Os dados utilizados são de 2 fontes principais:
➢ Serviço de dados Bloomberg
➢ Base de dados de anúncios de APPs de países emergentes coletada por Fratto et al (2021)
Os dados provenientes da Bloomberg são para medir as inflações implícitas e os dados sobre as particularidades de cada APP anunciada, foi extraído do artigo de Fratto et al (2021).
4.1 – Características dos anúncios dos APPs
A seguir, apresentamos as características dos anúncios de APPs dos países estudados, seguindo Fratto et al (2021), mas apenas para um conjunto restrito de países que serão analisados.
O Quadro 1 descreve os objetivos dos APPs. Em geral, o objetivo é de aumentar a confiança e resolver disfuncionalidades dos mercados, com particularidades entre um e outro anúncio.
O Quadro 3 mostra que todos os anúncios foram sobre compras no mercado secundário. Apenas o Chile não incluiu títulos soberanos no APP (a legislação no país não permite). Colômbia e México incluíram títulos públicos e privados. Já Polônia e África do Sul apenas incluíram títulos públicos. É importante ressaltar que México e África do Sul não tinham iniciado os programas até agosto de 2020, enquanto os outros sim.
Quadro 1 - Taxonomia dos Objetivos dos APPs (todos ficam dentro de “Aumentar a confiança e resolver as disfuncionalidades dos mercados”) – Legenda para o Quadro 2.
a) Aumentar confiança, reduzir estresse, aversão a risco…
b) Melhorar os canais de transmissão da política monetária…
c) Garantir a difusão de crédito/financiamento para a economia real…
d) Resolver altos custos/preços de ativos…
e) Suavizar volatilidade de preços…
f) Garantir estabilidade dos mercados financeiros, aumentar número de participantes nos mercados…
g) Garantir eficiência dos mercados financeiros, aumentar a rotação dos ativos…
h) Garantir liquidez dos mercados financeiros, reduzir estresses relacionados à liquidez...
Fonte: Fratto et al (2021)
Quadro 2 - Descrição dos anúncios de APPs por objetivo.
Fonte: Fratto et al (2021)
País Data do anúncio Objetivo
A B C D E F G H
Chile 19-03-20 para conter os efeitos de eventos de alta volatilidade no mercado
de renda fixa X X
Chile 08-04-20 para facilitar o fluxo normal de crédito e o bom funcionamento dos
mercados X X X
Colômbia 23-03-20 para facilitar o bom funcionamento dos mercados financeiros X
Colômbia 14-04-20 fortalecer a liquidez do mercado de dívida pública e aumentar a
oferta de liquidez. X
México 20-03-20
garantir que as instituições financeiras participantes contribuam para o desenvolvimento do mercado de títulos do governo, realizando colocações de dívida, fornecendo liquidez ao mercado e facilitando o processo de descoberta do preço de mercado.
X X
México 21-04-20 Promover o bom funcionamento do mercado de dívida pública X
México 21-04-20
para promover um comportamento ordenado do mercado de dívida do México; fornecer liquidez para instrumentos de negociação que, devido à incerteza e volatilidade, tenham observado menor liquidez e condições de negociação prejudicadas no mercado secundário; para fortalecer o canal de crédito
X X X X
Polônia 16-03-20
como parte das operações estruturais que alteram a estrutura de liquidez de longo prazo do setor bancário e contribuem para a manutenção da liquidez no mercado secundário de títulos públicos
X X
Polônia 08-04-20
alterando a estrutura de liquidez de longo prazo do setor bancário, garantindo a liquidez nos mercados secundários para os títulos adquiridos e potencializando o impacto dos cortes nas taxas de juros do NBP na economia, ou seja, fortalecendo a transmissão da política monetária
X X
Polônia 28-05-20
alterando a estrutura de liquidez de longo prazo do setor bancário, garantindo a liquidez nos mercados secundários para os títulos adquiridos e potencializando o impacto dos cortes nas taxas de juros do NBP na economia, ou seja, fortalecendo a transmissão da política monetária
X X
Polônia 14-07-20
alterando a estrutura de liquidez de longo prazo do setor bancário, garantindo a liquidez nos mercados secundários para os títulos adquiridos e potencializando o impacto dos cortes nas taxas de juros do NBP na economia, ou seja, fortalecendo a transmissão da política monetária
X X
África do Sul 25-03-20
Como medida adicional para agregar liquidez ao mercado;
fornecimento de liquidez e promoção do bom funcionamento dos mercados financeiros domésticos; aprimorar seu Portfólio de Política Monetária usado para gerenciar a liquidez do mercado monetário garantir que suas decisões de política monetária sejam eficazes e que essas decisões tenham um impacto, mesmo que indireto, sobre o custo de endividamento na economia. Reduzir a volatilidade excessiva no preço dos títulos do governo;
Funcionamento ordenado no mercado de títulos do governo
X X X X X X
Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades
Quadro 3 - Descrição das características dos anúncios, parte 1*.
Fonte: Fratto et al (2021)
*O percentual do PIB é em relação ao PIB de 2019. O tamanho realizado é até agosto de 2020 onde se tinha disponibilidade de dados.
País Primeiro anúncio Primeira implementação USD (bn) LCU (bn) % PIB USD (bn) LCU (bn) % PIB Assets
Chile 16-03-20 31-03-20 8 6316 3.8 3 1974 1.3 Títulos de dívida de bancos
Colômbia 23-03-20 24-03-20 10 38015 3.7 9 33186 3.8 Títulos privados
Colômbia 23-03-20 14-05-20 6 21919 2.1 5 17496 2 Títulos soberanos
México 12-03-20 7 140 0.7 Títulos soberanos
México 21-04-20 5 100 0.5 Títulos privados
Polônia 16-03-20 19-03-20 26 104 5.2
Títulos soberanos, títulos de dívida garantidos pelo governo
África do Sul 25-03-20 Títulos soberanos
Tamanho anunciado Tamanho realizado
Quadro 4 - Descrição das características dos anúncios, parte 2*.
Fonte: Fratto et al (2021)
*Estes quadros não incluem informações para todos os anúncios utilizados no trabalho. Apenas informações para os anúncios que Fratto et al (2021) conseguiu em seu artigo, que são aqui replicados apenas para os anúncios dos cinco países estudados.
País Tipo de compra Mercado
primário
Baseado em Quantidade/Preço
Maturidade Objetivo
Chile Direta N P 5 anos Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades
Colômbia Direta N Q Até 3 anos Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades
Colômbia Swap N Q Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades
México Swap N Q Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades
México Operação compromissada N Q Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades
Polônia
Direta
N NA
Suportar necessidade fiscais e medidas para aliviar custos da populção. Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades
África do Sul Direta N Q Várias Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades
Variação de 1 dia Variação de 2 dias Variação de 3 dias
Média 0,0004 0,0008 0,0012
Desvio Padrão 0,1159 0,1281 0,1407
Número de obs. 811 810 809
95 percentil 0,13 0,17 0,20
99 percentil 0,39 0,40 0,40
5 percentil -0,15 -0,19 -0,22
1 percentil -0,44 -0,46 -0,45
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
4.2 – Estatísticas descritivas dos dados
Para cada país será mostrado um gráfico da inflação implícita para todo o período, aproximadamente 3 anos. Também serão apresentadas estatísticas descritivas das séries de dados de variação da inflação implícita para os
períodos de 1 a 3 dias.
Chile: BECHI5Y
Gráfico 1 - Inflação implícita de 5 anos no Chile em pontos percentuais.
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
Tabela 1 - Estatísticas descritivas das variações da BECHI5Y em pontos percentuais1
1 Ex: 0,13 = 0,13%. Para facilitar o entendimento da tabela, o percentil 95 ser 0,17 para
variação de 2 dias indica que 95% das observações da série foram menores que 0,17 ou que a inflação implícita variou menos de 0,17% em um período de 2 dias em 95% dos períodos de 2 dias seguidos desde o início da série, começando no início de 2018. Essa interpretação serve para as tabelas 1 a 5.
Variação de 1 dia Variação de 2 dias Variação de 3 dias
Média -0,0015 -0,0032 -0,0048
Desvio Padrão 0,0933 0,1323 0,1583
Número de obs. 804 803 802
95 percentil 0,11 0,16 0,20
99 percentil 0,20 0,33 0,42
5 percentil -0,11 -0,17 -0,21
1 percentil -0,29 -0,43 -0,56
África do Sul: BESAF5Y
Gráfico 2 - Inflação implícita de 5 anos na África do Sul em pontos percentuais.
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
Tabela 2 - Estatísticas descritivas das variações da BESAF5Y em pontos percentuais
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
Variação de 1 dia Variação de 2 dias Variação de 3 dias
Média 0,0015 0,0030 0,0046
Desvio Padrão 0,0449 0,0657 0,0800
Número de obs. 837 836 835
95 percentil 0,05 0,08 0,10
99 percentil 0,13 0,19 0,23
5 percentil -0,05 -0,07 -0,09
1 percentil -0,15 -0,20 -0,34
Polônia: BEPOL23
Gráfico 3 - Inflação implícita até 2023 na Polônia em pontos base.
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
Tabela 3 - Estatísticas descritivas das variações da BEPOL5Y em pontos percentuais
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
Variação de 1 dia Variação de 2 dias Variação de 3 dias
Média -0,0003 -0,0003 -0,0003
Desvio Padrão 0,0574 0,0865 0,1065
Número de obs. 804 803 802
95 percentil 0,07 0,12 0,16
99 percentil 0,15 0,20 0,27
5 percentil -0,08 -0,12 -0,16
1 percentil -0,14 -0,22 -0,30
México: BEMEX5Y
Gráfico 4 - Inflação implícita de 5 anos no México em pontos percentuais.
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
Tabela 4 - Estatísticas descritivas das variações da BEMEX5Y em pontos percentuais
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
Variação de 1 dia Variação de 2 dias Variação de 3 dias
Média -0,0011 -0,0021 -0,0033
Desvio Padrão 0,1183 0,1419 0,1696
Número de obs. 783 782 781
95 percentil 0,12 0,17 0,24
99 percentil 0,32 0,49 0,45
5 percentil -0,12 -0,17 -0,19
1 percentil -0,35 -0,48 -0,48
Colômbia: BECOL24
Gráfico 5 - Inflação implícita até 2024 na Colômbia em pontos percentuais.
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
Tabela 5 - Estatísticas descritivas das variações da BECOL5Y em pontos percentuais.
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
5 – METODOLOGIA
Será utilizada uma metodologia de estudo de evento para estudar os efeitos dos anúncios dos APPs na amostra de 5 países emergentes: México, Chile, Colômbia, Polônia e África do Sul. Essa metodologia permite estudar o impacto na inflação implícita de um, dois e três dias dos anúncios do APP, de modo que um número maior de dias suavize os efeitos da volatilidade muito elevada dos mercados nos meses de março e abril de 2020, onde a grande maioria dos anúncios utilizados nesta análise foram feitos.
O cálculo será sobre os impactos apenas sobre os dias imediatamente pós-anúncios porque muitos fatores complexos e difíceis de serem medidos influenciam fortemente as expectativas de inflação dos agentes, como variação do PIB, desemprego, credibilidade do Banco Central, variação cambial entre outros. A variação da inflação implícita meses após os anúncios será muito mais por diferenças nas percepções dos agentes econômicos sobre esses fatores do que pelos anúncios, ainda mais se considerarmos que em 2020 as expectativas dos agentes se alteraram muito rapidamente ao longo do auge da crise da COVID-19.
O estudo de evento, visa avaliar o efeito dos anúncios da APP sobre os rendimentos de títulos soberanos pré-fixados e atrelados à inflação e verificar se as diferenças de taxas entre os dois mudam de forma significativa com o anúncio.
Enquanto Hartley e Rebucci (2020) consideram apenas o impacto do primeiro anúncio de cada novo programa, que é mais provável de ser uma surpresa para os agentes de mercado, neste estudo serão consideradas datas de anúncio subsequentes também. Em nossa avaliação, considerar todas as datas de anúncio é importante. A maioria dos Bancos Centrais, que fizeram anúncios de APP consecutivos, o fizeram para ajustar o tamanho e/ou escopo do programa, almejar prazos adicionais etc. e essas informações podem fornecer sinais valiosos para os participantes do mercado.
É calculada a mudança de 1, 2 e 3 dias para a inflação implícita, começando no dia anterior à data do anúncio. Consideramos janelas múltiplas,
em vez de janelas de apenas um dia, porque os preços dos ativos podem não reagir de forma instantânea e total após um anúncio de política.
Em seguida, são calculados os desvios padrões para as três séries de dados de variação da inflação implícita, 1, 2 e 3 dias. Esses desvios padrão são calculados usando dados diários de 1º de janeiro de 2018 até o 17 de março de 2021, permitindo uma amostra de cerca de 800 observações, tempo suficiente para se obter medidas confiáveis.
Verifica-se quantos desvios padrões acima ou abaixo da média da série a variação do dia do anúncio está. Neste estudo, essa estatística será chamada de “T-STAT”. Esse cálculo é utilizado para se verificar o quão incomum é essa variação em relação ao histórico de 3 anos. Ainda que a metodologia não seja uma regressão econométrica para que seja feito um teste de hipótese, é possível avaliar a magnitude da variação estudada. Esta variação é comparada com o primeiro e o nonagésimo nono percentil da série.
Dos 16 anúncios diferentes dos 5 países, calculando o impacto de 1 a 3 dias, existiram 48 pontos diferentes para avaliação. Será calculado quantos deste foram relevantes. Dois critérios de relevância serão usados. O critério 1 será definido como mais de 2 desvios padrões acima ou abaixo da média da série e acima do nonagésimo nono percentil da série ou abaixo do primeiro percentil. O critério 2 será definido como mais de 2 desvios padrões acima ou abaixo da média da série e acima do nonagésimo quinto percentil da série ou abaixo do quinto percentil.
Em seguida, verificaremos se os anúncios tiveram algum impacto nas inflações implícitas, e se sim, se foram impactos positivos ou negativos.
Finalmente, em linha com o trabalho de Sever et al (2020), será apresentado graficamente a trajetória da mediana das séries de variação da inflação implícita. Para completar a análise, é incluída uma banda máxima de variação de 5 dias antes até 5 dias depois do anúncio. 2
Essa metodologia também segue a metodologia proposta por Fratto et al (2021).
2 A análise de Sever et al (2020) considerou 10 dias.
5.1 – Estudo de caso para o México
Além do método principal para avaliar o impacto dos anúncios nas expectativas inflacionárias descrito acima, também será feito um exercício econométrico para avaliar esse impacto de maneira mais robusta para o México.
O fato de o exercício ser apenas para o México decorre da dificuldade de conseguir dados suficientes dos países de modo a fazer um exercício robusto e com significância estatística. Com o México isso foi possível.3
Esse exercício será feito da seguinte forma:
ΔBEMEX5Yt = β0 + β1ΔYIELDMEXt + β2ΔOILt + β3APPMEXt + εt
Onde:
β0 é a constante.
ΔBEMEX5Yt é a variação da inflação implícita explicada na seção 4 para o dia T. avaliar seu impacto nas expectativas inflacionárias.
Os dados obtidos foram de períodos de 10 dias antes e 10 dias depois dos 4 anúncios feitos pelo Banco Central do México para todo o período analisado. Como houve anúncios diferentes em dias próximos, a amostra possui 57 observações.
3 Em la Barrera et al. (2017), como há diversos anúncios para o Área do Euro nos últimos anos, foi possível implementar um exercício econométrico robusto.
Para controlar para endogeneidade e outros possíveis problemas comuns às regressões, o modelo foi estimado pelo método 2SLS, com o uso de variáveis instrumentais. Também foram utilizados erros padrões robustos e ajuste para uma amostra pequena de dados.
Como instrumentos para controlar a variável ΔYIELDMEXt, foram usados o lag de um dia da mesma e a variação do índice VIX no dia T. O VIX é o Índice de Volatilidade CBOE da Chicago Board Options Exchange, uma medida da expectativa de volatilidade do mercado de ações com base nas opções do índice S&P 500. Também foram testados como instrumentos o CDS de 5 anos do México e o ETF EMB, que replica o índice de títulos de dívida de mercados emergentes, mas estes não melhoraram a regressão em relação ao VIX, então não foram utilizados.
VIX e o preço do petróleo foram utilizados para controlar o efeito de grandes variações nos preços dos ativos financeiros nos dias analisados, dado que os anúncios foram feitos em períodos de alta volatilidade nos mercados financeiros internacionais.
Além disso, Barrera et al. (2017) utiliza também o preço do petróleo como controle nas regressões para tentar avaliar o impacto do Forward Guidance do Banco Central Europeu nas expectativas inflacionárias, com o argumenta que ele é bem correlacionado com as expetativas de inflação do bloco.
Também podemos observar grande correlação com as expectavas de inflação de 5 anos nos Estados Unidos:
inflação nos Estados Unidos (eixo direito).
Fonte: Serviço de dados Bloomberg, BTG Pactual
PAÍS DATA T+1 T-STAT percentil 1 percentil 99 T+2 T-STAT percentil 1 percentil 99 T+3 T-STAT percentil 1 percentil 99
CHILE 16/03/2020 0,25 2,15 -0,44 0,39 0,54 4,21 -0,46 0,4 0,09 0,63 -0,45 0,4
CHILE 19/03/2020 -0,22 -1,9 -0,44 0,39 -0,38 -2,97 -0,46 0,4 -0,30 -2,14 -0,45 0,4
CHILE 08/04/2020 0,73 6,29 -0,44 0,39 0,74 5,77 -0,46 0,4 0,64 4,54 -0,45 0,4
ÁFRICA DO SUL 25/03/2020 -0,63 -6,74 -0,11 0,20 -0,82 -6,17 -0,17 0,33 -0,63 -3,95 -0,21 0,42
POLONIA 16/03/2020 -0,19 -4,31 -0,15 0,13 -0,60 -9,18 -0,2 0,19 -0,54 -6,87 -0,34 0,23
POLONIA 17/03/2020 -0,41 -9,14 -0,15 0,13 -0,35 -5,42 -0,2 0,19 -0,35 -4,38 -0,34 0,23
POLONIA 20/03/2020 -0,09 -2 -0,15 0,13 -0,20 -3,1 -0,2 0,19 -0,23 -2,92 -0,34 0,23
POLONIA 08/04/2020 -0,12 -2,64 -0,15 0,13 -0,15 -2,31 -0,2 0,19 -0,15 -1,95 -0,34 0,23
POLONIA 14/07/2020 -0,04 -0,83 -0,15 0,13 -0,02 -0,37 -0,2 0,19 -0,02 -0,25 -0,34 0,23
MEXICO 12/03/2020 -0,02 -0,41 -0,14 0,15 -0,04 -0,48 -0,22 0,2 0,11 0,99 -0,3 0,27
MEXICO 20/03/2020 -0,67 -11,61 -0,14 0,15 -0,57 -6,59 -0,22 0,2 -0,53 -5,01 -0,3 0,27
MEXICO 21/04/2020 -0,12 -2,03 -0,14 0,15 -0,17 -1,97 -0,22 0,2 -0,22 -2,02 -0,3 0,27
MEXICO 15/07/2020 -0,02 -0,29 -0,14 0,15 -0,02 -0,22 -0,22 0,2 0,03 0,27 -0,3 0,27
COLOMBIA 24/03/2020 -0,76 -6,41 -0,35 0,32 -0,82 -5,78 -0,48 0,49 -1,62 -9,5 -0,48 0,45
COLOMBIA 14/04/2020 -0,21 -1,79 -0,35 0,32 -0,22 -1,55 -0,48 0,49 -0,43 -2,54 -0,48 0,45
COLOMBIA 15/05/2020 0,02 0,16 -0,35 0,32 0,02 0,13 -0,48 0,49 0,01 0,03 -0,48 0,45
Média -0,16 -0,19 -0,26
Mediana -0,12 -0,19 -0,23
% Relevantes critério 1 37,50% 50,00% 37,50%
% Relevantes critério 2 62,50% 62,50% 62,50%
% de variações negativas81,25% 81,25% 68,75%
6 – RESULTADOS
6.1 – Resultados Principais
Abaixo segue a tabela com os principais resultados do estudo:
Tabela 6 - Variações das inflações implícitas 1,2 e 3 dias depois de cada anúncio de APP pelos Bancos Centrais
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
De um total de 16 anúncios diferentes feitos pelos 5 países da amostra e avaliando as variações de até 3 dias de cada anúncio, temos 48 pontos. Sua grande maioria foi negativo, ou seja, as inflações implícitas diminuíram após os anúncios, com as médias e medianas diminuindo conforme os dias passaram.
Além disso, uma proporção relevante dessas variações foi significativa de acordo com o critério adotado da “T-STAT” e dos percentis.
Também é importante mostrar que todos os países da amostra tiveram pelo menos um anúncio classificado como relevante pelo critério 1, o mais rigoroso.
O resultado é surpreendente. Seria esperado que políticas monetárias expansionistas, conduzida pelos Bancos Centrais de países emergentes, teria um impacto positivo nas expectativas inflacionárias, ou pelo menos não relevante.
Esse viés dos anúncios de reduzir as expectativas fica ainda mais claro quando se observa o gráfico da trajetória mediana das variações das inflações implícitas, antes e após os anúncios conforme Gráfico 7:
Gráfico 7 - Variação da inflação implícita em pontos percentuais em relação ao nível um dia antes do primeiro anúncio de cada país (T0) *.
Fonte: Serviço de dados Bloomberg
* Exemplo: Se em T+1 o valor é 0,30, quer dizer que a inflação implícita em T+1 é 0,3% maior do que em T0. Mesma interpretação para o Gráfico 8.
Esse gráfico considera apenas os primeiros anúncios, que podem ter mais efeitos de surpresa sobre o mercado.
A linha preta é a trajetória da mediana das variações da inflação implícita conforme os dias e a área cinza é a variação máxima que cada série pode ter chegado. As linhas tracejadas indicam 1 desvio padrão acima e abaixo da mediana.
Considerando apenas os primeiros anúncios de cada país, o viés de baixa das expectativas fica mais evidente. Não podemos dizer, no entanto, que isso acontece pelo efeito surpresa, pois os primeiros anúncios foram feitos nos momentos de maior volatilidade dos mercados, enquanto quando adicionamos toda a amostra, temos também eventos posteriores, e que devem ter ocorrido
em períodos com menor volatilidade nos mercados, como, por exemplo, em julho de 2020.
Gráfico 8 - Variação da inflação implícita em pontos percentuais em relação ao nível um dia antes do anúncio, para todos os anúncios (T0).
Fonte: Serviço de dados Bloomberg. Elaboração do autor.
A linha preta é a trajetória da mediana das variações da inflação implícita conforme os dias e a área cinza é a variação máxima que cada série pode ter chegado. As linhas tracejadas indicam 1 desvio padrão acima e abaixo da mediana.
Mesmo considerando todos os anúncios, o viés fica ligeiramente negativo.
O que conseguimos observar com clareza nos dados é a queda relevante das inflações implícitas nos dias que se seguem após os anúncios dos APPs pelos Bancos Centrais dos países emergentes. No entanto, não podemos definir causalidade, ou seja, que essa queda é causada pelos anúncios dos APPs. Com os dados escassos disponíveis e a análise utilizada, podemos identificar apenas uma correlação e não causalidade.
Possivelmente, nos dias próximos aos anúncios, a expectativa dos agentes quanto ao futuro do hiato do produto estava aumentando e isso é um dos fatores mais relevantes para a formação das inflações implícitas no mercado.
Inclusive podemos cogitar uma causalidade reversa, ou seja, não foram os anúncios que causaram a queda das inflações implícitas, mas sim a piora das expectativas dos agentes (refletidas nas quedas das inflações implícitas) que levaram os Banco Centrais a fazerem esses anúncios de APPs com objetivos de acalmar os mercados.
No entanto, olhando os Gráficos 7 e 8, nos dias anteriores aos anúncios as inflações implícitas não parecem estar em uma trajetória de queda, o que enfraqueceria, mas não descarta a hipótese de causalidade reversa. Como não é possível decompor as inflações implícitas para separar qual parte seria influenciada pela expectativa futura do hiato do produto, não é possível afirmar que essa trajetória dos gráficos refuta a hipótese de causalidade reversa.
Outra possibilidade seria o inverso, as expectativas dos agentes piorarem depois dos anúncios dos Bancos Centrais. Nessa hipótese, os agentes seriam
Outra possibilidade seria o inverso, as expectativas dos agentes piorarem depois dos anúncios dos Bancos Centrais. Nessa hipótese, os agentes seriam