Apresentadas as variáveis, o próximo passo é mensurar o impacto da variação cambial sobre a taxa de inflação. Para a estimação do modelo, inicialmente foi aplicado o teste de Dickey-Fuller Ampliado (ADF) para verificar se as variáveis são estacionárias (ou seja, se é possível rejeitar a hipótese de presença de raiz unitária nas séries).
A Tabela 3 apresenta os resultados do teste de Dickey-Fuller Ampliado (ADF) – onde a hipótese nula é de presença de raiz unitária – para as variáveis utilizadas na estimação do
pass-through. Foi utilizada a função “adfTest” do pacote “fUnitRoots” do software RStúdio
para testar se há raiz unitária nas séries temporais avaliadas.
Tabela 3 – Resultado do teste ADF para variáveis em nível
Resultados do Teste ADF
ADF P-Valor
IPCA Dessazonalizado -5.3052 0.0100
Inflação esperada em 12 meses -0.7926 0.3628 Hiato da produção industrial -5.6412 0.0100 ∆ log (taxa de câmbio + PPI) -6.0476 0.0100
Fonte: Elaboração própria.
Como é possível perceber, a partir da Tabela 3, não foi possível rejeitar a hipótese nula de presença de raiz unitária apenas para a variável de inflação esperada nos próximos 12 meses. Nas demais variáveis (IPCA dessazonalizado e sua defasagem, hiato da produção industrial e a primeira diferença da soma do logaritmo da taxa de câmbio somada ao logaritmo do PPI norte- americano), no entanto, rejeitou-se a hipótese nula de que a série é não-estacionária.
Para tornar a série de expectativa de inflação estacionária, foi aplicada a primeira diferença e, em seguida, aplicado o teste ADF novamente. Como ilustrado na Tabela 4, a presença de raiz unitária foi rejeitada para a variável em primeira diferença.
Tabela 4 – Resultado do teste ADF para a variável de expectativa de inflação em primeira diferença
Resultados do Teste ADF
ADF P-Valor
1ª diferença da Inflação esperada em 12 meses -6.6781 0.0100
Fonte: Elaboração própria.
Assim, a equação 10 foi estimada com a primeira diferença da expectativa de inflação acumulada em 12 meses ao invés da variável em nível.
A Tabela 5, por sua vez, apresenta os resultados da regressão linear múltipla para a equação 10, que utiliza como variável dependente o IPCA dessazonalizado e como variáveis explicativas: a primeira defasagem do IPCA dessazonalizado, a expectativa de inflação (medida pelo IPCA) acumulada em 12 meses, o hiato da produção industrial e a primeira diferença da soma dos logaritmos naturais da taxa de câmbio nominal e do Índice de Preços ao Produtor norte-americano. A regressão foi feita para o período completo da amostra e, como é possível perceber, todas as variáveis se mostraram significativas a, no mínimo 5%. Além disso, o R- quadrado ajustado da regressão foi 0,5778.
Tabela 5 – Regressão Linear Múltipla usando as observações de fev/2002 a jun/2019
Coeficiente Estimado Teste t P-Valor Significância
Intercepto 0,00146 5,134 <0,0001 ***
IPCA_t-1 0,69644 15,368 <0,0001 ***
Exp_ipca_12m_dif 0,28081 5,842 <0,0001 ***
Hiato_prod_indust -0,01239 -2,200 0,02891 *
Pass-through 0,01546 3,172 0,00174 **
R-quadrado 0,5859 Níveis de Significância
R-quadrado ajustado 0,5778 *** = 0,1%
F (4,204) 72,17 ** = 1%
P-valor (F) <0,0001 * = 5%
Fonte: Elaboração própria com base nos resultados do RStúdio.
No entanto, o objetivo deste trabalho é observar o comportamento do coeficiente de interesse (𝛽4) ao longo do tempo. Para isso, a Equação 10 foi estimada pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) em janelas amostrais de 4 anos (48 observações), a partir de fevereiro de 2002 até junho de 2019.
A Figura 8 apresenta comportamento do coeficiente de repasse cambial (𝛽4) de janeiro de 2006 até junho de 2019. Também foi incluído um intervalo de confiança de 95% com base no erro padrão da regressão para o período completo.
Figura 8 – Evolução do Coeficiente de Pass-through (jan/2006-jun/2019)
Fonte: Elaboração própria.
Como é possível perceber, o coeficiente de repasse cambial manteve uma tendência de queda entre 2006 até o início de 2009. Durante este período, apresentou um valor máximo de 4,3% em setembro de 2006 – assim, uma depreciação de 10% da taxa de câmbio nominal
-3% -2% -1% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6%
(mantida constante a inflação importada) teria um impacto de 0,43 p.p. sobre o IPCA no mês seguinte.
A queda no coeficiente de pass-through parece estar relacionada, em primeiro lugar, à retirada do ano de 2002 da janela amostral (que ocorre a partir de 2007) – ano em que ocorreu uma forte depreciação cambial por conta da situação político-eleitoral. Como foi destacado, a partir do ano seguinte, se inicia uma tendência de apreciação do real. Assim, este resultado está em linha com evidências de que o pass-through é geralmente menor em períodos de apreciação cambial do que em períodos de depreciação (ALMENDRA, 2015).
Concomitante ao período de apreciação cambial, se registrou uma maior estabilidade de preços e uma gradual redução das expectativas de inflação, conforme ilustrado nas Figuras 3 e 4. Como resultado, o coeficiente médio de repasse cambial durante o ano de 2006 foi de 3,7% e, durante os anos de 2007 e 2008, foi de 2,4% e 1,4%, respectivamente.
Tabela 6 – Valor médio do coeficiente estimado e intervalo de confiança (95%) em períodos selecionados.
Fonte: Elaboração própria.
Como apresentado na Tabela 6, a partir de 2009 se verifica uma mudança significativa em termos de magnitude do indicador, que ficou, na maior parte do período em patamares próximos a zero. Durante o período, chegou-se a valores negativos para o coeficiente de repasse cambial, em um resultado contra intuitivo. Considerando um intervalo de confiança de 95%, o coeficiente ficou entre -1% e 0,9%.
Este menor grau de repasse cambial pode ser interpretado à luz da própria composição da equação (Curva de Phillips) que foi utilizada como base (equação 10) e que leva em consideração a taxa de câmbio nominal e uma medida da inflação externa (o Índice de Preços ao Produtor norte-americano). Como é possível perceber nas Figuras 5 e 6, a depreciação do real foi compensada pela queda no PPI – em outras palavras, o aumento da taxa de câmbio não
Ano Média do Coeficiente estimado 95% 2006 3,7% (2,8%;4,7%) 2007 2,4% (1,5%;3,4%) 2008 1,4% (0,4%;2,3%) 2009-2017 0,0% (-1,0%;0,9%) 2018 0,7% (-0,3%;1,6%) 2019 (jan-jun) 1,8% (0,9%;2,8%)
impactou de maneira significativa os preços domésticos porque houve uma redução da inflação externa (deflação). Após a crise, o real voltou a apresentar alguma apreciação e, em seguida, se manteve relativamente estável até o final de 2011. O coeficiente de repasse ficou próximo a zero durante a maior parte dos anos seguintes.
Uma nova elevação do coeficiente ocorreu apenas a partir da metade de 2018, com o choque de oferta ocasionado pela paralisação dos caminhoneiros. Em junho de 2019 (última observação da série), o valor estimado para o coeficiente de pass-through foi de 1,82%, o que significa que uma depreciação de 1% na taxa de câmbio eleva a inflação em 0,0182 p.p. no horizonte de um mês. Considerando um intervalo de confiança de 95%, o repasse para o IPCA ficaria entre 0,00087 p.p. e 0,0278 p.p.
4 CONCLUSÃO
O objetivo central deste trabalho foi estimar o comportamento do pass-through (repasse) cambial brasileiro ao longo dos últimos anos. Conforme foi destacado, a avaliação da dimensão do grau de repasse de variações cambiais para os preços domésticos é um tema relevante para os decisores políticos, sobretudo para a política monetária em países que, assim como o Brasil, utilizam o sistema de metas de inflação como arcabouço.
Com base no referencial teórico, foi ressaltado que a transmissão de oscilações na taxa de câmbio sobre os preços domésticos pode ocorrer tanto de maneira direta – através do impacto sobre os preços dos produtos importados destinados ao consumo ou à produção – quanto de maneira indireta – por meio do efeito que os preços dos produtos importados possuem sobre a demanda por bens domésticos, que depende da elasticidade de substituição entre produtos domésticos e seus substitutos importados.
Depois de revisar a literatura a respeito do grau de repasse cambial brasileiro – a partir da qual se constatou o emprego de distintas abordagens, as quais produziram resultados heterogêneos – optou-se por estimar o comportamento do pass-through como o coeficiente de uma Curva de Phillips forward looking, por meio de rolling windows para uma estimação por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Apesar de ser um método econométrico simples, a utilização da abordagem de rolling windows permite obter uma estimativa do comportamento temporal do coeficiente e, assim, alcançar o objetivo do trabalho.
No que diz respeito aos resultados alcançados, foi possível observar uma tendência de queda no coeficiente de pass-through entre 2006 e o início de 2008. Segundo as estimativas, durante o ano de 2006, uma depreciação cambial na magnitude de 10% implicava, em média, um aumento de 0,37 p.p. sobre o IPCA do mês seguinte; em 2007 este impacto seria de, em média, 0,245 p.p. e, em 2008, de 0,137 p.p. A tendência de queda durante este período esteve associada à saída do período político-eleitoral de 2002 da janela amostral, que ocorreu a partir de 2007, e ao início de um período de apreciação cambial – conforme destacado na literatura, o grau de repasse tende a ser menor durante períodos de apreciação – e de maior estabilidade de preços e redução nas expectativas de inflação.
A partir do ano de 2009, foi constatada uma mudança na magnitude do grau de repasse cambial, que passa a permanecer em patamares próximos a zero. Conforme foi ressaltado,
durante a crise de 2008, a depreciação do real foi compensada pela queda na medida de inflação externa que foi utilizada (o PPI norte-americano). O grau de repasse cambial volta a aumentar apenas a partir da metade de 2018.
Assim, conforme foi possível perceber, o coeficiente de repasse cambial apresentou variações expressivas ao longo do período de tempo analisado. Portanto, cabe ressaltar novamente a importância de se analisar o comportamento temporal do grau de repasse de variações na taxa de câmbio para os preços domésticos.
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