Formação de Expectativas de Inflação no Brasil
Adriana Dias
1, Sidney Martins Caetano
2, Carlos Henrique Osório Silva
3(Orientador)
1Universidade Federal de Viçosa/Departamento de Estatística, adriana.dias@ufv.br
Resumo - O presente trabalho teve por objetivo investigar se a mediana das expectativas de inflação no Brasil pode ser considerada uma “instituição” representativa para as demais expectativas institucionais como ocorre de praxe na literatura. Para tanto, utiliza-se de variáveis indicadoras e testes de hipóteses. A partir dos resultados empíricos, pode-se constatar certa heterogeneidade quanto aos efeitos de mudanças nas variáveis macroeconômicas sobre as expectativas de inflação 12 meses a frente e ao processo de formação das projeções de inflação no Brasil. Entretanto, comportamento semelhante entre a mediana das expectativas e certo grupo de instituições também é encontrado.
Palavras-chave: Política Monetária; Expectativas de Inflação;Modelos de Regressão.
Área do Conhecimento: Economia e Estatística
Introdução
A literatura, teórica e empírica, revela o importante papel que as expectativas de inflação têm tido nos modelos econômicos e, em especial, na determinação da dinâmica inflacionária. Há quase meio século, as expectativas de inflação já eram tomadas como uma variável importante na especificação de modelos macroeconômicos.
Iniciada com Friedman (1968) e Phelps (1969), as expectativas explicariam o fenômeno da estagflação. Pouco tempo depois, Lucas (1973) ampliou a relevância da variável ao considerar as expectativas racionais em uma Curva de Phillips Ampliada. Nos anos noventa, baseando-se no trabalho de Taylor (1980), Roberts (1995) sugeriu como modelo uma Curva de Phillips Novo Keynesiana, com um domínio da rigidez de preços, no qual a inflação corrente dependeria do produto e das expectativas da inflação futura.
Recentemente, Mankiw e Reis (2002) estruturaram um modelo de Curva de Phillips Novo-Keynesiana, onde as expectativas também são relevantes, para discutir a rigidez de preços via rigidez da informação.
O debate tem crescido para diferentes direções permitindo se chegar a importantes resultados na literatura teórica e empírica. Quanto às expectativas, em específico, alguns autores têm analisado a reação das expectativas de inflação de longo prazo a mudanças nos instrumentos de política monetária (ERCEG e LEVIN, 2003; KILEY, 2007). Cerisola e Gelos (2005) procuraram investigar os determinantes macroeconômicos das expectativas de inflação no Brasil. Mankiw, Reis e Wolfers (2003) sugeriram desacordo sobre as expectativas inflacionárias americanas a partir de três fontes distintas de estatísticas de expectativas, a saber: Michigan Survey Consumer Attitudes and Behavior, Livingston Survey e Survey of Professional
Forecasters. Percebe-se nos trabalhos supracitados e em outros presentes na literatura internacional e nacional a busca por fatores que explicariam a dinâmica das expectativas, pois os custos de desinflação podem depender da sensibilidade das expectativas de inflação em relação aos instrumentos de política monetária, bem como do comportamento de certas variáveis macroeconômicas.
Entretanto, muitas das vezes, estes estudos utilizam como variável resposta a mediana das expectativas de inflação. Neste sentido, a dinâmica encontrada para tal variável representaria o comportamento das dinâmicas das expectativas de inflação das instituições. Fato questionável, pois a literatura não mostra se as instituições teriam dinâmicas semelhantes que especifiquem suas expectativas de inflação. Ou seja, não se sabe se os fatores que ajudam explicar o processo de determinação da mediana das expectativas dos agentes são também significativos estatisticamente dentro de cada modelo individual. Trabalhar com uma “instituição”
representativa pode estar deixando de lado importantes características individuais. Assim, questões podem aparecer neste caminho, tais como: existem grupos onde o comportamento é semelhante? Os efeitos (coeficientes) dos determinantes das expectativas são equivalentes para os diferentes agentes? Quando ocorre um aumento no risco país, por exemplo, será que o efeito sobre as expectativas para inflação de cada instituição são estatisticamente os mesmos do modelo cuja variável resposta seja a mediana das expectativas? Se for, então, o efeito de um aumento do risco país sobre a mediana das expectativas de inflação representa o “mesmo”
efeito sobre as expectativas de cada instituição.
Sendo, portanto, eficiente a escolha desta variável como uma representante ou proxy das demais.
Devido à variação do Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) ser adotada como a medida oficial da inflação brasileira, o presente estudo busca investigar a dinâmica das projeções em relação a esta variável para o horizonte de tempo de doze passos à frente. Assim, tem por objetivo responder simplificadamente se há grupos onde o comportamento seja semelhante, se os efeitos (coeficientes) dos determinantes das expectativas são equivalentes para os diferentes agentes e assim verificar a eficiência da mediana como uma “instituição” representativa.
Metodologia Os dados
A partir de junho 1999, o Banco Central do Brasil (BACEN) adotou formalmente o regime de meta para a inflação, seguindo diversos outros países em termo de condução da política monetária. O regime de metas para inflação é um regime monetário no qual o Banco Central se compromete a atuar de forma a garantir que a inflação observada esteja em linha com uma meta pré-estabelecida pelo Conselho Monetário Nacional (CMN), anunciada publicamente.
É relevante que os agentes econômicos percebam a meta ajustada pelo CMN como sendo o objetivo de política monetária para que suas expectativas caminhem na direção da trajetória das metas estabelecidas. Logo, no regime de metas de inflação as expectativas se constituem em uma variável de extrema importância para os modelos de previsão da inflação, parte se deve ao fato de ser uma componente na formação de preços, salários e contratos da economia, além de determinar a estrutura a termo de juros reais ex- ante associada a uma determinada curva de juros nominal que, por sua vez, afeta as decisões privadas de consumo e investimentos.
Apesar desta relevância, as expectativas de inflação não podem ser diretamente observadas. Entretanto, algumas proxies têm sido utilizadas, tais como as expectativas coletadas em surveys. No Brasil, o Bacen passou a divulgar semanalmente o “Focus-Relatório de Mercado”, por meio da Gerência Executiva de Relacionamento com Investidores (Gerin).
Documento este que traz as projeções do mercado e a evolução de importantes variáveis macroeconômicas.
Conforme Banco Central do Brasil (2004, p. 116), em 2004, existia um universo de 104 informantes dentro da Pesquisa Focus, onde 84 eram instituições financeiras (52 bancos, 23 administradores de recursos e 9 corretoras e distribuidoras), 14 consultorias e 6 empresas não financeiras e entidades de classe. Desde o inicio nota-se que algumas instituições deixaram de responder a pesquisa, outras pararam por certo
tempo a participar e outras entraram no decorrer do tempo.
O presente estudo considera uma pequena amostra desta pesquisa, oito instituições as quais responderam sistematicamente a pesquisa dentro do período de julho de 2002 a julho de 2008, totalizando 73 observações para todas as instituições, e um total geral de 584 observações para o estudo. Ao considerar a mediana, como uma instituição referência, o número de observações aumentou para 657. O ponto de coleta das expectativas é o último dia útil do mês antes da divulgação do IPCA-15, pois a meta para a inflação é definida em termos da variação do IPCA, calculado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Índice este que busca mensurar a variação de preços para domicílios com renda entre 1 e 40 salários mínimos. A escolha de índice de preços ao consumidor é freqüente na maioria dos regimes de metas para a inflação, pois é considerado uma medida adequada para avaliar a evolução do poder aquisitivo da população.
O modelo econométrico
O modelo a ser estimado parte de uma regressão linear múltipla da seguinte forma:
it k
kt ki
it
X
y = β + ∑ β + ε
= 7
1
0 , em que:
9 , , 2 ,
1 L
=
i
,t = 1 , 2 , L , 73
, k = 1,2,...,7;A variável dependente,
y
it, é a expectativa para inflação 12 meses a frente da instituição i, no instante de tempo t;Já as variáveis explicativas são:
x1t é a meta de inflação para os próximos 12 meses;
x2t é o hiato do produto, defasado um período;
x3t é o risco país, defasado um período;
x4t é a mediana das expectativa para inflação 12 meses a frente, defasado um período;
x5t é a taxa nominal de juros Selic-efetiva (% a.a.), defasado um período;
x6t é a taxa de inflação acumulada nos últimos 12 meses;
x7t é a variação da taxa de câmbio nominal, defasado um período; e
εht é o erro aleatório, associado à observação t da instituição i.
O modelo de referência é o modelo 1 cuja variável resposta é a mediana das expectativas de inflação, aqui considerada como uma “instituição”
representativa .
Dessa forma, primeiro, são encontradas as variáveis explicativas que determinam o comportamento da mediana das expectativas de inflação, ou seja, o modelo 1. Posteriormente,
verifica-se a rejeição das hipóteses levantadas.
Para então, tentar identificar, se possível, grupos ou um modelo comum representativo para a dinâmica das expectativas de inflação no Brasil.
Metodologia Estatística
A metodologia empregada consistiu em ajustar um modelo de regressão linear múltipla em função das variáveis explicativas que determinam estatisticamente o comportamento das expectativas de inflação para a instituição 1 (referência):
∑
=
+
=
71
, 1 , 1
, 0 , 1
k
t k k
t
X
y β β
, em que:k = 1,...,7;
t = 1,..., 73;
1 ,
β
k : estimativa do aumento (>0) ou redução (<0) média em Y para um acréscimo de uma unidade em Xk, com Xj (j ≠ k) constante.Para as demais instituições um modelo com variáveis indicadoras foi ajustado e utilizado para comparar os estimadores do modelo ajustado para a instituição referência (1) com os obtidos para cada uma das demais instituições (2, ..., 9):
( ) ∑
=
+ +
+
= 7
1
, '
, 1 , '
, 0 1 , 0
, ( )
k
t k h k h k h
h t
k I I X
y
β β β β
,em que:I
h : corresponde a variável indicadora da h-ésima instituição, ou seja, , se instituição = h e, caso contrário;
' , 0 1 ,
0
I
hβ
hβ +
: corresponde ao da instituição h;' , 1
, h kh
k
I β
β +
:corresponde aoβ
k ,h da instituição h.Foram consideradas as seguintes hipóteses:
Ou seja, se for rejeitada, e se for rejeitada, . Assim, um modelo comum pode ser utilizado para representar a dinâmica das expectativas das instituições pesquisadas. Ainda, a escolha da mediana das expectativas seria eficiente para representar como choques sobre as variáveis explicativas afetam o comportamento das expectativas de inflação de forma agregada.
Resultados
O modelo de regressão linear múltipla ajustado para a variável resposta “mediana das expectativas”, modelo 1 de referência, teve sua expectativa de inflação 12 meses à frente modelada como função da política monetária, da meta de inflação definida pelo Conselho Monetário Nacional (CMN) para os próximos 12 meses, do hiato do produto, de uma variável que representa o “risco país”, da própria expectativa de inflação do período anterior, da taxa de câmbio e da taxa de inflação acumulada nos últimos 12 meses.
As hipóteses de nulidade foram testadas pelo teste t. A Tabela 1 apresenta os coeficientes de regressão estimados para a instituição referência (1), os coeficientes de regressão e respectivo p-valor das demais considerando as sete variáveis explicativas e os coeficientes de determinação (R2).
Tabela 1 – Estimativas dos coeficientes de regressão para o modelo da instituição referência1/, coeficientes de determinação (R2) dos modelos e respectivos p-valores dos testes2/ para igualdade entre coeficientes.
Modelo:
Emp R2
1 1.5780.089 -0.0760.645 0.0400.715 0.0010.01 0.7770.000 -0.0400.459 0.008.897 0.4430.815 95,7%
2 (=) (=) (=) 0.0020.013 (=) (=) -0.1600.066 (=) 92,3%
3 (=) (=) (=) (=) (=) (=) (=) (=) 94,8%
4 (=) (=) 0.3140.043 (=) (=) (=) (=) (=) 91,4%
5 (=) (=) (=) -0.00150.032 0.2450.047 (=) (=) (=) 91,5%
6 (=) (=) (=) 0.0020.01 (=) (=) (=) (=) 92,9%
7 (=) (=) (=) (=) (=) (=) (=) (=) 91,7%
8 -2.0840.033 0.5060.031 (=) (=) 0.2170.079 (=) (=) (=) 93,3%
9 (=) (=) (=) (=) -0.3190.01 (=) (=) (=) 89,5%
1/Instituição 1 é a referência.
2/ (=)Não se rejeita (p-valor > 10%) e , ou seja, o modelo ajustado para a instituição referência pode ser utilizado para representar a dinâmica das expectativas destas instituições pesquisadas
A linha referente à instituição 1 apresenta as estimativas dos coeficientes de regressão para o modelo ajustado da instituição referência (com os respectivos p-valores). Nas demais linhas, estão apresentadas as estimativas dos coeficientes de regressão para cada instituição e o respectivo p-valor, ou seja, quando o teste indicou haver diferença significativa (p-valor < 10%).
Apresenta-se (=) quando o p-valor do teste indicou que o coeficiente da instituição k é igual ao correspondente do modelo da instituição 1.
Portanto para as empresas 1, 3 e 7 pode- se adotar o mesmo modelo. Para as variáveis explicativas X3 (instituições 2, 5 e 6) e X4
(instituições 5, 8 e 9) observou-se maior número de instituições com diferenças significativas em relação ao modelo da empresa 1.
A Tabela 2 apresenta os coeficientes de regressão estimados para a empresa referência (1), os coeficientes de regressão e respectivos p- valores das demais empresas usando o método stepwise e os coeficientes de determinação (R2).
Tabela 2 – Estimativas dos coeficientes de regressão para o modelo da instituição referência 1/, coeficientes de determinação (R2) dos modelos e respectivos p-valores dos testes2/ para igualdade entre coeficientes com o método stepwise.
Modelo:
Empresas R2
1 1.6200.000 0.00150.000 0.7520.000 -0.0640.008 95,6%
2 (=) 0.0010.008 (=) (=) 92,1%
3 (=) (=) -0.1640.09 (=) 94,7%
4 -1.4750.003 (=) (=) 0.070.038 90,0%
5 (=) -0.00090.01 (=) (=) 90,6%
6 (=) 0.00160.000 (=) -0.0750.026 92,2%
7 (=) 0.00060.086 (=) (=) 91,2%
8 -1.3980.0043 (=) 0.2360.01 (=) 92,2%
9 (=) (=) -0.3450.000 0.0790.02 89,0%
1/Insituição 1 é a referência
2/ (=)Não se rejeita (p-valor > 10%) e , ou seja, o modelo ajustado para a instituição referência pode ser utilizado para representar a dinâmica das expectativas destas instituições pesquisadas.
Quando este segundo procedimento é adotado, a presença de heterogeneidade na formação das expectativas de inflação aumenta.
Discussão
Com base nos resultados estimados, verifica-se alguns pontos interessantes com relação à formação das expectativas de inflação no Brasil ao considerar a mediana das expectativas como uma instituição representativa.
Primeiro, o coeficiente significativo da variável resposta defasada um período, x4t, indica que o ajustamento das expectativas em função de choques nas variáveis explicativas ocorrerá de forma gradual. Para as instituições individualmente, tal coeficiente revela que as mesmas levam em consideração a mediana das expectativas de inflação da pesquisa Focus na suas projeções para o IPCA. Ou seja, quando ocorre um aumento na mediana das expectativas de mercado e esta informação chega às demais instituições, as mesmas passam a repassar parcialmente este aumento para sua próxima
projeção de inflação. Dentre as demais variáveis independentes, nota-se apenas a influência do risco país, estando o sinal de seu parâmetro de acordo com a teoria. Mas, quando o método stepwise é utilizado para definir estatisticamente o modelo adequado para a instituição de referência, a informação sobre o comportamento dos juros na economia ganha relevância.
Ao investigar se o mesmo processo de formação de expectativas é seguido pelas instituições, observa-se na Tabela 1 que a instituição 8 considera relevante a meta de inflação e mais ainda as expectativas do mercado representada pela mediana defasada um período.
Já as instituições 2 e 4, diferentemente das demais, levam em consideração o comportamento da taxa de inflação e do hiato do produto, respectivamente; sendo que o sinal do coeficiente da primeira não está de acordo com o esperado.
Observa-se também que as instituições respondem às mudanças no risco país e ao comportamento do mercado com certa diferença, mantendo ajustes mais lentos e diferenciados
quando ocorre algum choque sobre as variáveis explicativas. Já na Tabela 2, observam-se desacordos significativos onde todas as instituições tiveram pelo menos um coeficiente que indique um comportamento diferenciado do modelo de referência. O destaque fica por conta da importância e diferenças nas reações das instituições frente a mudanças no risco país, na taxa de juros Selic e na expectativa de inflação do mercado captada pela mediana de todas as expectativas de inflação.
Conclusão
O presente estudo teve por objetivo investigar se ao modelar o processo de formação de expectativas de inflação no Brasil considerando como variável resposta a mediana das expectativas como uma instituição representativa seria um procedimento eficiente. Neste sentido, após ajustar o modelo de regressão de referência identificando as variáveis explicativas que influenciariam a dinâmica das expectativas de inflação 12 meses à frente, passou-se a investigar a existência de comportamentos semelhantes, ou seja, se os efeitos (coeficientes) dos determinantes das expectativas seriam equivalentes para os diferentes agentes quando se verificasse algum choque sobre as variáveis explicativas consideradas. A partir dos resultados empíricos, pode-se constatar certos desacordos quanto ao processo de formação de expectativas devido aos diferentes efeitos de mudanças nas variáveis macroeconômicas sobre as projeções de inflação, principalmente, quando se leva em consideração o risco país, o comportamento do mercado e as taxas de juros. Mas, também foi observado que o comportamento da mediana das expectativas pode ser um indicador para certo grupo de instituições. Mas, tais resultados ainda carecem de maiores investigações dado a limitação do tamanho de amostra aqui considerado e a relevância de tais conclusões.
Assim sendo, trabalhos futuros podem ser realizados aumentando o universo de investigação para então verificar e corroborar o presente estudo.
Referências
BANCO CENTRAL DO BRASIL. “Relatório de Inflação,” Dezembro, pp. 114-117, 2004.
CERISOLA, M.; GELOS, R. G.. What drives inflation expectations in Brazil? an empirical analysis. IMF, 2005 (Working Paper, 05/109).
ERCEG, C.; LEVIN, A.. Imperfect Credibility and Inflation Persistence. Journal of Monetary Economics, 50, p. 915-44, 2003.
FRIEDMAN, M.. The Role of Monetary Policy, American Economic Review, v.58, n.1, p.1-17, Mar. 1968.
KILEY, M.. Inflation Dynamics and Monetary Policy: Comparing Small and Large-Scale Policy Models. Paper presented at the Federal Reserve System Policy Conference, St. Louis, MO, 2007.
LUCAS, Jr., Robert E.; Some International Evidence on Output-Inflation Tradeoffs, American Economic Review, v. 63, n.3, p.326-334, June 1973.
MANKIW, N. G.; REIS, R.; Sticky Information versus Sticky Prices: A Proposal to Replace the New Keynesian Phillips Curve, Quarterly Journal of Economics, v. 117, n.4, p.1295-1328, Nov.
2002.
MANKIW, N. G.; REIS, R.; WOLFERS, J.;
Disagreement About Inflation Expectations, NBER – Working Papers nº 9796 – National Bureau of Economic Research, 58p., June 2003.
PHELPS, E. S.; The New Microeconomics in Inflation and Employment Theory, American Economic Review, v.59, n.2, pp.147-160, May 1969.
ROBERTS, J. M.; New Keynesian Economics and the Phillips Curve, Journal of Money, Credit and Banking, v.27, n.4, Part 1, pp.975-984, Nov. 1995.
TAYLOR, J. B.; Dynamics and Staggered Contracts, Journal of Political Economy, v.88, n.1, pp.1-23, Feb. 1980.
