Síntese e Análise dos Resultados

Por se tratar de dados envolvendo séries temporais, antes de se estimar a regressão pelo método de mínimos quadrados ordinários, as séries componentes do modelo foram submetidas a testes de estacionariedade para se verificar se as mesmas são ou não estacionárias, já que a estacionariedade é uma das hipóteses do modelo clássico de regressão linear.

Todas as séries do modelo foram submetidas ao teste de raiz unitária de Dickey- Fuller, onde se detectou que as séries IED, ABERT, PIB e IBOV apresentaram raiz unitária, ou seja, são séries não-estacionárias e que as mesmas só se tornaram estacionárias em suas segundas diferenças.

Como as quatro séries são integradas de mesma ordem I(1), uma relação linear ente se pode ser I(0), ou seja, estacionária. E para comprovar se esta relação é estacionária, as séries foram submetidas a testes de cointegração. Foram realizados dois testes de cointegração: o teste de Engle e Granger e o teste de Johansen, onde pelos dois testes, foi mostrado que as quatros séries se cointegram, ou seja, existe uma relação de longo prazo entre as mesmas. A seguir segue a equação estimada pelo método de mínimos quadrados ordinários:

Agora diante de tal situação, ou seja, onde as séries temporais do modelo ou são estacionárias ou existem uma relação de longo prazo entre si, foi feita uma analise, para se verificar se os distúrbios da regressão em estudo são constantes ou não ao longo do tempo, ou seja, se têm a mesma variância em todas as observações (se são homoscedásticos). Foi realizado o teste de White para se detectar a presença de heteroscedasticidade. O referido teste detectou que os distúrbios da equação sob análise são homoscedásticos.

Foi testado também se os resíduos da regressão são autocorrelacionados, onde segundo o modelo clássico de regressão linear não pode haver autocorrelação entre os termos de perturbações incluídas no modelo de regressão populacional. O teste de Durbin-Watson detectou a presença de autocorrelação positiva no modelo analisado, razão pela qual foi necessário adotar medidas corretivas para o problema de autocorrelação.

Conforme Gujarati (2000), uma das medidas corretivas de autocorrelação é estimar a equação de diferença generalizada do tipo (Yt - ρYt-1) = β1(1-ρ) + β2(X t - ρXt-1) + t. Foi

estimada a equação de diferença generalizada nos moldes anterior (5.8.2.3) para o modelo em estudo no presente trabalho, onde foi constatado que o problema de autocorrelação foi eliminado conforme abaixo, vale salientar que o modelo abaixo é o log-linear:

O nível de abertura comercial (ABERT) e a taxa de juros real da economia brasileira (SELIC), mostraram-se significante e com o sinal esperado, corroborando com os resultados de trabalho empíricos mostrados no capítulo 3. A variável dummy (DAM), incluída para capturar os efeitos do Plano Real, mostrou-se significante, indicando que o Plano Real foi um dos determinantes para o ingresso de investimentos estrangeiros diretos no Brasil.

L. Júnior (2005), em sua dissertação de mestrado, mostrou que a taxa de crescimento real do PIB dos países industrializados também não foi significante, o que foi confirmada pelo presente trabalho. Segundo ainda o autor, o nível de abertura comercial apresentou o sinal esperado e mostrou-se significante, ratificando, assim, o resultado da presente dissertação para essa variável.

Nonnenberg e Mendonça (2004), através de estudos empíricos, concluíram também o grau de abertura comercial é um dos principais determinantes de investimentos diretos, indo de acordo com os resultados encontrados no presente trabalho.

6. CONCLUSÃO

Neste trabalho foi desenvolvido um modelo econométrico para estimar os parâmetros das principais variáveis que influenciariam o ingresso de recursos externos no Brasil na forma de investimentos estrangeiros diretos no período de 1986 a 2004. As variáveis que foram testadas são: nível de abertura comercial, nível do PIB, taxa real de câmbio, taxa de inflação, taxa real de juros, taxa de crescimento do PIB dos Estados Unidos, índice da bolsa de valores de São Paulo e uma variável dummy para o Plano Real.

Nos resultados do estudo, após vários testes estatísticos, chegou-se à conclusão de que as principais variáveis que determinam a entrada de investimentos externos no Brasil são: o nível de abertura comercial, a taxa real de juros interna e a implantação do Plano Real.

O nível de abertura comercial mostrou-se que tem uma correlação positiva com o fluxo de investimentos estrangeiros, ou seja, quanto maior for a capacidade do Brasil transacionar com o exterior, maior será o volume de recursos externos, na forma de investimentos estrangeiros diretos, injetados na economia brasileira.

Como a regressão foi estimada usando o modelo log-linear, os coeficientes estimados das variáveis nos dão diretamente a elasticidade de cada variável explicativa em relação à variável dependente. A explicação da elasticidade é a seguinte: o coeficiente estimado da variável nível de abertura comercial foi de 1,20. Isto quer dizer que se a variável nível de abertura comercial sofrer uma variação de 1%, a variável dependente investimentos estrangeiros diretos será impactada positivamente em 1,20%.

Administradores públicos teriam que estimular transações comerciais com o exterior para terem recursos externos ingressando na economia na forma de investimentos estrangeiros diretos. O investidor estrangeiro é mais propenso a investir em um país sem barreiras comerciais do que em um país de economias com restrições ao comércio externo.

A taxa real de juros interna é outra variável que tem influência sobre os investimentos estrangeiros, correlacionando-se negativamente com os mesmos. Quanto maior for a taxa de juros de um país, menor será o fluxo de investimentos estrangeiros para esse país. Isto porque, taxas de juros elevadas inibem o consumo, e um dos motivos que levam as empresas estrangeiras se instalam em um determinado país é a procura de mercados consumidores. Taxas de juros elevadas estimulam as pessoas trocarem parte de seu consumo por aplicações nos mercados financeiros, onde tais aplicações tendem a pagarem juros elevados.

No presente trabalho, uma variação de 1% na variável taxa real de juros interna (SEL), a variável dependente investimentos estrangeiros diretos (IED) sofrerá um impacto negativamente de 2,02%. Uma economia com uma taxa real de juros baixa terá uma maior propensão de receber recursos externos na forma de IED, conforme os resultados encontrados na regressão estimada.

A variável dummy, inserida na regressão para capturar algum efeito do Plano Real no ingresso de IED para o Brasil mostrou-se significativa. Levando-se a conclusão de que a implantação do Plano Real, no ano de 1994, foi também um dos principais determinantes dos investimentos estrangeiros diretos injetados na economia brasileira.

Analisando-se o comportamento de ingressos de IED dos dez anos anteriores ao Plano Real e comparando-se com os dez anos posteriores ao referido plano, percebe-se a magnitude desse tipo de investimentos injetado na economia brasileira a partir do ano de 1994. De 1984 s 1993, o Brasil recebeu um montante de aproximadamente US$ 19,7 bilhões, e de 1994 a 2004 esse montante passou para US$ 256,7 bilhões. Esses números mostram que o Plano Real foi importante para atrair recursos estrangeiros na forma de IED.

7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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8. ANEXOS

ANEXO 1 – SÉRIES UTILIZADAS PARA ESTIMAR A REGRESSÃO

TRIMESTRES ENTRADAS DE IED EM US$ NÍVEL DO PIB EM US$ VARIAÇÃO DO IPCA EM FATOR VARIAÇÃO DA TAXA SELIC EM FATOR TAXA DE CÂMBIO REAL NÍVEL DE ABERTURA COMERCIA EM US$ VARIAÇÃO DO PIB AMERICANO EM FATOR ÍNDICE DO IBOVESPA EM US$ 3T1986 296,82 66.251,22 1,0713 1,0432 0,9334 9.805,27 1,0380 1.981,03 4T1986 309,00 65.187,41 1,1997 1,1008 0,8998 8.201,68 1,0210 1.709,06 1T1987 262,10 55.254,15 1,4839 1,3795 0,9986 7.716,73 1,0300 847,24 2T1987 449,30 54.547,95 1,7316 1,6953 1,1315 10.113,42 1,0430 705,57 3T1987 405,30 62.589,68 1,2344 1,3237 0,9576 12.357,78 1,0340 794,22 4T1987 557,10 60.029,99 1,4610 1,4136 0,9571 11.086,82 1,0710 478,98 1T1988 424,40 57.096,30 1,6177 1,6114 0,9875 10.206,18 1,0270 951,88 2T1988 939,50 60.747,07 1,7089 1,7043 0,9943 12.169,82 1,0480 994,28 3T1988 964,30 58.672,26 1,8892 1,8482 0,9872 13.522,50 1,0210 1.037,33 4T1988 1.015,80 53.733,90 2,0684 2,0484 1,0193 12.496,12 1,0530 1.202,51 1T1989 596,70 73.310,34 1,7151 1,7613 0,7619 11.540,35 1,0500 2.005,55 2T1989 747,30 74.584,91 1,6434 1,5818 0,9188 13.029,14 1,0220 1.324,01 3T1989 280,60 70.369,05 2,3495 2,5001 1,0683 14.894,72 1,0190 1.635,78 4T1989 272,10 63.238,32 3,1301 3,5995 0,9567 13.181,85 1,0140 1.492,87 1T1990 250,20 91.319,45 5,3702 4,1725 0,7006 11.062,33 1,0510 468,53 2T1990 323,90 100.875,21 1,3889 1,1978 1,0311 12.566,01 1,0090 792,31 3T1990 358,20 99.697,70 1,4583 1,4621 0,9442 14.209,79 0,9930 754,42 4T1990 456,00 78.404,16 1,5822 1,7150 1,2731 14.236,99 0,9680 407,90 1T1991 495,80 80.312,01 1,6315 1,4093 0,8638 12.141,98 0,9800 739,17 2T1991 301,90 94.106,46 1,2541 1,3255 1,0431 13.780,23 1,0230 1.190,16 3T1991 246,60 80.024,67 1,5030 1,5582 1,1279 13.049,20 1,0100 1.269,83 4T1991 358,10 69.944,29 1,8623 2,1879 1,0828 13.689,50 1,0220 1.582,18 1T1992 1.020,40 67.792,63 1,9007 2,1081 0,9786 12.474,74 1,0380 2.428,26 2T1992 480,70 72.771,76 1,8001 1,8943 0,9630 13.276,20 1,0380 1.601,42 3T1992 480,00 74.586,03 1,8545 2,0245 1,0014 14.703,59 1,0310 1.911,85 4T1992 638,80 72.630,81 1,9213 2,0401 1,0074 15.892,56 1,0540 1.523,16 1T1993 530,60 72.856,54 2,0732 2,1264 0,9782 14.442,07 0,9990 2.099,12 2T1993 411,00 74.058,26 2,1218 2,2539 1,0193 15.157,61 1,0250 2.720,19 3T1993 606,60 76.642,58 2,3584 2,4524 0,9995 17.699,52 1,0180 3.147,89 4T1993 809,10 70.827,71 2,4842 2,6464 1,0250 16.511,57 1,0620 3.217,27 1T1994 769,50 56.834,80 2,8295 2,9680 0,9898 14.923,58 1,0340 4.563,04 2T1994 863,80 66.459,57 3,0297 3,2644 0,9938 18.500,35 1,0570 3.623,10 3T1994 676,70 150.641,99 1,1049 1,1560 0,7720 20.113,46 1,0220 6.429,07 4T1994 911,70 160.013,25 1,0731 1,1194 0,9243 23.086,47 1,0500 5.134,32 1T1995 997,60 159.669,19 1,0433 1,1129 1,0151 21.748,32 1,0150 3.324,67 2T1995 1.289,06 168.126,88 1,0754 1,1307 0,9569 25.375,83 1,0080 3.908,14 3T1995 1.928,93 174.065,57 1,0440 1,1161 0,9911 24.880,68 1,0310 4.895,28 4T1995 2.154,19 187.204,51 1,0451 1,0900 0,9754 24.473,35 1,0320 4.420,11 1T1996 1.865,22 172.574,72 1,0274 1,0732 0,9888 21.036,81 1,0290 5.015,08 2T1996 3.879,89 188.790,34 1,0372 1,0618 0,9802 25.107,89 1,0680 6.017,32 3T1996 1.737,17 199.114,59 1,0171 1,0591 1,0000 27.171,84 1,0200 6.311,11 4T1996 4.551,38 207.202,56 1,0109 1,0557 1,0065 27.775,95 1,0460 6.773,04 1T1997 3.430,40 182.112,98 1,0220 1,0513 0,9972 22.145,90 1,0440 8.537,71 2T1997 5.212,63 197.041,51 1,0184 1,0493 0,9982 29.596,44 1,0590 11.669,60 3T1997 5.299,61 203.122,65 1,0026 1,0486 1,0155 31.489,71 1,0420 10.759,75 4T1997 8.138,45 217.603,97 1,0083 1,0788 1,0098 29.509,52 1,0280 9.132,93 1T1998 5.307,26 185.164,18 1,0152 1,0716 1,0036 25.651,34 1,0610 10.502,90 2T1998 6.925,17 201.490,06 1,0076 1,0502 1,0095 28.139,02 1,0220 8.365,46 3T1998 11.348,80 197.329,93 0,9915 1,0577 1,0337 28.763,14 1,0410 5.560,43 4T1998 11.400,93 195.668,23 1,0023 1,0818 1,0171 26.300,73 1,0670 5.614,50 1T1999 9.067,96 128.704,32 1,0288 1,0810 1,3848 20.906,37 1,0300 6.211,38 2T1999 7.616,47 139.916,19 1,0105 1,0616 1,0169 24.611,98 1,0200 6.570,22 3T1999 10.650,26 125.465,44 1,0197 1,0479 1,0654 25.312,67 1,0520 5.777,45 4T1999 8.919,81 147.262,84 1,0276 1,0444 0,9056 26.390,74 1,0730 9.553,38

1T2000 8.191,89 143.596,82 1,0097 1,0455 0,9673 24.114,84 1,0100 10.198,59 2T2000 7.961,30 150.899,70 1,0066 1,0404 1,0234 27.405,34 1,0640 9.292,78 3T2000 11.733,65 154.524,22 1,0318 1,0394 0,9927 30.601,67 0,9950 8.639,15 4T2000 12.403,64 150.267,26 1,0105 1,0375 1,0495 28.747,09 1,0210 7.803,52 1T2001 6.537,12 129.417,63 1,0142 1,0358 1,0900 28.255,31 0,9950 6.679,31 2T2001 6.962,23 128.150,62 1,0152 1,0384 1,0504 29.665,97 1,0120 6.316,54 3T2001 7.483,57 113.357,71 1,0233 1,0442 1,1326 29.562,21 0,9860 3.981,21 4T2001 9.033,92 138.252,12 1,0221 1,0438 0,8499 26.311,33 1,0160 5.851,15 1T2002 6.232,88 129.389,30 1,0149 1,0421 0,9867 22.753,76 1,0270 5.704,08 2T2002 7.233,50 116.248,46 1,0144 1,0429 1,2068 24.764,19 1,0220 3.916,12 3T2002 6.517,92 88.200,36 1,0258 1,0442 1,3349 31.666,06 1,0240 2.213,66 4T2002 6.475,68 105.054,73 1,0656 1,0501 0,8513 28.418,27 1,0020 3.189,09 1T2003 3.688,25 107.005,59 1,0513 1,0568 0,9027 26.285,53 1,0170 3.361,96 2T2003 4.114,05 133.845,55 1,0143 1,0580 0,8444 29.321,20 1,0370 4.516,71 3T2003 5.185,38 135.708,79 1,0132 1,0564 1,0046 32.183,73 1,0720 5.476,50 4T2003 6.250,20 144.069,70 1,0115 1,0442 0,9770 33.583,90 1,0360 7.696,25 1T2004 4.021,22 136.038,81 1,0185 1,0378 0,9884 32.763,01 1,0430 7.612,60 2T2004 3.295,39 140.160,09 1,0160 1,0368 1,0516 38.845,41 1,0350 6.805,47 3T2004 10.515,23 159.885,99 1,0194 1,0388 0,9024 43.869,95 1,0400 8.131,60 4T2004 7.926,19 180.206,81 1,0200 1,0400 0,9103 43.802,50 1,0330 9.868,90

ANEXO 2 – TESTE DE RAÍZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER-ADF COM INTERCEPTO

ANEXO 3 – TESTE DE RAÍZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER-ADF COM INTERCEPTO E COM TERMO DE TENDÊNCIA

ANEXO 4 – TESTE DE RAÍZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER-ADF COM

INTERCEPTO – SEGUNDA DIFERENÇA

ANEXO 5 – TESTE DE RAÍZ UNITÁRIA DE DICKEY-FULLER-ADF COM

INTERCEPTO E COM TERMO DE TENTENCIA – SEGUNDA DIFERENÇA

ANEXO 6 – TESTE DE HETEROSCEDASTICIDADE – Teste de White – Modelo Log-Linear com produtos cruzados

ANEXO 7 – TESTE DE HETEROSCEDASTICIDADE – Teste de White – Modelo Log-Linear sem produtos cruzados

ANEXO 8 – TESTE DE COINTEGRAÇÃO DE JOHANSEN PARA AS SÉRIES