FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS ESCOLA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA MESTRADO EM ECONOMIA EMPRESARIAL E FINANÇAS

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FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS

ESCOLA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA MESTRADO EM ECONOMIA EMPRESARIAL E FINANÇAS

Programas de compras de ativos por Bancos Centrais de países emergentes: como seus anúncios impactaram as

expectativas inflacionárias na crise do COVID-19

Orientadora: Silvia Matos

Leonardo Baims Machado da Costa Rio de Janeiro

2021

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FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS

ESCOLA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA MESTRADO EM ECONOMIA EMPRESARIAL E FINANÇAS

Leonardo Baims Machado da Costa

Programas de compras de ativos por Bancos Centrais de países emergentes: como seus anúncios impactaram as

expectativas inflacionárias na crise do COVID-19

Trabalho de dissertação apresentado como requisito para obtenção de título de Mestre em Economia e Finanças Empresariais pela Escola de Pós-Graduação em Economia da Fundação Getúlio Vargas – EPGE FGV Orientadora: Silvia Matos

Rio de Janeiro

2021

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EPÍGRAFE

“When the facts change, I change my mind - what do you do, sir?”

(John Maynard Keynes)

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RESUMO

Com a pandemia global pelo novo coronavírus em 2020, as economias sofreram grandes choques e os mercados financeiros presenciaram grande nível de estresse.

Formuladores de políticas agiram de maneira agressiva para tentar amortecer os choques e limitar os estragos econômicos. Nesse contexto, Bancos Centrais de todo o mundo tomaram medidas para tornar a política monetária mais expansionista, muitas dessas medidas sendo inéditas. O presente trabalho visa contribuir com o debate sobre o impacto das políticas monetárias não convencionais, neste caso específico, programas de compras de ativos financeiros por Bancos Centrais para injetar liquidez nos mercados. A proposta é avaliar o impacto dos anúncios dos programas feitos em 2020 nas expectativas inflacionárias em países emergentes.

Avalia-se os efeitos em 5 países: África do Sul, Polônia, Colômbia, Chile e México.

Para fazer essa avaliação, verifica-se a mudança das inflações implícitas nos títulos soberanos dos países poucos dias antes e depois dos anúncios e compara-se com dados históricos dos últimos três anos. Também é feito um exercício econométrico para avaliar o impacto dos anúncios para o México apenas, por baixa disponibilidade de dados. Os resultados sugerem que os anúncios não impactaram de forma significativa as inflações implícitas e que se houve impacto, ele foi negativo. Conclui- se que Bancos Centrais de países emergentes, em medidas de política monetária com objetivos de estabilizar os mercados financeiros em estresse, como são os casos deste trabalho, poderiam adicionar a seu repertório de políticas os programas de compras de ativos. Esta conclusão está em linha com a literatura recente que classifica os programas como um sucesso, mas contribui com a análise das expectativas inflacionárias, um ponto ainda não avaliado na literatura. Embora políticas de estabilização dos mercados sejam focadas no curto-prazo e a literatura e este trabalho indiquem resultados positivos para países emergentes, ainda não há estudos suficientes para avaliar efeitos de médio e longo-prazo e se os efeitos de curto-prazo compensam.

Palavras-chave: Bancos Centrais; Países Emergentes; Expectativas Inflacionárias;

Programas de compra de ativos; Política monetária.

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ABSTRACT

With the global pandemic by the new coronavirus in 2020, economies suffered major shocks and financial markets witnessed a great level of stress. Policy makers acted aggressively to try to cushion shocks and limit economic damage. In this context, Central Banks around the world have taken measures to ease monetary policy, many of these measures being unprecedented. This paper aims to contribute to the debate on the impact of unconventional monetary policies, in this specific case, Asset Purchase Programs by Central Banks to inject liquidity into the markets. The proposal is to assess the impact of program announcements made in 2020 on inflation expectations in emerging countries. The effects are evaluated in 5 countries: South Africa, Poland, Colombia, Chile and Mexico. To make this assessment, the change in breakeven inflations rates implied in the sovereign bonds of countries is verified a few days before and after the announcements and compared with historical data for the last three years. An econometric exercise is also done to assess the impact of announcements for Mexico only, due to low data availability. The results suggest that the announcements did not significantly breakeven inflation rates and that if there was an impact, it was negative. It is concluded that Central Banks of emerging countries, in monetary policy measures aimed at stabilizing financial markets in stress, as is the case in this paper, could add asset purchase programs to their policy toolkit. This conclusion is in line with the recent literature that classifies the programs as a success, but contributes to the analysis of inflation expectations, a point not yet evaluated in the literature. Although market stabilization policies are focused on the short-term and the literature and this work indicate positive results for emerging countries, there are still not enough studies to assess medium and long-term effects and whether the short- term effects compensate them.

Keywords: Central Banks; Emerging Countries; Inflation Expectations; Asset purchase programs; Monetary policy.

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LISTA DE ABREVIAÇÕES

APP – Asset Purchase Program QE – Quantitative Easing

YTM – Yield to Maturity ZLB – Zero Lower Bound

NIRP – Negative Interest Rate Policy FMI – Fundo Monetário Internacional GFSR – Global Financial Stability Report UMP – Unconventional Monetary Policy FED – Federal Reserve

BCE – Banco Central Europeu ETF – Exchange Traded Fund

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LISTA DE QUADROS / TABELAS / GRÁFICOS

Quadro 1 - Taxonomia dos Objetivos dos APPs (todos ficam dentro de “Aumentar a

confiança e resolver as disfuncionalidades dos mercados”) – Legenda para o Quadro 2. ... 22

Quadro 2 - Descrição dos anúncios de APPs por objetivo. ... 23

Quadro 3 - Descrição das características dos anúncios, parte 1*. ... 24

Quadro 4 - Descrição das características dos anúncios, parte 2*. ... 25

Gráfico 1 - Inflação implícita de 5 anos no Chile em pontos percentuais... 26

Gráfico 2 - Inflação implícita de 5 anos na África do Sul em pontos percentuais. ... 27

Gráfico 3 - Inflação implícita até 2023 na Polônia em pontos base. ... 28

Gráfico 4 - Inflação implícita de 5 anos no México em pontos percentuais. ... 29

Gráfico 5 - Inflação implícita até 2024 na Colômbia em pontos percentuais. ... 30

Gráfico 6 - Comparação do preço do barril de petróleo WTI (eixo esquerdo) e expectativas de inflação nos Estados Unidos (eixo direito). ... 35

Gráfico 7 - Variação da inflação implícita em pontos percentuais em relação ao nível um dia antes do primeiro anúncio de cada país (T0) *. ... 37

Gráfico 8 - Variação da inflação implícita em pontos percentuais em relação ao nível um dia antes do anúncio, para todos os anúncios (T0). ... 38

Tabela 1 - Estatísticas descritivas das variações da BECHI5Y em pontos percentuais ... 26

Tabela 2 - Estatísticas descritivas das variações da BESAF5Y em pontos percentuais ... 27

Tabela 3 - Estatísticas descritivas das variações da BEPOL5Y em pontos percentuais ... 28

Tabela 4 - Estatísticas descritivas das variações da BEMEX5Y em pontos percentuais ... 29

Tabela 5 - Estatísticas descritivas das variações da BECOL5Y em pontos percentuais. ... 30

Tabela 6 - Variações das inflações implícitas 1,2 e 3 dias depois de cada anúncio de APP pelos Bancos Centrais ... 36

Tabela 7 - Resultados do exercício econométrico para o México* ... 41

Tabela 8 - Correlação entre variação da YTM dos títulos pré-fixados com a inflação implícita para cada país ... 42

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SUMÁRIO

1 – Introdução ... 11

2 – Revisão da Literatura ... 14

3 – Definições ... 17

3.1 - Títulos públicos pré-fixados ... 17

3.2 - Títulos públicos atrelados à inflação ... 17

3.3 - A inflação implícita ou Breakeven Inflation Rate ... 17

3.4 - Programas de Compras de Ativos ou Asset Purchase Programs (APPs) ... 18

3.5 – Definições das principais Inflações implícitas analisadas ... 18

3.6 – Inflação implícita do Chile de 5 anos ou BECHI5Y: ... 19

3.7 – Inflação implícita da África do Sul de 5 anos ou BESAF5Y: ... 19

3.8 – Inflação implícita da Polônia para 2023 ou BEPOL23: ... 19

3.9 – Inflação implícita do México de 5 anos ou BEMEX5Y: ... 19

3.10 – Inflação implícita do Colômbia de 4 anos ou BECOL24: ... 20

4 – Base de dados ... 21

4.1 – Características dos anúncios dos APPs ... 21

4.2 – Estatísticas descritivas dos dados... 26

5 – Metodologia ... 31

5.1 – Estudo de caso para o México ... 33

6 – Resultados ... 36

6.1 – Resultados Principais... 36

6.2 – Estudo de caso para o México ... 43

7 – Conclusão ... 46

8 - Referências Bibliográficas ... 48

APÊNDICE A – LINKS PARA OS ANÚNCIOS DE APPS UTILIZADOS NO TRABALHO .... 50

APÊNDICE B – Resultados da regressão do estudo de caso do méxico como aparecem no software stata ... 52

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1 – INTRODUÇÃO

Depois da Crise Financeira de 2008 os Bancos Centrais de países desenvolvidos tomaram medidas sem precedentes para tentar estabilizar as economias, não só levando a taxa básica de juros a zero, mas também aplicando ferramentas novas de política monetária, a mais famosa delas sendo o Quantitative Easing (QE).

Agora com a maior recessão em décadas com a pandemia do Coronavírus, as taxas básicas de juros nos países desenvolvidos voltaram a zero e os Bancos Centrais estão de novo usando as mesmas ferramentas que aparentemente funcionaram durante a última crise. Simulações feitas por Bernanke (2020) indicam um espaço adicional de 300 pontos base com a utilização de QE, Forward Guidance e Negative Interest Rate Policy (NIRP). Mas o tema ainda é controverso e críticos dizem que as falhas sucessivas em colocar a inflação próxima a meta nos países desenvolvidos mostram que essas novas ferramentas não são adequadas.

Nessa crise, que causou grade volatilidade nos mercados financeiros em todo o mundo, Bancos Centrais de países emergentes pela primeira vez fizeram programas de compras de ativos, ou Asset Purchase Programs (APPs). Os programas tiveram características diferentes dependendo de cada país, mas tiveram em comum que foram programas sem precedentes para os Bancos Centrais desses países, expressão que marcou o ano de 2020.

Como os APPs nos mercados emergentes são recentes e sem precedentes, existem poucos estudos sobre seus impactos nos mercados e na economia e se eles terão os mesmos efeitos de programas semelhantes em economias desenvolvidas. A escassa literatura sobre essas questões foca em impactos dos anúncios dos APPs sobre as taxas de juros dos títulos soberanos (bond yields), taxa de câmbio e mercado de ações. Faltou um ponto relevante na análise: expectativas inflacionárias.

O fato desse ponto ainda não ter sido avaliado na literatura, gera novas oportunidades de pesquisas, pois expectativas inflacionárias são ainda mais relevantes em países emergentes do que em economias centrais com grande credibilidade institucional. Avaliar o impacto desses anúncios sobre essa nova

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perspectiva contribui para o debate nesse assunto pouco discutido e relevante para a macroeconomia e definição de políticas monetárias em países emergentes.

Como motivação adicional, em maio de 2020 a versão final da PEC 10/2020 foi aprovada no Congresso e nos artigos 7 e 8 permite o Banco Central do Brasil em períodos de calamidade pública comprar títulos privados em mercados secundários e títulos públicos de modo geral, não se restringindo apenas a mudar a oferta de moeda para influenciar a taxa de juros de curto prazo como é normalmente. Por mais que o Banco Central do Brasil não tenha feito essas novas operações permitidas pela legislação, existe a possibilidade de se fazer um programa de APP em futuras crises.

Somando-se a isso a independência do Banco Central formalmente adquirida no final de 2020, o tema sobre os impactos de APPs em mercados emergentes se torna mais relevante ainda para os economistas brasileiros, já que pode ser uma nova ferramenta na caixa de ferramentas do Banco Central do Brasil.

Esse trabalho se diferenciará da literatura atual ao avaliar impacto semelhante nas expectativas inflacionárias destes anúncios, algo inclusive quase não mencionado na escassa literatura sobre o assunto que existe no momento.

Como as expectativas inflacionárias podem ter diferentes métricas e são necessários dados diários para medir o efeito do anúncio dos programas, a melhor forma será avaliar a variação nas inflações implícitas (breakeven inflation rates) dos títulos públicos em moeda local nos dias próximos ao anúncio do programa.

Essas inflações implícitas, termo usado no mercado financeiro, refletem as perspectivas dos agentes quanto a inflação futura acumulada.

Este estudo pode ser considerado como uma extensão do estudo feito por Fratto et al (2021). No estudo, os pesquisadores do Fundo Monetário Internacional (FMI) apresentam uma extensa base de dados sobre todos os anúncios de APPs feitos por Bancos Centrais de países emergentes e subdesenvolvidos, totalizando 27 países diferentes além de algumas economias desenvolvidas menores. Ele avalia os efeitos dos anúncios (não do programa em si uma vez que alguns até agosto de 2020 ficaram apenas como anúncios e nunca foram feitos, como o anúncio da África do Sul) sobre taxas de juros de títulos pré-fixados soberanos, mercados de ações e taxas de câmbio.

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Usando a mesma base de dados dos anúncios disponibilizada por Fratto et al (2021) e dados de inflações implícitas da Bloomberg, avaliaremos se os anúncios impactaram de forma relevante as expectativas inflacionárias.

Infelizmente, por difícil obtenção de dados, a amostra de países deste trabalho será bem menor.

Através de dados da Bloomberg, serão usados dados diários dessa taxa de equilíbrio para os anos de 2018 até março de 2021 dos seguintes países: México, Chile, Colômbia, Polônia e África do Sul.

Os principais resultados deste trabalho mostram que não foi possível estabelecer uma relação entre os anúncios dos APPs e um aumento nas expectativas de inflação medidas pelas inflações implícitas. Ao acompanhar a evolução destas, poucos dias antes e poucos dias depois, pelos métodos utilizados, observa-se uma tendência declinante das expectativas, na verdade. Um exercício econométrico utilizado para o estudo de caso do México mostra na verdade uma relação negativa entre o anúncio e a variação das expectativas. Mesmo com dificuldades para diferenciar correlação de causalidade, isso seria um ponto a mais no argumento que os anúncios não afetaram as expectativas.

O restante deste artigo está organizado da seguinte forma: a seção 2 apresenta uma breve revisão da literatura. A seção 3 apresenta a definição das variáveis analisadas e conceitos utilizados neste trabalho. Na seção 4, há um detalhamento da base de dados com estatísticas descritivas. Na seção 5, a metodologia adotada para o estudo principal e para o estudo de caso do México com um exercício econométrico.

A seção 6 apresenta os resultados da estimação, enquanto a seção 7 é dedicada às conclusões.

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2 – REVISÃO DA LITERATURA

A literatura sobre os efeitos de políticas monetárias não convencionais ou Unconventional Monetary Policies (UMPs) é vasta, mas concentra-se nos efeitos das ações do Federal Reserve (FED) e do Banco Central Europeu (BCE), com ainda algo sobre o Japão e outros países Europeus. Estudos indicam relativo sucesso em adicionar alternativas para Bancos Centrais que trabalham em um ambiente restrito pela ZLB. Nesse contexto, temos vários resultados para avaliação de UMPs em países desenvolvidos, conforme abaixo.

Weale (2016) conclui que um anúncio de compra de ativos de 1% do PIB leva a um aumento estatisticamente significativo de 0,58% (0,25%) e 0,62% (0,32%) de aumento do PIB real e do CPI para os EUA (Reino Unido). Os canais de transmissão diferem nos dois países.

Gagnon (2011) afirma que há evidências de que as compras de ativos por Bancos Centrais levaram a reduções significativas e duradouras nas taxas de juros de longo prazo sobre uma série de títulos, incluindo títulos que não foram incluídos nos programas de compra. Essas reduções nas taxas de juros refletem principalmente prêmios de risco mais baixos, incluindo prêmios de prazo, em vez de expectativas mais baixas de taxas de juros de curto prazo futuras.

Pooter (2018), a partir de estimativas de forma reduzida, encontrou um impacto robusto e economicamente significativo e reduções duradouras nos prêmios de liquidez dos títulos soberanos em resposta às compras oficiais.

Bernake (2020) simulou que os efeitos das políticas monetárias não convencionais quando a economia está no limite para baixo da taxa de juros, ou zero lower bound (ZLB) podem equivaler a um corte de 300 pontos base da taxa básica de juros em condições normais.

Summers (2019) argumenta que as taxas de juros neutras nas economias desenvolvidas declinaram de forma relevante nas últimas décadas e que se não fossem políticas fiscais expansionistas no período, esse declínio teria sido bem maior e isso é um ponto em favor da preocupação com estagnação secular das economias desenvolvidas.

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Boehl (2020) encontrou efeitos desinflacionários do QE através de simulações, com a justificativa que o QE teve efeitos de aumentar a oferta agregada nos Estados Unidos.

Por mais que seja importante entender o referencial teórico sobre as UMPs e seu potencial para uma política monetária expansionista, este trabalho pretende avaliar efeitos de UMPs em expectativas de inflação, em países emergentes, algo ainda não realizado.

Um trabalho sobre UMPs em expectativas de inflação, para a Europa, no entanto, é de Barrera et al. (2017). Eles encontram que os anúncios de Forward Guidance do ECB impactaram de maneira relevante para cima as expectativas de inflação para a Área do Euro.

Para países emergentes, a literatura é recente e com poucos trabalhos sobre o tema. Destes, a maioria analisa o efeito dos anúncios sobre as taxas de juros. Ainda não existem dados suficientes para avaliar efeitos de médio e longo prazo das UMPs em países emergentes dado que as medidas são recentes.

Fratto et al (2021) organiza uma ampla base de dados sobre todos os anúncios de UMPs por Bancos Centrais emergentes até agosto de 2020. Os autores encontram também que os anúncios de APPs foram bem-sucedidos em reduzir as taxas de juros, até mais que anúncio de corte da taxa básica de juros por Bancos Centrais. Sua base de dados é utilizada neste trabalho.

Sever (2020) mostrou que os anúncios de programas de compra de ativos por Bancos Centrais de países emergentes tiveram efeitos significativos em reduzir as taxas de juros dos títulos públicos, mas não tiveram efeitos significativos na taxa de câmbio contra o dólar e nos mercados de ações. Estes efeitos de queda nas taxas de juros também foram encontrados por Arslan (2020).

Sever (2020) e Huang (2020) também apontam para a necessidade de avaliação contínua dessas novas políticas, com o objetivo de avaliação dos riscos para os países, com relação à fuga de capitais, credibilidade institucional e dominância fiscal. Sever também reforça que os programas tiveram tamanho e duração limitados e com objetivos de atacar disfuncionalidades dos mercados. Talvez programas sem

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um fim determinado com tamanhos maiores possam causar efeitos adversos como os riscos citados acima.

O FMI no Global Financial Stability Report (GFSR) de outubro de 2020, capítulo 2, conclui que, de modo geral, os APPs por países emergentes em 2020 foram um sucesso e diminuíram a volatilidade nos mercados financeiros locais, podendo se tornar uma nova ferramenta para os Bancos Centrais emergentes em momentos de estresse.

Resumindo, temos uma literatura relevante com consenso positivo sobre a experiência de UMPs em países desenvolvidos, para efeitos de curto-prazo e médio e longo-prazo. Mas, a literatura dos efeitos de UMPs sobre expectativas de inflação é muito restrita, e a evidência para a Europa mostra que há impacto nas expectativas inflacionárias. Para países emergentes, até o momento, há uma literatura que aponta para efeitos positivos dos anúncios, mas sem uma análise sobre os efeitos nas expectativas de inflação. Esta será a contribuição deste trabalho.

Por fim, vale notar que UMPs que foram realizadas em países emergentes em 2020 foram, em sua grande maioria, para estabilizar os mercados financeiros. As UMPs atuais e das décadas passadas, que foram realizadas em países desenvolvidos, tinham como objetivo adicionar potência à política monetária, que estava restrita pela ZLB. É preciso cautela nas comparações entre os diferentes casos. Não podemos inferir que estas políticas funcionaram da mesma forma em mercados emergentes, uma vez que eles não estão constringidos pela ZLB.

As moedas de países emergentes são mais voláteis e vulneráveis às percepções dos mercados e sua desvalorização pode afetar a inflação através do aumento de preços de produtos e insumos importados. Além disso, os Bancos Centrais têm como mandato principal a inflação doméstica.

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3 – DEFINIÇÕES

Neste trabalho utilizaremos diversos conceitos e para entender o que queremos medir precisamos de algumas definições. Abaixo seguem explicações sobre conceitos utilizados no trabalho e em seguida descrições das variáveis utilizadas na análise.

Utilizamos as expressões “expectativas inflacionárias” e “inflações implícitas” como sinônimos durante o trabalho, mas os próprios resultados deste trabalho levantam a hipótese de que nem sempre estes conceitos sejam equivalentes.

3.1 - Títulos públicos pré-fixados

São títulos de dívida soberana emitidos por governos nacionais que prometem o pagamento de uma taxa de juros já conhecida na sua emissão para o detentor. A taxa de retorno nominal para o investidor nesse título se segurá-lo até o vencimento, ou sua yield to maturity (YTM), é conhecida e fixa. Essa YTM pode variar conforme a variação do preço desse título no mercado secundário. Como o montante a ser recebido no vencimento é fixo, se o preço hoje deste título sobe, o investidor recebe menos do que ontem por segurar o título até o vencimento. Assim a taxa de retorno para o novo investidor que comprar o título mais caro diminui. Então a YTM dos títulos púbicos varia dia a dia no mercado conforme expectativas dos agentes.

3.2 - Títulos públicos atrelados à inflação

São títulos de dívida soberana emitidos por governos nacionais que prometem o pagamento de uma taxa de juros real já conhecida na sua emissão mais a variação da inflação no período para o detentor. A taxa de retorno nominal para o investidor nesse título se segurá-lo até o vencimento é desconhecida pois ela depende da variação da inflação no período. A taxa de retorno real, ou seja, o rendimento que fica acima da inflação, é fixa. Para esse título, sua yield to maturity (YTM) considerada por investidores na hora de tomar sua decisão é esta taxa real.

3.3 - A inflação implícita ou Breakeven Inflation Rate

A inflação implícita pode ser descrita como a taxa de inflação esperada para o período que faria um investidor ficar indiferente entre escolher um título público pré- fixado ou um título público com rendimento atrelado a inflação para maturidades semelhantes, se essa escolha for para segurar o título até o vencimento.

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Desse modo, podemos calcular a todo momento a inflação implícita diminuindo a YTM do título público atrelado à inflação do YTM do título público pré-fixado de maturidade semelhante:

𝑩𝑬 = 𝒀𝑻𝑴𝒑𝒓é − 𝒀𝑻𝑴𝒊𝒏𝒇𝒍𝒂çã𝒐

BE = taxa de inflação implícita

YTMpré = Yield to Maturity do título público pré-fixado de maturidade X

YTMinflação = Yield to Maturity do título público atrelado à inflação de maturidade X

3.4 - Programas de Compras de Ativos ou Asset Purchase Programs (APPs)

São programas em que o Banco Central através da expansão do seu balanço compra ativos financeiros no mercado, sejam ativos emitidos por entidades privadas ou públicas. Normalmente feito através da expansão da base monetária no seu passivo. Essas compras podem ser feitas pelo mercado secundário ou primário.

Algumas vezes o programa consiste no anúncio pelo Banco Central que indica apenas a possibilidade de o APP ser feito se as condições financeiras estiverem apertadas ou que o mercado esteja disfuncional. É possível que apenas sabendo sobre essa possibilidade os participantes do mercado já reajam de forma que as condições melhorem e o objetivo do programa seja atingido sem a introdução efetiva do APP.

3.5 – Definições das principais Inflações implícitas analisadas

As variáveis utilizadas para a análise serão as inflações implícitas de 5 países:

Colômbia, México, África do Sul, Polônia e Chile. De acordo com a base de dados de APPs de países emergentes de Fratto et al (2021), 27 países emergentes fizeram algum tipo de anúncio de APP até agosto de 2020. A lista dos 5 países escolhidos se dá basicamente pela disponibilidade de dados de fácil acesso para análise. A unidade de medida das variáveis é pontos percentuais, ou seja, dado de valor 0,27 equivale a 0,27%. Os dados foram coletados a partir do início de 2018 para todos os países analisados assim tendo por volta de 800 observações diferentes para cada série de inflação implícita para cada um dos países.

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No entanto, o que analisaremos mais a fundo neste estudo serão as variações das inflações implícitas em períodos curtos. Então, através da série principal de cada país também, foram construídas mais 3 séries de dados, com a variação de um dia, dois dias e três dias da inflação implícita. O objetivo de analisar períodos de variação de mais de um dia é de suavizar os efeitos de variação, já que os anúncios dos APPs foram feitos em momentos de forte volatilidade nos mercados. Além disso, como esses programas foram implementados pela primeira vez nestes países, o mercado pode demorar mais de um dia para analisar a informação de modo que ela seja refletida nos preços de mercado.

3.6 – Inflação implícita do Chile de 5 anos ou BECHI5Y:

Será utilizada uma série de dados calculada pela Bloomberg para considerar a inflação implícita do Chile de 5 anos. Ou seja, a diferença das YTMs dos títulos públicos pré-fixados e atrelados à inflação denominados em moeda local com o vencimento aproximado em 5 anos, com dados diários. O nome da série no terminal Bloomberg é “.CLBE05Y G Index”.

3.7 – Inflação implícita da África do Sul de 5 anos ou BESAF5Y:

Será utilizada uma série de dados calculada pela Bloomberg para considerar a inflação implícita da África do Sul de 5 anos. Ou seja, a diferença das YTMs dos títulos públicos pré-fixados e atrelados à inflação denominados em moeda local com o vencimento aproximado em 5 anos, com dados diários. O nome da série no terminal Bloomberg é “SAGGBE05 INDEX”.

3.8 – Inflação implícita da Polônia para 2023 ou BEPOL23:

Será utilizada uma série de dados calculada pela Bloomberg para considerar a inflação implícita da Polônia para 2023. A escolha por 2023 foi por ser a série disponível pela Bloomberg mais próxima de 5 anos de vencimento. Ou seja, a diferença das YTMs dos títulos públicos pré-fixados e atrelados à inflação denominados em moeda local com o vencimento aproximado em 2023, com dados diários. O nome da série no terminal Bloomberg é “.POBE23 G INDEX”.

3.9 – Inflação implícita do México de 5 anos ou BEMEX5Y:

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Nesse caso, não existia uma série de dados de inflação implícita pronta na Bloomberg, apenas dados para as YTMs dos títulos do México com maturidade de 5 anos pré-fixados e atrelados à inflação. Calculou-se a inflação implícita fazendo a subtração das taxas, como mostrado na seção 3. A série de dados dos títulos pré- fixados é “CTMXN5Y Govt” e dos atrelados à inflação é “CTMXNII5Y Govt”.

3.10 – Inflação implícita do Colômbia de 4 anos ou BECOL24:

No caso da Colômbia, a Bloomberg não tinha uma série proprietária de inflação implícita nem de taxas de juros pra maturidades fixas como o México. Com os dados disponíveis, foi feita uma aproximação da inflação implícita para 2024 diminuindo a YTM do título atrelado à inflação com vencimento em julho de 2025 de ISIN (International Securities Identification Number) COL17CT03359 da YTM do título pré- fixado com vencimento em julho de 2024 de ISIN COL17CT02385.

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4 – BASE DE DADOS

Os dados utilizados são de 2 fontes principais:

➢ Serviço de dados Bloomberg

➢ Base de dados de anúncios de APPs de países emergentes coletada por Fratto et al (2021)

Os dados provenientes da Bloomberg são para medir as inflações implícitas e os dados sobre as particularidades de cada APP anunciada, foi extraído do artigo de Fratto et al (2021).

4.1 – Características dos anúncios dos APPs

A seguir, apresentamos as características dos anúncios de APPs dos países estudados, seguindo Fratto et al (2021), mas apenas para um conjunto restrito de países que serão analisados.

O Quadro 1 descreve os objetivos dos APPs. Em geral, o objetivo é de aumentar a confiança e resolver disfuncionalidades dos mercados, com particularidades entre um e outro anúncio.

O Quadro 3 mostra que todos os anúncios foram sobre compras no mercado secundário. Apenas o Chile não incluiu títulos soberanos no APP (a legislação no país não permite). Colômbia e México incluíram títulos públicos e privados. Já Polônia e África do Sul apenas incluíram títulos públicos. É importante ressaltar que México e África do Sul não tinham iniciado os programas até agosto de 2020, enquanto os outros sim.

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Quadro 1 - Taxonomia dos Objetivos dos APPs (todos ficam dentro de “Aumentar a confiança e resolver as disfuncionalidades dos mercados”) – Legenda para o Quadro 2.

a) Aumentar confiança, reduzir estresse, aversão a risco…

b) Melhorar os canais de transmissão da política monetária…

c) Garantir a difusão de crédito/financiamento para a economia real…

d) Resolver altos custos/preços de ativos…

e) Suavizar volatilidade de preços…

f) Garantir estabilidade dos mercados financeiros, aumentar número de participantes nos mercados…

g) Garantir eficiência dos mercados financeiros, aumentar a rotação dos ativos…

h) Garantir liquidez dos mercados financeiros, reduzir estresses relacionados à liquidez...

Fonte: Fratto et al (2021)

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Quadro 2 - Descrição dos anúncios de APPs por objetivo.

País Data do anúncio Objetivo

A B C D E F G H

Chile 19-03-20 para conter os efeitos de eventos de alta volatilidade no mercado

de renda fixa X X

Chile 08-04-20 para facilitar o fluxo normal de crédito e o bom funcionamento dos

mercados X X X

Colômbia 23-03-20 para facilitar o bom funcionamento dos mercados financeiros X

Colômbia 14-04-20 fortalecer a liquidez do mercado de dívida pública e aumentar a

oferta de liquidez. X

México 20-03-20

garantir que as instituições financeiras participantes contribuam para o desenvolvimento do mercado de títulos do governo, realizando colocações de dívida, fornecendo liquidez ao mercado e facilitando o processo de descoberta do preço de mercado.

X X

México 21-04-20 Promover o bom funcionamento do mercado de dívida pública X

México 21-04-20

para promover um comportamento ordenado do mercado de dívida do México; fornecer liquidez para instrumentos de negociação que, devido à incerteza e volatilidade, tenham observado menor liquidez e condições de negociação prejudicadas no mercado secundário; para fortalecer o canal de crédito

X X X X

Polônia 16-03-20

como parte das operações estruturais que alteram a estrutura de liquidez de longo prazo do setor bancário e contribuem para a manutenção da liquidez no mercado secundário de títulos públicos

X X

Polônia 08-04-20

alterando a estrutura de liquidez de longo prazo do setor bancário, garantindo a liquidez nos mercados secundários para os títulos adquiridos e potencializando o impacto dos cortes nas taxas de juros do NBP na economia, ou seja, fortalecendo a transmissão da política monetária

X X

Polônia 28-05-20

X X

Polônia 14-07-20

X X

África do Sul 25-03-20

Como medida adicional para agregar liquidez ao mercado;

fornecimento de liquidez e promoção do bom funcionamento dos mercados financeiros domésticos; aprimorar seu Portfólio de Política Monetária usado para gerenciar a liquidez do mercado monetário garantir que suas decisões de política monetária sejam eficazes e que essas decisões tenham um impacto, mesmo que indireto, sobre o custo de endividamento na economia. Reduzir a volatilidade excessiva no preço dos títulos do governo;

Funcionamento ordenado no mercado de títulos do governo

X X X X X X

Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades

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Quadro 3 - Descrição das características dos anúncios, parte 1*.

*O percentual do PIB é em relação ao PIB de 2019. O tamanho realizado é até agosto de 2020 onde se tinha disponibilidade de dados.

País Primeiro anúncio Primeira implementação USD (bn) LCU (bn) % PIB USD (bn) LCU (bn) % PIB Assets

Chile 16-03-20 31-03-20 8 6316 3.8 3 1974 1.3 Títulos de dívida de bancos

Colômbia 23-03-20 24-03-20 10 38015 3.7 9 33186 3.8 Títulos privados

Colômbia 23-03-20 14-05-20 6 21919 2.1 5 17496 2 Títulos soberanos

México 12-03-20 7 140 0.7 Títulos soberanos

México 21-04-20 5 100 0.5 Títulos privados

Polônia 16-03-20 19-03-20 26 104 5.2

Títulos soberanos, títulos de dívida garantidos pelo governo

África do Sul 25-03-20 Títulos soberanos

Tamanho anunciado Tamanho realizado

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Quadro 4 - Descrição das características dos anúncios, parte 2*.

*Estes quadros não incluem informações para todos os anúncios utilizados no trabalho. Apenas informações para os anúncios que Fratto et al (2021) conseguiu em seu artigo, que são aqui replicados apenas para os anúncios dos cinco países estudados.

País Tipo de compra Mercado

primário

Baseado em Quantidade/Preço

Maturidade Objetivo

Chile Direta N P 5 anos Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades

Colômbia Direta N Q Até 3 anos Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades

Colômbia Swap N Q Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades

México Swap N Q Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades

México Operação compromissada N Q Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades

Polônia

Direta

N NA

Suportar necessidade fiscais e medidas para aliviar custos da populção. Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades

África do Sul Direta N Q Várias Aumentar confiança e resolver disfuncionalidades

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Variação de 1 dia Variação de 2 dias Variação de 3 dias

Média 0,0004 0,0008 0,0012

Desvio Padrão 0,1159 0,1281 0,1407

Número de obs. 811 810 809

95 percentil 0,13 0,17 0,20

99 percentil 0,39 0,40 0,40

5 percentil -0,15 -0,19 -0,22

1 percentil -0,44 -0,46 -0,45

Fonte: Serviço de dados Bloomberg

4.2 – Estatísticas descritivas dos dados

Para cada país será mostrado um gráfico da inflação implícita para todo o período, aproximadamente 3 anos. Também serão apresentadas estatísticas descritivas das séries de dados de variação da inflação implícita para os

períodos de 1 a 3 dias.

Chile: BECHI5Y

Gráfico 1 - Inflação implícita de 5 anos no Chile em pontos percentuais.

Tabela 1 - Estatísticas descritivas das variações da BECHI5Y em pontos percentuais1

1 Ex: 0,13 = 0,13%. Para facilitar o entendimento da tabela, o percentil 95 ser 0,17 para

variação de 2 dias indica que 95% das observações da série foram menores que 0,17 ou que a inflação implícita variou menos de 0,17% em um período de 2 dias em 95% dos períodos de 2 dias seguidos desde o início da série, começando no início de 2018. Essa interpretação serve para as tabelas 1 a 5.

(27)

Média -0,0015 -0,0032 -0,0048

Desvio Padrão 0,0933 0,1323 0,1583

Número de obs. 804 803 802

95 percentil 0,11 0,16 0,20

99 percentil 0,20 0,33 0,42

5 percentil -0,11 -0,17 -0,21

1 percentil -0,29 -0,43 -0,56

África do Sul: BESAF5Y

Gráfico 2 - Inflação implícita de 5 anos na África do Sul em pontos percentuais.

Tabela 2 - Estatísticas descritivas das variações da BESAF5Y em pontos percentuais

(28)

Média 0,0015 0,0030 0,0046

Desvio Padrão 0,0449 0,0657 0,0800

Número de obs. 837 836 835

95 percentil 0,05 0,08 0,10

99 percentil 0,13 0,19 0,23

5 percentil -0,05 -0,07 -0,09

1 percentil -0,15 -0,20 -0,34

Polônia: BEPOL23

Gráfico 3 - Inflação implícita até 2023 na Polônia em pontos base.

Tabela 3 - Estatísticas descritivas das variações da BEPOL5Y em pontos percentuais

(29)

Média -0,0003 -0,0003 -0,0003

Desvio Padrão 0,0574 0,0865 0,1065

Número de obs. 804 803 802

95 percentil 0,07 0,12 0,16

99 percentil 0,15 0,20 0,27

5 percentil -0,08 -0,12 -0,16

1 percentil -0,14 -0,22 -0,30

México: BEMEX5Y

Gráfico 4 - Inflação implícita de 5 anos no México em pontos percentuais.

Tabela 4 - Estatísticas descritivas das variações da BEMEX5Y em pontos percentuais

(30)

Média -0,0011 -0,0021 -0,0033

Desvio Padrão 0,1183 0,1419 0,1696

Número de obs. 783 782 781

95 percentil 0,12 0,17 0,24

99 percentil 0,32 0,49 0,45

5 percentil -0,12 -0,17 -0,19

1 percentil -0,35 -0,48 -0,48

Colômbia: BECOL24

Gráfico 5 - Inflação implícita até 2024 na Colômbia em pontos percentuais.

Tabela 5 - Estatísticas descritivas das variações da BECOL5Y em pontos percentuais.

(31)

5 – METODOLOGIA

Será utilizada uma metodologia de estudo de evento para estudar os efeitos dos anúncios dos APPs na amostra de 5 países emergentes: México, Chile, Colômbia, Polônia e África do Sul. Essa metodologia permite estudar o impacto na inflação implícita de um, dois e três dias dos anúncios do APP, de modo que um número maior de dias suavize os efeitos da volatilidade muito elevada dos mercados nos meses de março e abril de 2020, onde a grande maioria dos anúncios utilizados nesta análise foram feitos.

O cálculo será sobre os impactos apenas sobre os dias imediatamente pós-anúncios porque muitos fatores complexos e difíceis de serem medidos influenciam fortemente as expectativas de inflação dos agentes, como variação do PIB, desemprego, credibilidade do Banco Central, variação cambial entre outros. A variação da inflação implícita meses após os anúncios será muito mais por diferenças nas percepções dos agentes econômicos sobre esses fatores do que pelos anúncios, ainda mais se considerarmos que em 2020 as expectativas dos agentes se alteraram muito rapidamente ao longo do auge da crise da COVID-19.

O estudo de evento, visa avaliar o efeito dos anúncios da APP sobre os rendimentos de títulos soberanos pré-fixados e atrelados à inflação e verificar se as diferenças de taxas entre os dois mudam de forma significativa com o anúncio.

Enquanto Hartley e Rebucci (2020) consideram apenas o impacto do primeiro anúncio de cada novo programa, que é mais provável de ser uma surpresa para os agentes de mercado, neste estudo serão consideradas datas de anúncio subsequentes também. Em nossa avaliação, considerar todas as datas de anúncio é importante. A maioria dos Bancos Centrais, que fizeram anúncios de APP consecutivos, o fizeram para ajustar o tamanho e/ou escopo do programa, almejar prazos adicionais etc. e essas informações podem fornecer sinais valiosos para os participantes do mercado.

É calculada a mudança de 1, 2 e 3 dias para a inflação implícita, começando no dia anterior à data do anúncio. Consideramos janelas múltiplas,

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em vez de janelas de apenas um dia, porque os preços dos ativos podem não reagir de forma instantânea e total após um anúncio de política.

Em seguida, são calculados os desvios padrões para as três séries de dados de variação da inflação implícita, 1, 2 e 3 dias. Esses desvios padrão são calculados usando dados diários de 1º de janeiro de 2018 até o 17 de março de 2021, permitindo uma amostra de cerca de 800 observações, tempo suficiente para se obter medidas confiáveis.

Verifica-se quantos desvios padrões acima ou abaixo da média da série a variação do dia do anúncio está. Neste estudo, essa estatística será chamada de “T-STAT”. Esse cálculo é utilizado para se verificar o quão incomum é essa variação em relação ao histórico de 3 anos. Ainda que a metodologia não seja uma regressão econométrica para que seja feito um teste de hipótese, é possível avaliar a magnitude da variação estudada. Esta variação é comparada com o primeiro e o nonagésimo nono percentil da série.

Dos 16 anúncios diferentes dos 5 países, calculando o impacto de 1 a 3 dias, existiram 48 pontos diferentes para avaliação. Será calculado quantos deste foram relevantes. Dois critérios de relevância serão usados. O critério 1 será definido como mais de 2 desvios padrões acima ou abaixo da média da série e acima do nonagésimo nono percentil da série ou abaixo do primeiro percentil. O critério 2 será definido como mais de 2 desvios padrões acima ou abaixo da média da série e acima do nonagésimo quinto percentil da série ou abaixo do quinto percentil.

Em seguida, verificaremos se os anúncios tiveram algum impacto nas inflações implícitas, e se sim, se foram impactos positivos ou negativos.

Finalmente, em linha com o trabalho de Sever et al (2020), será apresentado graficamente a trajetória da mediana das séries de variação da inflação implícita. Para completar a análise, é incluída uma banda máxima de variação de 5 dias antes até 5 dias depois do anúncio.²

Essa metodologia também segue a metodologia proposta por Fratto et al (2021).

2 A análise de Sever et al (2020) considerou 10 dias.

(33)

5.1 – Estudo de caso para o México

Além do método principal para avaliar o impacto dos anúncios nas expectativas inflacionárias descrito acima, também será feito um exercício econométrico para avaliar esse impacto de maneira mais robusta para o México.

O fato de o exercício ser apenas para o México decorre da dificuldade de conseguir dados suficientes dos países de modo a fazer um exercício robusto e com significância estatística. Com o México isso foi possível.³

Esse exercício será feito da seguinte forma:

ΔBEMEX5Yt = β0 + β1ΔYIELDMEXt + β2ΔOILt + β3APPMEXt + εt

Onde:

β0 é a constante.

ΔBEMEX5Yt é a variação da inflação implícita explicada na seção 4 para o dia T.

ΔYIELDMEXt é a variação da taxa de juros nominal de 5 anos do México para o dia T.

ΔOILt é a variação do preço do petróleo Brent no dia T.

APPMEXt é uma variável dummy onde é 1 se houve anúncio de APP no dia T e 0 caso contrário.

εt é o resíduo.

O objetivo principal é verificar o coeficiente da variável APPMEX para avaliar seu impacto nas expectativas inflacionárias.

Os dados obtidos foram de períodos de 10 dias antes e 10 dias depois dos 4 anúncios feitos pelo Banco Central do México para todo o período analisado. Como houve anúncios diferentes em dias próximos, a amostra possui 57 observações.

3 Em la Barrera et al. (2017), como há diversos anúncios para o Área do Euro nos últimos anos, foi possível implementar um exercício econométrico robusto.

(34)

Para controlar para endogeneidade e outros possíveis problemas comuns às regressões, o modelo foi estimado pelo método 2SLS, com o uso de variáveis instrumentais. Também foram utilizados erros padrões robustos e ajuste para uma amostra pequena de dados.

Como instrumentos para controlar a variável ΔYIELDMEXt, foram usados o lag de um dia da mesma e a variação do índice VIX no dia T. O VIX é o Índice de Volatilidade CBOE da Chicago Board Options Exchange, uma medida da expectativa de volatilidade do mercado de ações com base nas opções do índice S&P 500. Também foram testados como instrumentos o CDS de 5 anos do México e o ETF EMB, que replica o índice de títulos de dívida de mercados emergentes, mas estes não melhoraram a regressão em relação ao VIX, então não foram utilizados.

VIX e o preço do petróleo foram utilizados para controlar o efeito de grandes variações nos preços dos ativos financeiros nos dias analisados, dado que os anúncios foram feitos em períodos de alta volatilidade nos mercados financeiros internacionais.

Além disso, Barrera et al. (2017) utiliza também o preço do petróleo como controle nas regressões para tentar avaliar o impacto do Forward Guidance do Banco Central Europeu nas expectativas inflacionárias, com o argumenta que ele é bem correlacionado com as expetativas de inflação do bloco.

Também podemos observar grande correlação com as expectavas de inflação de 5 anos nos Estados Unidos:

(35)

inflação nos Estados Unidos (eixo direito).

Fonte: Serviço de dados Bloomberg, BTG Pactual

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PAÍS DATA T+1 T-STAT percentil 1 percentil 99 T+2 T-STAT percentil 1 percentil 99 T+3 T-STAT percentil 1 percentil 99

CHILE 16/03/2020 0,25 2,15 -0,44 0,39 0,54 4,21 -0,46 0,4 0,09 0,63 -0,45 0,4

CHILE 19/03/2020 -0,22 -1,9 -0,44 0,39 -0,38 -2,97 -0,46 0,4 -0,30 -2,14 -0,45 0,4

CHILE 08/04/2020 0,73 6,29 -0,44 0,39 0,74 5,77 -0,46 0,4 0,64 4,54 -0,45 0,4

ÁFRICA DO SUL 25/03/2020 -0,63 -6,74 -0,11 0,20 -0,82 -6,17 -0,17 0,33 -0,63 -3,95 -0,21 0,42

POLONIA 16/03/2020 -0,19 -4,31 -0,15 0,13 -0,60 -9,18 -0,2 0,19 -0,54 -6,87 -0,34 0,23

POLONIA 17/03/2020 -0,41 -9,14 -0,15 0,13 -0,35 -5,42 -0,2 0,19 -0,35 -4,38 -0,34 0,23

POLONIA 20/03/2020 -0,09 -2 -0,15 0,13 -0,20 -3,1 -0,2 0,19 -0,23 -2,92 -0,34 0,23

POLONIA 08/04/2020 -0,12 -2,64 -0,15 0,13 -0,15 -2,31 -0,2 0,19 -0,15 -1,95 -0,34 0,23

POLONIA 14/07/2020 -0,04 -0,83 -0,15 0,13 -0,02 -0,37 -0,2 0,19 -0,02 -0,25 -0,34 0,23

MEXICO 12/03/2020 -0,02 -0,41 -0,14 0,15 -0,04 -0,48 -0,22 0,2 0,11 0,99 -0,3 0,27

MEXICO 20/03/2020 -0,67 -11,61 -0,14 0,15 -0,57 -6,59 -0,22 0,2 -0,53 -5,01 -0,3 0,27

MEXICO 21/04/2020 -0,12 -2,03 -0,14 0,15 -0,17 -1,97 -0,22 0,2 -0,22 -2,02 -0,3 0,27

MEXICO 15/07/2020 -0,02 -0,29 -0,14 0,15 -0,02 -0,22 -0,22 0,2 0,03 0,27 -0,3 0,27

COLOMBIA 24/03/2020 -0,76 -6,41 -0,35 0,32 -0,82 -5,78 -0,48 0,49 -1,62 -9,5 -0,48 0,45

COLOMBIA 14/04/2020 -0,21 -1,79 -0,35 0,32 -0,22 -1,55 -0,48 0,49 -0,43 -2,54 -0,48 0,45

COLOMBIA 15/05/2020 0,02 0,16 -0,35 0,32 0,02 0,13 -0,48 0,49 0,01 0,03 -0,48 0,45

Média -0,16 -0,19 -0,26

Mediana -0,12 -0,19 -0,23

% Relevantes critério 1 37,50% 50,00% 37,50%

% Relevantes critério 2 62,50% 62,50% 62,50%

% de variações negativas81,25% 81,25% 68,75%

6 – RESULTADOS

6.1 – Resultados Principais

Abaixo segue a tabela com os principais resultados do estudo:

Tabela 6 - Variações das inflações implícitas 1,2 e 3 dias depois de cada anúncio de APP pelos Bancos Centrais

De um total de 16 anúncios diferentes feitos pelos 5 países da amostra e avaliando as variações de até 3 dias de cada anúncio, temos 48 pontos. Sua grande maioria foi negativo, ou seja, as inflações implícitas diminuíram após os anúncios, com as médias e medianas diminuindo conforme os dias passaram.

Além disso, uma proporção relevante dessas variações foi significativa de acordo com o critério adotado da “T-STAT” e dos percentis.

Também é importante mostrar que todos os países da amostra tiveram pelo menos um anúncio classificado como relevante pelo critério 1, o mais rigoroso.

O resultado é surpreendente. Seria esperado que políticas monetárias expansionistas, conduzida pelos Bancos Centrais de países emergentes, teria um impacto positivo nas expectativas inflacionárias, ou pelo menos não relevante.

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Esse viés dos anúncios de reduzir as expectativas fica ainda mais claro quando se observa o gráfico da trajetória mediana das variações das inflações implícitas, antes e após os anúncios conforme Gráfico 7:

Gráfico 7 - Variação da inflação implícita em pontos percentuais em relação ao nível um dia antes do primeiro anúncio de cada país (T0) *.

* Exemplo: Se em T+1 o valor é 0,30, quer dizer que a inflação implícita em T+1 é 0,3% maior do que em T0. Mesma interpretação para o Gráfico 8.

Esse gráfico considera apenas os primeiros anúncios, que podem ter mais efeitos de surpresa sobre o mercado.

A linha preta é a trajetória da mediana das variações da inflação implícita conforme os dias e a área cinza é a variação máxima que cada série pode ter chegado. As linhas tracejadas indicam 1 desvio padrão acima e abaixo da mediana.

Considerando apenas os primeiros anúncios de cada país, o viés de baixa das expectativas fica mais evidente. Não podemos dizer, no entanto, que isso acontece pelo efeito surpresa, pois os primeiros anúncios foram feitos nos momentos de maior volatilidade dos mercados, enquanto quando adicionamos toda a amostra, temos também eventos posteriores, e que devem ter ocorrido

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em períodos com menor volatilidade nos mercados, como, por exemplo, em julho de 2020.

Gráfico 8 - Variação da inflação implícita em pontos percentuais em relação ao nível um dia antes do anúncio, para todos os anúncios (T0).

Fonte: Serviço de dados Bloomberg. Elaboração do autor.

A linha preta é a trajetória da mediana das variações da inflação implícita conforme os dias e a área cinza é a variação máxima que cada série pode ter chegado. As linhas tracejadas indicam 1 desvio padrão acima e abaixo da mediana.

Mesmo considerando todos os anúncios, o viés fica ligeiramente negativo.

O que conseguimos observar com clareza nos dados é a queda relevante das inflações implícitas nos dias que se seguem após os anúncios dos APPs pelos Bancos Centrais dos países emergentes. No entanto, não podemos definir causalidade, ou seja, que essa queda é causada pelos anúncios dos APPs. Com os dados escassos disponíveis e a análise utilizada, podemos identificar apenas uma correlação e não causalidade.

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Possivelmente, nos dias próximos aos anúncios, a expectativa dos agentes quanto ao futuro do hiato do produto estava aumentando e isso é um dos fatores mais relevantes para a formação das inflações implícitas no mercado.

Inclusive podemos cogitar uma causalidade reversa, ou seja, não foram os anúncios que causaram a queda das inflações implícitas, mas sim a piora das expectativas dos agentes (refletidas nas quedas das inflações implícitas) que levaram os Banco Centrais a fazerem esses anúncios de APPs com objetivos de acalmar os mercados.

No entanto, olhando os Gráficos 7 e 8, nos dias anteriores aos anúncios as inflações implícitas não parecem estar em uma trajetória de queda, o que enfraqueceria, mas não descarta a hipótese de causalidade reversa. Como não é possível decompor as inflações implícitas para separar qual parte seria influenciada pela expectativa futura do hiato do produto, não é possível afirmar que essa trajetória dos gráficos refuta a hipótese de causalidade reversa.

Outra possibilidade seria o inverso, as expectativas dos agentes piorarem depois dos anúncios dos Bancos Centrais. Nessa hipótese, os agentes seriam surpresos pela decisão e a partir desse ponto pensariam que o Banco Central tem informações sobre o estado da economia que eles não têm, que justificaria essa decisão surpreendente.

A literatura sobre a comunicação dos Bancos Centrais com o mercado é diz que mais transparência é desejável e a tendência nas últimas décadas foi de aumento da transparência dos Bancos Centrais. Blinder et al (2001) argumenta que a transparência deixa a política monetária mais efetiva através da melhora dos canais de transmissão e legitima o argumento da independência da instituição.

Mesmo assim, na crise do COVID-19 em 2020 os acontecimentos foram muito rápidos, com as quedas mais rápidas dos mercados em décadas. A situação exigiu medidas rápidas e os Bancos Centrais podem não ter tido tempo de comunicar-se claramente com os mercados. Se considerarmos ainda que Bancos Centrais de mercados emergentes são tipicamente menos transparentes que os de mercados desenvolvidos, é uma hipótese válida. Principalmente se

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considerarmos que foram medidas não-convencionais e inéditas. Como temos dados escassos, não podemos também descartar essa hipótese, nem a confirmar.

Adicionalmente, fatores técnicos relacionados à liquidez dos títulos utilizados para se calcular as inflações implícitas podem ter tido relevância também. No momento do pânico, investidores podem ter negociado mais os títulos pré-fixados e aumentado mais seu preço do que os títulos atrelados à inflação. Títulos pré-fixados são mais sensíveis a quedas das taxas de juros que os títulos atrelados à inflação e, por isso, podem ser mais demandados por investidores na hora de tentar proteger seu portfólio. Isso poderia ter causado o aumento da diferença das YTMs dos dois tipos de títulos e não necessariamente reflete que os agentes esperam mais inflação no futuro.

Ao longo do tempo as inflações implícitas mostram as expectativas dos agentes sobre a trajetória futura da inflação de forma razoável, mas, fatores técnicos, como mencionado acima, podem fazer com que sejam instrumentos ruins para inferir estas expectativas em momentos de estresse nos mercados.

Esse ponto exige maior investigação futura, mas Shen (2006) achou evidências que o diferencial de liquidez dos títulos públicos nominais e atrelados à inflação nos EUA contribuem para que a inflações implícitas superestimem as expectativas de inflação dos agentes.

Além desse prêmio de liquidez achado por Shen, inflações implícitas contém um prêmio por risco inflacionário. Hordahl (2008) achou evidências que esse prêmio de risco inflacionário foi baixo e não muito relevante nos Estados Unidos e Ciccarelli et al (2009) argumenta que na zona do euro o risco inflacionário foi mais relevante na composição das inflações implícitas de médio e longo prazo, mas pouco relevante no curto prazo.

No entanto, a literatura existente sobre inflações implícitas é muito focada em mercados desenvolvidos e é preciso muita cautela ao fazer inferências para mercados emergentes a partir de evidências de desenvolvidos. O ponto final é que infelizmente, é difícil afirmar que a queda observada nas inflações implícitas neste trabalho se dá exclusivamente por diminuições das expectativas de inflação futura dos agentes.

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Os anúncios analisados podem ser classificados, de acordo com Fratto et al (2021), como anúncios que têm como objetivo “Aumentar a confiança e abordar as disfuncionalidades do mercado”. Anúncios com este intuito também podem ter sido considerados como temporários e não uma mudança relevante de política monetária. Este aspecto pode não alterar as expectativas inflacionárias dos agentes econômicos.

Idealmente, se usaria uma regressão para controlar por estes fatores citados acima. Desta forma, seria possível ter uma conclusão menos incerta sobre os efeitos dos anúncios. Mas, como a amostra é de países emergentes, que tipicamente tem uma disponibilidade de dados muito menor e de acesso mais difícil, quando comparamos, por exemplo, com os Estados Unidos e Área do Euro, essa metodologia não pode ser replicada atualmente.

Além disso, a disponibilidade de dados ainda é muito limitada para que se analisar separadamente por tipo de anúncios. Por exemplo, um APP em que o Banco Central compra 5% do PIB de títulos soberanos no mercado primário, para financiar gastos fiscais, deveria pesar mais nas expectativas inflacionárias quando comparado a um APP para dar liquidez ao mercado, quando o Banco Central compra, por exemplo, 1% do PIB no mercado secundário de títulos privados.

Dadas as circunstâncias extraordinárias nos mercados, que levaram os Bancos Centrais a tomarem medidas inéditas, não podemos afirmar que os anúncios em si foram responsáveis por diminuir as inflações implícitas.

Pode-se pensar que se fosse possível separar exatamente o efeito do anúncio, o efeito seria positivo nas inflações implícitas. Caso o Banco Central fizesse um anúncio deste tipo, em condições normais, as expectativas inflacionárias deveriam se elevar, controlando por outros efeitos quer podem afetar negativamente as expectativas, como, por exemplo, o aumento do hiato do produto.

Mas o ponto é que não podemos separar os anúncios dessas condições extraordinárias que possivelmente escondem seus efeitos. Eles foram realizados neste contexto. Ou seja, é necessário mais estudo sobre os efeitos de médio e

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longo prazo dessas políticas não convencionais em países emergentes. É importante saber se as expectativas inflacionárias, medidas pelas inflações implícitas, não aumentam com a introdução dessas novas políticas, o que contribuirá para o desenho da política monetária nestes países, dando possivelmente mais espaço para novos experimentos.