TESTE DE COINTEGRAÇÃO

O teste de cointegração consiste em avaliar se variáveis possuem tendências estocásticas semelhantes, ou seja, se os resíduos de uma regressão são estacionários. Caso sejam, é possível concluir que as variáveis se movimentarão de forma semelhante no longo prazo sendo a combinação linear delas reversível à média.

Para determinar a cointegração entre as varáveis escolhidas, foi realizado o teste de Johansen, elaborado por Soren Johansen em 1988. O teste parte de uma matriz de séries temporais onde cada coluna representa uma série, que pode ser modelada como um vetor autoregressivo (VAR) sem restrições e envolvendo k defasagens, tal que (ENDERS, 2004):

𝑍𝑡 = 𝐴1𝑍𝑡−1+ ⋯ + 𝐴𝑘𝑍𝑡−𝑘+ 𝜙𝐷𝑡+ 𝑢𝑡 (17)

Onde 𝑢_𝑡 ~ 𝐼𝑁(0, ∑), 𝑍𝑡 é o vetor, cada elemento 𝐴₁ é uma matriz e 𝐷_𝑡 representa os termos determinísticos.

Para determinar a ordem de defasagem de 𝑍𝑡 afim de obter resíduos estacionários, a equação se modifica para:

Δ𝑍𝑡 = 𝑇₁Δ𝑍_𝑡−1+ ⋯ + 𝑇_𝑘−1Δ𝑍_{𝑡−𝑘+1}+ 𝑍_𝑡−𝑘+ 𝜙𝐷_𝑡+ 𝑢_𝑡 (18) Em que 𝑇_𝑖 = −(𝐼 − 𝐴₁− ⋯ − 𝐴_𝑖), 𝑖 = 1,2, … 𝑘 − 1 e = −(𝐼 − 𝐴₁− ⋯ − 𝐴_𝑘), testando a presença de séries cointegradas na matriz 𝑍𝑡 com:

𝐽𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 = −𝑇 ∑𝑖=𝑟+1𝑛 ln (1 − 𝜆𝑖) (19)

𝐽𝑚á𝑥 = −𝑇𝑙𝑛 (1 − 𝜆(𝑟+1)) (20)

Onde T é o número de observações em cada série temporal de 𝑍𝑡 e 𝜆𝑖 é o i-ésimo autovalor da matriz que determina a relação canônica entre 𝑍𝑡 e 𝑍_𝑡−1 após corrigido os erros de diferenciação que possam existir.

A estatística 𝐽_{𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒} e 𝐽_𝑚á𝑥 testam as hipóteses abaixo, em que a hipótese nula é que somente os r primeiros autovalores são diferentes de zero, sendo r o número de séries temporais integradas.

𝐻₁: 𝜆𝑖 = 0; 𝑖 = 1,2, … , 𝑛

Utilizando as séries em nível, foi aplicado o teste de cointegração de Johansen para verificar os impactos das políticas fiscal e monetária sobre a inflação. O teste tem como objetivo averiguar se há uma combinação linear das variáveis que seja estacionária, revelando a existência de equilíbrio de longo prazo. Quando duas ou mais séries não são estacionária, e ao se juntar tornam-se estacionarias significa que elas serão cointegradas. (ENDER, 2004)

A tabela 9 exibe os resultados estimados através do software Rstudio para 𝐽_{𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒} e 𝐽_𝑚á𝑥 e os valores críticos com 5% de nível de significância para cada um.

Tabela 9 – Resultado do Teste de Cointegração de Johansen

Fonte: elaboração própria

Com base nos resultados do teste de Johansen, tanto pelo teste de traço quanto pelo do máximo autovalor, é possível concluir que existem duas equações de cointegração. Dessa forma, há evidências de que existe relação de equilíbrio de longo prazo entre as variáveis e que não há presença do problema de regressão espúria.

É preciso, então, escrever a relação de equilíbrio de longo prazo com base nos resultados da tabela 10, que expõe o vetor de cointegração normalizado para a variável IPCA em relação as demais variáveis.

Fonte: elaboração própria Logo, a relação de longo prazo é dada por:

𝐼𝑃𝐶𝐴 = −0,4958738𝑆𝐸𝐿𝐼𝐶 + 0,5374587𝐶Â𝑀𝐵𝐼𝑂 + 0,4031724𝑁𝐹𝑆𝑃 − 0,121799𝐸𝑀𝐵𝐼 A relação aponta que variações na Selic atingem negativamente a inflação, ou seja, taxa de juros mais elevadas diminuem o índice de preços, confirmando o funcionamento da política monetária via oferta agregada. Para a taxa de câmbio, é possível identificar que quanto maior o câmbio maior será o impacto sobre os preços, revelando a existência do efeito pass- through, onde depreciações na taxa de câmbio são acompanhadas de elevações na taxa de inflação doméstica, afetando a competitividade da produção nacional. Já a relação positiva entre a a NFSP e o IPCA apontam para os impactos da política fiscal sobre a inflação. E em menor magnitude, a relação negativa do risco país com a inflação, apontando que quanto maior o risco de default menor será a pressão inflacionária.

Em relação aos sinais dos parâmetros da taxa de câmbio e da NFSP, a relação estimada vai de encontro as análises de Blanchard (2004), onde a política fiscal exerce influência na determinação da inflação brasileira, revelando que o Banco Central não possui total independência para controlar o índice de preços. Tal relação explica o porquê alguns períodos apresentam tanto inflação quanto taxa de juros elevadas. Mesmo com a correta relação da Selic sobre o IPCA para o funcionamento da política monetária, o resultado da política fiscal ainda impacta de forma significativa o índice de preços, sendo propulsor desta possível contradição. A relação que não foi de encontro aos resultados de Blanchard (2004) foi a o índice EMBI que representa o risco de default, apesar do coeficiente de longo prazo ser pequeno em comparação as demais variáveis. No entanto, comparando o comportamento da taxa de câmbio com o EMBI é possível observar trajetórias semelhantes, com correlação calculada para o período de 0,9. Dessa forma, a taxa de câmbio é influenciada pelo risco-país e a variação do câmbio também gera impactos sobre o risco. Blanchard (2004) e Favero Giavazi (2005) apontam que a depreciação cambial ocasionada pela parada repentina dos fluxos de capitais agrava o endividamento quanto maior for a parcela da dívida pública em moeda estrangeira, aumentando a percepção de default. Ou seja, há um efeito circular entre variações na taxa de câmbio brasileira e variações no risco.

Fonte: IPEADATA

Analisando o valor dos coeficientes, é interessante observar que a influência da política fiscal através da NFSP tem valor próximo a influência da Selic via política monetária, o que pode aparentar que há dominância fiscal em alguns períodos que apresentam características para tal, como por exemplo em 2002 e 2015. No entanto, afirmar presença de dominância fiscal apenas com os resultados do presente trabalho seria forte e inexato, uma vez que seria preciso estimar as funções impulso de cada variável além de realizar uma comparação direta entre os coeficientes estruturais encontrados.

Além disso, a condição de dominância fiscal pelo canal do risco de moratória tem como condição necessária uma dívida pública numa trajetória insustentável, de forma que o governo em algum momento não conseguiria arcar com o pagamento ou que os agentes teriam tal percepção. Todavia, através do gráfico 6 é visto que apesar do resultado de 2015, a Dívida Pública Líquida Total do Setor Público como razão do PIB apresenta trajetória descendente, diminuindo tal relação com o passar dos anos.

Considerando os resultados do trabalho e suas limitações, é razoável concluir que a determinação da inflação brasileira é influenciada por constrangimentos de ordem fiscal mas que os fatores monetários apresentam influencia dominante. Sendo assim, a hipótese de que a dominância fiscal prevaleceu sobre a monetária durante alguns períodos, mais

especificadamente em 2002 e em 2015 não pode ser tomada como verdadeira, uma vez que a política monetária ainda tem seu principal instrumento, a taxa de juros, funcionando tal como a função reação da Regra de Taylor.

Ainda assim, é preciso ressaltar a importância dos aspectos fiscais do país, que devem ser guiados com responsabilidade para que se possa continuar em um cenário de dominância monetária, uma vez que tanto a inflação como a dívida pública são altamente influenciadas pelos resultados fiscais.