Agregados Monetários

As Tabelas B.5, B.6 e B.7 (Apêndice B) mostram os resultados da estimação dos agregados monetários através da aplicação de modelos ARIMA. A Tabela B.5 mostra os resultados da estimação de um modelo ARIMA para o agregado monetário M1, a Tabela B.6 mostra os resultados da estimação de um modelo ARIMA para o agregado monetário M2 e a Tabela B.7 mostra os resultados da estimação de um modelo ARIMA para o agregado monetário M3. Em ambas as estimações, os resultados indicam que a oferta monetária no país é fortemente autocorrelacionada nas suas primeiras quatro defasagens, com efeito positivo (na primeira, segunda e terceira defasagens) e efeito negativo (na terceira defasagem). Os coeficientes do termo AR(1) para ambos os agregados monetários variam de 0.82 a 0.88, do termo AR(2) variam de 0.12 a 0.18, do termo AR(3) variam de -0.26 a -0.22 e do termo AR(4) variam de 0.22 a 0.25. Além da autocorrelação nas suas primeiras quatro defasagens, os

resultados das mesmas tabelas mostram que a oferta monetária no país também é fortemente determinada pelo termo de média-móvel na sua primeira defasagem, com MA(1) = -0.87, MA(1) = -0.84 e MA(1) = -0.73 para os agregados monetários M1, M2 e M3, respectivamente. As Figuras B.5, B.6 e B.7 (Apêndice B) mostram as previsões um-passo-à-frente dos agregados monetários M1, M2 e M3, respectivamente. Em todas as figuras, é possível verificar que as previsões do modelos ARIMA produzem um bom ajuste da oferta de moeda verificada no país no período analisado. As Tabelas C.4, C.5 e C.6 (Apêndice C) mostram os resultados da estimação dos agregados monetários através da aplicação do modelo UCARIMA. Segundo os resultados destas tabelas, para ambos os indicadores da oferta de moeda no país, esta estimação resultou em um modelo de tendência suave. Ambas as tabelas mostram as variâncias das variáveis em níveis, bem como as variâncias dos declives das suas tendências altamente significativas. As Figuras C.4, C.5 e C.6 (Apêndice C) mostram as previsões um- passo-à-frente dos agregados monetários M1, M2 e M3, respectivamente. Em todas as figuras, é possível verificar que as previsões produzidas pelo modelo de tendência suave apresenta um bom ajuste da oferta de moeda verificada no país no período analisado.

9.2 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O objetivo do presente capítulo foi analisar a dinâmica univariada existente na economia moçambicana no período 1995-2014. A análise univariada foi escolhida como alternativa da análise multivariada, uma vez que esta não produziu resultados satisfatórios que pudessem explicar o comportamento de variáveis macroeconômicas na economia do país. A análise da dinâmica univariada consistiu na estimação de modelos econométricos Autoregressivos Integrados de Média-Móvel (ARIMA) e univariados Decompostos em Componentes não Obervados (UCARIMA). Os resultados obtidos com a estimação destes modelos permitiu obter importantes conclusões sobre o comportamento das variáveis ao longo do período analisado. Como forma de garantir resultados confiáveis, a estimação de modelos univariados apenas foi realizada para variáveis cujos dados foram obtidos originalmente em frequência mensal. A limitação na obtenção de dados em alta frequência (principalmente variáveis representativas do setor real da economia), resultou na estimação de modelos univariados somente para as variáveis taxa de juros, taxas de câmbio, taxa de inflação e agregados monetários. A análise realizada no capítulo permitiu concluir que existe uma considerável dinâmica univariada com estas variáveis. Com a exceção da taxa de câmbio do metical em relação ao rand sul-africano com a qual não foi possível obter um modelo

univariado decomposto em componentes não observados, com todas as demais variáveis foi possível obter modelos univariados que apresentam um bom poder de explicação do comportamento da respectiva variável. Os resultados de um modelo ARIMA para a taxa de juros nominal mostraram que o comportamento desta variável no tempo é muito dependente de valores que ela atinge em momentos defasados, especialmente no curtíssimo-prazo (período de até 2 meses)2_{. Este resultado indica que esta variável, durante o período analisado,}

não sofreu alterações bruscas em um curto espaço de tempo, o que revela uma relativa consistência na condução da política monetária. A estimação de um modelo UCARIMA para a taxa de juros nominal resultou em um modelo constituído por uma tendência aleatória, mais um ciclo de ordem 1 composto por componentes aleatórios que ocorrem com uma periodicidade central de cerca de 1 ano. Além da componente cíclica, o modelo também identificou uma componente de tendência, refletindo a considerável tendência decrescente verificada na variável ao longo de todo o período analisado. A estimação de modelos ARIMA para as taxas de câmbio produziram resultados que apontam para a existência de uma persistência cambial de curtíssimo-prazo na economia, com maior persistência na taxa de câmbio do metical em relação ao dólar norte-americano, o que indica uma relativa estabilidade da política cambial adotada pelo Banco de Moçambique durante curtos períodos de tempo. A decomposição da taxa de câmbio do metical em relação ao dólar norte-americano em componentes não observados produziu um modelo composto por um passeio aleatório, mais um ciclo de ordem 1, constituído por componentes aleatórios que acontecem com uma periodicidade central de cerca de 3.3 anos. Para a taxa de câmbio do metical em relação ao rand sul-africano, o modelo UCARIMA não identificou componentes não observados que refletissem o comportamento da variável ao longo do período analisado.

Os resultados da estimação de modelos ARIMA para a taxa de inflação indicaram a existência de uma inércia inflacionária na economia, tanto em situações em que se inclue o efeito sazonal da inflação, quanto em situações em que não se inclue o efeito sazonal. A análise do comportamento da taxa de inflação realizada no Capítulo 3 já tinha sugerido a existência de factores causadores de transmissão da inflação de um período para o(s) período(s) seguinte(s). A estimação de um modelo UCARIMA para a taxa de inflação permitiu obter um modelo constituído por um passeio aleatório com termo aleatório, denominado na literatura por Modelo de Nível Local. Este modelo identificou uma componente de tendência aleatória na taxa de inflação do país, revelando uma grande volatilidade no nível de preços no

2 _{Este resultado está de acordo com os resultados obtidos no Capítulo 5 na estimação das Funções Investimento e}

início do período analisado e uma menor volatilidade no final do período. Em termos de utilização para realização de previsão um-passo-à-frente, o modelo obtido pelo procedimento da decomposição da variável em componentes não observados mostrou um melhor ajustamento, comparativamente ao modelo univariado simples (ARIMA). A estimação de modelos ARIMA para os agregados monetários revelou a existência de uma persistência monetária na economia do país. Segundo os resultados obtidos com este modelo, a persistência é considerável, com duração de até 4 meses. Estes resultados reforçam os resultados obtidos no Capítulo 6, na estimação da Função da Demanda por Moeda, que também apontaram para a existência de uma persistência monetária na economia do país durante um período de aproximadamente 4 meses. Esta constatação pode indicar um especial cuidado na determinação da política monetária do país, com respeito principalmente aos efeitos propagatórios que a oferta de moeda tem em períodos seguintes. Finalmente, a decomposição do comportamento dos agregados monetários em componentes não observados, identificou uma componente de tendência suave, refletindo o leve crescimento que a oferta de moeda do país apresentou ao longo de todo o período analisado.