
Liquidação e Custódia (Selic); o M4 agrega o M3 e a carteira livre de títulos públicos
do setor não financeiro (BANCO CENTRAL, 2008).
Deflacionando M1 pelo índice de inflação adotado chega-se a variável dependente
P
M
.
O gráfico a seguir revela a trajetória da variável entre janeiro de 1996 e setembro de
2008, em médias trimestrais.
Figura 4. Saldo real de moedas entre 1996.T1 e 2008.T3 no Brasil
A trajetória descrita no gráfico aparenta um comportamento estável e ascendente para o
saldo monetário real. O valor no primeiro trimestre de 1996 era de R$ 78,1 bilhões,
chegando a atingir R$ 212,1 bilhões no quarto trimestre de 2007, e reduzindo-se para
R$ 192,9 bilhões no terceiro trimestre de 2008. A tabela 2 resume as principais
estatísticas descritivas da variável dependente.
Trajetória de M/P
0,00
50.000,00
100.000,00
150.000,00
200.000,00
250.000,00
1996 T1
1996 T4
1997 T3
1998 T2
1999 T1
1999 T4
2000 T3
2001 T2
2002 T1
2002 T4
2003 T3
2004 T2
2005 T1
2005 T4
2006 T3
2007 T2
2008 T1
Período
M/P
38
Tabela 2. Estatística descritiva para o saldo monetário real, em milhões (R$ de 2008),
entre o primeiro trimestre de 1996 e o terceiro de 2008
M / P
Média
138159,05
Erro padrão
4540,55
Mediana
134929,25
Desvio padrão
32426,04
Variância da amostra
1051447943
Curtose
0,15
Assimetria
0,32
Intervalo
138636,39
Mínimo
73504,06
Máximo
212140,45
Soma
7046111,58
Contagem
51
Fonte: Elaboração própria.
A renda do país é incorporada nos modelos de estimação para demanda por moeda
como decorrência do efeito transação e precaução. Para nossa estimação em séries
temporais, o PIB trimestral calculado pelo IBGE é utilizado como proxy. Deflacionou-
se a série pelo IGP-DI. Entre 1996 e 2008 o comportamento do PIB pode ser resumido
pelas estatísticas da tabela a seguir:
Tabela 3. Estatística descritiva para o PIB trimestral, em milhões (R$ de 2008), entre o
primeiro trimestre de 1996 e o terceiro de 2008
PIB
Média
571663,51
Erro padrão
5723,48
Mediana
562727,81
Desvio padrão
40873,83
Variância da amostra
1670670131
Curtose
-0,74
Assimetria
0,10
Intervalo
166142,78
Mínimo
476618,74
Máximo
642761,52
Soma
29154839,13
Contagem
51
Fonte: Elaboração própria.
39
O PIB real brasileiro no período analisado variou entre R$ 476,6 bilhões a R$ 642,8
bilhões, com média de R$ 571,7 bilhões. Conta-se 51 observações, equivalentes aos
quatro trimestres de cada ano a partir de 1996 e os 3 primeiros trimestres de 2008.
Como foi enfatizado anteriormente, a taxa de juro considerada na estimação é a TJLP. O
gráfico da média trimestral dos valores mensais da TJLP mostra o comportamento da
variável no período em questão.
Figura 5. Comportamento da TJLP entre 1996.T1 e 2008.T3
Já o IGP-DI, com 1994 como anos base, descreve o seguinte comportamento:
Figura 6. Trajetória da inflação entre 1996.T1 e 2008.T3 no Brasil
Trajetória da TJLP
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1996 T1
1996 T4
1997 T3
1998 T2
1999 T1
1999 T4
2000 T3
2001 T2
2002 T1
2002 T4
2003 T3
2004 T2
2005 T1
2005 T4
2006 T3
2007 T2
2008 T1
Período
TJLP
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1996 T1
1996 T4
1997 T3
1998 T2
1999 T1
1999 T4
2000 T3
2001 T2
2002 T1
2002 T4
2003 T3
2004 T2
2005 T1
2005 T4
2006 T3
2007 T2
2008 T1
Período
IGP-DI
40
4.2 ESTIMAÇÃO DA DEMANDA POR MOEDA
As relações definidas por Keynes (1982) foram consideradas na construção do modelo a
ser estimado, porém, seguindo a sugestão de Chow (1966), o efeito da inflação é
incorporado na estimação da demanda por moeda. De fato, Friedman (1956) afirma que
ao decidir reter saldos monetários, além dos custos de oportunidade da remuneração da
taxa de juros, as famílias incorrem em custos trazidas pela taxa de inflação esperada
(P*), se esta for positiva. Portanto, a demanda das famílias por moeda apresenta uma
relação negativa com a inflação. Dado que no período de análise a inflação esteve
relativamente controlada, considera-se que a expectativa de inflação dos agentes possui
uma relação estritamente correlacionada com a taxa no período t. Desta forma, foram
adotadas as taxas de inflação do período, e não a taxa de inflação esperada. A função
demanda por moeda, portanto, tem a seguinte característica:
m = f (Y, i, P) (39)
Sendo que δm / δY > 0; δm / δi < 0 e δm / δP < 0, onde m é
P
M
. Substituindo a
nomenclatura das variáveis de (39) pelas definidas no tópico anterior, e definindo as
formas funcionais, as equações a serem estimadas por MQO são:
ˆ
ˆˆˆˆ
3210
IGPTJLPPIB
P
M
(40)
ˆ
)ln(
ˆ
)ln(
ˆ
)ln(
ˆˆ
3210
IGPTJLPPIB
P
M
(41)
ˆ
)ln(
ˆ
)ln(
ˆ
)ln(
ˆˆ
ln
3210
IGPTJLPPIB
P
M
(42)
ˆ
ˆˆˆˆ
ln
3210
IGPTJLPPIB
P
M
(43)
41
ˆ
1
ˆˆˆˆˆ
43210
ARIGPTJLPPIB
P
M
(44)
ˆ
)1(
ˆˆˆˆˆ
ln
43210
ARIGPTJLPPIB
P
M
(45)
ˆ
)(
ˆ
)(
ˆ
)(
ˆˆ
3210
IGPTJLPPIB
P
M
(46)
Sendo que o processo AR(1) indica
1
t
P
M
e o símbolo Δ indica primeira diferença. As
equações são estimadas com 51 observações, exceto a (46) pela perda de uma
observação e as equações (44) e (45) devido à defasagem auto-regressiva.
O primeiro passo, como se trata de séries temporais, é testar a estacionariedade das
séries. Considerando 95% de confiança todas as variáveis, inclusive nas formas
logarítmicas, seguem um processo I(1) segundo o teste ADF para raiz unitária. Os
resultados para (40) são:
Tabela 4. Estimação da equação (40)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
110812.2
34698.39
3.193583
0.0025
PIB
0.085857
0.043454
1.975785
0.0541
TJLP
-79476.30
13066.98
-6.082224
0.0000
IGP
177.1506
27.24680
6.501703
0.0000
R-squared
0.892748
Mean dependent var
138159.1
Adjusted R-squared
0.885902
S.D. dependent var
32426.04
S.E. of regression
10953.00
Akaike info criterion
21.51580
Sum squared resid
5.64E+09
Schwarz criterion
21.66731
Log likelihood
-544.6529
F-statistic
130.4066
Durbin-Watson stat
0.602842
Prob(F-statistic)
0.000000
Fonte: Elaboração própria.
Apesar dos excelentes resultados de F, R² e do probability dos coeficientes, DW indica
autocorrelação positiva entre os termos aleatórios, também o teste de White indica
42
Heterocedasticidade. Portanto, são violadas hipóteses básicas do modelo de regressão
clássica. A equação (41) apresentou os mesmos problemas da (40), apesar dos bons
resultados da estimação, exceto pela significância do PIB:
Tabela 5. Estimação da equação (41)
Included observations: 51
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-539660.5
356383.9
-1.514267
0.1367
LOG(PIB)
35004.36
25688.65
1.362639
0.1795
LOG(TJLP)
-74916.41
11317.49
-6.619522
0.0000
LOG(IGP)
36203.04
6446.098
5.616273
0.0000
R-squared
0.911186
Mean dependent var
138159.1
Adjusted R-squared
0.905517
S.D. dependent var
32426.04
S.E. of regression
9967.169
Akaike info criterion
21.32717
Sum squared resid
4.67E+09
Schwarz criterion
21.47868
Log likelihood
-539.8427
F-statistic
160.7310
Durbin-Watson stat
0.625593
Prob(F-statistic)
0.000000
Fonte: Elaboração própria.
O problema de autocorrelação se agrava pelo teste de DW para a equação (42), sendo
portanto, outra equação a ser rejeitada para explicação da demanda por moeda. Os
resultados seguem abaixo:
Tabela 6. Estimação da equação (42)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
11.19115
3.081847
3.631312
0.0007
LOG(IGP)
0.251997
0.055743
4.520702
0.0000
LOG(PIB)
-0.067387
0.222144
-0.303347
0.7630
LOG(TJLP)
-0.614012
0.097869
-6.273846
0.0000
R-squared
0.882186
Mean dependent var
11.80812
Adjusted R-squared
0.874666
S.D. dependent var
0.243462
S.E. of regression
0.086192
Akaike info criterion
-1.989304
Sum squared resid
0.349162
Schwarz criterion
-1.837788
Log likelihood
54.72725
F-statistic
117.3114
Durbin-Watson stat
0.380602
Prob(F-statistic)
0.000000
Fonte: Elaboração própria.
43
O PIB apresentou relação negativa com a demanda por moeda, porém seu coeficiente
não foi significativo. Já a equação (43) apresenta o resultado exposto na tabela 7.
Tabela 7. Estimação da equação (43)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
12.17752
0.279280
43.60322
0.0000
IGP
0.001080
0.000219
4.925695
0.0000
PIB
-3.66E-08
3.50E-07
-0.104535
0.9172
TJLP
-0.748858
0.105173
-7.120215
0.0000
R-squared
0.876748
Mean dependent var
11.80812
Adjusted R-squared
0.868881
S.D. dependent var
0.243462
S.E. of regression
0.088158
Akaike info criterion
-1.944178
Sum squared resid
0.365280
Schwarz criterion
-1.792663
Log likelihood
53.57655
F-statistic
111.4440
Durbin-Watson stat
0.420514
Prob(F-statistic)
0.000000
Fonte: Elaboração própria.
DW indica autocorrelação positiva dos resíduos. O PIB não apresenta nenhuma relação
com ln(m). Esta equação também é rejeitada por violar hipótese do modelo clássico de
regressão.
Tabela 8. Estimação da equação (44)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
2224475.
21357681
0.104153
0.9175
IGP
-311.5721
187.0338
-1.665860
0.1027
PIB
-0.058356
0.027246
-2.141805
0.0377
TJLP
-37616.20
14606.47
-2.575311
0.0134
AR(1)
0.998216
0.019391
51.47922
0.0000
R-squared
0.961371
Mean dependent var
139359.9
Adjusted R-squared
0.957937
S.D. dependent var
31588.93
S.E. of regression
6478.620
Akaike info criterion
20.48504
Sum squared resid
1.89E+09
Schwarz criterion
20.67624
Log likelihood
-507.1261
F-statistic
279.9832
Durbin-Watson stat
1.789001
Prob(F-statistic)
0.000000
Fonte: Elaboração própria.
44
Os resultados da estimação de (44) apresentaram-se satisfatórios, com exceção da não
significância da constante. Não se rejeitou a hipótese de homocedasticidade pelo teste
de White assim como DW assume valor para rejeição da hipótese de autocorrelação
entre os resíduos. Neste caso, procedeu-se a testar a estacionariedade dos resíduos e
constatou-se que os mesmos são I(0), o que indica co-integração das séries, visto que
todas as variáveis seguem estacionariedade de ordem 1. Para a equação (45) os
resultados são os expressos na tabela 9.
Tabela 9. Estimação da equação (45)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
16.63537
11.10408
1.498131
0.1411
TJLP
-0.361620
0.109471
-3.303358
0.0019
PIB
-5.32E-07
2.02E-07
-2.630149
0.0116
IGP
-0.002377
0.001390
-1.710291
0.0941
AR(1)
0.992889
0.020338
48.81834
0.0000
R-squared
0.960889
Mean dependent var
11.81896
Adjusted R-squared
0.957413
S.D. dependent var
0.233162
S.E. of regression
0.048117
Akaike info criterion
-3.135725
Sum squared resid
0.104186
Schwarz criterion
-2.944523
Log likelihood
83.39314
F-statistic
276.3938
Durbin-Watson stat
1.796679
Prob(F-statistic)
0.000000
Fonte: Elaboração própria.
Os resultados seguem robustos, com ausência de autocorrelação ou de
heterocedasticidade. O R² ajustado foi de 0,957 e a estatística F indicou forte influência
conjunta das variáveis explicativas sobre a variável dependente. Em relação aos
coeficientes, somente a constante não apresentou resultado significativo. O termo
autoregressivo indica influência da demanda por moeda em t-1 sobre a demanda por
moeda em t. O teste ADF para os resíduos apontam-nos como estacionários em nível,
portanto I(0), indicando co-integração entre as séries. Por fim, analisa-se o resultado da
estimação em primeira diferença:
45
Tabela 10. Estimação da equação (46)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
3540.629
1388.864
2.549298
0.0142
D(IGP)
-321.9072
177.5747
-1.812799
0.0764
D(PIB)
-0.058892
0.026879
-2.191003
0.0336
D(TJLP)
-37634.11
14260.39
-2.639066
0.0113
R-squared
0.241083
Mean dependent var
2295.357
Adjusted R-squared
0.191589
S.D. dependent var
7122.146
S.E. of regression
6403.642
Akaike info criterion
20.44374
Sum squared resid
1.89E+09
Schwarz criterion
20.59670
Log likelihood
-507.0935
F-statistic
4.870909
Durbin-Watson stat
1.798292
Prob(F-statistic)
0.005035
Fonte: Elaboração própria.
Apesar do valor de R² ajustado ser inferior ao dos modelos (44) e (45), a estatística F
mostrou forte impacto das variáveis explicativas sobre a demanda por moeda, assim
como os testes individuais de significância apontaram que todos os coeficientes são
válidos. Também se rejeitou heterocedasticidade e autocorrelação. Os resíduos são I(0),
validando a estimação da equação (46).
As equações (44), (45) e (46) são válidas para a estimação da demanda por moeda no
Brasil
5
. Os sinais esperados dos coeficientes que relacionam taxa de inflação e saldo
real de moeda, assim como taxa de juros e saldo real de moeda, comportam-se como o
esperado, porém, nas três equações, o PIB não se relacionou de forma positiva com a
demanda por moeda, como era esperado dado o motivo transação.
5
Não foi verificada autocorrelação pelo valor DW, não há indícios de multicolinearidade, as séries são
co-integradas, o valor F aponta influência conjunta das variáveis, o teste de Granger rejeita hipótese de
não influência das variáveis explicativas sobre a dependente. A matriz de correlação para verificação de
multicolinearidade, os testes ADF para estacionariedade e o teste de causalidade de Granger encontram-se
no anexo.
46
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Após a revisão sumária das principais teorias a respeito da demanda por moeda e da
discussão de aplicações empíricas, empreendeu-se a tarefa de estimar para o Brasil,
entre 1996 e 2008, a função de demanda por moeda. Para tanto, foram utilizadas sete
equações diferentes, sendo que três não violaram hipóteses básicas do modelo de
regressão clássico, comprovaram-se co-integradas e apresentaram resultados
satisfatórios.
As formas funcionais válidas para estimação da demanda por moeda na economia
brasileira recente foram as listadas a seguir:
ˆ
1
ˆˆˆˆˆ
43210
ARIGPTJLPPIB
P
M
(44)
ˆ
)1(
ˆˆˆˆˆ
ln
43210
ARIGPTJLPPIB
P
M
(45)
ˆ
)(
ˆ
)(
ˆ
)(
ˆˆ
3210
IGPTJLPPIB
P
M
(46)
Porém, independente da forma que se adotou o PIB do Brasil não se relacionou
positivamente com a demanda por moeda, e mais, apresentou significância para o seu
sinal negativo, indicando o inverso do que a literatura por demanda por moeda exprime.
Este resultado sugere que as pequenas elevações acontecidas no PIB entre 1996 e 2008
não foram acompanhadas por elevação da demanda por moeda pelo motivo transação.
Este resultado torna-se aceito ao se observar a série do PIB para o período abordado:
seu valor real oscilou em torno de uma média negativa até meados de 1999, se
estabilizou e caiu bruscamente no terceiro trimestre de 2002, depois se estabilizou até
final de 2004 quando então passou a crescer significativamente. Um período então, de
certa estabilidade e até queda, ao passo que a política monetária do Banco Central
preconizava a estabilidade monetária. Mesmo com a oferta de M1 retraída, esta variável
cresceu de forma mais acelerada do que o PIB. Esta particularidade colaborou para o
resultado da relação entre PIB e saldo real monetário.
47
Figura 7. Desempenho do PIB real (milhões de R$) entre 1996 e 2008
Fonte: Elaboração própria.
Já os coeficientes que relacionam a taxa de juros a longo prazo e o índice de inflação
com a demanda por moeda, apresentaram-se negativos, como descreve a teoria de
demanda por moeda. Dada a qualidade da estimação (46), sugere-se que a demanda por
moeda para a economia brasileira, possa ser realizada por:
D(M) = 3540.628 - 321.907*D(IGP) - 0.05889*D(PIB) - 37634.11*D(TJLP) (47)
As regressões cumpriram os objetivos propostos, mas a aplicação de modelos mais
complexos, incorporando mais defasagens, médias móveis ou utilizando procedimentos
mais avançados, como o Vector Error Correction Model (VECM) ou Partial Adjustment
Model (PAM) citados anteriormente, certamente podem enriquecer o debate sobre
demanda por moeda no Brasil.
450000
500000
550000
600000
650000
96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08
PIB
48
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Studies, v. 66, p. 65-86, 1958.
TOURINHO, Octávio A. F. A demanda por moeda no Brasil: 1974/95. Rio de Janeiro:
IPEA, 1996. Texto para discussão n. 419.
50
APÊNDICE
TESTE ADF PARA RAIZ UNITÁRIA (VARIÁVEIS)
Null Hypothesis: IGP has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
0.821656
0.9934
Test critical values:
1% level
-3.574446
5% level
-2.923780
10% level
-2.599925
Null Hypothesis: D(IGP) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-4.429359
0.0009
Test critical values:
1% level
-3.574446
5% level
-2.923780
10% level
-2.599925
Null Hypothesis: M has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-0.406349
0.8992
Test critical values:
1% level
-3.584743
5% level
-2.928142
10% level
-2.602225
51
Null Hypothesis: D(M) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-3.254192
0.0232
Test critical values:
1% level
-3.584743
5% level
-2.928142
10% level
-2.602225
Null Hypothesis: PIB has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-0.538361
0.8738
Test critical values:
1% level
-3.584743
5% level
-2.928142
10% level
-2.602225
Null Hypothesis: D(PIB) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-3.767906
0.0061
Test critical values:
1% level
-3.584743
5% level
-2.928142
10% level
-2.602225
52
Null Hypothesis: TJLP has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-2.572095
0.1055
Test critical values:
1% level
-3.568308
5% level
-2.921175
10% level
-2.598551
Null Hypothesis: D(TJLP) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-5.594026
0.0000
Test critical values:
1% level
-3.581152
5% level
-2.926622
10% level
-2.601424
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: LOG(M) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-0.911900
0.7754
Test critical values:
1% level
-3.584743
5% level
-2.928142
10% level
-2.602225
53
Null Hypothesis: D(LOG(M)) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-3.574728
0.0103
Test critical values:
1% level
-3.584743
5% level
-2.928142
10% level
-2.602225
TESTE DE CAUSALIDADE DE GRANGER
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 12/16/08 Time: 04:23
Sample: 1996Q1 2008Q3
Lags: 2
Null Hypothesis:
Obs
F-Statistic
Probability
TJLP does not Granger Cause M
49
1.63143
0.20726
M does not Granger Cause TJLP
1.91118
0.15998
PIB does not Granger Cause M
49
14.1057
1.8E-05
M does not Granger Cause PIB
3.08695
0.05565
IGP does not Granger Cause M
49
7.82032
0.00124
M does not Granger Cause IGP
2.12185
0.13191
PIB does not Granger Cause TJLP
49
2.18581
0.12444
TJLP does not Granger Cause PIB
0.51180
0.60294
IGP does not Granger Cause TJLP
49
4.96964
0.01133
TJLP does not Granger Cause IGP
0.50678
0.60590
IGP does not Granger Cause PIB
49
7.22009
0.00194
PIB does not Granger Cause IGP
1.34033
0.27224
54
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 12/16/08 Time: 04:24
Sample: 1996Q1 2008Q3
Lags: 2
Null Hypothesis:
Obs
F-Statistic
Probability
IGP does not Granger Cause LOG(M)
49
7.42627
0.00166
LOG(M) does not Granger Cause IGP
1.78839
0.17917
TJLP does not Granger Cause LOG(M)
49
2.54902
0.08965
LOG(M) does not Granger Cause TJLP
0.51851
0.59900
PIB does not Granger Cause LOG(M)
49
16.8094
3.8E-06
LOG(M) does not Granger Cause PIB
3.61208
0.03528
TJLP does not Granger Cause IGP
49
0.50678
0.60590
IGP does not Granger Cause TJLP
4.96964
0.01133
PIB does not Granger Cause IGP
49
1.34033
0.27224
IGP does not Granger Cause PIB
7.22009
0.00194
PIB does not Granger Cause TJLP
49
2.18581
0.12444
TJLP does not Granger Cause PIB
0.51180
0.60294
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 12/16/08 Time: 04:25
Sample: 1996Q1 2008Q3
Lags: 2
Null Hypothesis:
Obs
F-Statistic
Probability
D(TJLP) does not Granger Cause D(M)
48
9.32170
0.00043
D(M) does not Granger Cause D(TJLP)
2.15823
0.12788
D(IGP) does not Granger Cause D(M)
48
8.62442
0.00071
D(M) does not Granger Cause D(IGP)
0.41378
0.66375
D(PIB) does not Granger Cause D(M)
48
21.6078
3.2E-07
D(M) does not Granger Cause D(PIB)
6.18499
0.00436
D(IGP) does not Granger Cause D(TJLP)
48
1.56675
0.22040
D(TJLP) does not Granger Cause D(IGP)
1.56106
0.22158
D(PIB) does not Granger Cause D(TJLP)
48
2.55361
0.08955
D(TJLP) does not Granger Cause D(PIB)
0.41277
0.66441
D(PIB) does not Granger Cause D(IGP)
48
0.55248
0.57955
D(IGP) does not Granger Cause D(PIB)
6.67021
0.00300
55
TESTE ADF PARA RAIZ UNITÁRIA (RESÍDUOS)
Null Hypothesis: RESIDUOS has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-3.390672
0.0165
Test critical values:
1% level
-3.584743
5% level
-2.928142
10% level
-2.602225
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
MATRIZ DE CORRELAÇÃO
Equações 44 e 45
IGP
PIB
TJLP
IGP
1,0000
0,1910
-0,7436
PIB
0,1910
1,0000
-0,4433
TJLP
-0,7436
-0,4433
1,0000
Equação 46
D(IGP)
D(PIB)
D(TJLP)
D(IGP)
1
-0,30404
0,090401
D(PIB)
-0,30404
1
0,029301
D(TJLP)
0,090401
0,029301
1
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