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FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS
ESCOLA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA MESTRADO EM FINANÇAS E ECONOMIA EMPRESARIAL
INDICADORES ANTECEDENTES DE ATIVIDADE INDUSTRIAL NO BRASIL
Aloisio Monteiro Carneiro Campelo Junior
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INDICADORES ANTECEDENTES DE ATIVIDADE INDUSTRIAL NO BRASIL
Aloisio Monteiro Carneiro Campelo Junior
Dissertação apresentada à Banca Examinadora da Escola de Pós-Graduação em Economia da Fundação Getulio Vargas como exigência parcial para obtenção do título de Mestre em Finanças e Economia Empresarial, sob a orientação do Professor João Victor Issler
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INDICADORES ANTECEDENTES DE ATIVIDADE INDUSTRIAL NO BRASIL
Aloisio Monteiro Carneiro Campelo Junior
Dissertação apresentada à Banca Examinadora da Escola de Pós-Graduação em Economia da Fundação Getulio Vargas como exigência parcial para obtenção do título de Mestre em Finanças e Economia Empresarial, sob a orientação do Professor João Victor Issler
Aprovada em 28 de maio de 2008
BANCA EXAMINADORA
_____________________________________________ Prof. João Victor Issler (Orientador)
Fundação Getulio Vargas
_____________________________________________ Prof. Eduardo Pontual Ribeiro
Universidade Federal do Rio de Janeiro
_____________________________________________ Prof. Paulo Picchetti
Fundação Getulio Vargas
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AGRADECIMENTOS
À minha esposa Marcia e meu filho Felipe pela inspiração e apoio.
Ao Diretor do Instituto Brasileiro de Economia (IBRE/FGV), Luiz Guilherme Schymura, e ao Vice-Diretor, Vagner Laerte Ardeo, pelo apoio ao meu aprimoramento técnico.
Ao Professor João Victor Issler, cujo conhecimento e dedicação em muito contribuíram para a realização deste trabalho.
Ao Professor Paulo Picchetti (IBRE/FGV e EESP/FGV), da banca examinadora, pelas sugestões e críticas à versão preliminar do trabalho e por haver gentilmente produzido e cedido as séries mensais interpoladas da Sondagem Industrial da FGV testadas como indicadores antecedentes de atividade industrial neste estudo.
Ao Prof. Eduardo Pontual (UFRJ) pelas sugestões e críticas à versão preliminar do trabalho.
Ao Professor Andrei Gomes Simonassi, da Universidade do Ceará, pelas dicas, ensinamentos e sugestões.
Aos economistas e professores Gernot Nerb (Ifo Institut), Gyorgy Gyomai (OCDE) e Ataman Ozyildirim (The Conference Board), que me ajudaram a entender algumas das principais metodologias de indicadores antecedentes usadas internacionalmente.
Ao Professor Mark Watson, da Universidade de Princeton e do NBER, que gentilmente me cedeu o algoritmo de Bry-Boschan usado por ele em artigo de 1993.
Aos doutorandos da EPGE-FGV Carlos Gutierrez e Claudia Fontoura Rodrigues pelas dicas em questões técnicas.
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Resumo
Esta dissertação apresenta diferentes metodologias de construção de
indicadores antecedentes compostos de atividade econômica comparando os resultados obtidos por cada de acordo com seu poder de antecipação dos movimentos cíclicos da indústria brasileira. Entre as metodologias testadas incluem-se: i) a tradicional, proposta pelo National Bureau of Economic
Research (NBER) na década de 60, adaptada e melhorada ao longo dos anos por instituições como a OCDE, The Conference Board e outros; ii) a seleção de variáveis por meio de testes de causalidade de Granger, e iii) seleção e pesos determinados por meio de regressão múltipla.
A qualidade dos indicadores antecedentes compostos criados foi avaliada fora da amostra, com base na sua capacidade em antecipar, de forma regular e
estável, os pontos de reversão do ciclo de crescimento da indústria brasileira e levando em consideração a conformidade cíclica geral em relação à variável de referência.
Palavras-chave: Indicador antecedente composto, ciclo de crescimento, teste de causalidade de Granger, escore quadrático de probabilidade.
Classificação JEL: C32, E32
Abstract
This paper compares different approaches for constructing composite leading indicators using data for the Brazilian economy. The reference composite indicator of the study is based on the traditional methodology proposed by the NBER which has been adapted and improved along the years by the OECD, The Conference Board and others. Among other methodologies to be tested in comparison to the traditional approach are: i) selection of variables using Granger causality tests; and ii) multiple regression.
The results for both methodologies will be compared out of sample by measuring
the capability of anticipating on a regular and stable basis the turning points of the Brazilian industry growth cycle and taking into account the general cyclical conformity of the composite leading indicator series with the reference series.
Key Words: composite leading indicator, growth cycle, granger causality test, quadratic probability score.
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SUMÁRIO
INTRODUÇÃO...7
1 . Histórico dos estudos sobre os ciclos econômicos e dos indicadores antecedentes...11
1.1 Histórico dos estudos sobre os ciclos econômicos...11
1.2 Histórico dos indicadores de ciclos econômicos...16
2. Preparação de séries para análise de comportamento cíclico...22
2.1 Definição do tipo de ciclo... .22
2.2 Definição da série de referência...26
2.3 Escolha das variáveis... 29
2.4 Tratamento estatístico das séries... 31
2.5 Seleção final de séries...34
3. Análise de comportamento cíclico de séries econômicas...36
3.1 Cronologia cíclica da produção industrial brasileira... .36
3.2 Referências metodológicas ...41
3.3 Definição de método analítico... 43
4. Construção de Indicador Antecedente Composto e Análise de Resultados.49 4.1Definição das melhores séries antecedentes... .49
4.2 Indicador Antecedente Composto de Atividade Industrial...52
4.3 Outras propostas de indicadores antecedentes compostos...54
4.4 Desempenho de indicadores e variáveis...59
5. CONCLUSÕES...63
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 66
APÊNDICE... 73
Apêndice A – Variáveis utilizadas... 73
Apêndice B – Descrição do Algoritmo de Bry-Boschan... 74
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Introdução
Informações tempestivas sobre o estado atual ou as perspectivas de curto
prazo da economia são consideradas de extrema relevância por gestores de
política econômica, empresas privadas e analistas econômicos.
No Brasil, após duas décadas de forte instabilidade, a economia dá sinais
de maior equilíbrio ao final da primeira década do século XXI. Com isso, houve
aumento do interesse em indicadores antecedentes de atividade, cuja qualidade
de desempenho preditivo está inversamente correlacionada à frequência de
choques exógenos.
Os modelos econométricos tradicionais usados no monitoramento de
curto prazo da economia privilegiam a previsão quantitativa de variáveis como
inflação e PIB. Na abordagem dos indicadores de ciclo econômico procura-se
monitorar e antecipar alterações no estado geral da economia, com foco
especial nos pontos de reversão cíclica, quando, por exemplo, um período de
expansão se esgota e uma recessão se inicia.
Este estudo segue esta última forma de abordagem, concentrando-se na
seleção de variáveis individuais e suas combinações que ajudem a antecipar
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O modelo básico para a seleção de variáveis econômicas antecedentes
foi estabelecido por Arthur Burns e Wesley Mitchell, no National Bureau of
Economic Research (NBER), em 1938. A metodologia do NBER consiste na
seleção de variáveis econômicas que apresentem capacidade de antecipação
dos pontos de reversão (turning points) do ciclo econômico. O foco destes
modelos são os pontos de máximo e mínimo local dos ciclos, colocando menor
ênfase na aderência sistemática em relação à série de referência, como ocorre
nos modelos econométricos tradicionais. Segundo Lahiri e Moore (1991), a
ênfase nos momentos de reversão de tendência dos ciclos econômicos seria o
motivo do sucesso destes indicadores uma vez que “sinais antecipados de
recessão ou de recuperação da economia são de grande interesse a
empresários, gestores de política econômica, gente à procura de emprego e
investidores”. Esta proposição é válida também no caso dos ciclos de
crescimento (growth cycles), em que o ciclo se caracteriza pelos desvios da taxa
corrente de crescimento da economia em relação à sua tendência de médio e
longo prazo. Neste caso, os pontos de reversão de tendência determinariam o
início de uma aceleração ou de uma desaceleração da taxa de crescimento
econômico.
No modelo tradicional do NBER, a avaliação de desempenho das séries
candidatas a antecedentes ocorre na forma de um scoring, em que as variáveis
são classificadas segundo quesitos como i) capacidade de antecipação de
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antecipação; e iii) estabilidade do lag de antecipação. Os pontos de reversão,
tanto da série de referência quanto das séries antecedentes, são determinados
por critérios heurísticos, criados e aperfeiçoados ao longo do tempo, tendo sido
transformados num algoritmo de datação de ciclos por Gerhard Bry e Charlotte
Boschan, em 1971.
A metodologia de datação e antecipação de ciclos do NBER foi
aperfeiçoada ao longo do tempo, continuando a ser usada hoje, sendo a base da
metodologia usada pela Organização para Cooperação e Desenvolvimento
Econômico (OCDE) em seu sistema de indicadores de ciclo de crescimento, que
contempla mais de 30 países.
A metodologia do NBER e da OCDE será o ponto de referência neste
estudo, que procura avaliar o desempenho de variáveis e indicadores compostos
selecionadas por critérios análogos ao tradicional, e compará-lo com o de
variáveis e indicadores selecionados por meio de outros critérios. A avaliação de
desempenho será realizada de acordo com a capacidade destas variáveis em
antecipar os picos e vales do ciclo de crescimento industrial brasileiro e com a
conformidade das séries com o estado geral da economia, medida pelo escore
quadrático de probabilidade (EQP), indicador para utilização em séries binárias
análogo ao erro quadrático médio (EQM).
O estudo será apresentado em cinco seções. Na primeira, é feita uma
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antecedentes de atividade econômica. Na segunda, são descritas as formas de
seleção de variáveis econômicas para este estudo e de tratamento das séries
para fins de comparação. Na terceira, é detalhada a metodologia de construção
dos indicadores antecedentes compostos propostos no estudo. Na quarta
seção, são apresentados os principais resultados obtidos. Na quinta, as
principais conclusões sobre os exercícios realizados, aventando possibilidades
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1. Histórico dos estudos sobre ciclos econômicos e
indicadores antecedentes de atividade econômica
“The history of what we are in the habit of calling the “state of trade” is an instructive lesson. We find it subject to various conditions which are periodically returning; it revolves apparently in an established cycle. First we find it in a state of quiescence, – next improvement, – growing confidence, – prosperity, – excitement, – overtrading, – convulsion, – pressure, – stagnation, – distress, – ending again in quiescence.”
Lord Overstone (1837)
1.1 HISTÓRICO DOS ESTUDOS SOBRE OS CICLOS ECONÔMICOS
Em períodos anteriores à industrialização e ao capitalismo, eventos como guerras, quebras de safra e outros choques episódicos exerciam uma influência relativamente maior sobre as flutuações econômicas do que os fatores de natureza cíclica endógenos. Isso levava à crença de que, descartados choques eventuais, o ritmo de atividade econômica de uma nação seria constante ao longo do tempo. (Zarnowitz, 1991)
O comportamento cíclico da economia moderna começou a ser percebido e registrado entre o final do século XVIII e o início do século XIX, confundindo-se com o avanço do sistema capitalista de produção e da industrialização. Durante a maior parte do século XIX, sob influência da Escola Clássica, porém, os estudos sobre a economia estiveram mais preocupados com os determinantes do crescimento no longo prazo do que com as oscilações de curto e médio prazo1.
Na medida em que o capitalismo amadurecia, suas crises recorrentes se tornavam mais evidentes. Seriam as recessões um fato inevitável do capitalismo? É de se imaginar que nas primeiras reincidências de períodos
1Lucas (1981) afirmou que as teorias sobre o ciclo econômico eram um “fenômeno típico do
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recessivos (na época interpretadas como crises), a surpresa e a preocupação tenha sido bem maior do que em eventos similares nos dias de hoje.
Os estudos realizados na primeira metade daquele século limitavam-se a constatar a existência de um ciclo2 sem procurar explicações para sua causas ou para sua dinâmica. Um dos primeiros a mencionar, num documento conhecido e de ampla divulgação, o conceito de que a economia da época tenderia a seguir ciclos que retornam periodicamente foi o banqueiro e estudioso Lord Overstone3, num tratado sobre política
monetária de 1837 (Eltis, 2001).
Já na segunda metade do século XIX, surgiram os primeiros textos em que se buscava efetivamente explicar e justificar o fenômeno das oscilações periódicas e recorrentes das economias capitalistas.
O francês Clément Juglar, no que talvez tenha sido o primeiro trabalho de larga escala sobre os ciclos econômicos (1862) pesquisou séries históricas de moeda, crédito e preços para tentar explicar as oscilações ao longo do tempo dos níveis de produção nos Estados Unidos, França e Inglaterra. Ele constatou que os preços subiam no período imediatamente anterior às “crises” e cediam durante os períodos de recessão. Da mesma forma, o crédito se expandia anteriormente às crises e se retraia a seguir. Juglar afirmou que os ciclos seriam fenômenos típicos do capitalismo, ou de sociedades caracterizadas por “comércio e indústria bem desenvolvidos, divisão do trabalho, comércio exterior e oferta de crédito”. (citado em Legrand e Hageman, 2005).
2 O prêmio Nobel de economia Milton Friedman contestava o uso da palavra ciclo uma vez que, como
veremos adiante, as expansões e contrações de cada “ciclo” não teriam duração uniforme.
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Em 1889, Juglar estava convencido de que as oscilações da economia capitalista eram benéficas pois os períodos de recessão tenderiam a causar uma espécie de seleção natural entre as empresas, tornando-as mais eficientes e produtivas. Esta visão seria de certa forma compartilhada e desenvolvida por Schumpeter anos depois, para quem teria faltado a Juglar somente explicitar a razão da prosperidade no sistema capitalista. Para Schumpeter (1939), o principal fator a mover a economia em períodos de expansão seriam os choques causados pela inovação, motivados, por exemplo, pela descoberta de um novo método de produção ou de novas fontes de matérias-primas.
Na virada do século XX uma corrente de economistas aperfeiçoaria a análise de Juglar, ao argumentar que uma das características típicas dos ciclos econômicos seria o caráter fortemente cíclico do investimento em capital fixo das empresas (Tugan-Barnovsky, 1901, citado em Zarnowitz, 1991).
Nas décadas seguintes, a teoria econômica passaria a trabalhar na formulação de propostas para a minimização dos custos - de natureza econômica ou social - associados aos ciclos. Nos anos 30, Keynes desenvolveu um modelo econômico em que a intervenção estatal nos mercados, via política fiscal ou monetária, seria capaz de sustentar um nível ideal de atividade, o que para muitos ajudaria a minimizar o impacto negativo dos ciclos. Em seu livro clássico de 1936, Keynes afirmou que o “ciclo de comércio4 estava intrinsicamente relacionado às flutuações do investimento, que, por sua vez, dependiam da relação entre a eficiência marginal do capital e as taxas de juros”. Adicionou ingredientes dinâmicos
4 Os ingleses usavam nesta época o termo
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associados à preferência pela liquidez e à propensão ao consumo e teve ainda o mérito de enfatizar a importância da confiança dos empresários na determinação dos investimentos produtivos, e da contribuição deste aspecto para as oscilações cíclicas da economia.
Nos anos que se seguiram à Segunda Guerra Mundial, a teoria de Keynes - que implicava em ações do governo para a minimização dos efeitos danosos dos ciclos - foi posta em prática em diversos países, ganhando ainda maior força nos anos 60, quando as economias industrializadas experimentaram um crescimento contínuo por muitos anos. A Curva de Phillips, criada por Alban Phillips em 1958, mostrava haver um trade off entre emprego e
inflação nos quase 100 anos de história do Reino Unido entre 1861 e 1957. A implicação disso era que os governos poderiam dosar este trade off
continuamente, com política monetária ou fiscal, para reduzir o desemprego, num contexto tipicamente “keynesiano”.
Nos anos 70, contudo, o período de estagflação levou a duras críticas ao intervencionismo estatal posto em prática pelos discípulos de Keynes. Em 1968, Friedman já havia escrito sobre a existência de uma taxa natural de desemprego, conceito aperfeiçoado por ele e por Edmund Phelps nos anos
70, levando à conclusão de que o uso de políticas expansionistas poderia produzir algum efeito sobre o crescimento econômico no curto prazo mas seriam inócuas no longo prazo, quando provocariam apenas o aumento do nível de inflação.
O retorno de um período de maior instabilidade econômica trouxe de volta ao centro do debate os estudos sobre ciclos econômicos e sua mensuração.
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com bens de capital e no consumo de bens duráveis (keynesianos). Outra corrente dedica maior atenção aos choques de oferta, que afetam preços de insumos, tecnologia e produtividade.
A corrente pragmática
Paralelamente ao histórico conturbado das contribuições teóricas para a explicação das flutuações da economia capitalista, uma corrente de economistas, formada primeiramente no National Bureau of Economic Research (NBER), propunha uma visão mais pragmática sobre o assunto.
Em 1913, Wesley Mitchell lançaria Business Cycle, estabelecendo as bases
de um projeto pretensioso: estudar todos os aspectos do ciclo econômico, desde os co-movimentos das séries de produção, emprego e renda, até suas implicações sobre preços, crédito, moeda, etc. Mitchell considerava que “prestar o melhor serviço nesta área seria atacar o assunto diretamente (com exaustivos estudos empíricos estatísticos) em vez de abordá-lo somente sob o aspecto teórico”. Em 1927, redigiria um livro ainda mais completo, em que apresentaria uma definição para o fenômeno dos ciclos econômicos (ligeiramente aperfeiçoada posteriormente em seu livro com Arthur Burns, de 1946):
Business cycles are a type of fluctuation found in the aggregate economic activity of nations that organize their work mainly in business enterprises: a cycle consists of expansions occurring at about the same time in many economic activities, followed by similarly general recessions, contractions and revivals which merge into the expansion phase of the next cycle; this sequence of changes is recurrent but not periodic; in duration business cycles vary from more than one year to ten or twelve years; they are not divisible into shorter cycles of similar character with amplitudes approximating their own.
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tornem previsíveis apenas por sua recorrência de tempos em tempos5. Torna-se imprescindível o monitoramente sistemático das variáveis endógenas e a observância concomitante dos canais de transmissão de eventuais choques exógenos.
Zarnowitz (1991) observa que, ao contrário de um conceito teórico, como o de equilíbrio, um ciclo econômico é um fenômeno empírico, fundado na experiência histórica.
1.2 HISTÓRICO DOS INDICADORES DE CICLOS ECONÔMICOS
“Se o sucesso de um determinado método de análise econômica pode ser medido por sua longevidade e contínua popularidade sob uma grande diversidade de ambientes, então o uso de previsão de ciclos econômicos por indicadores antecedentes – conforme originalmente desenvolvida por Burns e Mitchell em 1938 - deve estar no topo da lista de sucessos”. (Alan Auerbach, 1982)
A visão pragmática de Burns e Mitchell deu origem à criação dos indicadores de ciclo econômico. Na década de 30, a linha de trabalho da equipe do NBER consistia no mapeamento de um conjunto grande de variáveis da economia norte-americana de modo a classificá-las, segundo suas características, entre séries antecedentes coincidentes ou defasadas, de acordo com o seu comportamento recorrente durante os ciclos econômicos daquele país.
As séries coincidentes são aquelas que refletem o estado da economia no mês/trimestre t. As séries antecedentes, muitas vezes consideradas as mais
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importantes, procuram antecipar, em t-k meses (ou trimestres), os movimentos das séries coincidentes; e as séries defasadas servem para confirmar, em t+k meses/trimestres, o roteiro do ciclo.
Partindo da experiência de Burns/Mitchell, Geoffrey Moore e Julius Shiskin propuseram em 1967 o uso de uma combinação de séries com melhor desempenho preditivo (ou coincidente ou defasado, dependendo do indicador), para compor indicadores sintéticos de nível de atividade. Esta abordagem influenciou a criação dos primeiros indicadores antecedentes compostos, como o do Departamento de Comércio dos EUA, no ano seguinte (posteriormente transferido ao instituto Conference Board, em
1995).
Entre as características dos primeiros indicadores antecedentes, algumas se destacam por permearem a discussão sobre o tema até hoje. Em primeiro lugar, o foco dos indicadores antecedentes não seria a sua capacidade de prever os valores futuros das séries econômicas e sim a sua habilidade em antecipar os pontos de reversão do ciclo econômico.
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Este último aspecto foi determinante para a ênfase original da metodologia dos indicadores antecedentes nos pontos de reversão. A lógica é a de que, se as séries que melhor captam as tendências do ciclo possuem um comportamento heterogêneo nas fases de expansão (aceleração) e recessão (desaceleração), um exercício tradicional de regressão teria um resultado insatisfatório na previsão dos pontos de reversão.
Boa parte da literatura moderna sobre ciclos, de alguma forma tenta resolver este tipo de assimetria de modo a compatibilizar modelos econométricos mais avançados com o desafio de se antecipar o momento em que a economia entra em recessão ou volta a crescer.
Neftci (1984) pesquisou o comportamento assimétrico das séries temporais ao longo do ciclo econômico usando cadeias de Markov com estados finitos, concluindo haver suficiente evidência de que as séries realmente experimentam dois tipos de regime ao longo do ciclo econômico.
Diebold e Rudebusch (1989) usaram probabilidade sequencial bayesiana para desenvolver um método de associação de probabilidades à ocorrência de pontos de reversão do ciclo econômico com base na evolução dos indicadores antecedentes. Usando uma moldura similar à de Neftci, chegaram a propor a criação de duas classes de indicadores antecedentes, uma para períodos de expansão e outra para períodos de recessão.
Hamilton (1989) captou as assimetrias do ciclo econômico sugeridas por Neftci usando um “Markov switching model” e as sugeriu para um modelo de indicadores antecedentes.
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processo de seleção de variáveis antecedentes, representaram uma inovação por serem construídos para se tentar estimar a evolução presente da atividade econômica com base na determinação de um ciclo (ou fator) comum entre as variáveis candidatas a coincidentes. O fator comum seria considerado como uma “variável não observável” e o índice coincidente seria então determinado pela variável latente. Os indicadores experimentais de Stock e Watson, contudo, foram muito criticados por não terem previsto a recessão de 2001 nos EUA. Chauvet (1998) argumentou que a falha destes modelos era exatamente a de que eles impunham uma simetria entre as fases do ciclo e não levavam em conta possíveis quebras estruturais.
Chauvet (1998) tentou juntar algumas das idéias de seus predecessores, com um modelo de fatores dinâmicos considerando mudanças de regime. O fator dinâmico seria uma variável não observável que sintetizaria os movimentos comuns de diversas variáveis coincidentes.
Recentemente, trabalhos como os de Reichlin (2000) e Issler e Vahid (2003) também procuraram aperfeiçoar estes métodos. O primeiro, ao usar um modelo de fatores combinado à teoria de componentes principais para um conjunto grande de séries desagregadas. O segundo, com o uso de correlações canônicas6.
Paralelamente, em 1998, Estrella e Mishkin usaram um modelo de variável binária para testar o desempenho de variáveis econômicas financeiras em na antecipação de recessões. Neste modelo, a distinção entre os dois estados da economia seria determinado por séries de variáveis dummy.
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Chauvet e Potter (2002) utilizaram arcabouço similar para avaliar a capacidade de previsão de recessões pela curva de juros na hipótese de quebras estruturais.
Outros procuraram tratar a dinâmica da economia com modelos em que os pesos utilizados na construção dos indicadores mudam ao longo do tempo, seja com o uso de filtros de Kalman ou modelos de fatores dinâmicos. Martin (1990), por exemplo, propôs a criação de um indicador antecedente com o uso de filtro de Kalman e pesos variáveis.
Um outro aspecto relevante do modelo originalmente instituído por Burns e Mitchell foi a constituição de um indicador síntese de atividade econômica com o uso de variáveis de perfil diferenciado, buscando-se captar informações sobre os mais diferentes canais de transmissão de mudanças no ciclo econômico. Esta abordagem tem sido mantida pela maioria dos estudiosos do assunto. Auerbach (1982) testou a estabilidade e a capacidade preditiva do indicador antecedente do Depto. de Comércio dos EUA e mostrou que o indicador apresentava um ótimo desempenho em previsões “fora da amostra”. Apesar de algumas das 12 variáveis que o compunham apresentarem um desempenho fraco individualmente, a sua retirada do índice piorava os resultados de previsão.
Indicadores de Ciclo no Brasil
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Em 2001 e 2002 Chauvet lançou dois artigos usando a metodologia da cadeia de Markov com mudança de regime, para estabelecer uma cronologia do ciclo e um método de se estimar a probabilidade da economia brasileira entrar em recessão.
Picchetti e Toledo (2002) usaram um método semelhante ao de Stock e Watson para detectar um ciclo comum entre as séries de produção industrial brasileira segundo a categoria de uso (bens de consumo, bens intermediários, etc).
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2. PREPARAÇÃO DE SÉRIES PARA ANÁLISE DE COMPORTAMENTO
CÍCLICO
2.1 DEFINIÇÃO DO TIPO DE CICLO
Antes de se estudar o comportamento cíclico de variáveis econômicas, é necessário definir-se o tipo de ciclo a que estamos nos referindo. As duas formas mais comuns de se observar o fenômeno na literatura são o ciclo econômico clássico e o ciclo de crescimento (growth cycle). Na forma clássica, os ciclos podem ser definidos como “flutuações recorrentes e alternantes de expansão e contração que caracterizam as series temporais em nível da maioria dos agregados econômicos e financeiros” (Gallardo e Pedersen, 2007). Neste caso, os pontos de reversão de tendência das séries temporais econômicas definiriam mudanças entre períodos de crescimento absoluto para períodos de declínio absoluto da variável. Esta abordagem, criada pelo NBER, continua sendo uma referência hoje.
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30). Na América Latina, a pedido da CEPAL, Gallardo e Pedersen (2007) desenvolveram um sistema para os países da região usando abordagem semelhante.
Os primeiros trabalhos propondo metodologia dos ciclos de crescimento foram os de Bronfenbrenner (1969) e Ilse Mintz (1969). Entre as motivações para o desenvolvimento desta abordagem estava o sentimento de que o aperfeiçoamento das políticas monetária e fiscal propiciaria o abrandamento dos ciclos, assim como a diminuição de sua amplitude (recessões menos intensas). Neste contexto, os ciclos clássicos se tornariam menos relevantes, dado o seu foco na dicotomia entre expansão e recessão.
A datação feita pelo NBER de fato apresenta ciclos mais longos nos EUA após a segunda guerra mundial. Mas a explicação para este fenômeno não é consensual entre pesquisadores. Segundo Watson (1994), usando a cronologia do NBER, os ciclos econômicos teriam apresentado uma duração média de quatro anos entre 1854 e 1929 e de cinco anos entre 1945 e 19907. A duração das fases do ciclo teria se alterado ainda mais acentuadamente: as expansões saltaram de uma duração média de 25 meses para 50 meses entre os dois períodos; e as contrações teriam se reduzido de 21 para 11 meses, em média. Em 1959, em sua Presidential Address, Arthur Burns já teria previsto que os ciclos seriam reduzidos no
futuro com as “políticas de estabilização dos governos, o fim das corridas bancárias pela regulação dos mercados e as mudanças estruturais da economia”. Zarnowitz (1991), ao constatar a mesma tendência quantificada posteriormente por Watson, apresentou uma lista de motivos semelhante à de Burns. Segundo ele, a mudança de duração dos ciclos se deveria, entre outros fatores, ao “crescimento do emprego nos setores de serviços e no
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governo - segmentos fracamente pró-ciclicos ou até acíclicos – aos estabilizadores fiscais automáticos e à regulação bancária”, entre outros.
Uma série de artigos de Christina Romer (1986, 1989 e 1992) criticou duramente esta visão. Romer mostrou que os indicadores usados para datar os ciclos no século XIX e início do século XX eram muito mais voláteis que os indicadores usados posteriormente. Em 1994, Watson corroborou esta linha de raciocínio afirmando que, caso fossem usados,no período pós-guerra, as mesmas séries do período anterior, o desenho dos ciclos não teria se alterado tão significativamente entre os dois períodos. No mesmo exercício, ele testou a hipótese de que os choques tenham passado a ter menos impacto sobre a economia no pós-Segunda Guerra (o que pode ser interpretado também como “a ação do governo na neutralização de choques tornou-se mais eficiente”), e de que mudanças estruturais da economia norte-americana (principalmente o crescimento do setor de serviços) pudessem ter ocasionado a modificação de perfil dos ciclos. Nenhuma das duas hipóteses foi comprovada.
Mais adiante, ao final da mesma década, Romer (1999) escreveu novo artigo com uma visão menos contundente. Segundo ela, os indicadores macroeconômicos em geral tornaram-se, de fato, mais estáveis após a segunda guerra e isso colabora para que as recessões se tornem menos frequentes e mais uniformes ao longo do tempo. Segundo ela, isto se deveria principalmente ao crescente controle do governo sobre a demanda agregada após a segunda guerra.
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sem qualquer ambiguidade, serem associadas aos chamados fatos estilizados do ciclo econômico”.
Zarnowitz e Ozyildirim (2006) concordaram que o ciclo clássico é ainda dominante, mas elogiaram o interesse recente por novos métodos de remoção de tendência de séries temporais argumentaram ser importante observar-se acelerações e desacelerações do crescimento, uma vez que “muitas vezes uma longa e severa desaceleração do crescimento pode provocar mais prejuízos do que uma curta e suave recessão”. Este enfoque pautou a opção da CEPAL pelos ciclos de crescimento, uma vez que os países emergentes da América Latina vêm apresentando taxas de crescimento elevadas e períodos relativamente curtos de recessão nos últimos anos. Argumenta-se ainda que as séries observadas como desvios da tendência de longo prazo apresentam máximos e mínimos muito mais evidentes que os das variáveis analisadas em nível, como no ciclo clássico.
Segundo Zarnowitz (1991), os fatos estilizados dos ciclos clássicos são também válidos nos ciclos de crescimento. Uma diferença é que os pontos de reversão dos ciclos de crescimento costumam ocorrem anteriormente aos pontos de quebra dos ciclos clássicos (Zarnowitz e Moore, 1982), fato não foi comprovado no estudo realizado pelo autor para a produção industrial brasileira.
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Excetuando-se as técnicas de filtragem de tendências de longo prazo, a metodologia de seleção de variáveis e de análise é essencialmente a mesma para as duas modalidades.
2.2 DEFINIÇÃO DA SÉRIE DE REFERÊNCIA
O modelo usado internacionalmente para monitoramento dos ciclos econômicos (ou de crescimento) propõe a criação de três tipos de indicadores: antecedente, coincidente e defasado. Embora o indicador antecedente seja o de maior apelo, os outros seriam igualmente importantes: o primeiro para servir como referência para o nível de atividade contemporânea e o ultimo para confirmar os câmbios de tendências observados pelos dois outros indicadores. Nos EUA, o Comitê de Datação de Ciclos do NBER costuma aguardar alguns meses após a suposta
ocorrência de um ponto de reversão para confirmá-lo na sua cronologia histórica dos ciclos daquele país.
O segundo passo para a criação de um indicador antecedente de atividade econômica é a seleção da série de referência. Seguindo a visão tradicional do NBER, popularizada no livro de Burns e Mitchell (1946), o ciclo econômico consistiria de (...) “expansões ocorrendo ao mesmo tempo em diversas atividades econômicas, seguidas de recessões similarmente gerais, contrações e recuperações”.
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temporais com periodicidade mensal, como as de produção industrial, vendas no comércio, emprego e renda.
Esta proposição marcou a criação do indicador coincidente de atividade do Departamento de Comércio dos EUA, em 1968, transferido ao instituto privado The Conference Board (TCB), em 1995. Na metodologia usada pelo TCB, as quatro séries referidas acima são combinadas como uma média aritmética das séries normalizadas, de modo a que todas tenham a mesma importância relativa nas variações médias do índice final.
No Brasil, a carência de séries históricas mensais de longo prazo limita as opções para a criação de uma série coincidente de referência. Como este estudo não foca a criação de um indicador coincidente e sim a de um indicador antecedente de atividade econômica, optou-se pelo uso de uma variável única, a produção industrial, como série de referência, procedimento que encontra detratores e defensores.
Entre as críticas apresentadas ao uso de séries de produção industrial como referência cíclica, destaca-se a de McGuckin, Ozyildirim e Zarnowitz (2003), segundo a qual esta variável possui hoje, na maioria dos países, uma cobertura relativamente estreita em relação à economia como um todo, e vem perdendo importância relativa, em anos recentes, para o setor serviços.
28
No Brasil, numa primeira observação sobre o passado, os fatos poderiam confirmar este argumento. O gráfico abaixo mostra as séries trimestrais de PIB e produção industrial8 de 1980 a 2007 como desvios da tendência de longo prazo. O desenho das séries é muito semelhante - apesar da maior volatilidade da série da indústria – indicativo de forte correlação contemporânea. Nos últimos anos, houve diminuição da volatilidade de ambas as séries, provavelmente em decorrência da maior estabilidade da economia brasileira e da atuação do Banco Central no sentido de evitar desvios acentuados do crescimento potencial da economia.
Ciclos do PIB e da Indústria - Brasil
0,85 0,90 0,95 1,00 1,05 1,10 1,15 19 80 Q 1 19 81 Q 1 19 82 Q 1 19 83 Q 1 19 84 Q 1 19 85 Q 1 19 86 Q 1 19 87 Q 1 19 88 Q 1 19 89 Q 1 19 90 Q 1 19 91 Q 1 19 92 Q 1 19 93 Q 1 19 94 Q 1 19 95 Q 1 19 96 Q 1 19 97 Q 1 19 98 Q 1 19 99 Q 1 20 00 Q 1 20 01 Q 1 20 02 Q 1 20 03 Q 1 20 04 Q 1 20 05 Q 1 20 06 Q 1 20 07 Q 1 PIB Produção Industrial
Desvio percentual da tendência de longo prazo - ajustado sazonalmente
Fonte: IBGE. A série da produção industrial é a média trimestral. O PIB é trimestral, série encadeada pelo IPEA.
Houve ainda, perda de aderência entre as duas séries nos últimos anos, motivada provavelmente pelo aumento relativo do setor serviços na economia brasileira. A correlação contemporânea das séries apresentadas no gráfico baixou de 0,90 entre 1980 e 1996 para 0,82 entre 1998 e 2007 e 0,73 se considerados apenas os últimos 5 anos.
8 Fonte: IBGE. A série de produção industrial é composta pela média trimestral do indicador mensal
29
Embora as metodologias para a definição de séries e indicadores compostos antecedentes da indústria possam ser replicadas num estudo sobre o nível geral de atividade da economia, o escopo deste estudo se restringe à criação de indicadores compostos antecedentes para a atividade industrial no Brasil.
2.3 ESCOLHA DE VARIÁVEIS
A seleção de variáveis para os estudos sobre o ciclo econômico exige que as séries a serem testadas apresentem sinais de conformidade com os ciclos da variável de referência. Dados os fatos estilizados característicos da maioria dos ciclos, o analista procura um conjunto de variáveis que seja capaz de reproduzi-los.
Moore (1954) afirma que algumas séries podem ser relevantes para fins analíticos, mas apresentarem movimentos erráticos, consistindo em “fator influente num momento e sem relevância no seguinte”. Séries como essas podem se transformar de antecedentes em defasadas dependendo do período de análise. As séries preferenciais são aquelas que reproduzam com assiduidade o mesmo padrão de antecipação/coincidência/defasagem ao longo de diversos ciclos. Segundo ele, “um aumento ou diminuição do número de contratos de compra de bens que demoram muito a serem produzidos, como locomotivas e casas, costuma produzir um movimento similar na produção destes bens alguns meses depois. (...) Da mesma forma, meses se passam até que o declínio dos preços de matérias-primas brutas se reflita nos preços de bens finais”.
30
afirmam que as séries que prevêem bem as “recuperações e recessões”, devem possuir as seguintes propriedades:
i) antecipar os picos dos ciclos com uma defasagem estável. Antecipar os vales dos ciclos com uma defasagem estável, não necessariamente semelhante à da defasagem nos picos;
ii) não apresentar movimentos erráticos;
iii) apresentar movimentos cíclicos pronunciados e conseguir sinalizar a amplitude relativa da mudança por vir;
iv) ser relacionada ao ciclo econômico de tal forma que não haja dúvida de que o seu comportamento no futuro não deverá diferir do seu comportamento no passado.
Com experiência na produção de indicadores antecedentes para mais de 30 paises, a OCDE consolida de certa forma a experiência americana com a européia de forma pragmática. Segundo Nilsson, 2000, os principais fatores a serem lembrados na seleção de indicadores são os seguintes:
Relevância econômica
• deve haver uma justificativa econômica para que a série selecionada seja considerada um indicador antecedente;
• a série deve possuir larga abrangência, seja regional ou setorial. Séries muito específicas podem apresentar comportamento muito heterogêneo em diferentes ciclos.
Considerações práticas
• As séries devem ser publicadas com frequência, de preferência, com periodicidade mensal;
• As séries não devem sofrer muitas revisões;
• As séries devem ser divulgadas com tempestividade;
31
As séries econômicas podem ser classificadas de diferentes formas, de acordo com sua capacidade de antecipar as flutuações recorrentes da economia. Alguns tipos de séries:
• Indicadores de estado inicial – caracterizam um estágio anterior a outros estágios, como permissão para novas construções ou produção de determinados bens intermediários que servirão de insumos para etapas seguintes de produção.
• Indicadores de resposta rápida – respondem rapidamente a mudanças na atividade econômica, como o número de horas trabalhadas ou o nível dos estoques industriais.
• Indicadores de expectativa – medidas de expectativa como os índices de confiança e índices de ações.
• Indicadores típicos – causas típicas de flutuações na atividade econômica, como as taxas de juros de curto prazo, indicadores fiscais ou os termos de troca com o exterior.
2.4 TRATAMENTO ESTATÍSTICO DAS SÉRIES
Usando os critérios apresentados acima como pré-requisitos, foram
selecionadas as variáveis com séries disponíveis entre janeiro de 1980 e
fevereiro de 2008 que pudessem se candidatar a indicadores antecedentes
da produção industrial brasileira. Para uso neste estudo, estas séries
receberam um tratamento estatístico para que pudessem ser comparadas
entre si e compor um indicador único que refletisse desvios em relação à
32
As séries expressas em reais (agregados monetários, por exemplo) foram
corrigidas pelo IGP-DI para refletirem seu poder de compra em março de
2008. As séries expressas em dólares americanos foram primeiramente
convertidas à taxa de câmbio corrente e posteriormente corrigidas pelo
IGP-DI.
As séries da Sondagem da Indústria estavam disponíveis para o período
completo, porém, até setembro de 2005, com periodicidade trimestral.
Devido à sua relevância comprovada pelos sistemas de indicadores
antecedentes da OCDE e da Comunidade Européia na antecipação de
tendências do setor industrial, foram interpoladas com uso de filtro de
Kalman num contexto de modelos estruturais9. O método univariado
utilizado garante não haver qualquer relação entre as variáveis interpoladas
e o indicador de referência. Apenas a série de demanda prevista, para a
qual não existem dados mensais até a data de elaboração desta
dissertação, foi reconstituída por um método de interpolação linear. Apesar
de sua relativa simplicidade, a interpolação linear é o método usado pela
OCDE em seu sistema de indicadores antecedentes.
Em seguida, as séries foram convertidas em logaritmo, com exceção
daquelas expressas em percentual e as séries da Sondagem Industrial,
9 A interpolação dos indicadores sintéticos dos quesitos nível de estoques, nível de demanda, produção
33
expressas na forma de saldos de resposta que podem ser positivos ou
negativos inviabilizando a conversão logarítmica.
A seguir, as séries foram submetidas a testes de avaliação de
comportamento sazonal pelo método X-12 ARIMA. Aquelas que
apresentaram comportamento sazonal, definidos pelos critérios de
diagnóstico incorporados à rotina do X-12, como o teste F de
estacionariedade e o teste não-paramétrico de Kruskall-Wallis, foram
dessazonalizadas pelo método aditivo.
Foram realizados testes de raiz unitária, para se detectar quais séries
apresentavam caráter explosivo ao longo do tempo. Com exceção dos
indicadores com intervalos limitados de oscilação, como os saldos de
resposta da Sondagem Industrial, que são estacionários por construção, os
resultados dos testes de raiz unitária pelo método de Philips-Perron e KPSS
são apresentados no apêndice C deste estudo. As séries cuja hipótese nula
de existência de raiz unitária no teste de Philips Perron não foi rejeitada ou a
hipótese nula de estacionariedade no teste KPSS foi rejeitada, foram
consideradas séries com raiz unitária.
As séries em que foi sinalizada a existência de raiz unitária foram então
34
desvios da tendência de longo prazo, o formato de abordagem dos ciclos de
crescimento, que é estacionário por construção.
2.5 SELEÇÃO FINAL DE SÉRIES
Levando em consideração os critérios de seleção descritos na seção 2.3,
foram selecionadas 22 variáveis candidatas a partir de uma lista de cerca de
50 séries da economia brasileira disponíveis em sites como o FGVDADOS,
da Fundação Getulio Vargas, ou o Ipeadata, do IPEA. A tabela a seguir
apresenta as séries selecionadas para serem testadas como indicadores
antecedentes da produção industrial brasileira, descrevendo o tipo de
tratamento a que foram submetidas antes de iniciada a análise de
comportamento cíclico.
Foram consideradas apenas séries disponíveis desde 1980 com
metodologia conhecida e publicação tempestiva, ou seja, cada nova
informação é conhecida mensalmente com uma defasagem inferior, idêntica
ou (no caso de duas delas) ligeiramente superior à da estatística de
35
Transformação1 Deflacionamento2 Ajuste sazonal
Produção industrial Geral - IBGE/PIM-PF DsT em log Não Sim
Nível de Demanda Global - Sondagem da Indústria - FGV Saldo de respostas Não Sim
Nível de Estoques - Sondagem da Indústria - FGV Saldo de respostas Não Sim
Produção Prevista - Sondagem da Indústria - FGV Saldo de respostas Não Sim
Emprego Previsto - Sondagem da Indústria - FGV Saldo de respostas Não Sim
Demanda Prevista Global - Sondagem da Indústria - FGV Saldo de respostas Não Sim
NUCI - Indústria de Transformação - Sondagem da Indústria - FGV Log Não Sim
Horas trabalhadas na produção - índice Fiesp DsT em log Não Sim
Horas pagas na indústria - índice Fiesp DsT em log Não Sim
Pessoal ocupado na indústria - índice Fiesp DsT em log Não Sim
Exped. de caixas e chapas de papelão ondulado - em t - ABPO DsT em log Não Sim
IPA-DI - Média Geral - FGV DsT em log Sim Sim
Taxa de Juros Selic acumulada no mês % a.m. - BACEN/Andima* - Sim Não
Base Monetária (MO - Saldos em final de periodo) - BACEN DsT em log Sim Sim
Meios de Pagamento (M1 - Saldos em final de período) - BACEN DsT em log Sim Sim
Ibovespa - Índice de Fechamento do mês - Bovespa DsT em log Sim Sim
Dólar Comercial Média Mensal de Venda - BACEN DsT em log Sim Não
Termos de troca - índice Funcex DsT em log Não Não
Exportações - (FOB) - em reais de março de 2008 - MDIC/Secex DsT em log Sim Sim
Exportações - preços - índice (média 2006 = 100) - Funcex DsT em log Sim Não
Exportações - quantum - índice (média 2006 = 100) - Funcex DsT em log Não Sim
Número de Consultas ao SPC em São Paulo - ACSP DsT em log Não Sim
ICMS, Arrecadação - Brasil - Ministério da Fazenda/Confaz DsT em log Sim Sim
1 Dst = Desvio sobre tendência de longo prazo. Tratamento realizado pela decomposição da série com uso do filtro de Hodrick Prescott.
2 Deflacionamento pelo IGP-DI. As séries expressas em dólares, como dólar comercial e preços de exportações, foram primeiramente convertidas
à moeda nacional pela taxa de câmbio vigente à época e depois deflacionadas pelo IGP-DI
36
3. ANÁLISE DE COMPORTAMENTO CÍCLICO DE SÉRIES ECONÔMICAS
3.1 CRONOLOGIA CÍCLICA DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL BRASILEIRA
Após serem realizadas as devidas transformações na série de produção
industrial, referência cíclica deste estudo, ela pode ser expressa na forma de
desvios sobre a tendência de longo prazo, conforme representado no gráfico
abaixo.
CICLO DE CRESCIMENTO DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL Desvios sobre a tendência de longo prazo, ajustada sazonalmente
fev/81
set/81 ago/82
jul/83 mai/84
abr/85 fev/87
out/88 ago/89
abr/90 abr/91
ago/92
dez/94
jul/95 out/97
fev/99 dez/00
dez/01 out/02
ago/03 set/04
dez/06
0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 1.05 1.10 1.15 1.20
Os valores de máximos e mínimos locais destacados no gráfico são os
37
econômica se converte em desaceleração e vice-versa. A linha de tendência
de longo prazo (reta sobre o número 1,00) define o limite entre o
crescimento superior ou inferior ao de longo prazo.
Os pontos de reversão do ciclo são determinados pelo algoritmo de datação
de Bry-Boschan10, uma automatização de procedimentos estabelecidos no
âmbito do NBER, que, resumidamente, realiza os seguintes procedimentos:
i. Retirada de valores extremos da série original dessazonalizada;
ii. Identificação de pontos de reversão tentativos de forma recursiva em
séries de médias móveis que vão se aproximando da série original
pela diminuição do horizonte de tempo;
iii. Definição de regras básicas para a duração dos ciclos. Como
exemplo, a duração mínima para um ciclo completo (de pico a pico ou
de vale a vale) é de 15 meses. A duração mínima de uma fase de
ciclo (distância de pico a vale ou vale a pico) é de cinco meses.
Para uma exposição detalhada sobre o algoritmo de Bry-Boschan, consultar
o Apêndice B.
10 O algoritmo em linguagem de programação Gauss foi gentilmente cedido ao autor pelo Prof. Mark
38
Segundo a datação obtida por intermédio do algoritmo de Bry-Boschan, a
série de produção industrial, expressa como desvios da tendência de longo
prazo, apresentou 11 ciclos entre janeiro de 1980 e fevereiro de 2008 (o
algoritmo não aceita pontos de reversão que distem menos de seis meses
do início e do final da série, acarretando na inevitável perda de um ano de
informação cíclica).
A duração média dos ciclos completos foi de 29 meses. De pico a vale, a
duração média foi de 13 meses. De vale a pico, de 17 meses.
Para fins de comparação, apresenta-se, abaixo, a datação do ciclo
econômico da produção industrial brasileira (variável em nível) no mesmo
39
CICLO ECONÔMICO DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL Série em nível, ajustada sazonalmente
ago/80 fev/81
jul/83
fev/87
out/88 jun/89
ago/92
dez/94
jul/95 out/97
fev/99 dez/00
dez/01 out/02
jun/03
55.0 65.0 75.0 85.0 95.0 105.0 115.0 125.0 135.0
Foram sete ciclos econômicos completos entre 1980 e fevereiro de 2008,
com duração média de 41 meses. De pico a vale, a média foi de 19 meses e
de vale a pico, de 21 meses. A aparente simetria entre as duas fases reflete
a instabilidade da economia brasileira nas décadas de 80 e início dos 90,
quando foram registrados longos períodos de recessão. Se
considerássemos apenas o período posterior a 1994, a média de 22 meses
de duração da fase vale-pico seria o dobro da média de duração das fases
pico-vale, de 11 meses. Isto sem ainda contabilizar o último período de
expansão da economia brasileira, iniciado em junho de 2003, que, em
40
A tendência, portanto, parece ser a de convergência da economia brasileira
ao padrão dos países desenvolvidos, com uma maior assimetria entre as
fases do ciclo econômico clássico, motivada, em parte, pelo sucesso dos
bancos centrais em evitar períodos prolongados de recessão. Esta
assimetria pode ocorrer nos ciclos de crescimento, mas nestes ela costuma
se apresentar de forma menos acentuada.
O quadro abaixo apresenta uma síntese estatística dos ciclos econômico e
de crescimento da produção industrial brasileira desde 1980. Ao longo deste
período, o ciclo de crescimento apresentou oito pontos de reversão que não
foram detectados no ciclo econômico clássico; por outro lado, o ciclo de
crescimento deixou de captar um dos pontos de reversão do ciclo
econômico.
Em 12 ocasiões, de um total de 15 fases registradas no ciclo econômico
entre 1980 e fevereiro de 2008, o ponto de reversão foi concomitante. Em
duas ocasiões, houve uma defasagem de dois meses do ciclo de
crescimento, contrariando a tendência internacional de ocorrência de pontos
41
Lags/informação adicional
Não ocorre em c.c. 08/80 Vale
02/81 Pico 0 02/81 Pico
09/81 Vale Não ocorre em c.e.
08/82 Pico Não ocorre em c.e.
07/83 Vale 0 07/83 Vale
05/84 Pico Não ocorre em c.e.
04/85 Vale Não ocorre em c.e.
02/87 Pico 0 02/87 Pico
10/88 Vale 0 10/88 Vale
08/89 Pico 2 06/89 Pico
04/90 Vale Não ocorre em c.e.
04/91 Pico Não ocorre em c.e.
08/92 Vale 0 08/92 Vale
12/94 Pico 0 12/94 Pico
07/95 Vale 0 07/95 Vale
10/97 Pico 0 10/97 Pico
02/99 Vale 0 02/99 Vale
12/00 Pico 0 12/00 Pico
12/01 Vale 0 12/01 Vale
10/02 Pico 0 10/02 Pico
08/03 Vale 2 06/03 Vale
09/04 Pico Não ocorre em c.e.
12/06 Vale Não ocorre em c.e.
Duração média em meses de:
Ciclos 29 Ciclos 41
Pico a vale 13 Pico a vale 19
Vale a pico 17 Vale a pico 21
Comparação entre os ciclos de crescimento e econômico da produção industrial brasileira
Ciclo de crescimento Ciclo econômico clássico
3.2 REFERÊNCIAS METODOLÓGICAS PARA A ANÁLISE DO
COMPORTAMENTO CÍCLICO DE VARIÁVEIS ECONÔMICAS
A análise de comportamento cíclico de séries econômicas vis a vis a série
de referência é realizada neste estudo de forma análoga à do NBER e da
OCDE, em que as variáveis são avaliadas de acordo com diferentes
critérios, com base num sistema de scoring. A cada critério de avaliação é
42
soma ponderada das pontuações obtidas pela variável em cada um dos
critérios. Na sua versão de 1975, os critérios analisados pelo NBER
(Zarnowitz, 1992) eram os seguintes:
i. significância econômica – a justificativa teórica para o papel da
variável dentro do ciclo econômico ou de crescimento (peso de 1/6);
ii. adequação estatística – métodos de amostragem, coleta,
periodicidade da série, etc (1/6);
iii. desempenho da variável na antecipação de pontos de reversão –
(4/15);
iv. conformidade com os ciclos – a regularidade com que os
movimentos da série refletem os movimentos da série de referência,
medida pelos números de ciclos em comum, perdidos e extras (1/6);
v. suavidade – o quão rapidamente pode-se garantir que uma
mudança aparentemente cíclica da série não advenha de
movimentos de caráter irregular (2/15);
vi. tempestividade – o quão rapidamente a série é divulgada (1/10)
Além destes critérios, a OCDE considera relevante o uso de medidas de
correlação cruzada, como forma de se medir a aderência geral entre as
séries. Para se evitar a influência de valores extremos, estes exercícios são
realizados com medias móveis cujo número de meses é determinado pelo
critério dos meses de dominância cíclica11 (MCD, com base no termo em
11 Definido como o período mais curto para o qual o termo irregular da série é inferior ao seu componente
43
inglês, months for cyclical dominance). Nilsson (2000) argumenta, porém,
haver certa limitação em relação a este critério ao se considerar uma
relação linear entre as variáveis.
3.3 DEFINIÇÃO DE UM MÉTODO DE ANÁLISE DE COMPORTAMENTO
CÍCLICO DE VARIÁVEIS ECONÔMICAS BRASILEIRAS
A análise do comportamento cíclico de variáveis econômicas brasileiras foi
realizado neste estudo com base num conjunto de critérios análogos aos
que servem de referência internacional, com adaptações e propostas para
aperfeiçoamento. Usando a agregação temática proposta pelo NBER:
Significância econômica – foram consideradas todas as séries com um
comportamento cíclico historicamente marcante no Brasil e em outros
países, mesmo aquelas que nem sempre apresentem perfil antecedente.
Como veremos na apresentação de resultados, algumas das variáveis que
em alguns países apresentam perfil antecedente, no Brasil parecem servir
como indicadores coincidentes ou mesmo defasados do ciclo de
crescimento da indústria. Devido ao número limitado de séries estatísticas
de longo prazo no Brasil, todas as séries utilizadas no estudo foram
consideradas igualmente relevantes.
44
Adequação estatística – assim como no caso da significância econômica,
as séries foram previamente analisadas e selecionadas de modo a que, na
fase final do estudo, todas pudessem ser consideradas igualmente
adequadas.
Desempenho nos pontos de reversãoe conformidade cíclica – A análise
do desempenho cíclico é a parte mais importante dos estudos de ciclos.
Neste estudo são considerados indicadores tradicionais, como:
i) número de meses médios ou medianos de antecipação dos pontos
de reversão. Quanto maior esta defasagem, melhor;
ii) número de pontos de reversão perdidos ou extraordinários em
relação ao ciclo da variável de referência. O indicador ideal deveria
ter os mesmos ciclos da variável de referência;
iii) desvio padrão nos pontos de reversão. Quanto menor for o desvio,
melhor a capacidade preditiva da variável em relação aos pontos
de reversão do ciclo.
Além dos indicadores tradicionalmente utilizados, este estudo propõe o uso
de um indicador que meça o comportamento cíclico da variável antecedente
ao longo de todo o período de análise, o escore quadrático de probabilidade.
Este indicador, proposto em 1950 por Brier (conforme citação em Diebold e
45
Em que Pt e Rt são variáveis binárias, que refletem, respectivamente, o
estado da natureza do indicador/variável antecedente e a da série de
referência, no período atual ou assumindo qualquer defasagem/antecipação
temporal (k meses). Se a variável em análise apresenta-se em fase de
aceleração/expansão (entre um vale e um pico), assume o valor 1 (um); se
estiver em desaceleração/recessão, assume o valor 0 (zero). Segundo
Diebold e Rudebusch (1989), o EQP12 pode ser considerado um método de
“previsão de probabilidade análogo ao erro quadrático médio”.
A idéia central é testar o EQP de cada variável candidata a antecedente em
todos os lags possíveis entre -12 e +12 e verificar em qual é obtido o menor
valor. Este critério ajudará na definição do perfil cíclico da variável (se
antecedente, coincidente ou defasada), na seleção de variáveis para compor
um indicador antecedente e na mensuração do grau de sucesso das
variáveis e dos indicadores antecedentes compostos em prever o estado
cíclico da produção industrial a cada momento. Abaixo, um exemplo
hipotético de análise de EQP das variáveis com defasagens de -12 a 0:
12 Em inglês, quadratic probability score, ou QPS
N R P EQP
N t
t k t
2
1
) .(
2
∑
= ±
46
-12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0
EQP Ótimo
Lag Ótimo de EQP
Ibovespa 0.80 0.67 0.66 0.56 0.52 0.49 0.45 0.48 0.51 0.53 0.62 0.71 0.79 0.45 -6
Nível da Demanda 0.90 0.80 0.79 0.72 0.70 0.68 0.63 0.57 0.55 0.56 0.58 0.62 0.72 0.55 -4
Demanda Prevista 1.13 0.91 0.92 0.83 0.75 0.66 0.58 0.50 0.48 0.49 0.50 0.54 0.61 0.48 -4
Emprego Previsto 0.93 0.73 0.73 0.62 0.56 0.49 0.42 0.36 0.32 0.35 0.41 0.50 0.58 0.32 -4
Estoques 0.95 0.85 0.84 0.77 0.70 0.63 0.53 0.47 0.43 0.43 0.42 0.45 0.51 0.42 -2
Juros Reais 0.74 0.76 0.76 0.75 0.71 0.68 0.64 0.60 0.57 0.60 0.65 0.71 0.76 0.57 -4
Suavidade e tempestividade - A suavização de séries nos estudos de
ciclos é um procedimento discutível, uma vez que as médias móveis usadas
para suavização provocam perda de informação na ponta, exatamente no
momento em que se pretende, na prática, usar a variável antecedente para
se prever o futuro próximo da série de referência. A OCDE, por exemplo,
usa médias móveis determinadas por MCD, restaurando as observações
perdidas ao final da amostra por meio de regressões.
Para se evitar o excesso de interferência no extremo final da série,
recomenda-se o uso de séries com MCD baixo (pouca irregularidade), que
sejam tempestivas e que não sejam revisadas com frequência. Em 2002, a
OCDE realizou uma revisão em seus indicadores antecedentes promovendo
a substituição de séries com base nestes critérios. O resultado foi um
aumento do número de séries originárias de sondagens de tendência e de
indicadores financeiros (Nilsson e Guidetti, 2008).
Com relação à tempestividade, neste estudo foram utilizadas apenas séries
47
fase final, apenas duas não são divulgadas anteriormente à divulgação da
PIM-PF.
A análise tradicional de correlação não foi usada como método de seleção
de variáveis com perfil antecedente uma vez que, como se verá a seguir, há
dúvidas quanto à eficiência deste critério.
A tabela a seguir sintetiza os principais resultados obtidos na análise de
comportamento cíclico de 22 séries econômicas brasileiras entre 1980 e
2008. No Apêndice A é apresentada uma tabela fazendo a associação entre
os nomes das séries usados nos exercícios estatísticos e a descrição da
48
Média Mediana PadrãoDesvio Vales Picos
demprev_sa -3,0 -4,0 3,4 -2,0 -4,0 21 4 3 18 0,59 -4
demglob_sa -2,4 -2,0 3,0 -1,5 -4,0 22 5 5 17 0,64 -4
empprev_sa -3,1 -4,0 4,1 -4,5 -2,0 17 4 3 18 0,59 -5
estoques_sa -2,4 -2,0 3,6 -2,0 -1,0 19 3 0 19 0,45 -2
prodprev_sa -3,8 -4,0 3,0 -1,5 -5,0 21 5 4 17 0,55 -5
cycle_ln_ibov_r -3,6 -4,0 5,4 -4,0 -6,5 19 5 2 17 0,66 -6
juros_reais_inv -2,3 -3,5 4,3 -1,5 -4,5 18 6 2 16 0,65 -7
cycle_ln_hpp_sa 3,1 1,0 4,0 0,0 2,0 18 7 3 15 0,74 0
cycle_abpo_sa -0,8 0,0 4,1 -2,0 0,0 21 4 2 18 0,69 0
cycle_ln_po_sa 3,8 2,5 3,7 2,5 2,5 18 6 2 16 0,51 2
cycle_base_r_sa 2,2 6,0 5,8 -2,0 7,5 14 9 1 13 0,93 10
cycle_ln_cambio_r -4,8 -6,0 5,1 -6,0 -6,0 16 10 4 12 0,97 -12
cycle_ln_exp_precos -0,3 1,0 4,7 3,0 1,0 18 7 2 15 0,78 3
cycle_ln_exp_quantum_sa 0,4 -3,0 4,2 -2,0 -3,0 16 13 7 9 0,73 -11
cycle_ln_exp_r_sa -4,1 -3,0 2,4 -4,5 -3,0 16 13 9 9 0,99 -12
cycle_ln_htp_sa 1,7 0,0 4,1 1,0 0,0 22 3 3 19 0,52 0
cycle_ln_icms_r_sa -0,6 -0,5 3,8 -2,0 3,0 14 10 2 12 0,95 0
cycle_ln_ipa_r_sa -3,3 -4,0 6,0 -5,5 -4,0 18 6 2 16 0,75 -11
cycle_ln_m1_r_Sa 0,6 1,0 2,7 1,0 0,5 12 11 1 11 0,82 2
cycle_ln_spc_sa -1,0 0,0 3,2 0,0 -2,0 17 9 4 13 0,76 -3
cycle_ln_ttroca 0,9 2,0 4,8 3,0 0,0 19 5 2 17 0,84 4
ln_nuci_br_sa -0,1 1,0 3,2 1,5 -1,0 18 5 1 17 0,49 0
* a produção industrial registrou 22 pontos de quebras no período, segundo datação com o algoritmo de Bry-Boschan **Escore Quadrático de Probabilidade
Todos os PRs Série
Desempenho cíclico de variáveis selecionadas entre Janeiro de 1980 e Fevereiro de 2008 Análise Lags de antecedência (-) e defasagem (+)
de pontos de reversão, em meses
Pontos de reversão (PRs)
EQP** ótimo
Melhor Lag para EQP Número
total de PRs
Perdidos Extras
49
4. CONSTRUÇÃO DE INDICADOR ANTECEDENTE COMPOSTO E
AVALIAÇÃO DE RESULTADOS
4.1 DEFINIÇÃO DAS MELHORES SÉRIES ANTECEDENTES
A definição das séries para compor um indicador antecedente composto
clássico é feita neste estudo por uma combinação dos métodos usados pelo
NBER, OCDE e Cepal (2007). A principal referência é o desempenho cíclico
das variáveis no período compreendido entre janeiro de 1980 e outubro de
1996, simulando um exercício ex ante para permitir uma avaliação posterior
de resultado que pudesse ser considerada fora da amostra. A seleção de
variáveis feita com base neste período foi utilizada para compor um indicador
antecedente cujo desempenho foi avaliado entre 1997 e fevereiro de 2008.
Na análise das séries candidatas para compor o indicador antecedente, foram
considerados os seguintes indicadores: média, mediana e desvio padrão de
antecipação de pontos de reversão; número de pontos de reversão em
comum, perdidos e extras; menor EQP e lag ótimo de EQP (após realização
de testes com lags entre -12 e +12).
À exceção do número de pontos de reversão em comum com a variável de
