TRANSPARÊNCIA ECONÔMICA DO BANCO CENTRAL DO BRASIL: UMA ANÁLISE MATEMÁTICA DAS SURPRESAS EXPECTACIONAIS

TRANSPARÊNCIA ECONÔMICA DO BANCO CENTRAL DO BRASIL:

UMA ANÁLISE MATEMÁTICA DAS SURPRESAS EXPECTACIONAIS

Adriana Inhudes

Programa de pós-graduação em Economia – Doutoranda em Economia – UFF Rua Tiradentes, 17 - Ingá, Niterói/RJ CEP: 24210-510

dricainhudes@hotmail.com

Joana Duarte Ouro Alves

Mestre em Economia – Programa de pós-graduação em Economia – UFF Rua Doutor Paulo Alves, 110, Bl. D, 301 - Ingá, Niterói/RJ CEP: 24219-900

joanadoa@terra.com.br

Renata Del-Vecchio

Programa de pós-graduação em Economia – Instituto de Matemática – UFF Rua Tiradentes, 17 - Ingá, Niterói/RJ CEP: 24210-510

renata@vm.uff.br

RESUMO

Considerando o aumento no grau de transparência econômica do Banco Central do Brasil após a adoção do sistema de metas de inflação, o objetivo deste artigo é analisar quais informações devem ser de conhecimento público, pois diminuem as incertezas do cenário econômico, e quais podem ser mantidas sob sigilo. Esta pesquisa é realizada utilizando-se a teoria de grafos. O exame mostra que o conhecimento do público acerca de informações sobre o patamar inflacionário e sobre o instrumento de política monetária é fundamental. Além disso, há espaço para certa opacidade em relação ao PIB, o que indica um grau relevante de credibilidade da autoridade monetária.

PALAVRAS-CHAVE. Transparência do Banco Central, expectativas, teoria de grafos.

ABSTRACT

Considering the increase in the degree of economic transparency of the Central Bank of Brazil after the adoption of inflation targeting, the objective of this article is to analyze which information should be of public domain, for its increment reduces the uncertainties of the economy, and which can remain in secret. This study is conducted by means of graph theory framework. The research evidences that the public's knowledge about the inflation level and the instrument of monetary policy is fundamental. Moreover, there is space for certain secrecy in relation to GDP, what indicates an important extent of credibility of the monetary authority.

1. Introdução à transparência do Banco Central

A partir dos anos 1990 cresceu o interesse dos economistas sobre a estrutura institucional da política monetária. Recentemente, este interesse conduziu ao surgimento da transparência do Banco Central como uma das características-chave na condução de políticas e tomada de decisões da autoridade monetária. A definição mais comum de transparência do Banco Central é aquela que a relaciona com a ausência de informação assimétrica entre os formuladores de política monetária e outros agentes econômicos. Ou seja, a visão de que a política monetária seria mais eficaz quanto mais opaca fosse, a qual prevalecia por volta dos anos 1950, vem sendo substituída por outra visão, a qual considera a transparência como algo importante nas decisões do formulador de política monetária (De Mendonça, 2006).

Um estudo realizado por Fry et al (2000) com 94 Bancos Centrais aponta transparência como terceira colocada entre as variáveis cuja importância é fundamental para os formuladores de política monetária, perdendo apenas para independência do Banco Central em primeiro, e manutenção de expectativas de inflação baixa em segundo lugar. Alguns autores, como Geraats (2002), destacam a existência de um novo paradigma em política monetária, o qual une independência e transparência do Banco Central.

Geraats (2002) faz uma diferenciação entre cinco aspectos da transparência, conforme a estrutura da política monetária, a saber:

1. Transparência política: refere-se ao monitoramento público dos objetivos políticos (por exemplo, metas explícitas para inflação) e arranjos institucionais (por exemplo, independência do Banco Central, contratos entre a autoridade monetária e o governo) que dão clareza acerca das motivações dos policymakers na condução da política monetária;

2. Transparência econômica: associada à divulgação de informações econômicas utilizadas pelo Banco Central nas decisões de política monetária. São exemplos os dados econômicos, modelos políticos e previsões da autoridade monetária;

3. Transparência de procedimento: relacionada ao acesso público à forma como as decisões de política monetária são tomadas, que tipo de estratégia é adotada e de quem é a responsabilidade (divulgação de atas, clareza sobre a votação do comitê responsável pelas decisões);

4. Transparência de política: refere-se ao anúncio imediato das decisões políticas e suas explicações, além de indicação de ações políticas futuras;

5. Transparência operacional: associada à implementação da política monetária, incluindo discussão sobre o controle dos erros para o uso de instrumentos e distúrbios macroeconômicos referentes à transmissão da política monetária.

Este artigo examina a transparência econômica do Banco Central do Brasil, dando ênfase à análise das expectativas do setor privado com relação a algumas variáveis macroeconômicas. A próxima subseção trata da transparência econômica em particular.

1.2. Transparência econômica

A transparência econômica refere-se à divulgação de todas as informações utilizadas pela autoridade monetária na tomada de decisões, incluindo dados econômicos, previsões e modelos, de forma que não haja assimetria de informações entre o policymaker e os demais agentes econômicos. Em geral, os dados utilizados são publicamente conhecidos. Grande parte da assimetria informacional relaciona-se às diferentes capacidades de interpretação destes dados. Os agentes econômicos têm recursos limitados para analisar e interpretar dados, o que torna importante a divulgação de outras informações, tais como previsões e modelos utilizados pela autoridade monetária. Estas informações podem reduzir a incerteza macroeconômica, pois oferecem uma melhor compreensão do cenário econômico por parte dos agentes.

De acordo com Geraats (2006), “as previsões de inflação desempenham um papel importante num regime de metas de inflação e são por vezes consideradas metas intermediárias”. A divulgação de previsões de médio prazo fornece aos demais agentes econômicos informações a respeito de choques sobre a economia antecipados pela autoridade monetária. Por sua vez, a

divulgação de projeções de curto prazo fornece aos agentes informações acerca de choques não antecipados, os quais acabam por tornar os resultados econômicos diferentes daqueles que seriam almejados pelo Banco Central. Ademais, existe uma defasagem na ação do instrumento de política monetária, ou seja, este não afeta imediatamente a inflação. Neste sentido, faz-se importante a divulgação das projeções da autoridade monetária com relação a determinadas variáveis macroeconômicas, de forma que os demais agentes econômicos possam ter acesso à velocidade de ação da política monetária sobre a economia.

A divulgação de relatórios de inflação também é importante pois neles são analisados o ambiente e os resultados macroeconômicos. De acordo com Fracasso et al (2003), a qualidade das informações mostradas nos relatórios está relacionada com reações mais amenas do mercado a decisões de política monetária. Portanto, relatórios de inflação de qualidade conduzem a maior previsibilidade das ações de política monetária. Transparência em relação aos possíveis erros de previsão também é essencial, uma vez que indica a incerteza inerente ao ambiente macroeconômico.

Geraats (2002) afirma que Bancos Centrais que possuem preferências inflacionárias são mais relutantes em revelar suas intenções e, portanto, mais opacos em relação às suas ações. Neste caso, o mercado racionalmente formará expectativas de inflação alta de forma a penalizar a autoridade monetária. Um cenário de maior transparência econômica apresenta menor viés inflacionário e maior flexibilidade para implementação de políticas de estabilização do produto por parte da autoridade monetária. Mesmo em economias onde haja comprometimento do Banco Central com determinada regra de política ainda haverá espaço para surpresas inflacionárias caso a opacidade econômica esteja presente, o que produz viés inflacionário.

Segundo De Mendonça e Simão Filho (2007), a transparência econômica tem um papel importante como guia das expectativas de inflação. Portanto, num país que adote o regime de metas para inflação, cujo objetivo é coordenar as expectativas dos agentes econômicos no longo prazo em direção à meta estabelecida, a transparência econômica figura como algo fundamental. Ela torna as expectativas formadas mais acuradas, mais próximas do nível observado.

A quantidade de análises empíricas sobre transparência é pequena. De fato, o tempo de experiência dos países na prática da transparência é limitado. A maioria dos trabalhos empíricos existentes na literatura internacional utiliza ferramentas econométricas, como análises

cross-section ou de séries temporais. Embora ainda não haja consenso entre os pesquisadores, boa parte

dos trabalhos aponta para diminuição nas médias e volatilidades de algumas variáveis macroeconômicas importantes, como taxa de inflação e de juros, depois da introdução de ações de política econômica mais transparentes.

No Brasil, pode-se citar o trabalho de De Mendonça e Simão Filho (2007), os quais, utilizando-se de correlações simples e análise multivariada com dados cross-country para 45 países, chegaram a resultados que indicam que a transparência leva a redução da inflação com taxa de juros mais baixa. De Mendonça e Inhudes (2007), utilizando ferramentas estatísticas simples e análises com Mínimos Quadrados Ordinários, encontraram resultados que indicam que um maior nível de transparência diminui os patamares médios das taxas de inflação e juros e as volatilidades destas. Parece diminuir também as volatilidades de variáveis reais da economia, como taxa de desemprego e produto, conduzindo, portanto, a um cenário macroeconômico mais estável.

Neste trabalho, considerar-se-á como medida do grau de transparência econômica o tamanho da diferença entre o patamar esperado e o patamar observado de determinadas variáveis macroeconômicas, diferença esta que será chamada surpresa. O objetivo deste artigo é analisar se estas surpresas estão relacionadas. Se a diferença entre a variável esperada e a observada é grande, ou seja, se a surpresa dos agentes com relação à determinada variável é considerável, isso indica que tais agentes não têm informações suficientes sobre estas variáveis. Isto é, o nível de transparência é pequeno e as expectativas são pouco acuradas. Saber quais surpresas são mais relevantes para explicar outras se torna preponderante na medida em que indica que variáveis, ou que tipo de informações, são mais importantes para avaliação do cenário econômico e formação

de expectativas. Por outro lado, também sugere que variáveis são menos relevantes e, portanto, podem estar submetidas a certa opacidade por parte da autoridade monetária.

Na próxima subseção o caso brasileiro será elucidado. Serão destacados as normas e mecanismos criados para diminuir a opacidade das ações do Banco Central frente aos demais agentes da economia. Uma análise da relação entre as surpresas será feita na seção 2.

1.3. Transparência do Banco Central do Brasil

Em 21 de junho de 1999, por meio do Decreto n.º 3088, foi instituído o regime de metas para inflação no Brasil. A partir de então a condução da política monetária voltou-se para o cumprimento de uma meta explícita de inflação, definida pelo Comitê Monetário Nacional (CMN), o qual também passou a fixar bandas dentro das quais a inflação observada pode variar. A autoridade monetária tem autonomia para utilizar os instrumentos de política monetária de forma a alcançar a meta de inflação, o que lhe confere, na prática, independência operacional. No entanto, o Banco Central do Brasil não é totalmente independente, pois é o governo quem determina as metas de inflação a serem cumpridas e as bandas de variação.

O compromisso com a transparência e a importância desta na condução da política monetária brasileira a partir da implantação do sistema de metas para inflação ficam claros no Relatório de Inflação de junho de 1999, divulgado quando da adoção deste regime:

“O regime, em processo de adoção, constitui estratégia mais adequada, no atual contexto, para a manutenção da estabilidade de preços, uma vez que torna a política monetária mais transparente, ao deixar claros os meios usados pelo Banco Central para atingir este objetivo. Ao mesmo tempo, evidencia as limitações da política monetária e a eventual inconsistência de políticas econômicas, aumentando o grau de comprometimento do governo com o processo de estabilização de preços.” (pg. 5)

O interesse no incremento da transparência é evidente também no discurso de posse de Henrique Meirelles, atual presidente do Banco Central do Brasil, de janeiro de 2003. Ou seja, apesar da mudança na presidência do país e na presidência do Banco Central, a prioridade da manutenção de preços estáveis e o interesse em aumentar o grau de transparência na condução da política monetária permaneceram. Em seu pronunciamento, Meirelles enfatiza a importância de explicações detalhadas das ações do Banco Central e do contexto no qual as decisões foram tomadas, bem como a relevância da divulgação periódica de estatísticas macroeconômicas e de expectativas do setor privado quanto à evolução da economia.

“A elaboração de relatórios e a divulgação de estudos e pesquisas também são fundamentais, visando à transparência da atuação da instituição para a sociedade.

(...)

Assim, o Banco Central dará ênfase não apenas ao aperfeiçoamento das estatísticas e dos modelos, mas à transparência e à comunicação.”(pg. 6)

Em particular, a preocupação com o aumento da transparência econômica nas ações do Banco Central do Brasil aparece nos Relatórios de Inflação divulgados trimestralmente, os quais trazem projeções calculadas pela autoridade monetária para taxa de inflação e PIB. Vários cenários distintos da evolução da economia são considerados na construção destas previsões, o que indica aos agentes econômicos a incerteza presente no ambiente econômico. Há descrição das análises feitas pelo COPOM (Comitê de Política Monetária) sobre as principais variáveis utilizadas em suas decisões. Além disso, é realizada discussão sobre os possíveis erros de previsão dos modelos utilizados. Ou seja, com a divulgação dos Relatórios de Inflação, a partir da implantação do regime de metas para inflação em junho de 1999, há aumento considerável no nível de transparência econômica do Banco Central brasileiro.

Considerando o fato de que a autoridade monetária se preocupa com a transparência econômica, verificar os possíveis efeitos de um maior ou menor grau desta sobre as variáveis macroeconômicas torna-se relevante para o caso brasileiro. Na próxima seção a relação entre as surpresas, ou níveis de transparência, será avaliada. Procura-se identificar as surpresas que causam maior incerteza nas outras variáveis, bem como aquelas que afetam menos as outras. Essa análise pode dar clareza quanto ao tipo de informação que é relevante e quanto às informações sobre as quais pode existir certa opacidade.

2. Metodologia

Para avaliar possíveis relações entre medidas de surpresas macroeconômicas são construídos os seguintes indicadores:

Tabela 1

Descrição das variáveis de surpresa

Variável de Expectativa Macroeconômica Indicador de Surpresa Índice de Preços ao Consumidor Amplo – Índice

Geral (IPCA) ipca =IPCA−E[IPCA] Meta para o Índice de Preços ao Consumidor Amplo

(IPCA META) ipcameta = IPCAMETA−E[IPCAMETA] Taxa de Juros Selic/Meta (% a.a.)

(SELIC) selic =SELIC−E[SELIC] Taxa de Câmbio Real (CAMBIO) cambio =CAMBIO−E[CAMBIO]

Produto Interno Bruto (PIB) pib= PIB−E[PIB] Dívida Líquida do Setor Público (DLSP) dlsp =DLSP−E[DLSP] Índice de Preços ao Consumidor Amplo – Preços

Administrados por Contrato e Monitorados. (MONIT) monitorados= MONIT −E[MONIT]

Os indicadores utilizados para mensurar as surpresas são calculados pela diferença entre valores esperados e observados das variáveis macroeconômicas. Define-se que as surpresas são iguais à diferença entre os valores efetivos e os valores esperados de cada variável macroeconômica. As séries de expectativas são coletadas pelo Banco Central do Brasil entre pessoas ligadas a instituições financeiras diariamente, e estão disponíveis no site da instituição. São expectativas diárias1 para os valores anuais das seguintes variáveis macroeconômicas: taxa de inflação anual – IPCA (Índice de Preços ao Consumidor Amplo), taxa de juros – SELIC (fechamento da meta2 da SELIC no fim do ano), taxa de câmbio nominal efetiva (expectativa acerca do patamar do câmbio no fim do ano), crescimento do PIB anual, dívida líquida do setor público em porcentagem do PIB (patamar no fim do ano), e a taxa de variação anual dos preços monitorados ou administrados por contrato. Além disso, nas análises de longo prazo, a diferença entre as expectativas de inflação de longo prazo e a meta de inflação foi inserida na análise. Pretendeu-se verificar se determinadas surpresas podem fazer com que a meta não cumpra seu principal objetivo: coordenar as expectativas de longo prazo dos agentes.

Foi realizada diferenciação das surpresas em surpresas de curto e longo prazos, baseadas em expectativas de curto prazo e de longo prazo. As expectativas de curto e longo prazo foram construídas da seguinte forma: como expectativas de curto prazo para o valor anual de determinada variável consideraram-se as expectativas formadas diariamente durante o ano t para o valor da variável neste mesmo ano t; como expectativas de longo prazo3 consideraram-se as

1

Considerando semanas de cinco dias.

2

A meta da SELIC corresponde à taxa básica de juros definida pelo COPOM.

3

Convencionou-se, neste trabalho, chamá-las expectativas de longo prazo, mas também poderiam ser chamadas expectativas de médio prazo.

expectativas diárias formadas no ano t para a variável em

t

+

1

. Por exemplo, como expectativas de inflação de longo prazo em 2001 consideraram-se as expectativas formadas a cada dia de 2001 sobre a taxa de inflação de 2002. Além disso, dois períodos distintos foram analisados: o primeiro vai de 2000 a 2006 e o segundo de 2003 a 2006. Esta separação foi feita para que a variável de surpresa da taxa de inflação dos preços monitorados ou administrados por contrato pudesse ser incluída.4 Além disso, o período mais longo abrange as crises energética em 2001 e eleitoral em 2002 e 2003, choques que podem repercutir nos resultados obtidos.

2.1. Teoria e Grafos

Para analisar as relações existentes entre as surpresas ou níveis de transparência (diferenças entre os valores esperados e observados de cada variável), a Teoria dos Grafos (Kolman, 1999) foi utilizada. Esta ferramenta matemática permite estabelecer ligações entre variáveis que possuem relação mútua de causalidade. Nem sempre é interessante, sob o ponto de vista da autoridade monetária, divulgar informações. Manter determinadas informações em sigilo pode assegurar ao formulador de política econômica certa liberdade para amenizar choques externos com uso de política econômica. Portanto, estabelecer sobre quais variáveis macroeconômicas a disponibilidade de informações é essencial faz-se imprescindível, pois indica as variáveis cujo nível de transparência deve ser alto e aquelas cuja disponibilidade de informações pode ser reduzida.

O uso de grafos associados a coeficientes de correlação permite uma melhor interpretação dos dados em questão. Esta mesma associação vem sendo utilizada para estudo de mercados de ações como em Boginski, Butenko e Pardalos. (2003).

Formalmente, um grafo G = (V, E) é uma estrutura matemática definida por um conjunto finito e não vazio V, cujos elementos v são chamados vértices ou nós, e por um conjunto E de ligações ou relações de adjacência, que são pares de elementos (v,w) de VxV que são denominadas arestas.

Um grafo é dito completo se todo par de vértices está ligado por uma aresta, isto é, todos os vértices são interligados. O número de ligações de que um vértice participa é o seu grau. Um grafo com n vértices pode ser representado por sua matriz de adjacência , onde cada elemento é igual a 1 se existir uma aresta ligando os vértices e , e zero em caso contrário, para i=1,..., n, j=1,..., n.

]

[

a

_ij

A

=

ij

a

v

_i

v

_j 2.2. Construção do Grafo

Para avaliar possíveis relações entre as séries macroeconômicas, foram calculadas as correlações cruzadas entre cada par de variáveis (surpresas), de forma que:

(

) (

)

(

)

_∑

(

)

∑

∑

− − − ⋅ − = 2 2 y y x x y y x x C_xy

x= Surpresa diária da variável X;

y

= Surpresa diária da variável Y;

x= Média das surpresas da variável X;

y= Média das surpresas da variável Y.

onde é o coeficiente de correlação entre as surpresas macroeconômicas, medida do grau de associação entre duas características a partir de uma série de observações, e . Uma

xy

C

1

1

≤

≤

−

C

_xy

4

A série de expectativas do Banco Central do Brasil para a taxa de inflação dos preços monitorados ou administrados por contrato tem início apenas em maio de 2003.

aresta é colocada entre o vértice

v

_i e

v

_j caso

C

_ij

≥

θ

,

i

≠

j

.

Diferentes valores de θ definem diferentes grafos, onde o número de vértices é o mesmo, entretanto o conjunto de arestas é diferente.

As matrizes de correlação entre surpresas macroeconômicas encontram-se no Anexo 1 do trabalho. O gráfico 1 exibe o comportamento dos coeficientes de correlação de curto prazo e longo prazo, indicados no Anexo 1, e uma análise preliminar do mesmo sugere que os pontos se concentram na parte superior do gráfico, para valores mais elevados de Cxy, indicando que as

surpresas macroeconômicas apresentam altos índices relativos de correlação. Para uma análise mais acurada, a tabela 2 fornece as estatísticas descritivas relativas à correlação entre as surpresas nos períodos em questão.

Gráfico 1

Dispersão dos Coeficientes de Correlação entre as Surpresas

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 20 40 60 80 100 120 Tabela 2

Estatísticas Descritivas: Coeficientes de Correlação

Curto Prazo: 03/01/2000 a 28/11/2006 Longo Prazo: 09/02/2000 a 30/12/2005

Média 0,37 Média 0,54 Desvio Médio 0,33 Desvio Médio 0,19

Curto Prazo: 27/5/2003 a 28/11/2006 Longo Prazo: 27/5/2003 a 30/12/2005

Média 0,64 Média 0,48 Desvio Médio 0,19 Desvio Médio 0,25

Total

Média 0,52 Desvio Médio 0,25

As correlações entre as surpresas mostraram-se mais elevadas nas relações de curto prazo, no período de 2003 a 2006. O período em que as surpresas, de forma geral, foram menos relacionadas, foi de 2000 a 2006. Em relação à variabilidade, os coeficientes de correlação concentraram-se mais em torno da média na análise das expectativas de longo prazo, no período de 2000 a 2005. Já para as séries de curto prazo, entre 2000 e 2006, os desvios em relação à média foram maiores.

A tabela 2 pode servir como base para a definição do valor mínimo de θ, suficiente para considerar duas surpresas correlacionadas. O presente trabalho define que, se

6

.

0

=

≥

θ

ij

C

, ou seja, se o valor absoluto do coeficiente de correlação for superior ao valor médio dos coeficientes de correlação, as duas surpresas são correlacionadas, o que corresponde à

inserção de uma aresta no grafo de surpresas macroeconômicas. A utilização do valor absoluto do coeficiente de correlação é necessária para que possam ser consideradas as correlações fortes entre as surpresas, tendo em vista o objetivo do estudo de identificar as surpresas que mais afetam as outras variáveis, independente desta relação ser positiva ou negativa. Desta forma são desprezadas as correlações cujo módulo é pequeno e as correlações fortemente positivas ou fortemente negativas são representadas por arestas. Por ser uma definição arbitrada, sugere-se a realização de estudos posteriores que possam comparar os efeitos de mudanças no valor de θ sobre os grafos e análises seguintes.

Figura 1

Representação dos Grafos de Surpresas Macroeconômicas

Curto Prazo: 03/01/2000 a 28/11/2006 Longo Prazo: 09/02/2000 a 30/12/2005

Curto Prazo: 27/5/2003 a 28/11/2006 Longo Prazo: 27/5/2003 a 30/12/2005

Com a definição das arestas, procurou-se analisar as propriedades das matrizes de adjacência, de curto e longo prazo, para os quatro períodos de tempo distintos. As matrizes encontram-se no Anexo 2 do presente artigo. A Figura 1 exibe a representação gráfica dos grafos correspondentes.

2.3. Indicador de Centralidade: Centralidade de Autovetor

A centralidade de autovetor tem como base a idéia que um elemento é mais central se estabelece relações com elementos que também estão em uma posição central (Ruhnau, 2000), o que é um aspecto importante de sua posição estrutural. A centralidade de um elemento é uma combinação linear das centralidades dos elementos a ele conectados (Bonacich e Lloyd, 2001). Em uma rede de comunicação, por exemplo, aquele elemento que recebe informações de elementos que são fontes de informação tem uma posição privilegiada.

De acordo com Bonacich e Lloyd (2001), se é uma matriz de adjacência, onde mede o que i contribui para o estado de j, e x um vetor de centralidade:

A a_ij n in i i i

a

x

a

x

a

x

x

=

_{1 1}

+

_{2 2}

+

_L

+

1≤i≤n (1)

Ou seja, a centralidade de uma variável é uma função da centralidade das variáveis que estão relacionadas a ela. Representando de forma matricial o conjunto de equações definido pela equação (1), temos que:

x x

A = (2)

Na equação (2), x é um autovetor de A, correspondente ao autovalor 1. A equação (2), em geral, não possui solução não-nula, a menos que A tenha um autovalor igual a 1.

Podemos generalizar essa idéia, transformando a equação (2) numa equação de autovetor, que sempre admite solução não-nula já que a matriz A é simétrica.

n in i i i

a

x

a

x

a

x

x

=

_{1 1}

+

_{2 2}

+

L

+

λ

(3) x x A =

λ

⋅ (4) Se Aé uma matriz n×n, então a equação (4) tem n soluções, correspondentes a n valores de λ. Segundo Bonacich (1987), normalmente se utiliza o maior autovalor para identificar as variáveis mais relevantes em termos de centralidade. Assim, um autovetor associado ao maior autovalor será escolhido para a análise da “surpresa” mais relevante.

3. Análise dos Resultados

As tabelas do Anexo 3 exibem os resultados da análise de centralidade das variáveis de surpresa macroeconômica. A centralidade de grau reflete o número de variáveis com as quais cada surpresa está relacionada (a partir das análises de correlação) isto é, mede a influência direta. A centralidade de autovetor, medida pelo módulo das entradas do autovetor correspondente ao maior autovalor, indica as variáveis mais centrais em termos estruturais, medindo a propagação das influências.

Pode-se verificar que as medidas de surpresa mais preponderantes em toda a análise, seja de curto ou longo prazo e para ambos os períodos analisados, são as surpresas da taxa de inflação e da taxa de juros. Além disso, elas aparecem sempre ligadas entre si. Estes resultados fazem sentido, pois as surpresas de inflação e juros estão relacionadas respectivamente ao objetivo de política monetária (meta de inflação) e ao instrumento de política monetária (taxa de juros básica – SELIC). Quando a inflação varia de forma inesperada, ameaçando o cumprimento da meta de inflação, o instrumento utilizado pelo Banco Central para conduzir a inflação aos padrões normais e alcançar a meta inflacionária é a taxa de juros. Portanto, espera-se que eventos inesperados que atinjam uma dessas variáveis influenciem a outra. Ademais, quando o Banco Central está comprometido com uma meta explícita de inflação, qualquer choque sobre os preços conduzirá a variações na taxa de juros. Estes movimentos, tanto da inflação quanto dos juros, conduzirão a uma incerteza maior no ambiente econômico. É provável que as expectativas oscilem mais e sejam menos acuradas.

Ao analisar as surpresas com relação ao câmbio pode-se concluir que estas parecem mais centrais na análise que abrange o período 2000 a 2006, perdendo importância quando o período mais curto é estudado. Tal fato pode estar ligado à maior volatilidade do período mais longo, o qual inclui as crises energética em 2001 e eleitoral em 2002 e 2003. Tais crises trouxeram maior incerteza ao ambiente macroeconômico. Num cenário de maior incerteza a volatilidade cambial pode ter sido mais explorada na formação de expectativas. Além disso, a

inflação no início de 2000 pode ainda trazer resquícios de uma inércia relacionada ao câmbio, herdada da âncora cambial adotada até 1999, o que contribui para maior relação entre as surpresas de ambas as variáveis.

A introdução da surpresa de longo prazo da taxa de inflação com relação à meta de inflação trouxe um resultado importante. Esta surpresa não esteve ligada a nenhuma outra. Isto pode significar que os agentes acreditam que a meta será atingida e, portanto, constroem suas expectativas baseados nesta meta, independentemente de quaisquer outras informações. Sugere que a autoridade monetária é dotada de credibilidade e consegue coordenar as expectativas de forma eficiente.

A surpresa com relação à porcentagem da dívida líquida do setor público com relação ao PIB mostra-se pouco relevante na análise do período 2000-2006. No entanto, no período 2003 a 2006 mostra-se bastante explicativa. Neste sentido, nota-se que o perfil da dívida começa a mudar a partir de 2000, donde se verifica um aumento no percentual de títulos da dívida atrelados à inflação e à taxa SELIC. Então, surpresas relacionadas a estas variáveis afetam de forma mais contundente a surpresa em relação à dívida líquida após essa alteração no perfil. Destaca-se, neste sentido, a diferença na análise das centralidades de grau e de autovetor no grafo de longo prazo (2000 a 2005), o qual indica que a força da variável DLSP pode estar relacionada à sua ligação com a variável IPCA.

Quanto à surpresa relacionada ao crescimento do PIB, esta não parece relevante para explicar as demais surpresas, considerando a análise como um todo. Este resultado é interessante à medida que sugere espaço para certa opacidade em relação ao produto por parte da autoridade monetária. É um indício de que o Banco Central tem maior flexibilidade para promover políticas de estabilização de choques externos. Isso pode ser interpretado como um sinal de maior credibilidade da autoridade monetária, pois os formuladores de política econômica possuem maior capacidade de interferir na economia (estabilizando choques) quando não possuem mais a necessidade de construir sua credibilidade.

A introdução da surpresa com relação aos preços monitorados e administrados por contrato na análise pareceu relevante. Ela está ligada a grande parte das surpresas nos grafos para o período de 2003 a 2006 presentes na figura 1, embora não seja variável central ou mais importante. Ou seja, a divulgação de informações a respeito dos preços monitorados é importante na formação de expectativas dos agentes.

4. Conclusão

A divulgação de informações relevantes na formação de expectativas sobre inflação e taxa de juros mostrou-se importante, uma vez que as surpresas destas variáveis são fortemente relacionadas às demais surpresas. Portanto, opacidade sobre ambas conduz a expectativas menos acuradas.

Outro resultado importante refere-se à confiança dos agentes nas intenções da autoridade monetária. A surpresa em relação à meta de inflação não parece associada a nenhuma outra surpresa, o que indica uma boa coordenação de expectativas por parte do Banco Central e um bom nível de credibilidade. Corrobora com essa afirmação a análise da surpresa do crescimento do PIB, a qual não parece relevante para explicar as demais surpresas. Este resultado pode indicar uma crença dos agentes no compromisso da autoridade monetária com um objetivo único de política monetária, ou a crença na inexistência de um objetivo implícito relacionado ao produto. Abre espaço, também, para certa opacidade relacionada ao produto e para promoção de políticas de estabilização de choques externos.

Referências

Banco Central do Brasil (1999) Relatório de Inflação, v. 1, n. 1, Junho. Disponível em

http://www.bcb.gov.br/?RELINF.

Boginski V, Butenko S, Pardalos PM.(2003). On structural properties of the market graph. In:Nagurney A, editor. Innovations in financial and economic networks. Edward Elgar Publishers.

Bonacich, P Phillip. (1987). Power and centrality: a family of measures. The American Journal

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ANEXO 1: Matrizes de Correlação – Surpresas Correlações curto prazo (3/1/2000 a 28/11/2006)

IPCA SELIC Câmbio PIB DLSP

IPCA 1 0.95 0.83 -0.01 -0.02

SELIC 0.95 1 0.72 0.06 -0.15

Câmbio 0.83 0.72 1 -0.03 0.32

PIB -0.01 0.06 -0.03 1 -0.62

DLSP -0.02 -0.15 0.32 -0.62 1

Correlações longo prazo (9/2/2000 a 30/12/2005)

IPCA ipca meta SELIC Câmbio PIB DLSP

IPCA 1 0.26 0.84 0.91 -0.44 0.62 IPCA meta 0.26 1 0.27 0.35 -0.36 0.45 SELIC 0.84 0.27 1 0.75 -0.31 0.51 Câmbio 0.91 0.35 0.75 1 -0.56 0.83 PIB -0.44 -0.36 -0.31 -0.56 1 -0.69 DLSP 0.62 0.45 0.51 0.83 -0.69 1

Correlações curto prazo (27/5/2003 a 28/11/2006)

IPCA SELIC Câmbio PIB DLSP Monitorados

IPCA 1 0.87 -0.27 0.70 -0.71 0.85 SELIC 0.87 1 -0.46 0.71 -0.83 0.91 Câmbio -0.27 -0.46 1 -0.27 0.41 -0.47 PIB 0.70 0.71 -0.27 1 -0.89 0.52 DLSP -0.71 -0.83 0.41 -0.89 1 -0.71 Monitorados 0.85 0.91 -0.47 0.52 -0.71 1

Correlações longo prazo (27/5/2003 a 30/12/2005)

IPCA IPCA meta SELIC Câmbio PIB DLSP Monitorados

IPCA 1 -0.37 0.87 -0.26 0.46 -0.88 0.93 IPCA meta -0.37 1 -0.38 0.48 -0.17 0.31 -0.40 SELIC 0.87 -0.38 1 -0.55 -0.01 -0.90 0.96 Câmbio -0.26 0.48 -0.55 1 0.22 0.34 -0.34 PIB 0.46 -0.17 -0.01 0.22 1 -0.15 0.13 DLSP -0.88 0.31 -0.90 0.34 -0.15 1 -0.91 Monitorados 0.93 -0.40 0.96 -0.34 0.13 -0.91 1

ANEXO 2: Matrizes de Adjacência

C

_ij

≥

θ

=

0

.

6

Curto prazo (3/1/2000 a 28/11/2006)

IPCA SELIC Câmbio PIB DLSP

IPCA 0 1 1 0 0 SELIC 1 0 1 0 0 Câmbio 1 1 0 0 0 PIB 0 0 0 0 1 DLSP 0 0 0 1 0 Longo prazo (9/2/2000 a 30/12/2005)

IPCA IPCA meta SELIC Câmbio PIB DLSP

IPCA 0 0 1 1 0 1 IPCA meta 0 0 0 0 0 0 SELIC 1 0 0 1 0 0 Câmbio 1 0 1 0 0 1 PIB 0 0 0 0 0 1 DLSP 1 0 0 1 1 0 Curto prazo (27/5/2003 a 28/11/2006)

IPCA SELIC Câmbio PIB DLSP Monitorados

IPCA 0 1 0 1 1 1 SELIC 1 0 0 1 1 1 Câmbio 0 0 0 0 0 0 PIB 1 1 0 0 1 0 DLSP 1 1 0 1 0 1 Monitorados 1 1 0 0 1 0 Longo prazo (27/5/2003 a 30/12/2005)

IPCA IPCA meta SELIC Câmbio PIB DLSP Monitorados

IPCA 0 0 1 0 0 1 1 IPCA meta 0 0 0 0 0 0 0 SELIC 1 0 0 0 0 1 1 Câmbio 0 0 0 0 0 0 0 PIB 0 0 0 0 0 0 0 DLSP 1 0 1 0 0 0 1 Monitorados 1 0 1 0 0 1 0

ANEXO 3: Centralidade de Grau e de Autovetor

Curto prazo (3/1/2000 a 28/11/2006)

Variáveis IPCA SELIC Câmbio PIB DLSP

Cent. de Grau 2 2 2 1 1

Cent. de Autovetor 1 1 1 0 0

Autovalor 2

Longo prazo (9/2/2000 a 30/12/2005)

Variáveis IPCA IPCA meta SELIC Câmbio PIB DLSP

Cent. de Grau 3 0 2 3 1 3

Cent. de Autovetor 0.53708 0 0.40669 0.53708 0.17975 0.47475

Autovalor 3,64575

Curto prazo (27/5/2003 a 28/11/2006)

Variáveis IPCA SELIC Câmbio PIB DLSP Monitorados

Cent. de Grau 4 4 0 3 4 3

Cent. de Autovetor 1 1 0 -1/2+1/2 7 1 -1/2+1/2 7

Autovalor 1 + 7

Longo prazo (27/5/2003 a 30/12/2005)

Variáveis IPCA IPCA meta SELIC Câmbio PIB DLSP Monitorados

Cent. de Grau 3 0 3 0 0 3 3

Cent. de Autovetor 1 0 1 0 0 1 1