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Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto de Economia
Dissertação de Mestrado
Um Modelo de Investimento Aplicado ao Brasil
Dissertação de Mestrado
Dissertação apresentada ao Instituto de Economia como requisito parcial para a obtenção do título de Mestre em Ciências Econômicas. Orientador: Profº Nelson Henrique Barbosa Filho.
Marcos Tadeu Caputi Lélis
Rio de Janeiro, 16 de fevereiro de 2005.
2
Um Modelo de Investimento Aplicado ao Brasil
Elaborado por Marcos Tadeu Caputi Lélis
Mestrando em Ciências Econômicas
Dissertação submetida á aprovação para obtenção de Título de Mestre do Curso de
Economia da Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Rio de Janeiro, 16 de fevereiro de 2005.
___________________________________________ Profº Dr. Nelson Henrique Barbosa Filho
___________________________________________ Profº Dr. Francisco Eduardo Pires de Souza
___________________________________________ Profº Dr. Julio Sérgio Gomes de Almeida
3
Dedico esta dissertação aos meus Pais, os quais me auxiliaram de forma constante nos meus processos de formações humana e acadêmica.
4
Agradecimentos
Agradeço ao Professor Nelson Henrique Barbosa Filho, meu orientador, pelo
constante apoio e atenção não só na elaboração desta dissertação, mas sim durante o
desenvolver do meu curso de mestrado.
Sou extremamente grato aos meus colegas do Grupo de Conjuntura da
Universidade Federal do Rio de Janeiro, especialmente ao Professor Francisco Eduardo
Pires de Souza, pelos comentários e orientações que muito acrescentaram na minha
formação como economista.
Não posso esquecer, ainda, de agradecer ao Professor Julio Sérgio Gomes de
Almeida que ofereceu toda sua experiência como economista nos comentários e
sugestões integralizados nesta dissertação.
Por fim, não posso deixar de admitir a minha imensa dívida com os meus
familiares, que me apoiaram incondicionalmente durante estes dois anos em que me
afastei deles para concluir meu curso de mestrado.
5
Resumo
É consensual, ente as várias correntes do pensamento econômico, que a
formação bruta de capital fixo é o componente mais importante da demanda agregada
para crescimento econômico sustentável de uma determinada região. Ao considerar,
portanto, o foco da ciência econômica a investigação a respeito das causas desse
crescimento, faz-se necessário entender como se comporta a demanda por investimento.
Assim, esta dissertação buscou identificar quais foram os agregados macroeconômicos
relevantes na tomada de decisão do setor privado com respeito aos seus gastos em
máquinas e equipamentos. Salientando que para uma tentativa de explicar as despesas
de investimento agregado, em qualquer período de tempo, encontra-se a dificuldade de
que diversos fatores determinam diferentes tipos de gastos com investimento. Neste
sentido, trabalhou-se somente com o setor privado e sua demanda por máquinas e
equipamentos, para o Brasil, no período que se inicia em 1992 e estende-se até 2003,
configurando em dados trimestrais.
Para uma melhor compreensão do modelo econométrico que se empregou
neste trabalho, fez-se, primeiramente, uma revisão nos conceitos teóricos das principais
escolas econômicas com respeito aos gastos com investimento. Nessa revisão,
identificaram-se, basicamente, dois grandes grupos teóricos. O primeiro deles, o
Neoclássico, estrutura a compreensão da decisão de investimento a partir das alterações
na produtividade marginal do capital e no seu custo de uso. Diferentemente desse, têm-
se os economistas que sustentam suas concepções teóricas sobre um pano de fundo em
que o principio da demanda efetiva é o motor da dinâmica econômica.
6
Já delimitados os conceitos teóricos da demanda por máquinas e
equipamentos, passou-se à procura das evidências empíricas dessa. Para isso, fez-se uso
de um modelo vetorial de correção de erros (VEC), onde, analisou-se o efeito impulso
resposta sobre a variável dependente do modelo em questão, observando, ainda, o teste
de causalidade de Granger e a decomposição de variância para os principais agregados
do modelo proposto. Por fim, ponderando-se todos os testes apresentados, chegou-se à
conclusão de que os gastos privados por máquinas e equipamentos, no Brasil, para o
período proposto, responde fortemente às variáveis ligadas à demanda agregada, ou
seja, as evidências empíricas, através dos resultados econométricos, identificam as
correntes teóricas que levam em consideração a demanda efetiva, como aquelas que
explicam de forma mais convincente os gastos em investimento no Brasil.
PALAVRAS CHAVES: modelo econométrico, VEC, investimento.
7
Abstract
Among several economic theories, it is consensual that the gross
formation of fixed capital is the most important component of the aggregated demand
for sustainable economic growth of a certain region. Therefore, when we consider the
investigation on the causes of this growth the focus of economic science, it is necessary
to understand how the demand for investment behaves. Thus, this thesis tried to identify
what were the relevant macroeconomic aggregates in the decision making of the private
sector regarding its expanses in machinery and equipment. When trying to explain the
expanses in aggregated investment, at any period of time, we find that several factors
determine different kinds of expenses with investment. Along these lines, only the
Brazilian private sector and its demand for machinery and equipment, from 1993 to
2003, was investigated, gathered in quarter data.
For a better understanding of the econometric model that was applied in
this thesis, it was firstly created a summary with the theoretical concepts of the main
economic schools regarding expenses in investments. Basically, two main theoretic
groups were identified. The first, the Neoclassic, structures the understanding of the
investment decision based on the alterations of marginal productivity of the capital and
on the cost o use. Different from this point of view, we find the economists that support
their theoretical conceptions on a background where effective demand is the engine of
economic dynamics.
Having limited the theoretical concepts of the demand for machinery and
equipment, the search for empirical evidences started. In order to do this, a vectorial
8
model of error correction (VEC) was used where the effect of the response impulse on
the dependable variable of the model was analyzed. It was also observed the causality
test of Granger and the decomposition of variance for the main aggregates of the
proposed model. Therefore, after having pondered on the presented tests, it was
concluded that the private expenses of machinery and equipment, in Brazil, for the
proposed period, responses strongly to the variables related to aggregated demand. This
means that empirical evidences, through econometric responses, identify the theories
that take into consideration the effective demand, such as the ones that explain in a more
convincing way the expenses in investments in Brazil.
KEY WORD: econometric model, VEC, investments.
9
ÍNDICE ANALÍTICO
1. INTRODUÇÃO................................................................................ 12
2.ASPECTOS TEÓRICOS DA DETERMINAÇÃO DA DEMANDA POR INVESTIMENTO....................................................................... 16
2.1. TEORIA NEOCLÁSSICA.............................................................. 17
2.1.1. O Acelerador Neoclássico ....................................................... 29
2.2. INVESTIMENTO SOB INCERTEZA: A ABORDAGEM DAS OPÇÕES REAIS.................................................................................... 33
2.3. TEORIA DE KEYNES: .................................................................. 38
2.4. TEORIA DE KALECKI: ................................................................ 46
2.5. TEORIA ESTRUTURALISTA....................................................... 51
2.6 SUMÁRIO TEÓRICO..................................................................... 60
3.FONTE E TRATAMENTO DOS DADOS...................................... 63
4. DEFINIÇÃO DO MODELO ECONOMÉTRICO E ANÁLISE DOS RESULTADOS ........................................................................... 70
5. CONCLUSÃO................................................................................ 120
ANEXOS ............................................................................................ 129
METODOLOGIA DE CONSTRUÇÃO DAS SÉRIES FORMAÇÃO BRUTA MAQUINAS E EQUIPAMENTOS E CONSTRUÇÃO CIVIL COM PERIODICIDADE TRIMESTRAL ........................................... 130
METODOLOGIA DE CONSTRUÇÃO DA PARTICIPAÇÃO DOS SALÁRIOS NA RENDA COM PERIODICIDADE TRIMESTRAL .. 133
TABELAS DE RESULTADOS DOS TESTES DE RAIZ UNITÁRIA136
TABELAS DE RESULTADOS DO EXERCÍCIO DA FBME ............ 139
BIBLIOGRAFIA ............................................................................... 152
10
ÍNDICE DE FIGURAS:
Figura 2.1.1 - Decisões de investimento e consumo em uma economia de dois períodos ...............21 Figura 2.2.1 – Preços do produto de uma firma particular. ....................................................35 Figura 2.3.1- Formação da curva da EMgK via produtividade do capital...................................40 Figura 2.4.1: Produção macroeconômica determinada pela oferta agregada (ES) e demanda agregada (IS)......................................................................................................................58 Figura 2.5.2: Função IS em “C” com regimes expansionista e contracionista..............................59
ÍNDICE DE GRÁFICOS:
Gráfico 4.1: Logaritmo da FBME entre 1992/I e 2003/IV.........................................................75 Gráfico 4.2: Dispersão (x,y) entre a taxa de variação do CFAMILIAS e a taxa de variação do CREDTOTAL........................................................................................................................81 Gráfico 4.3: CREDTOTAL e CREDPRI entre 1992/I e 2003/IV.....................................................82 Gráfico 4.4: Taxa de variação da FBME e do CFAMILIAS entre 1992/II e 2003/IV..........................93 Gráfico 4.5: Dispersão (x,y) entre a taxa de variação da FBME e a taxa de variação do CFAMILIAS............................................................................................................................93
Gráfico 4.6: Logaritmo da FBME e logaritmo do CFAMILIAS entre 1992I e 2003IV.......................94
Gráfico 4.7: Logaritmo da FBME e grau de utilização da capacidade instalada entre 1992I e 2003IV...............................................................................................................................96 Gráfico 4.8: Dispersão (x,y) entre a taxa de variação da FBME e a taxa de variação da utilização da capacidade instalada............................................................................................................97 Gráfico 4.9: Dispersão (x,y) entre a taxa de variação da FBME e a taxa de variação TXIPCA.........99 Gráfico 4.10: Efeito impulso-resposta sobre a variável FBME estruturada a partir do VEC do modelo 1..........................................................................................................................104 Gráfico 4.11 Efeito impulso-resposta sobre a variável FBME estruturada a partir do VEC do modelo 2..........................................................................................................................106 Gráfico 4.12: Variações na TXIPCA e na TXIGP entre 1992 II e 2003 IV.....................................107 ÍNDICE DE TABELAS:
Tabela 4.1: Testes de Dickey-Fuller e Phillips-Perron para as séries 1992-2003 .........................74 Tabela 4.2: Resultado da estatística-t para as variáveis selecionadas..........................................79 Tabela 4.3: Coeficiente de correlação de variáveis selecionadas................................................84 Tabela 4.4: Teste de restrição para o parâmetro do CGOVERNO em um modelo VEC para a FBME...............................................................................................................................87 Tabela 4.5: Valores estatístico do teste de cointegração de Johansen para a equação da FBME................................................................................................................................87 Tabela 4.6: Teste de restrição para o parâmetro do CFAMILIAS em um modelo VEC para FBME................................................................................................................................90 Tabela 4.7: Valores estatístico do teste de cointegração de Johansen para a equação da FBME com uma defasagem...................................................................................................................90 Tabela 4.8: Teste de restrição para o parâmetro do TXIPCA em um modelo VEC para FBME......98
11
Tabela 4.9: Valores estatístico do teste de cointegração de Johansen para a equação da FBME com TXIGP como variável exógena..............................................................................................101 Tabela 4.10:Teste de causalidade de Granger para as variáveis endógenas do VEC da FBME....110 Tabela 4.11: Decomposição de variância da FBME...............................................................112 Tabela 4.12: Decomposição de variância da CFAMILIAS............................................................113 Tabela 4.13: Decomposição de variância da UCI...................................................................114 Tabela 4.14: Decomposição de variância das IM...................................................................114
12
1. INTRODUÇÃO
Entre 1990 e 2002, os gastos com o investimento total na economia brasileira
alcançaram um valor médio de 17,7%1 do Produto Interno Bruto (PIB), sendo que, 10%
desta taxa média referem-se à construção civil. Apesar desta relativa baixa na
participação dos gastos totais na economia2, não há duvida de que, para o crescimento
sustentável, a formação bruta de capital fixo é o mais importante componente de
demanda agregada. Esta maior relevância do investimento, vis a vis os outros elementos
do Produto, pode ser resumida, segundo Berndt (1996, p. 225), basicamente, em três
motivos.
O primeiro motivo associa-se à dinâmica de longo prazo, o efeito oferta. Todo
desembolso que tem como objetivo renovar e, ou, expandir o estoque de capital de uma
região dirige-se, por finalidade última, a aumentar a capacidade potencial de oferta de
mercadoria dessa. Além disso, os investimentos destinados, especificamente, a renovar
o estoque de máquinas e equipamentos de uma determinada empresa individual, tendem
1 Em reais (R$) a preços de 1980. 2 Neste mesmo período, a razão média consumo final (famílias e administração pública) sobre o PIB representou 79,1%.
13
a incorporar os mais recentes avanços tecnológicos. Assim, este tipo de gasto aumenta,
tanto, a capacidade de produção de uma região; quanto, alavanca o progresso
tecnológico dessa.
O segundo fator, por sua vez, interessa mais objetivamente à dinâmica de curto
prazo e, de longo prazo, o efeito demanda. Os gastos com investimento afetam
diretamente a produção das indústrias de bens de capital e, ou, a construção civil. Ao
alterar a demanda pelos produtos dessas industrias, ocorrerá uma modificação nos seus
níveis de emprego que, via efeito multiplicador, se repercutirá em outros setores da
economia. Variações na demanda por investimento induzem expansão, ou retração, nos
níveis agregados de emprego e renda através de efeitos direto e indireto.
Por fim, o terceiro motivo relaciona-se com a sensibilidade da oferta e da
demanda agregadas após uma modificação nos dispêndios com investimento, o efeito
flutuação. No Brasil, para o período já delimitado, a formação bruta de capital fixo
variou de 15,4% do PIB, em 1993, a 19,5% do PIB, em 1997, o que, por sua vez, gerou
uma variância de 1,8% para a taxa de investimento, representando, aproximadamente,
10% do valor médio dos gastos com investimento nos anos analisados3. Esta apreciável
volatilidade dos dispêndios com investimento motivam importantes movimentos na
capacidade de produção agregada, na balança de pagamentos, na renda total da
economia e, principalmente, no nível geral de emprego.
Com efeito, a partir das considerações já mencionadas, torna-se evidente a
necessidade de um estudo detalhado sobre os determinantes dos dispêndios da formação
bruta de capital fixo. Para o caso brasileiro, esta análise tem contornos mais relevantes,
uma vez que há uma escassez de trabalhos visando mapear a função da demanda por
investimento.
3 Na série do consumo total, nos mesmos anos apontados para a série do investimento, a variância atingiu 1,2%, ou seja, apenas 1,5% do valor da sua média.
14
Neste sentido, este trabalho tem por objetivo uma revisão dos conceitos
teóricos das principais escolas econômicas com respeito ao investimento. Em seguida
descreve-se um modelo econométrico para este agregado, buscando estimar uma função
para a formação bruta de capital fixo, mais especificamente máquinas e equipamentos,
para o Brasil, no período de 1992 - 2003.
A macroeconometria, de modo geral, é utilizada para quatro finalidades: (1)
caracterizar os dados; (2) produzir previsões macroeconômicas; (3) inferir sobre a
estrutura macroeconômica de uma região e (4) informar os formuladores de políticas
(Stock and Watson, 2001, p. 101). Levando em consideração a existência de
componentes não mensuráveis que, de alguma forma, influenciam na tomada de decisão
do empresário no momento de executar o dispêndio objetivando expandir e, ou, renovar
o seu estoque de capital, acredita-se que há uma dificuldade no ferramental
econométrico em antecipar, com alto grau de precisão, as variações nos gastos com
investimento. Logo, o que se busca neste texto é delimitar os condicionantes
macroeconômicos estruturais relevantes na tomada de decisão do setor privado4 com
relação aos dispêndios com investimento no Brasil.
Desta forma, o trabalho proposto afigura-se com três capítulos, além desta
introdução e da conclusão. No segundo capítulo, pretende-se proporcionar um sumário
dos principais modelos teóricos para a demanda por investimento, considerando as
diferentes escolas do pensamento econômico. No capítulo seguinte, caracterizam-se as
séries de dados utilizadas neste exercício, assim como as transformações necessárias
nessas visando atingir o objetivo deste trabalho.
4 É sabido que o setor público contribui com a Formação Bruta de Capital Fixo do País. Todavia, este trabalho trata somente da demanda por máquinas e equipamentos, ao qual atingiu um valor médio de apenas 15% dos investimentos totais do Governo no período de 1995 a 2002. Então, a participação média dos gastos públicos neste tipo de formação bruta, para o mesmo período indicado, alcançou 6,8%, ao passo que as empresas não-financeiras colaboraram com 83% deste total. Assim, não há nenhum tipo de imprecisão tratar as questões relativas ao investimento em máquinas e equipamento como especificamente privada.
15
Já no quarto capítulo têm-se os modelos econométricos sugeridos e os
métodos utilizados para a sua estimação, seguindo-se uma análise dos resultados
encontrados na regressão, mediante observações dos problemas ocorridos e os
procedimentos adotados para sua correção. Nessa análise, faz-se uma discussão dos
resultados econométricos encontrados vis a vis os modelos teóricos abordados no
capítulo 2.
Finalmente, tem-se a Conclusão, em que se salientam as principais deduções
obtidas, as deficiências da análise e as recomendações para estudos futuros relacionados
ao tema.
16
2. ASPECTOS TEÓRICOS DA DETERMINAÇÃO DA DEMANDA POR INVESTIMENTO
O principal objetivo deste capítulo é a compreensão dos modelos teóricos de
determinação dos gastos em bens de investimento. Por conseqüência, primeiramente
apresentam-se os conceitos das diferentes correntes do pensamento econômico
referentes a este agregado. Esses conceitos serão de grande importância no Capítulo 4,
onde se busca um paralelo entre os resultados obtidos na regressão econométrica e a
discussão das teorias presentes neste capítulo.
Salienta-se, ainda, que as várias escolas do pensamento econômico
fundamentam suas concepções teóricas sobre a demanda por formação bruta de capital
fixo de duas maneiras radicalmente distintas. As correntes, que tem como alicerce os
conceitos Neoclássicos, tratam as decisões de investimento a partir das variações na
17
produtividade marginal do capital e no seu custo de uso, ancoradas em um contexto de
pleno emprego onde predomina o poder auto-regulador dos mercados capaz de conduzir
a economia no sentido de um equilíbrio automático e geral.
Por outro lado, têm-se que, para os economistas que concentram suas
concepções teóricas sobre um pano de fundo em que princípio da demanda efetiva é
primordial na elucidação da dinâmica econômica.
2.1. TEORIA NEOCLÁSSICA
A literatura Neoclássica apresenta, basicamente, três metodologias diferentes
para a abordagem da determinação da demanda por investimento; o critério do valor
presente, o estoque de capital de equilíbrio e a teoria q-investimento. A primeira
avaliação parte do pressuposto de que os agentes econômicos, mais especificamente as
empresas individuais, comportam-se a partir de um processo de maximização
intertemporal do rendimento líquido dos seus proprietários. Em um primeiro momento,
as empresas irão elencar os projetos de investimento tomando com referência o valor
presente liquido destes. Ou seja, subtraindo-se dos custos do projeto o retorno corrente,
isto é, a renda corrente descontada pelo valor da taxa de juros de mercado nos “n”
períodos que esta inversão proporcionará retorno5.
n
nttttt
r
R
r
R
r
RRCVP
)1(....
)1(1 221
+++
++
+++−= +++ (1)
onde:
VP = Valor Presente Líquido do projeto
C = custo do projeto
5 Ressalta-se que o número de períodos que o projeto trará retorno é simplesmente uma quantidade esperada, há pouca segurança neste tempo.
18
ntt RR +,......, = retornos correntes
r = taxa de juros do mercado
Lembra-se que na equação (1) considera-se a taxa de juros do mercado (r)
como constante. Esta hipótese simplificadora, na verdade, é derivada da expectativa
média da curva de juros ao longo do período.
Apoiando-se nesta lógica, busca-se encontrar como as variações na taxa de
juros de mercado e nos retornos correntes irão influenciar o valor presente líquido do
projeto e, então, como determinarão a demanda por investimento. Em outras palavras, o
que motivará a tomada de decisão da firma, visando aumentar sua capacidade de
produção. Neste sentido, a empresa não é analiticamente distinta das unidades
familiares, as quais objetivam maximizar sua utilidade em função do seu consumo real
corrente ao longo do tempo (Branson, 1989, p. 286).
),.....,,( 10 tcccUU = (2)
sendo:
c = consumo real no período de 0 a t.
Assim, conhecendo o volume de recursos iniciais (capital, trabalho, matéria-
prima, entre outros) que a firma possui em um específico momento, aponta-se à
quantidade de produção líquida destinada para venda durante um certo período. É a
escolha desse volume de venda que balizará o rendimento líquido da empresa. Este
rendimento, por sua vez, poderá ter dois destinos; (1) uma parcela ser reinvestida na
própria firma; (2) o partilhamento total da receita líquida entre os proprietários da
empresa. A primeira opção diminui a renda líquida presente dos proprietários, mas
determina um aumento da produção líquida em um ponto futuro, via a elevação do
19
estoque de capital6. O rendimento líquido futuro dos proprietários elevam-se por
conseqüência de um aumento da capacidade de produção da firma (majoração da
possibilidade de consumo futuro). Por outro lado, a segunda opção aumentará a renda
líquida presente, incrementando o consumo real corrente e, logo, a utilidade corrente do
proprietário. Todavia, o rendimento líquido futuro irá sofrer um processo de
encolhimento. Assim, tem-se uma curva de possibilidades de rendimentos sustentados
pela seguinte expressão:
0),....,,( 10 =tYYYU (3)
sendo:
Y = rendimentos líquidos nos períodos de 0 a t.
Já identificada à curva de possibilidade de rendimento, resta a firma escolher o
conjunto de renda líquida futura que maximizem a utilidade dos proprietários com base
nos recursos de produção iniciais que ela possui. Objetivando simplificar a
contextualização, consideram-se somente dois períodos na equação (3). Pode-se, deste
modo, determinar a declividade da curva em questão.
011
00
=∂∂
+∂∂
dYY
UdY
Y
U
00
11
dYY
UdY
Y
U
∂∂
−=∂∂
1
0
0
1
YU
YU
dY
dY
∂∂∂∂
−= (4)
A equação (4) nada mais significa do que a taxa marginal de transformação
(TMT) de Y0 para Y1. Ademias, tem-se que a curva de possibilidade de rendimento, ou
de produção, apresenta uma forma côncava, uma vez que a produtividade marginal do
Capital (PMgK) é decrescente. Uma queda em Y0 aumenta Y1 a taxas decrescentes.
6Por trás desta idéia coloca-se a questão da necessidade de poupança, conceitualmente definida como a parcela da renda que não foi consumida, objetivando promover o investimento.
20
Uma vez escolhido o nível de rendimentos líquidos que a firma disponibilizará
aos proprietários, estes definirão seus níveis de consumo a partir da teoria proposta por
Irving Fisher. Segundo esse autor, o consumo dos indivíduos não é determinado
somente pela sua renda, mas também pela taxa de juros vigente no mercado e pela
função utilidade deles.
Fisher supõe dois períodos nos quais os indivíduos distribuirão sua renda e
consumo. Em outras palavras, os consumidores apresentam uma renda presente y0 (em
t0) e uma renda futura y1 (em t1). Portanto, ter-se-á um consumo c0 no período zero e um
consumo c1 no período um. Em termos de valor presente, seu consumo seria:
( ) ( )r
YY
r
cc
++=
++
111
01
0 (5)
Logo, o consumo é limitado tanto pela taxa de juros e, como, pelo nível de
renda no presente e no futuro. Enquanto, a inclinação das curvas de indiferença dos
proprietários deriva-se da função de utilidade destes (equação (2))
intertemporalmente.
011
00
=∂∂
+∂∂
dcc
Udc
c
U
00
11
dcc
Udc
c
U
∂∂
−=∂∂
1
0
0
1
cU
cU
dc
dc
∂∂
∂∂−= (6)
Análoga à equação (4), a expressão (6) representa a taxa marginal de
substituição (TMS) de c0 por c1.
O consumidor, portanto, escolhe o nível de c0 e c1 que maximiza a sua
utilidade, dada a sua restrição orçamentária que apresenta declividade igual a )1( r+ ,
considerando a influência que a taxa de juros têm sobre o consumo.
21
Segundo Rangel (1999, p. 8-10), uma das hipóteses do modelo de Irving
Fisher refere-se ao fato de que os consumidores conhecem perfeitamente os
rendimentos que irão receber durante a sua vida. Ademais, o consumo não está
restrito pela falta de crédito, sendo perfeitamente viável que, em um determinado
período, se gaste mais do que a renda desse mesmo período.
Deste modo, a figura 2.1.1 oferece as curvas de possibilidade de rendimento
líquido (ou a restrição orçamentária do indivíduo) e indiferenças dos proprietários da
firma. Conseqüentemente, observam-se as decisões de investimento e de consumo da
firma e do seu proprietário, respectivamente.
Figura 2.1.1 - Decisões de investimento e consumo em uma economia de dois períodos Fonte: Elaborado pelo autor com base em Branson (1989, p. 288).
Nota-se, agora, no ponto “A” da figura anterior, o resultado da escolha da
empresa com base na sua curva de possibilidade de rendimentos líquidos. Esta
definiu que Y0>Y1, ou seja, ocorreu uma distribuição maior dos rendimentos líquidos
aos proprietários da firma no tempo zero e, portanto, a poupança da firma diminui no
período 1 em comparação com período zero. Conseqüentemente, a renda dos
$ PERÍODO 0
$ PERÍODO 1
U0
U1 0),( 10 =yyµ
A
B
Y0
Y1
C0
C1
α
22
proprietários da empresa sofrerão um processo de queda no período 1. Os
proprietários da empresa, cientes da renda que irão receber temporalmente, dividem
seu consumo em dois períodos, atingindo a sua utilidade máxima no ponto “B”.
Neste ponto, o individuo apresenta um consumo, no período zero, igual à C0, o qual é
menor que Y0, ao passo que, no período um, C1 é maior que Y1.
O aumento na taxa de juros (r) deslocará a restrição orçamentária no sentido
de aumentar o ângulo da reta que caracteriza esta restrição, dado pela
)1( rtag +−=α . Esse movimento permite verificar que uma elevação na taxa de
juros reprime o consumo e o investimento do período zero. Esta mecânica só é valida
considerando que somente o efeito substituição operou após a alteração conjuntural.
Todavia, não se pode afirmar que esse movimento sempre ocorrerá desta forma7. É
importante observarem-se os efeitos renda e substituição na determinação da escolha
do indivíduo8.
Ainda pela observação da figura 2.1.1, tem-se claro que, ao tomar a decisão
com respeito ao fluxo de investimento, a firma irá, por conseqüência, maximizar a
utilidade dos seus proprietários, pois, neste ponto, TMT = TMS = (1+r), e, portanto, os
administradores da empresa não necessitam de nenhuma informação sobre a arquitetura
da função utilidade dos proprietários. Logo, a única regra a seguir é objetivar a TMT =
(1+r). Com base em tal principio o bem-estar dos proprietários estará sendo otimizado,
caso contrário, em um ambiente de economia competitiva, o projeto de investimento
não alcançará seu êxito.
7 No caso da figura 2.1.1, partindo-se de um aumento da taxa de juros, sob a condição de que o individuo decidirá poupar mais no tempo presente e aumentar seu consumo no futuro, leva-se em conta unicamente o efeito substituição. Assim, mantém-se a escolha do indivíduo na mesma curva de utilidade (U0). 8 Por trás desta decisão de escolha do indivíduo, caracteriza-se o mapa das curvas de indiferença deste. Com efeito, ao mudar a estrutura do mapa atingem-se resultados diferentes.
23
Por fim, como já ressaltado anteriormente, o retorno corrente líquido depende
fundamentalmente da (1) taxa de juros de mercado. Um aumento dessa taxa provoca
uma redução do valor presente do projeto de investimento e uma diminuição na
utilidade dos proprietários; além da (2) expectativa de um retorno líquido, que, ao se
elevar, majora o valor presente da empresa, ou seja:
0<∂∂r
VP (7)
0>∂∂R
VP (8)
Como uma extensão da teoria do valor presente, compõem-se os determinantes
do nível de estoque de capital desejado, ou, então, a teoria do estoque de capital de
equilíbrio. Tal concepção esta evidenciada, de maneira explicita, na passagem abaixo:
“According to the neoclassical theory of capital, as expounded for example by Irving Fisher, a production plan for the firm is chosen so as to maximize utility over time. Under certain well-know conditions this leads to maximization of the net worth of the enterprise as the criterion for optimal capital accumulation. Capital is accumulated to provide capital service, which are inputs to the productive process. For convenience the relationship between inputs, including the input of capital service, and output is summarized in a production function. […] The central feature of the neoclassical theory is the response of the demand for capital to changes in relative factor price or the ratio of factor prices to the price of output” (Jorgenson, 1963, p. 247).
A passagem citada deixa transparente a conexão que existe entre a teoria do
valor presente e a teoria do estoque de capital de equilíbrio. Esta última, assim como a
primeira, observa que, ao se tomar uma decisão de implementação de um projeto de
investimento, se tem como objetivo a maximização do valor corrente da firma,
observando-se os fluxos de lucros futuros. Com o que, a firma estará buscando sempre
um volume de estoque de capital ótimo.
A fim de tornar mais simples a exposição, duas hipóteses são admitidas. A
primeira refere-se ao fato de que não existe incerteza, isto é, o fluxo de lucros não são
24
simplesmente variáveis estocásticas, mas apresentam um caráter determinístico. Já a
segunda hipótese aborda a característica de que a firma atua em um ambiente
competitivo, em outras palavras, ela é price-taker em todos os mercados. Apesar disso,
existe uma barreira tecnológica para a empresa, expressa pela sua função produção.
),( ttt KNYY = sendo, 0;0 >∂∂
>∂∂
K
y
N
y (9)
onde:
Yt = produção por unidade de tempo.
Nt = trabalho por unidade de tempo.
Kt = estoque de capital.
Adota-se, ainda, uma taxa de depreciação constante para o estoque de capital
durante todo o período da sua duração. Além do que, o investimento líquido corrente
sofrerá um processo de desgaste somente no período seguinte, isto é, em (t + 1).
tttt KiKK .1 δ−+=+
ttt iKK +−=+ ).1(1 δ (10)
onde:
δ = taxa de depreciação
i = investimento bruto
Destaca-se que na caracterização do modelo anterior (Valor Presente Líquido)
não se explicitou como se dá a dinâmica de depreciação de estoque de capital. Não se
considera esta demonstração porque tal dinâmica está implícita na função possibilidade
de rendimento.
Logo, as firmas irão maximizar seu valor presente objetivando um fluxo ótimo
de lucro futuro, tendo como restrição as equações (9) e (10). Além disso, pode-se
reescrever a equação (1) da seguinte maneira:
25
....)...()1(
1
...)..(1
1)...( 111111000000
+−−+
+
++−−+
+−−=
t
i
tttttt
ii
iPNWYPr
iPNWYPr
iPNWYPPV
(11)
sendo:
tt YP . = valor de venda da produção, onde tP representa o preço da produção no
tempo t.
tt NW . = valor dos gastos com salários, onde tW representa os salários no
tempo t.
t
i
t iP . = valor dos gastos com investimento, onde i
tP representa o preço do
investimento no tempo t.
Se a firma espera continuar operando indefinidamente, representa-se a equação
(11) da forma seguinte:
∑=
+∞= −−+
=T
tt
i
ttttttT iPNWYPr
VP0
0 )...()1(
1lim (12)
Sob a hipótese de que a função de produção conserva-se constante, substitui a
equação (9) em (12)9.
∑∞
=
−−+
=0
0 )..),(.()1(
1
tt
i
tttttttiPNWKNYP
rVP (13)
A dificuldade da firma passa a ser maximizar a função (13) sujeito à restrição
expressa pela equação (10), já que a equação (9), antes caracterizada como uma
restrição, já está inserida nesta expressão. A empresa depara-se com o problema de
escolher o nível de trabalho e o estoque de capital ótimo; e, por extensão, o fluxo de
investimento necessário para que isto ocorra. Essa mecânica terá que ser processada
9 Para simplificar a notação, trabalha-se no operador somatório com t variando de 0 a ∞
26
período a período em vista da configuração da restrição imposta. Assim, a firma irá
maximizar o seu lucro a cada novo tempo t10.
Com efeito, das condições de 1ª ordem a demanda por trabalho da firma é dada
por:
t
t
ttN P
WKNY =),( (14)
Por sua vez, para alcançar a expressão que maximiza o estoque de capital, faz-
se necessário algumas manipulações maiores. Substituí-se a expressão que maximiza o
investimento na própria equação de maximização do estoque de capital. Assim, das
condições de 1ª ordem11:
( ) 0)1()1(
)1.(..
)1(
11
1 =
+−
+
−+
+ −−
t
i
t
t
i
t
ktt r
P
r
PYP
r
δ (15)
Multiplicando os dois termos da equação anterior por (1 + r)t:
t
t
i
t
t
i
t
ktt
t rr
P
r
PYP
rr )1.(
)1()1(
)1.()..(
)1(
1.)1( 1
1 +
+−
+
−−=
++ −
−δ
)1.()1.(. 1 rPPYP i
t
i
tkt ++−−= −δ (15.a)
i
t
i
t
i
t
i
tkt PrPPPYP 11 ... −− +++−= δ (15.b)
t
i
t
i
t
i
t
i
t
k P
PPPrPY
)(.. 11 −− −−+=δ
(16)
Portanto, no numerador do lado direito da equação (16), o primeiro termo
representa a depreciação por unidade capital usado no tempo t, caracterizado pela
multiplicação da taxa de depreciação pelo custo dos bens de investimento em cada
período. O segundo termo mostra o valor presente do estoque de capital de (t-1) no
tempo t. E o último termo exibe a variação de preço de t para (t-1), isto é, o ganho de 10 A formalização do processo de maximização do valor presente líquido da firma encontra-se em Branson (1989, p. 298 e 299). 11 Para Jorgenson (1963) o valor de equilíbrio do estoque de capital não será obtido em um único movimento, mas sim, através de uma trajetória constituída por algumas defasagens.
27
capital em relação ao estoque de capital no início do período t. Em suma, este três
elementos acabam por formar o custo de uso do capital em t (CCt), ou seja, o gasto por
estar utilizando o estoque de capital, equivalente a um preço de aluguel desse estoque.
Então:
),,,( 1 rPPfCC i
t
i
tt δ−= (17)
Percebe-se, também, pela equação (16), que o estoque de capital irá expandir-
se até igualar-se ao custo real de uso, ou seja, produtividade marginal do capital (yk).
t
t
t
ttk ccP
CCKNy ≡=),( (18)
Ao passo que, o estoque de capital de equilíbrio KE está em função do produto,
do custo de uso e do preço do produto da firma.
),,( PCCYKK EE = sendo, 0,0,0 <∂∂
>∂∂
>∂∂
CC
K
P
K
Y
K EEE
(19)
O terceiro modelo de investimento que apresenta concepções de fundo
neoclássicas não se distância das anteriormente apresentadas. A teoria q-investimento
foi proposta por James Tobin ao se utilizar o entendimento neoclássico de investimento
em um modelo de equilíbrio geral estruturado sobre as bases da IS-LM12.
“The approach focuses on the capital accounts of economic units, of sectors of the economy, and of the economy as a whole. A model of the capital account of the economy specifies a menu of the assets (and debts) that appear in portfolios and balance sheets, the factors that determine the demands and supplies of the various assets, and the manner in which asset prices and interest rates clear these interrelated markets” (Tobin, 1969, p. 15)
Esse autor, ao introduzir o mercado de ativos entre os fatores de determinação
da demanda por investimento, busca uma maneira de mensurar as variáveis não
observáveis que influenciam a demanda por investimento. Tal que, para Tobin, o
12 Tobin, J., A General Equilibrium Approach To Monetary Theory (1969).
28
melhor sinalizador destas variáveis, em geral expectacionais, estava no mercado
financeiro, onde os preços das ações13 eram a ancora segura para qualquer investidor.
Dessa maneira, os investidores, a partir da expectativa de lucratividade para
um projeto de investimento, determinariam o valor que pagariam para ter essa
vantagem. A esse valor dá-se o nome de preço de demanda de um ativo. Quando se
imagina esse preço de demanda para a firma como um todo, se alcança o valor de
mercado do conjunto do seu mobilizado, fixado via mercado financeiro14. Por outro
lado, o custo de produção de um novo bem de capital nada mais é do que o preço de
oferta medido pela estimativa do custo de reposição dos seus ativos (custo de
substituição do capital). Em equilíbrio, os preços de demanda e de oferta para as plantas
e equipamentos serão iguais. Ou seja, se a razão entre o valor de mercado da firma e o
custo de reposição de seus ativos for igual a um, então não há incentivos para a firma
investir.
Uma abordagem mais formal da teoria q-investimento inicia-se a partir da
equação de condição de 1ª ordem de maximização do lucro (equação 15.a).
0)1.()1.(. 1 =+−−+ − rPPyP i
t
i
tkt δ (15.a)
Rearranjando os termos e dividindo a expressão precedente por (1+r), chega-se
à expressão do q marginal de Tobin (qmarg).
[ ]arg
1
1
)1.(..)1(
1
mi
t
i
tkt
qP
PyPr
==
−+
+
−
δ (20)
Assim, o numerador da equação (20) é o valor de mercado da firma no período
t, descontado para o período (t-1). O primeiro termo, kt yP . , representa a ampliação nas
vendas e o segundo, )1.( δ−i
tP , o incremento no estoque de capital. Todos os dois no
13 O valor de mercado das ações ajuda a medir a diferença entre o estoque de capital efetivo e o estoque de capital de equilíbrio. 14 Tobin supõe que o mercado financeiro opera em condições de perfeição.
29
tempo t, sendo a soma descontada para o tempo (t-1). Por outro lado, no denominador
tem-se o custo de um pequeno aumento no estoque de capital em (t-1). Em outras
palavras, o que se tem são os ganhos de um mínimo aumento no mobilizado da empresa
dividido pelo seu custo, desde logo, o qmarg.
Considerando que, em um determinado momento, à empresa está operando em
um ambiente rentável e que foi adicionado, por exemplo, $ 1 no estoque de capital
desta, se a expectativa de lucratividade crescer o bastante para que o valor de mercado
da empresa majore mais que $ 1, atingi-se, neste caso, um qmarg maior que a unidade,
incentivando o investimento em maquinas e equipamentos visando maximizar os
retornos dos acionistas. Esse movimento irá ocorrer até que o qmarg atinja a cifra de $ 1,
quando se alcança o estoque de capital de equilíbrio, maximizando a utilidade dos
proprietários da empresa.
O grande sucesso da teoria q-investimento, entre os economistas de abordagem
neoclássica, deve-se ao fato que, por hipótese, as expectativas de mercado a respeito da
lucratividade futura do investimento estão totalmente contempladas na evolução dos
preços dos títulos da firma. Todavia, o investimento agregado não responderá, de forma
contínua, apenas pelas trocas nos valores de mercado das empresas (Berndt, 1991,
p.259).
2.1.1. O Acelerador Neoclássico
Até aqui se focalizaram os determinantes da demanda por bens de capital, não
se questionou a relação existente entre a taxa de crescimento do produto e o nível de
investimento líquido, isto é, o princípio do acelerador, o qual aponta que, um aumento
(ou diminuição) na taxa de crescimento da produção provoca um incremento (ou um
decréscimo) no gasto com bens de capital. Essa relação entre o crescimento do produto
30
e o investimento líquido, na concepção neoclássica, não é fixa, determinando o
chamado acelerador flexível.15
Para se alcançar essa relação, primeiramente, define-se como se comporta a
função produção da economia como um todo, isto é, qual o formato da equação (9).
[...], we assume that output and employment on the one hand and capital stock on the other are determined by a kind of interactive process. In each period, production and employment are set at the levels given by the first marginal productivity condition and production function with capital stock fixed at its current level; demand for capital is set at the level given by the second marginal productivity condition, given output and employment. With stationary market conditions, such a process is easily seen to converge to the desired maximum of net worth. Let K* represent the desired amount of capital stock, if the production is Cobb-Douglas [grifo nosso] with elasticity of output with respect to capital,γ (Jorgenson, 1963, p. 249).
Assim, a função produção proposta por Jorgenson apresenta o seguinte
desenho:
ββ −= 1.. NKaY , onde, 10 << β (21)
Sendo o produto marginal do capital representado por:
βββ −−=∂∂ 11... NKaK
Y
P
CC
K
YNKKa
K
Y===
∂∂ −− .
.... 11 ββ ββ (22)
Onde, o último termo à direta da igualdade resulta da equação (18). Além
disso, estando o estoque de capital no seu nível de equilíbrio tem-se o resultado abaixo:
P
CC
K
YE =.β
CC
YPK E
..β= (23)
15 Para Jorgenson (1971, p. 1112) o mecanismo do acelerador flexível poderia ser transformado em uma teoria geral para o comportamento do investimento, pois, este englobaria o acelerador rígido também.
31
Com efeito, o estoque de capital de equilíbrio aumenta com o crescimento da
produção (y) e diminui com o incremento no custo nominal de uso do capital (CC).
Além disso, existe uma relação inversa entre o preço relativo do capital e o estoque de
capital de equilíbrio16.
Já definida a produtividade marginal do capital para o caso em que a função de
produção apresenta um formato Cobb-Douglas, chega-se à questão de derivar uma
função demanda por investimento com base nas trocas do estoque de capital de
equilíbrio.
ttt
b
t KKKi .1 δ+−= + (24)
sendo:
bi = investimento bruto
tt KK −+1 = investimento líquido
tK.δ = depreciação
Com o que, a expressão acima é a soma do investimento líquido (il), parte do
investimento bruto que realmente soma-se ao estoque de capital, com o investimento de
reposição (ir), componente do investimento bruto necessário para manter o estoque de
capital constante.
t
r
t Ki .δ= (25)
El Ki ∆= (26)
Por conseqüência, o investimento em reposição depende somente do nível do
estoque de capital, e o investimento líquido modifica-se com as variações no nível do
estoque de capital de equilíbrio. Então, substituindo a equação (23) na expressão (26)
tem-se:
16 A equação (23) nada mais é do que uma exposição especial da expressão (19), para o caso em que a função de produção é representada por uma Cobb-Douglas.
32
∆=CC
YPi lt
..β (27)
Considerando-se que a relação custo de uso do capital e nível de preço
permanece constante ao longo do tempo, chega-se a seguinte identidade:
YCC
Pi it ∆
= ..β
(28)
Logo, na equação (28) identifica-se o principio do acelerador flexível, ou seja,
a relação entre mudanças no produto e no nível de investimento líquido, sendo que o
equilíbrio de longo prazo do crescimento do produto é dado pelo fluxo de investimento
líquido. Isto é, quanto maior o fluxo de investimento líquido mais elevado será a taxa de
crescimento de equilíbrio no longo prazo.
Observa-se, também, que a razão
CC
P.γ irá ajustar-se de maneira que se
alcança constantemente o estoque de capital de equilíbrio. Este mecanismo está baseado
na hipótese de uma função produção Cobb-Douglas. Esta particular função permite
perfeita substitubilidade de capital por trabalho, os bens de capital não são específicos,
combinam-se com qualquer número de trabalhadores para realizar determinada tarefa.
Assim, ao admitir um aumento no preço do investimento, automaticamente ocorrerá,
também, um incremento no custo de uso do capital. No entanto, haverá uma substituição
de capital por trabalho, este movimento diminuirá a elasticidade de produção com
respeito ao capital, acomodando a relação
CC
P.γ de forma que chega-se ao estoque de
capital de equilíbrio.
33
2.2. INVESTIMENTO SOB INCERTEZA: A ABORDAGEM DAS OPÇÕES REAIS
Os autores associados à concepção de que a teoria do investimento deve ter
como alicerce o comportamento do mercado de opção17, assinalam, fundamentalmente,
dois problemas na teoria neoclássica convencional.
(A) A questão do investimento em capital resolve-se da mesma
maneira que o problema do consumidor. Em outras palavras, os
gastos com a formação bruta de capital fixo têm a qualidade de
serem reversíveis18.
(B) As oportunidades de investimento que a firma individual
defronta-se seriam únicas. Isto é, a firma decidindo não exercer a
opção de investimento que o mercado sinaliza em determinado
momento, não terá a oportunidade de implementá-lo mais tarde.
Assim sendo, o ponto de partida para a abordagem das opções é a busca da
refutação destas duas concepções. A irreversibilidade19 e a possibilidade de protelar a
decisão de gasto na formação bruta de capital fixo são características que devem ser
levadas em conta quando da tomada de decisão da firma objetivando aumentar ou
renovar seu estoque de capital fixo.
A firma teria o direto e não a obrigação de comprar um específico plano de
investimento. Na maioria das vezes existirá a possibilidade de retardar a implementação
desse projeto, a esta qualidade de possível que se denomina opção. Por extensão o
investimento é irreversível, ou seja, ao se executar a oportunidade de investir, esta, por
conseqüência, extingue o valor da opção. Assim, é importante adicionar ao valor do
17 Mercado este que concebe direito de negociar a compra de mercadoria ou título, ações, etc, com pagamento em data futura e preço predeterminado. A opção é largamente utilizada nos mercados de commodities e no mercado futuro de ações. 18 Esta reversibilidade dos gastos com investimento está relacionada com a hipótese de mercados completos. Os mercados secundários são eficientes. 19 A questão da irreversibilidade estaria ligada a existência de sunk cost.
34
projeto de investimento um custo de oportunidade de não implementação imediata
deste. Ou seja, a firma arcará com um custo pela espera de novas informações sobre o
projeto, sobretudo, dispêndios por aguardar novos elementos sobre as condições de
mercado. Com efeito, segundo Dixit e Pindyck (1994, p. 4 e 5) o principio do valor
presente líquido20, na forma como exposta pela teoria neoclássica, não alcança o
objetivo de ser um bom guia para a tomada de decisão do agente econômico com
respeito aos planos de investimento.
Na mesma linha de comparação com a teoria neoclássica, Hubbard (1994)
acredita que a teoria das opções reais é superior à primeira, fundamentalmente, por três
aspectos: (1) ocorre um avanço teórico, pois o que se apresenta responderia aos
problemas práticos não solucionados por outras teorias; (2) têm-se previsões
consistentes vis a vis as observações da tomada de decisão a respeito dos gastos com
investimento; e (3) podem-se praticar testes empíricos utilizando-se dessa nova
observação versus os modelos convencionais.
Portanto, para uma compreensão melhor de como os conceitos da teoria das
opções são aplicados na pratica da tomada de decisão do agente econômico, toma-se um
exemplo numérico apresentado por Pindyck em Irreverversibility, Uncertainty, and
Investment (1991, p. 1113-1114), se caracteriza uma economia com dois períodos, onde
a tomada de decisão da firma com respeito ao desembolso com investimento é
irreversível. A inversão pode ser implementada de imediato, a um custo I, e irá produzir
uma unidade de produto por ano para sempre, com zero de custo operacional. O preço
corrente (P0) do seu produto é $100, mas no próximo ano este valor irá alterar-se, com
uma probabilidade ‘q’ de subir para $150, e com probabilidade (1-q) de cair para $5021.
20 Nota-se que a questão do preço da produção foi utilizado amplamente nas teorias do estoque de capital de equilíbrio e na q-investimento. 21 Salienta-se que, de alguma forma, a firma conseguirá formular uma função densidade probabilidade para o comportamento dos preços da sua mercadoria.
35
Após este movimento o preço da mercadoria irá manter-se na mesma importância para
sempre. Esta proposta está indica na figura 2.2.1.
Figura 2.2.1 – Preços do produto de uma firma particular. Fonte: Elaborado pelo autor com base em Pindyck (1991, p. 1113).
Assume-se, ainda, que o risco está suficientemente diluído, proporcionando
para a empresa uma taxa de desconto intertemporal livre de risco, à qual adota-se um
valor de 10%. Admite-se um gasto com a Formação Bruta de Capital (I) igual a $800,
desembolsado no tempo zero, e uma probabilidade (q) de 0,5 de o preço subir. A partir
desses valores para I e q é rentável a firma exercer sua opção de investimento?
Calculando o valor presente líquido do projeto pelo método tradicional tem-se:
( )∑∞
=
+−=0
11,1
100800
tt
VPL (29)
O operador somatório, na equação (29), pode ser identificado como uma
progressão geométrica com início no tempo zero. Assim, este termo resume-se na
seguinte expressão:
11
1a
q
aSn +
−= (30)
sendo,
Sn = soma dos termos de uma progressão geométrica infinita
1a = primeiro termo da progressão geométrica.
P0 = $100
P1 = $150
P2 = $50 P2 = $50
P1 = $150
t = 1 t = 0 t = 2
...............
...............
...............
36
q = razão da progressão geométrica.
Portanto, a expressão (29) consiste no seguinte cálculo:
300$100.18001 =+−=VPL
Desta forma, o VPL1 é positivo e, por conseqüência, sugere que a firma
deveria implementar o plano de investimento. No entanto, ao levar em consideração o
custo de oportunidade do investimento, mais especificamente, mantendo em aberto a
possibilidade de não realizar os gastos com a formação bruta de capital fixo, se ocorrer
uma queda nos preços, o calculo do VPL conteria uma nova estrutura. Admite-se uma
espera de um ano e exercita-se a escolha de gasto, se e somente se, suceder um aumento
de preço no produto da firma22.
( )( )
+
−= ∑
∞
=12
1,1
150
1,1
800.5,0
tt
VPL (31)
De maneira distinta da equação (29), a expressão anterior apresenta o operador
somatório, também, identificado como uma progressão geométrica, mas, com início no
tempo um. Com efeito, este operador é caracterizado na função abaixo:
q
aSn −
=1
1 (32)
Então, o resultado do VPL, quando se considera a questão do custo de
oportunidade do investimento, é o seguinte:
( ) ( )( ) 386$773.5,0
1500727.5,0
2
2
==
+−=
VPL
VPL
Pelo resultado acima, se tem que o VPL2, igual ao VPL1 são maiores que zero.
Mais importante ainda é frisar que o VPL2 é maior que o VPL1, levando à conclusão
22 Lembra-se que no ano zero não ocorre nenhum tipo de dispêndio e, por conseqüência, não há depreciação do capital. Já no ano um, os $800 só serão desembolsados se o preço da mercadoria subir para $150, com probabilidade de 50%.
37
que a espera por novas informações é melhor do que o investimento imediato. Isto
acontece porque o valor da “flexibilização da opção”, que é igual à diferença entre os
dois VPL, é $86, ou seja, $386 - $300 é uma estimativa positiva.
Não obstante a possibilidade de aguardar por novos elementos antes de
implementar um projeto de investimento, é evidente que existem situações à qual a
firma não poderá esperar para investir. Pindyck (1991) cita duas circunstancias em que
isto acontece: (1) o caso em que é importante antecipar-se a um potencial competidor; e
(2) a circunstância em que se busca o arrendamento de uma reserva mineral ou a
reivindicação de uma determinada patente.
Além disso, partindo-se da estrutura teórica das opções reais, podem-se tirar
algumas conclusões a respeito dos objetivos das políticas econômicas. O ambiente
econômico é fundamental para a escolha do investidor, pois, quanto maior a diferença
entre, por exemplo, P1 e P2 na figura 2.2.1, mais elevado será o custo de investimento
imediato. Desta forma, em um ambiente muito instável, o custo imediato de
implementar um projeto de investimento aumentará sobremaneira. Propõe-se, então, que
as intervenções estatais terão que ser mínimas, resguardando somente para casos de
falhas de mercado.
Por fim, apesar de toda a crítica dirigida à concepção neoclássica sobre os
determinantes do investimento, a teoria das opções reais ainda continua utilizando-se os
mesmos métodos usados pelos primeiros. A diferença entre essas duas abordagens está
na distinção entre variáveis estocásticas, contra determinísticas, e opções vis a vis VPL.
No entanto, a idéia da otimização do VPL de um plano de investimento aparece muito
clara quando se busca determinar os gastos com a formação bruta de capital fixo do
setor privado via teoria das opções reais. Então, os autores que demandam a descoberta
de uma moderna abordagem para a tomada de decisão dos agentes econômicos sobre os
38
dispêndios com investimento, nada mais fazem do que uma reformulação da antiga
compreensão teórica neoclássica, a qual trata esta questão via critério do valor presente.
Assim, não há desacerto nenhum em identificar a teoria das opções reais como sendo a
“nova” teoria neoclássica do investimento.
2.3. TEORIA DE KEYNES:
O objetivo principal de Keynes, ao formular suas concepções teóricas, é
elucidar o porque a produção e o emprego sofrem tamanhas flutuações nas economias
capitalistas. Nesse sentido, em uma economia sem governo e fechada para trocas
externas o emprego depende, sobremaneira, das demandas por consumo e por
investimento. O consumo, por sua vez, é uma função da renda, e, por esse motivo,
apresenta uma certa estabilidade em relação à produção total da economia. Assim, os
dispêndios com o investimento, passível de grandes variações com o passar do tempo,
são o agregado macroeconômico mais ativo na elucidação da maioria das flutuações do
nível de emprego (Minsky, 1975, p.94).
Com o foco direcionado em caracterizar as causas destas oscilações, a teoria
dos determinantes da demanda por investimento formulada por Keynes é interpretada,
principalmente, de duas formas distintas. A primeira delas, mais convencional e exposta
na maioria dos manuais tradicionais de macroeconomia, aproxima-se da forma como a
Teoria Neoclássica trata este problema. Já, por outro lado, a outra explicação aponta em
direção oposta. Busca-se abandonar o principal elemento da primeira explicação, a
produtividade decrescente do capital, objetivando melhor elucidar os determinantes da
39
tomada de decisão do agente23 sobre os dispêndios com a formação bruta de capital fixo
na concepção de Keynes.
Para o entendimento da primeira abordagem toma-se, novamente, a equação
(1), contudo, apresentada da forma a seguir:
( )∑= +
=n
tt
tVnV
00 1
,
ε (1.a)
onde:
V0 = investimento inicial
Vn,t = retorno líquido esperado no t períodos
ε = taxa interna de retorno esperada
t = períodos
Logo, tem-se como regra geral que compensa investir em um bem de capital se a
taxa interna de retorno esperada ou TIR (ε ) desse bem, no decorrer de sua vida útil, for
maior ou igual à taxa monetária corrente de juros do mercado e, buscando-se determinar
a solução de ε , encontra-se o valor da Eficiência Marginal do Capital (EMgK) que
torna o valor presente líquido (VPL) do investimento igual a zero.
Em relação aos fatores que podem fazer com que haja uma variação na EMgK,
destacam-se, nesta abordagem, o que se refere ao aumento do investimento em um
determinado setor industrial, gerando, por conseguinte, um aumento no estoque de
capital deste setor. Esse aumento de estoque faz com que a EMgK caia. Observa-se que
essa hipótese está subordinada à idéia de que existe uma produtividade marginal
decrescendo para o capital. Em outras palavras, a cada nova adição de um novo bem de
capital, o acréscimo obtido na produção de determinada mercadoria será
proporcionalmente menor que o aumento do estoque de capital.
23 Note que o foco da teoria do investimento apresentado por Keynes, em um primeiro instante, é o caso de uma firma individual. Somente após esta aproximação microeconômica agregam-se suas conclusões. Portanto, críticas dirigidas à falta de microfundamentos na Teoria Geral, parecem bastantes precárias.
40
Deste modo, sucedido um aumento nos gastos com investimento, as receitas
esperadas nos t períodos aumentam, no entanto, este acréscimo dá-se a taxas
decrescentes. Ao aceitar esta suposição, afirma-se que a EMgK é uma função
decrescente da taxa de investimento. Esta única definição é suficiente para se edificar a
curva da EMgK agregada. Salientando que, pela própria concepção teórica da Escola
Neoclássica, a economia estaria operando continuamente em pleno emprego.
Erro!
Figura 2.3.1- Formação da curva da EMgK via produtividade do capital Fonte: Elaborado pelo autor.
Na parte (A) da figura 2.3.1 tem-se o resultado da produtividade marginal
decrescente do capital, ou seja, quanto mais elevado o estoque de capital da empresa
menor o seu retorno em relação à renda esperada. Somando-se a isto, observa-se, pela
configuração da curva Vn, que existe a viabilidade de se atingir um estoque de capital
que maximizará o valor de mercado da firma. Como uma extensão da parte (A), desta
mesma figura, é construído o componente (B). Então, transparece uma relação negativa
entre a EMgK e o estoque de capital da firma, fundamentada na hipótese dos retornos
decrescentes dos bens de capital.
A segunda interpretação teórica para os dispêndios com bens de capital move-se
em direção à passagem abaixo, extraída do capítulo 16 da Teoria Geral de Keynes.
( )nnn YIV ˆ,
(A) (B) K
Vn,t
K
EMgK
41
Em vez de dizer do capital que ele é produtivo, é preferível dizer que ele fornece no curso da sua existência um rendimento excedente sobre os custo original. A única razão, pois, pela qual um bem permite uma expectativa de render, durante sua existência, serviços com um valor agregado superior ao seu preço de oferta inicial deve-se ao fato de que é escasso; e continua sendo escasso pela concorrência da taxa de juros do dinheiro. À medida que o capital se torna menos escasso o excedente de rendimento diminuirá sem que ele se torne por isso menos produtivo – pelo menos no sentido físico (Keynes, 1992, p. 169).
Com efeito, o preço de demanda do ativo de capital, determinado por um
processo de capitalização da renda futura, é a variável fundamental nesta segunda
interpretação para os determinantes do investimento concebida por Keynes,
personificado na equação a seguir:
n
nD
Ir
Q
r
Q
r
QP
+++
++
+=
1..............
11 2
2
1
1 (33)
onde:
D
IP = preço de demanda do investimento.
Q1......Qn = expectativas de rendimento da inversão.
nrr .......1 = taxa básica de juros de mercado esperada.
A partir da equação (33), pode-se concluir que se D
IP crescer, permanecendo
os retornos esperados constantes, a taxa básica de mercado terá que cair, pois só dessa
forma que a igualdade permanecerá consistente. Ao mesmo tempo, três seriam os
fatores que podem causar flutuações nos gastos com investimento: (1) as expectativas
de rendimento futuros; (2) a taxa básica de juros esperada, determinada nos mercados de
financiamento, ou (3) a relação entre o fator de capitalização da renda esperada sobre os
ativos de capital e a taxa de juros para empréstimos monetários, isto é, o fator risco
(Minsky, 1975, p.95-96).
As expectativas de renda não são alcançadas partindo da produtividade
marginal do capital. Acreditava-se que este componente é endógeno à estrutura cíclica
42
da economia e estaria relacionada com a escassez do capital. Em momentos de
aceleração da atividade econômica, há uma tendência de diminuir a ociosidade tanto do
capital quanto do trabalho, sendo que, em períodos caracterizados por depressão
econômica o inverso acontece. Além do estoque de capital, tem-se a expectativa de
renda como determinante dos rendimentos esperados de um plano de investimento.
),( nnnn YKQQ = (34)
0),(<
∂∂
n
nnn
K
YKQ (35)
A equação (35) oferece uma relação inversa entre nQ e nK , e, sabendo que a
quantidade de capital relaciona-se de forma positiva com o fluxo de investimento, um
aumento neste último agregado leva a uma queda nos retornos esperados. Esse fato é
explicado por esta segunda abordagem, via princípio da escassez. Um aumento na
produção de um determinado bem de capital o tornará menos escasso e,
conseqüentemente, menos rentável, esta dinâmica acaba por diminuir o rendimento
esperado do investidor.
Assim, voltando à equação (33) e advindo um aumento no fluxo de
investimento, ocorrerá uma diminuição nos retornos esperados; mantendo-se constante a
taxa esperada de juros básica de mercado, resulta uma queda no preço de demanda do
bem de capital. Então, para se manter a igualdade válida, sem alterar o preço de
demanda do capital, é necessário uma diminuição daquela taxa. Configura-se, portanto,
uma relação inversa entre a demanda por investimento e a expectativa da taxa de juros
básica de mercado, mesmo partindo-se da contextualização da escassez do capital.
Nota-se, nesta abordagem para concepção teórica de Keynes, uma expressiva
influencia das expectativas na determinação dos gastos em bens de capital. Com efeito,
é importante uma caracterização do papel destas, especificada na incerteza dos retornos
43
esperados. Keynes define “conhecimento incerto”, que se fundamenta no estado de
expectativa com relação ao futuro.
“Desejo explicar que por conhecimento “incerto” não pretendo apenas distinguir o que é conhecido como certo, do que apenas é provável. (...) O sentido em que estou usando o termo é aquele segundo o qual a perspectiva de uma guerra européia é incerta, o mesmo ocorrendo com o preço do cobre e a taxa de juros daqui a vinte anos, ou a obsolescência de uma nova invenção, ou a posição dos proprietários particulares de riqueza no sistema social de 1970. Sobre estes problemas não existe qualquer base científica para um cálculo probabilístico” (Keynes , 1984, p. 171).
Apesar das incertezas envolvidas no processo da tomada de decisão do
investimento, estes gastos acabam por se concretizarem, sendo necessário um certo
nível de informações confiáveis. Keynes (1984, p.172) apresenta basicamente três
informações nas quais os agentes econômicos se fundamentam para tomarem suas
decisões. A primeira delas é a que supõe, em relação às experiências passadas, o
presente constitui um melhor alicerce para o futuro, isto é, em geral, o processo de
formação de expectativa é via adaptação. Outro elemento utilizado pelos empresários na
tomada de decisão sobre os dispêndios com investimentos, está na crença de que o
vigente estado de opinião se baseia em um resumo correto das futuras perspectivas. A
última informação relevante para se tomar à decisão de investir, está naquilo que
Keynes chama de opinião convencional, definida como o comportamento mais usual da
maioria dos indivíduos em um determinado momento, a opinião média do mercado.
Na concepção teórica de Keynes, não obstante a relevância dos gastos
direcionados para a formação bruta de capital fixo na elucidação dos movimentos
cíclicos da economia, este autor não chega a aprofundar a dinâmica de custeio desses
gastos. Objetivando completar esta lacuna, Minsky (1975, 1982) recupera alguns
44
conceitos da Teoria Geral de Keynes, visando esclarecer as questões do financiamento
do investimento em um ambiente de restrição de liquidez24.
Para tanto, considerando-se que as firmas encontram-se em posição devedora
frente aos bancos, a demanda por investimento é financiada pela geração de
crédito/moeda do sistema bancário, com que, então, pode-se empregar a taxonomia
minskyniana para os regimes de financiamento das firmas, isto é, utiliza-se, para
especificar a situação financeira das empresas, as três seguintes categorias: (1) Hedge;
(2) Especulativo e (3) Ponzi25.
A firma apresenta uma postura financeira Hedge, quando o fluxo de caixa
esperado é maior que os desembolsos de dívida a cada período. Esta situação faz com
que as necessidades financeiras das empresas sejam remediadas no começo de cada
período, tornando-as independentes das alterações no mercado financeiro.
O caráter Especulativo torna-se evidente no instante em que os compromissos
financeiros excedem a receita esperada da firma em alguns períodos. Por conseqüência,
é muito provável que ela seja obrigada a recorrer a refinanciamentos para cobrir a
situação momentânea de déficit. Todavia, para que a empresa tenha êxito na busca do
refinanciamento é fundamental que o fluxo de caixa seja suficiente para pagar os juros
devidos.
Por fim, uma unidade é caracterizada como Ponzi, quando suas receitas
esperadas não são satisfatórias nem mesmo para quitar os juros devidos no futuro
próximo. Esta situação financeira acaba por estabelecer o imperativo de se tomar
recursos emprestados, sem a contrapartida do aumento de capital. Em outras palavras,
ocorrerá um aumento da dívida sem o aumento do patrimônio.
24 É interessante ressaltar que, ao abordar o problema da restrição de liquidez em economias capitalistas, Minsky busca uma compatibilização entre as concepções teóricas de Keynes e Kalecki. 25 Ver Lima e Meirelles (2004) para um modelo formalizado que leve em consideração esta estrutura.
45
Minsky (175, p. 109-110) identifica, basicamente dois tipos de riscos para os
tomadores de empréstimos, nesse caso as firmas. O primeiro deles está associado à
questão da incerteza, intrínseca à dinâmica econômica. O segundo, por sua vez, leva em
consideração o fato de que os compromissos assumidos com os credores são fluxos
contratuais, porém, a entrada de recursos destinados para o pagamento destes contratos
estão fundados em expectativas. Já os financiadores de recursos apresentam seus riscos
expressos nos contratos financeiros firmados sobre várias formas: taxas de juros altas,
prazos mais curtos de maturação, exigência de ativos específicos, restrições no
pagamento de dividendos e novos empréstimos entre outros26.
Levando em consideração a presença desses riscos na atividade econômica e que
as empresas formulam seus planos de investimento e produção, agindo conforme sua
escolha, onde, quando um projeto se inicia, sua reversão só será conseguida mediante
um determinado custo27, as decisões de produzir e investir, inevitavelmente, são
Especulativas (Feijó, 1999, p. 111).
Assim, com o decorrer do período de implementação do investimento e das
obrigações financeira das empresas, mudanças no ambiente econômico afetaram as
firmas de diferentes formas. Ou seja, quaisquer variações na renda esperada das firmas
ou, então, dos custos do financiamento, além das exigências dos financiadores, pode
fazer com que, uma firma anteriormente caracterizada financeiramente como Hedge,
torne-se Especulativa, ou, fazer-se de uma unidade Especulativa, uma unidade Ponzi e
vice versa.
26 A percepção de risco, tanto do financiador, quanto da firma são avaliações subjetivas, onde, para esta última unidade econômica, quanto maior o estoque de riqueza, menor a apreciação de risco. 27 Leva-se em consideração a irreversibilidade do investimento.
46
2.4. TEORIA DE KALECKI:
A característica fundamental da apresentação teórica de Kalecki, com respeito
aos determinantes da demanda por investimento, é o seu caráter dinâmico. Deste modo,
buscando livrar-se da simplicidade da estática comparativa, Kalecki identifica uma
temporalidade nas decisões de investir em capital fixo, com o que se agrega um hiato
temporal entre as decisões de investir e o investimento efetivo. Este intervalo de tempo
é ocasionado, em grande medida, pelo período de produção dos bens de capital, mas,
também, reflete o atraso nas reações dos empresários em tomar a decisão de investir.
rtt FD += (36)
onde:
tD = decisões de investir por unidade de tempo.
=tF o investimento em capital fixo.
=r defasagem de tempo envolvida entre a decisão de investir e o tempo de
construção dos equipamentos.
Ademais, esta defasagem temporal, na teoria kaleckiana, supõe que, no
período prévio (t-1), o investimento já tenha sido levado até o ponto em que este deixou
de ser lucrativo. Este fato seria gerado, quer, por motivo de limitação do mercado para
os produtos da firma e, quer, pelo grau de endividamento permitido pelo capital próprio
da empresa. Variações na demanda por bens de capital só ocorrerão se no período
considerado acontecerem alterações na conjuntura econômica que ampliem os limites
para os planos de investimento.
Segundo Kalecki (1983, p. 79), três serão as categorias que influenciarão de
forma decisiva a determinação dos empresários a implementar um plano de
investimento: (a) acumulação bruta de capital pelas firmas a partir dos lucros correntes,
ou seja, a poupança bruta corrente. Destaca-se que toda a concepção teórica de Kalecki
47
tem como estrutura o principio da demanda efetiva, onde, o aumento do nível de renda,
que, por exemplo, pode ter sido originado pela elevação dos gastos em investimento,
aumentará o fluxo de poupança via retenção dos lucros dos capitalistas28. Portanto,
visando tornar mais claro o sentido da causalidade na determinação dos gastos com bens
de capital, chama-se poupança bruta corrente de lucros retidos dos empresários29. Por
sua vez, a segunda categoria refere-se às (b) modificações nos lucros, ao passo que a
terceira relaciona-se com (c) modificações no estoque de capital fixo, e juntas
caracterizam alterações na taxa de lucros. Pelo que, escreve-se a equação fundamental
do investimento em Kalecki da seguinte forma:
dt
Kc
t
PbSaFD tt
trtt +∆
∆−
∆
∆+== + ... (37)
onde,
=tS lucros retidos totais no período t, sendo que 0<a<1
=∆ tP variação dos lucros brutos ocorrida no período t.
=∆ tK variação no estoque de capital fixo ocorrida no período t
=d constante sujeita a modificações no longo prazo
A equação (37) identifica a função para a demanda por bens de capital na
abordagem kaleckiana em sua formatação mais básica. No entanto, podem-se fazer
algumas transformações buscando uma apresentação mais sintética. Neste sentido,
reescrever a equação (36), identificada como a taxa de modificação dos equipamentos
fixos, da seguinte maneira:
δ+∆∆
=t
KF tt (38)
28 Lembra-se que no modelo teórico de Kalecki os trabalhadores não poupam ou poupam menos que os empresários. 29 Buscando ser mais preciso, a poupança bruta das firmas é formada pela depreciação e pelos lucros não distribuídos. Agregando-se a estes dois itens um terceiro, “a poupança pessoal” que os grupos controladores investiram nas suas firmas por meio da subscrição de ações.
48
δ−=∆
∆t
t Ft
K (39)
Sendo δ correspondente ao valor da depreciação, tal que sua variação é
mínima ao longo do ciclo econômico. Além disso, substituindo a equação (39) na
função básica dos determinantes do investimento.
dFct
PbSaF t
ttrt ++−
∆
∆+=+ ).(.. δ
dcFct
PbSaF t
ttrt +−−
∆∆
+=+ δ.... (40)
Agrupando os termos semelhantes da equação (40) e dividindo-a por (1+c),
encontra-se:
c
dc
t
P
c
bS
c
a
c
FcF tt
trt
++
+∆∆
++
+=
+++
1
..
1.
11
. δ (41)
O termo c
FcF trt
+++
1
. nada mais é do que uma média pondera de
rtF + e tF .
Então, escreve-se θ como um hiato temporal menor que r . Sabe-se, ainda, que
c
dc
++
1
.δsão todos parâmetros constantes, reduzindo esta expressão a simplesmente 'd .
Conseqüentemente, a equação (51) pode ser reescrita da seguir forma:
'.1
.1
dt
P
c
bS
c
aF t
tt +∆∆
++
+=+θ (42)
Nesta formatação da função do investimento, os seus determinantes são
explicitados nos termos da retenção dos lucros dos capitalistas e a taxa de modificação
dos lucros. No entanto, o efeito negativo do aumento do estoque de bens de capital está
presente através do denominador (1+c). Kalecki supõe que ‘ c ’será uma fração bastante
pequena, pois as variações cíclicas do estoque de capital em termos de porcentagem são
consideravelmente mínimas. Assim, as modificações na taxa de lucro resultantes deste
fator são mínimas também (Jobim, 1984, p. 88).
49
Ressalta-se, ainda, na teoria de Kalecki, a importância da acumulação interna
dos lucros retidos pelas empresas nas decisões de investir, uma vez que, esta
acumulação levaria a uma tendência de reinvestimento. Ao mesmo tempo em que,
haverá um fortalecimento das empresas em termos de capital próprio, melhorando as
condições de crédito destas no futuro. É esta especificidade no efeito da acumulação
interna sobre a formação bruta de capital fixo que Kalecki evidencia na passagem a
seguir:
A limitação do tamanho da firma pela disponibilidade de capital da empresa chega ao âmago do sistema capitalista. Muitos economistas supõem, pelo menos em suas teorias abstratas, um estado de democracia econômica onde qualquer pessoa com o dom da habilidade pode obter capital para iniciar um negócio. Esse quadro das atividades do empresário “puro” não é, para pôr a coisa em termos modesto, realista. O pré-requisito mais importante para alguém se tornar empresário é a propriedade do capital (Kalecki, 1983, p. 77-78).
Assim, pode-se assegurar que o fluxo de investimento é uma função crescente
da acumulação interna da firma, seja pela maior disponibilidade de recursos próprios
para a aquisição de bens de capital, ou pelo aumento do capital próprio da empresa, o
que auxilia na obtenção de crédito junto às instituições financeiras ou ao mercado
acionário30. É justamente nesta relação, entre o tamanho do capital próprio de uma
empresa e o volume de recursos que esta poderá obter no mercado financeiro, que reside
uma das características mais importante para a determinação da demanda por
investimento, ou seja, a restrição de crédito que, em geral, as firmas estão submetidas.
A segunda categoria que determina a tomada de decisão dos empresários com
relação aos seus projetos de investimento, são os fluxos de lucros. Estes, por seu turno,
facilitam a expansão dos gastos em formação bruta, à medida que viabilizam possíveis
30 Nota-se que este termo tem uma particularidade que acaba por refletir as condições financeiras, enquanto condições de risco, na tomada de decisão dos gastos com bens de investimento.
50
projetos anteriormente considerados não rentáveis. Dessa forma, existirá uma relação
positiva entre os fluxos de lucros e a demanda por bens de capital.
Por fim, a terceira categoria apontada por Kalecki, que influenciará os gastos
em bens de investimento, são as modificações no estoque de capital fixo, isto é, o
crescimento líquido do equipamento de produção no período. No momento em que
novas plantas passam a entrar em operação, o investimento não poderá ampliar-se
apenas em resposta à modificação nos lucros, mas terá que avaliar o efeito contrário da
rentabilidade do equipamento recém instalado. Com efeito, as variações nos lucros e no
estoque de capital fixo refletem as variações esperadas na rentabilidade do capital fixo
aplicado, como caracterizado na passagem a seguir:
“Neste sentido, o efeito captado por estes dois termos, analogamente ao “princípio da aceleração” em sua essência (não em suas versões correntes), é basicamente o da necessidade de ajustar a capacidade produtiva das empresas ao crescimento esperado das vendas, projetado com base no crescimento recém-verificado” (Possas, 1987, p. 129).
Portanto, três idéias são fundamentais quando se analisam as variações dos
lucros dos empresários e do estoque de capital na determinação do investimento: (1)
estas duas variáveis refletem as alterações na utilização da capacidade instalada da
firma; (2) o efeito acelerador do investimento é captado por estes termos; (3) os
empresários irão ajustar seu estoque de maquinas e equipamentos tendo como base
expectativas adaptativas.
Kalecki ainda considera, na equação fundamental do investimento, um
parâmetro supostamente constante no curto prazo e sujeito a modificações no longo
prazo. Este parâmetro acaba por captar todos os componentes do investimento que se
comportam de forma relativamente autônoma em relação à demanda efetiva. Deste
modo, é nele que estão caracterizadas tanto as mudanças estruturais, quanto às
51
inovações de maior impacto, entre outros componentes que não são afetados pelo
comportamento endógeno das variáveis determinadas pela atividade corrente.
Quando se comparamos os determinantes do investimento nos modelos de
Keynes e Kalecki, há dois fatores que são levados em consideração pelo primeiro, e que
todavia, não aparecem, de forma evidente, na formulação do segundo autor. O primeiro
fator refere-se ao tratamento das expectativas, que, como já foi mencionado, no modelo
de investimento do último autor citado é inteiramente compatível com a hipótese da
adoção de expectativas adaptativas, muito próximo dos modelos neokenesianos de
crescimento e ciclo econômico, que assumem uma versão mais simples de função
investimento fundada no princípio do acelerador. Já com relação à ausência da taxa de
juros, Kalecki justifica deixá-la de lado, tanto, pelo seu caráter estável a longo prazo e,
quanto, pela premissa de que a política monetária seja também estável e não muito
restrita (Possas, 2001, p. 117).
Em resumo, segundo López e Mott (2003, p. 541), Kalecki sustentava que a
formação bruta de capital fixo deve ser determinada por uma inter-relação de
investimento, lucro e capacidade instalada da firma, onde, a poupança não determina o
montante de investimento em uma economia, mas este se auto-fiancia31.
2.5. TEORIA ESTRUTURALISTA
A abordagem teórica da escola estruturalista caracteriza como variável chave,
para a determinação do investimento e, também, para outros agregados
macroeconômicos, a maneira que a relação entre as classes sociais influenciam os
preços e as quantidades na economia em geral. Ademais, os modelos macroeconômicos
31 Ver Kalecki 1988.
52
dessa escola assumem como estrutura básica de causalidade o princípio da demanda
efetiva. Decorre destas duas concepções que a fundamentação teórica kaleckiana
aparece como fonte principal na construção do alicerce estruturalista.
Neste sentido, os modelos estruturalistas apresentam diferenças marcantes
quando comparados com a aproximação neoclássica.
“They treat the extended functional distribution and at least some sectors´outputs as endogenous in their macro models, subject to rules such as markups and fix-price/flex-price distinctions regarding value adjustmente. Neoclassicals, by contrast, typically pressupose full labor employmente and capacity utilization under an active money supply that fixes the overall price level. They root their firms upon cost and input demanda functions derived from clever optimization games” (Taylor, 1994, p. 40-41).
Um aumento significativo na demanda por bens de investimento, portanto,
produzirá um aumento na produção, abrindo a possibilidade de modificar a distribuição
funcional da renda, alterando a oferta complementar de poupança32. Utilizando-se da
hipótese simplificadora de que somente os capitalistas geram fluxos de poupança, que
se figura como o grau de acumulação da economia, o papel da lucratividade na
determinação da demanda por investimento torna-se presente. Por conseqüência, os
salários, que são antagônicos aos lucros, fazem parte dos custos de produção, e uma
pressão baixista nesta variável aumentará os ganhos dos empresários por unidade
produzida, estimulando os desembolsos com investimento. Contudo, a partir de um
ponto de vista keynesiano, os salários são um dos determinantes da demanda agregada
e, uma baixa nesses, poderá desencadear uma diminuição dos lucros, por conseqüência,
um desestímulo à expansão da produção (Marglin e Bhaduri, 1990, p. 153).
Portanto, considerando as concepções keynesianas, chega-se ao chamado
paradoxo dos custos, ao passo que existe um contra-senso em afirmar que altos salários
resultam em baixos gastos com investimento. Ao estimular aumentos salariais, gera-se 32 Salienta-se que o sentido dado para poupança nos modelos estruturalistas é o mesmo exposto por Kalecki.
53
uma elevação dos gastos agregados na economia, pois como já definido, a propensão a
poupar dos trabalhadores é menor que a dos capitalistas, e, conseqüentemente, aumenta-
se a renda agregada como um todo e, assim sendo, crescem os lucros dos empresários.
No entanto, uma queda da participação dos lucros na renda agregada pode ser
explicada por uma combinação entre dois fatores: produtividade do trabalho e salário
real. Esta situação acaba por pressionar a taxa de crescimento do estoque de capital,
uma vez que, os lucros são um componente fundamental no desenho da poupança
agregada. Uma diminuição nesta última variável produz uma pressão baixista na renda
destinada para acumulação de capital. Ademais, esta situação ocasiona um movimento
de antecipação baixista na lucratividade futura, gerando uma queda na expectativa de
lucros, a qual lidera uma redução na formação bruta de capital fixo.
Ao priorizar o ponto de vista dos estruturalistas, é importante formular um
modelo de oferta e demanda agregados, colocando a distribuição funcional da renda em
um lugar de destaque.
Primeiramente define-se uma economia onde não se leva em consideração as
relações monetárias33 e nem as trocas para o exterior.
PGPIPCPX ++= (43)
onde,
X = total produzido na economia
C = consumo agregado
I = investimento agregado
G = gastos do governo
P = nível de preços da economia
Ao ignorar as transações intermediárias e os impostos, pode-se dividir a renda
agregada da economia da seguinte maneira:
33 Na verdade não se leva em consideração os aspectos monetários de forma explicita. Todavia, ao assinalar o principio da demanda efetivo como o principal responsável pela dinâmica econômica, já se têm, de certa forma, os efeitos da preferência pela liquidez implícita no modelo.
54
KPrXbwPX .... += (44)
sendo,
w = taxa de salários
b = relação X
N, ou seja, é o coeficiente de trabalho por unidade de produto, o
inverso da produtividade do trabalho.
r = taxa de lucro
K = estoque de capital
A equação (44) caracteriza de forma bastante clara a participação na renda
agregada dos salários ( Xbw .. ) e dos lucros ( KPr .. )34. A taxa de lucro, por sua vez,
pode ser interpretada como um indicador das expectativas sobre os retornos futuros.
Este mesmo componente, alternativamente, captura a capacidade das firmas de
autofinanciamento do investimento em conjuntura de restrição de crédito.
Mantendo-se a hipótese simplificadora de que os trabalhadores não poupam,
chega-se à taxa de poupança agregada da economia (S).
SKPr =.. (45)
Assim, a função consumo é definida da forma como segue:
KPrsXbwPC ..).1(.. −+= (46)
Sendo ‘s’ a representação da propensão média a poupar. Combinando as
equações (43), (44), (45) e (46) tem-se:
0=−++ PXPGPIPC
0)...( =+−++ PKrXbwPGPIPC
0.....).1(.. =−−++−+ KPrbXwPGPIKPrsXbw
0.. =−+ PKrsPGPI (47)
34O componente Pr. nada mais é do que o preço de aluguel do capital.
55
A expressão (47) representa o equilíbrio entre poupança privada e o
investimento mais os gastos do governo, mais especificamente o corrente déficit fiscal.
Em outras palavras, o que se apresenta é a curva IS.
Com o objetivo de tornar mais evidentes os determinantes do investimento,
retira-se o governo do modelo até aqui exposto. Com efeito, ao dividir a expressão
anterior por PK chega-se ao próximo resultado.
0..
=−PK
PKrs
PK
PI
0=− SI gg
rsg I .= (48)
A taxa de crescimento do estoque de capital35 é determinada pela taxa de lucro,
uma vez que, a propensão a poupar dos capitalistas pode ser considerada estável no
curto prazo. Neste sentido, faz-se importante o esclarecimento dos determinantes da
taxa de lucro. Para isso, toma-se a equação (44) novamente, apresentada da seguinte
maneira:
PK
XbwPXr
..−=
Dividindo e multiplicando a expressão anterior por PX , tem-se:
PK
PX
PX
XbwPXr .
..
−=
Sabe-se que PK
PX representa a utilização da capacidade instalada da economia
( )u , e reagrupando o termo entre parênteses.
ubP
wr ..1
−= (49)
35 Salienta-se que não está se levando em consideração a depreciação do capital nesta formulação.
56
Na equação (49) o termo
− bP
w.1 indica a participação dos lucros na renda
total da economia ( )π . Pois, bP
w. é a taxa real de salários multiplicada pelo coeficiente
de trabalho por unidade de produto, ou seja, a participação dos salários na renda. Como
a renda agregada pode ser dividida entre lucros e salários, o restante desta parte são os
lucros.
Então a taxa de crescimento do estoque de capital pode ser expressa da maneira
a seguir:
( )rgg II =
),( ugg II π= (50)
Com efeito, a derivada parcial da taxa de crescimento do estoque de capital em
relação à participação dos lucros na renda agregada, pode ser apresentada da seguinte
forma:
πππ ∂∂
∂∂
+∂∂
=∂∂ u
u
ggg III
. (51)
onde,
0>∂∂π
Ig (52)
0>∂∂u
g I
(53)
0<>∂∂
ouu
π (54)
A indefinição no sinal da relação (54) está ancorada, como já salientado, no
ajustamento entre as variações da produtividade do trabalho e salário real, advindo uma
alteração na utilização da capacidade instalada.
57
Ainda interna a formulação estruturalista, a participação dos lucros na renda
representa o retorno do capitalista, enquanto a taxa de utilização da capacidade instalada
caracteriza um acelerador variável, considerando os impactos das condições de
demanda. Segue-se que alta participação dos lucros na renda e um elevado grau de
utilização da capacidade instalada produzem uma expectativa de lucro crescente. Como
demonstrado nas expressões (52) e (53).
Entrementes, mesmo que as expectativas de retornos futuros dos empresários
estiverem em elevação, existem ocasiões em que, ao mesmo tempo, a taxa de
acumulação destes estará em processo de redução. Assim, há uma restrição para a
implementação de novos projetos de investimento pelo lado da distribuição de renda da
economia. Partindo-se, então, da conjectura teórica estruturalista, a economia poderá
entrar em um ciclo expansionista ou contracionista, o que está relacionado com o sinal
da expressão (54).
Assim, assumindo que a conjuntura econômica encontra-se em uma situação
contracionista, 0<∂∂πu
, descreve-se a próxima figura36. Na qual a curva de equilíbrio do
lado da oferta, SE, representa os pontos onde os produtores estão satisfeitos com o nível
de salários e preços, sendo que, estes agregados são determinados via markup. No
entanto, sabe-se que existe uma relação positiva entre o markup e a participação dos
lucros na renda agregada, ou seja, a elevação da parcela dos lucros na renda nacional
aumenta o poder de markup. A mesma relação é encontrada entre esta última variável e
o grau de utilização da capacidade instalada, definindo a curva SE com a declividade
positiva e representada da seguinte maneira37:
).(0 ud+= ππ , sendo ‘d’ um coeficiente > 0 (55)
36 Como se definiu um regime contracionista, a IS forma-se com declividade negativa. 37 Para uma melhor caracterização ver Marglin e Bhaduri (1990).
58
(A) (B)
Figura 2.4.1: Produção macroeconômica determinada pela oferta agregada (SE) e demanda
agregada (IS). Fonte: Elaborado pelo autor com base em Marglin e Bhaduri (1990 p.157 e 158).
Na figura 2.5.1 (A), tem-se uma situação de equilíbrio entre a oferta e a
demanda agregada, estabelecendo um nível para a utilização da capacidade instalada
( 1u ) e uma participação dos lucros na renda agregada (π ). A partir de um exercício de
estática comparativa, indica-se a dinâmica da economia ocorrendo uma redução no
markup. Para tanto, imagina-se um aumento do salário real não compensado pelo
aumento da produtividade, estabelecendo que a curva SE1 atinge a posição da curva
SE2, como caracterizado na figura 2.5.1 (B). Nesta situação, acontece uma baixa na
participação dos lucros na renda agregada, mas um aumento na utilização da capacidade
instalada. Alem disso, como SI gg = e ocorreu uma aumento na taxa de lucro elevando
a taxa de poupança dos empresários, haverá um crescimento da taxa de investimento.
Em resumo, para esta conjuntura tem-se que o crescimento da produção é liderado pelos
salários.
Tal dinâmica tem um caráter contracionista, pois, a taxa de investimento será
positiva até o limite em que o aumento no grau de utilização da capacidade instalada é
maior que a queda no share dos lucros. A partir desse ponto, a elevação na taxa de
π
2π
1π
u 1u
IS1
SE1
IS1
1π
u 2u 1u
SE1 SE2
59
crescimento da utilização da capacidade instalada não compensará a queda no grau de
acumulação dos empresários.
Assim, passa a ser fundamental, para a construção da função IS, a
determinação da magnitude das variações tanto da distribuição funcional da renda
quanto da utilização da capacidade instalada, ocorrida uma mudança na demanda
agregada. Para tanto, toma-se, novamente o sinal da relação (54), esperando que este
possa ser tanto positivo quanto negativo. Ao passo que, quando 0>
∂∂πu
, tem-se que o
crescimento da economia é liderado pelos lucros, tornando a declividade de curva IS
positiva. Neste sentido, constrói-se a figura 2.5.2, apresentando as duas possibilidades
conjunturais.
Figura 2.5.2: Função IS em “C” com regimes expansionista e contracionista. Fonte: Elaborado pelo autor com base em Marglin e Bhaduri (1990, p. 169).
Observa-se, na figura anterior, que há duas dinâmicas para o mesmo nível
utilização da capacidade instalada. O primeiro caminho pode seguir a lógica do regime
expansionista de alto share dos lucros. Por outro lado, partindo do mesmo grau de
capacidade utilizada, a economia tem a possibilidade de tomar o movimento
contracionista, via aumento da participação dos salários na renda agregada. Com efeito,
no ponto “A” a conjuntura econômica é mais favorável aos empresários; por sua vez, já
A
B 1π
2π
π
1u u
REGIME EXPANSIONISTA
REGIME CONTRACIONISTA
60
no ponto “B”, as circunstâncias da economia levam uma melhora em direção aos
trabalhadores.
Portanto, na abordagem teórica estruturalista de determinação da demanda por
bens ligados à formação bruta de capital fixo, além da taxa de utilização da capacidade
instalada, é importante levar em consideração a distribuição funcional da renda,
observando com cuidado que tipo de regime encontrar-se-ia na economia no momento
da expansão da atividade produtiva. Ademais, segundo Taylor (1994, p. 44), o markup
e, conseqüentemente, os lucros e os salários assentam-se sobre as condições
institucionais e políticas, agregando-se o padrão de mercado e a tecnologia da
sociedade.
2.6 SUMÁRIO TEÓRICO
Este capítulo se fez necessário em função da exposição do modelo econométrico
e dos seus resultados, os quais ocorrerão no capítulo 4. Então, é importante revisar e
reiterar alguns pontos teóricos já abordados anteriormente para que, no momento do
delineamento econômico dos resultados estatísticos, se tenha uma solidez nesta
interpretação.
A abordagem Neoclássica foi apresentada, anteriormente, por três modelos que
levavam em consideração um exercício de maximização intertemporal. A concepção do
Valor Presente Líquido salienta os retornos correntes da inversão, seus custos e a taxa
de juros do mercado, objetivando alcançar a otimização dos rendimentos dos
proprietários da empresa. Por sua vez, a delimitação dos determinantes do investimento
via Estoque de Capital de Equilíbrio, da mesma forma que a anterior, apresenta um
processo de otimização intertemporal. No entanto, o agregado especificado é o volume
61
de capital da empresa, o qual é função do nível de produção desta, do custo de uso do
seu estoque de capital e do preço do produto da firma. Por fim, a conceituação partindo
da modelagem q-investimento, mantém o método de maximização e as considerações
observadas pelos dois modelos anteriores, mas, adiciona o mercado de ativos na
contextualização dos determinantes da formação bruta de capital.
Não fugindo da tradição Neoclássica, a Teoria das Opções Reais busca
maximizar o valor presente líquido de um projeto de investimento. Neste sentido, as
variáveis relevantes para este procedimento continuam sendo o fluxo de retornos do
projeto, os custos deste e a taxa de juros de mercado. A diferença, todavia, encontra-se
no tratamento das variáveis envolvidas no processo de otimização. Enquanto a
abordagem Neoclássica tradicional trabalha com componentes determinísticos na
função objetivo, a Teoria das Opções Reais utiliza-se de variáveis estocásticas.
A apresentação da Teoria de Keynes para os determinantes do investimento foi
estruturada partindo-se de duas concepções diferentes. A primeira delas tem como base
o cálculo da TIR do investimento, e, ao encontrar esta taxa, tem-se a EMgK. Assim, as
variáveis relevantes neste processo são os retornos esperados do projeto e seus custos,
definindo-se que o VPL=0. Já a segunda abordagem tem como variável fundamental o
preço de demanda de um ativo de capital, onde a capitalização da renda desejada indica
o valor esperado desta variável. Com efeito, levam-se em consideração, para se atingir o
preço do ativo de capital, os retornos esperados do projeto, seus respectivos custos e a
taxa de juros de mercado.
Kalecki, por seu turno, apresenta a sua teoria da demanda por investimento
desconsiderando as variações na taxa de juros como suficiente para alavancar a
formação bruta de capital fixo. De maneira geral, três seriam os principais fatores de
determinação dos gastos com investimento: a acumulação interna dos empresários; a
62
taxa de lucro destes e um fator exógeno, ligado às oportunidades de investimento não
relacionadas como o principio da demanda efetiva.
A última fundamentação teórica apontada neste capítulo foi a estruturalista. Esta
escola tem como base os conceitos teóricos kaleckianos, ao mesmo tempo em que se
adicionam novas considerações para a determinação da demanda por investimento. A
distribuição funcional da renda passa a ter extrema importância na especificação da
formação bruta de capital fixo. Esta variável, junto com a utilização da capacidade
instalada, determinam a taxa de lucro, as quais influenciam de maneira decisiva os
gastos com investimento do setor privado.
63
3. FONTE E TRATAMENTO DOS DADOS
A análise econômica, na maioria dos casos, pelos seus registros temporais,
requer uma delimitação de período e, quando se pensa em ponderações econométricas,
isso se torna essencial. Nesse sentido, delimitou-se como período de abrangência deste
estudo os anos que vão de 1992 até 2003, tomando-se em conta uma periodicidade
trimestral.
É fato que o ideal para esse tipo de trabalho seria uma série mais longa, pelo
alcance mais amplo da amostragem, porém, em virtude da não existência de séries
trimestrais para as contas nacionais, além das mudanças metodológicas ocorridas nestas,
buscou-se na década de 90 uma situação menos instável.
Em acréscimo a esta informação, é indispensável praticar alguns ajustes nas
séries de dados antes de se desenvolver o exercício econométrico. Assim, as séries
utilizadas na regressão e suas respectivas fontes estão descritas na seqüência,
salientando-se, ainda, que a abreviatura demonstrada ao lado do nome de cada uma
delas será utilizada na apresentação dos resultados no capítulo seguinte.
64
As próximas oito séries relacionadas tiveram como fonte de dados brutos o
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Núcleo Sistema de Contas Nacionais
(IBGE/NSCN) em valores reais (R$) correntes e periodicidade trimestral. Fez-se, então,
a conversão destes dados para valores constantes de 200338, anotando-se que estas séries
sofreram um ajuste sazonal39 para depois passarem por uma transformação logarítmica.
(a). CONSUMO DAS FAMÍLIAS (CFAMILIAS)
O Consumo das Famílias faz parte do lado da demanda da economia e
representa os gastos totais das unidades familiares em bens e serviços.
(b). CONSUMO DO GOVERNO (CGOVERNO)
O consumo do Governo, contabilmente, tem o mesmo significado dos gastos
do Governo ou do consumo final da administração Pública.
(c). EXPORTAÇÕES (EX)
As exportações, por sua vez, representam um componente autônomo de gasto,
que, através do efeito multiplicador keynesiano, pode ter efeitos expansivos sobre a
atividade econômica.
38 Para isso, corrigiu-se o Produto Interno Bruto (PIB) pelo seu defaltor implícito mantendo-se a participação relativa dos seus componentes. Uma outra forma de executar este exercício era utilizar o respectivo deflator implícito de cada componente do PIB. Todavia, este procedimento poderia vir a distorcer os resultados da regressão, uma vez que, estaria empregando-se oito tipos diferentes de índice de preços. Ademais, notou-se um forte componente sazonal no deflator implícito do Consumo do Governo. 39 O ajuste sazonal empregado nas séries foi àquele pertencente ao pacote estatístico eviews 4.1, média móvel com diferença entre as médias aditiva.
65
(d). IMPORTAÇÕES (IM)
Diferentemente das exportações, as importações caracterizam-se por
apresentarem um efeito adverso sobre a renda agregada da economia, o qual varia de
grau de acordo com a propensão a importar da sociedade.
(e). FORMAÇÃO BRUTA DE CAPITAL FIXO (FBCF)
A formação bruta de capital fixo também é denominada como o investimento
total da economia e caracteriza-se por ser um gasto direcionado, basicamente, para
Construção Civil e Máquinas e Equipamentos.
(f). FORMAÇÃO BRUTA CONSTRUÇÃO CIVIL (FBCC)
O agregado formação bruta construção civil não é disponibilizado pelo
IBGE/NSCN com a periodicidade trimestral. Não obstante, tendo como base a pesquisa
industrial mensal - produção física - do próprio IBGE, apura-se o índice da produção
física industrial por insumos típicos da construção civil, com periodicidade mensal.
Tomando como base esta série e a participação anual da FBCC na FBCF, chega-se a um
valor para a FBCC com regularidade trimestral em valores constantes, em reais, de
200340.
(g). FORMAÇÃO BRUTA MAQUINAS E EQUIPAMENTOS (FBME)
Não diferente da FBCC, o fluxo de investimento destinado para maquinas e
equipamentos não esta disponível com periodicidade trimestral. Entretanto, sabendo-se
40 Para maiores detalhes, ver anexos.
66
que a FBCF é composta, principalmente, por FBME e FBCC, ao subtrair a FBCC da
FBCF atinge-se a FBME a preços constante, em reais, de 200341.
(h). PRODUTO INTERNO BRUTO (PIB)
Por fim, Produto Interno Bruto expressa nada mais que a soma de todas as séries
apresentadas até aqui.
É de se notar que, diferentemente das séries de dados apresentadas até este
momento, as próximas séries que se seguem tiveram diversas fontes de dados brutos,
optando-se por expor estas fontes de forma individualizada. Da mesma forma que se
deu com as séries anteriores, as próximas passaram por um ajuste sazonal, onde
somente as séries dos Preços Relativos da Formação Bruta Construção Civil, das
Máquinas e Equipamentos, das Máquinas Equipamentos e Veículos, das Máquinas
Equipamentos Importados e da Participação dos Salários na Renda sofreram
transformação logarítmica. Tal ajuste, contudo, não foi necessário para as outras séries
de dados, pois, estas já representam uma taxa percentual.
(i). CREDITO TOTAL (CRETOTAL) E CREDITO PRIVADO (CREPRI)
O crédito total representa os empréstimos totais do sistema financeiro – saldo no
final do período – sendo que, para o credito privado, subtraem-se os empréstimos ao
setor público. Estas duas séries tiveram como fonte o Banco Central do Brasil (BACEN)
e configuram-se com uma freqüência mensal em valores correntes do período. Portanto,
utilizando-se do multiplicador de unificação monetária fornecido pelo próprio BACEN,
construí-se uma série a preços correntes em reais, com periodicidade trimestral. Visto
41 Salienta-se que agregado ao valor da FBME tem-se os serviços destinados à formação bruta, os quais representam, em média, 5% do total do FBCF.
67
que esta série de empréstimos representa um saldo, a formatação trimestral desta
variável nada mais é do o valor atingido no último mês de cada trimestre.
Já com as séries de crédito e PIB em reais correntes trimestrais, encontram-se as
participações percentuais do CRETOTAL e CREPRI na renda. Ou seja, divide-se o total de
créditos da economia no trimestre pelo valor do PIB neste mesmo período. Com este
procedimento chega-se a uma relação trimestral, no entanto, visando a comparação com
valores divulgados pelo BACEN, ainda divide-se esta taxa por quatro, atingindo um
valor anual.
(j). PREÇOS RELATIVOS DA FORMAÇÃO BRUTA CONSTRUÇÃO
CIVIL (PCC)
A base para os preços da formação bruta construção civil é o índice nacional da
construção civil (INCC), que tem como fonte a Fundação Getulio Vargas (FGV) e foi
deflacionado pelo índice geral de preços – demanda interna (IGP-DI) e pelo índice de
preços ao consumidor amplo (IPCA), obtidos, respectivamente, a partir da FGV e do
IBGE. Com efeito, produziram-se duas séries, PCCIGP e PCCIPCA, com base igual a 100
no 1º trimestre de 1992.
(k). PREÇOS RELATIVO DAS MÁQUINAS E EQUIPAMENTOS (PME)
Para os preços de máquinas e equipamentos usou-se o índice de preços no
atacado – demanda interna – máquinas e equipamentos (IPA-DI máquinas e
equipamentos), que tem como fonte de dados brutos a FGV. Este índice será empregado
como uma proxy dos preços da FBME. Seguindo o procedimento aplicado nos PCC,
deflacionou-se esta série de dados com o IGP-DI e o IPCA, obtendo-se as séries PMEIGP
e PMEIPCA, com base 100 no 1º trimestre de 1992.
68
(l). PREÇOS RELATIVOS DE MÁQUINAS EQUIPAMENTOS E
VEÍCULOS (PMEV)
Em conjunto com PME, pode-se utilizar como proxy dos preços da FBME o
IPA-DI máquinas, equipamentos e veículos, o qual apresenta a mesma fonte do índice
de preço anterior. Deflacionou-se esta serie da mesma forma que se fez para PME,
alcançando o PMEVIGP e PMEVIPCA, com a mesma base 100 da série anteriormente
abordada.
(m). PREÇOS RELATIVOS DAS MÁQUINAS E EQUIPAMENTOS
IMPORTADOS (PMEIMP)
Os preços das máquinas e equipamentos importados estão representados pelo
índice de preços das importações de bens de capital produzido pela Fundação Centro de
Estudos de Comércio Exterior (FUNCEX). Da mesma forma que os outros preços,
mudou-se a base da série original para 1º trimestre de 1992 igual a 100, e, ainda
multiplicou-se esta série pelo índice do cambio nominal (em $
$
R
U ) e dividiu-se pelo
índice do IPCA.
(n). TAXA DE JUROS (TX)
A taxa de juros escolhida para ser utilizada neste exercício é a taxa selic-over,
que teve como fonte o BACEN. Serão testadas cinco séries diferentes para esta variável;
(1) a taxa selic-over nominal (TXNOM) e a taxa selic-over corrigida pelos seguintes
índices de preços: (2) IGP-DI (TXIGP), (3) IPCA (TXIPCA), (4) INCC (TXINCC), (5) IPA-
DI máquinas e equipamentos (TXIPA-ME).
69
(o). PARTICIPAÇÃO DOS SALÁRIOS NA RENDA AGREGADA (SAL)
Os dados sobre a distribuição funcional da renda têm uma freqüência anual.
Entretanto, pode-se chegar a um indicador da variação dos salários na renda agregada.
Esta série é obtida tendo como dados base os índices do pessoal ocupado e do salário
real na industria, produzidos pela Confederação Nacional da Industria (CNI)42. Além
dessas séries, é necessário o índice de produção física da industria, a qual foi retirada da
base do IBGE43.
(p). UTILIZAÇÃO DA CAPACIDADE INSTALADA (UCI)
Ao empregar utilização da capacidade instalada da industria neste exercício tem-
se como objetivo um indicador de nível de atividade, sendo que, esta variável foi obtida
a partir da FGV, já com periodicidade trimestral.
Já delimitadas as transformações impostas nas séries de dados que serão
utilizadas no modelo econométrico, o próximo capitulo irá oferecer a formatação deste
modelo além dos resultados alcançados.
42 Não se utilizou a série do IBGE produção industrial mensal – dados gerais – por motivo de quebra na série. 43 Para uma melhor avaliação dos resultados ver anexos
70
4. DEFINIÇÃO DO MODELO ECONOMÉTRICO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
Este capítulo apresenta o modelo econométrico utilizado para estimar a equação
de investimento em máquinas e equipamentos, para o período que se inicia no 1º
trimestre de 1992 e estende-se até o 4º trimestre de 2003, no caso da economia
brasileira. Ademais, neste mesmo capítulo já se executam as análises dos resultados
estatísticos.
Antes de se apresentar o modelo econométrico sugerido e os resultados obtidos
na regressão, é importante salientar que está se trabalhando com séries de tempo, ou
seja, com valores gerados e ordenados seqüencialmente no tempo. A maioria dos
trabalhos que utilizam séries temporais procura decompô-las em tendência, ciclo,
sazonalidade e termo errático. Com o desenvolvimento do ramo denominado
Econometria das Séries de Tempo, surgiram instrumentos específicos objetivando testar
as séries de dados.
71
Utilizou-se, neste exercício, o teste da raiz unitária que tem por finalidade
detectar se as séries são estacionárias. Uma série é estacionária quando a média, a
variância e a autocovariância não se alteram ao longo do tempo, isto é, a série apresenta
uma única tendência em todo o período.
Os choques em uma série que apresenta um comportamento estacionário são
necessariamente temporários. Em outras palavras, os efeitos destes choques irão
dissipar-se ao longo do tempo, propiciando que o valor médio da série permaneça
constante, mesmo depois da ocorrência de algum tipo de ruído (Enders, 1995, p. 212).
A ausência de estacionariedade, ou a não-estacionariedade, representa uma
quebra dos pressupostos, cujo efeito é a probabilidade de se alcançarem resultados
espúrios. Desta maneira, perde-se o significado econômico, na suposição de que essas
séries não seguem um padrão no tempo.
Buscando estabelecer uma norma estatística para a confirmação, ou não, da
presença de raiz unitária, são dois os testes mais utilizados entre os economistas: as
estatísticas de Dickey-Fuller (ADF) e de Phillips-Perron (APP). Para este exercício,
decidiu-se empregar estas duas estatísticas na definição da estacionariedade das séries.
O teste de Dickey-Fuller caracteriza-se por estimar, usando mínimos quadrados
ordinários (OLS), uma das três diferentes equações de regressão.
ttt yy εγ +=∆ −1. (55)
ttt yay εγ ++=∆ −10 . (56)
ttt tayay εγ +++=∆ − .. 210 (57)
Onde, e expressões (55) origina-se da subtração de 1−ty do seguinte modelo:
ttt yay ε+= −11. (58)
72
Assim, 11 −= aγ , tal que a hipótese que será testada é 0=γ ou 11 =a . Ao
aceitar este argumento tem-se a presença de raiz unitária, e, conseqüentemente, a não
estacionariedade da série. Nota-se, ainda, nas expressões (55), (56) e (57) que a
diferença entre elas esta na presença dos elementos determinísticos 0a e ta .2 . Deste
modo, a equação (55) representa um passeio aleatório, sendo que, na expressão
seguinte, adiciona-se uma constante e, na última equação, inclui-se, a constante uma
tendência linear.
A escolha do melhor modelo a utilizar é fundamental, uma vez que os valores
críticos da estatística-t irão depender se a expressão escolhida para realizar a regressão
inclui intercepto e/ou tendência linear. Somando-se a isso, pode-se empregar o ADF
estendido, onde se adiciona um processo autoregressivo objetivando controlar a
correlação serial dos resíduos.
t
p
i
ititt yyy εβγ ∑=
+−− +∆+=∆2
11 .. (59)
t
p
i
ititt yyay εβγ ∑=
+−− +∆++=∆2
110 .. (60)
t
p
i
ititt tayyay εβγ ++∆++=∆ ∑=
+−− ... 22
110 (61)
Logo, é importante observar a autocorrelação dos resíduos da regressão estimada
para se ter certeza de que a escolha do modelo, utilizado para verificar a presença de
raiz unitária, está especificado de forma correta.
O outro argumento a ser empregado para determinação de estacionariedade nas
séries usadas nesse trabalho é o teste de Phillips-Perron. Este método busca controlar a
correlação serial quando da implementação do teste de raiz unitária44. Com efeito, o
44 O ADF assume que os erros são estatisticamente independentes e tem uma variância constante. O APP desenvolve uma generalização do procedimento de Dickey-Fuller, permitindo a falha “tolerável” na hipótese sobre a distribuição dos erros (Enders, 1995, p. 239).
73
processo segue a equação de regressão (58), sendo que, 0)( =tE ε , não requerendo que
a distribuição deste termo seja serialmente não correlacionada ou homogênea45.
Não diferente do ADF, pode-se representar a equação (58) adicionando uma
constante e/ou intercepto. Além disso, da mesma maneira que no teste anterior, a
hipótese levada em consideração é sobre o parâmetro 1a , onde, sendo ele igual a 1,
aceita-se a não estacionariedade da série.
Os resultados dos ADF e APP estão resumidos na tabela 4.1. O número entre
parênteses, ao lado da estatística ADF, representa a quantidade de defasagens escolhidas
para a caracterização da série. Este valor teve como critério de escolha a estatística
Akaike (AIC)46. Ademais, não se detectou autocorrelação nos resíduos dos modelos
adotados para testar a presença de raiz unitária.
Observa-se que algumas séries apresentam divergências quanto ao resultado do
teste de determinação da não-estacionariedade procedido pelo ADF ou pelo APP,
conforme o caso das séries do CGOVERNO, IM, PCCIPCA, PMEVIGP, TXINCC e TXIPA-ME,
para as quais adotou-se o critério de considerá-las não-estacionarias.
Outras séries também se caracterizaram por um comportamento não-
estacionário, confirmados, neste caso, pelos dois testes propostos, CFAMILIAS, EX,
FBCC, PIB, CREDPRI, CREDTOT, PCCIGP, PMEIMP, PMEIGP, PMEIPCA, PMEVIPCA,
TXNOM, SAL e UCI. Neste sentido, salienta-se que a maioria das séries utilizadas para
este exercício apresenta uma dinâmica não-estacionaria. Este tipo de resultado não é
surpresa, pois, de uma forma geral, a não-estacionáriedade é regra e não uma exceção
entre a maior parte das séries econômicas (Fava, 2000, p. 245).
45 Na verdade a expressão do APP apresenta-se de forma mais complexa, não sendo objetivo desse trabalho uma exposição detalhada. Para uma melhor apresentação teórica ver Enders (1995). 46A estatística Akaike, assim com o a Schwartz Bayesian, são critérios que ajudam na escolha do modelo econométrico mais apropriado. Adota-se como conduta o valor mínimo destas estatísticas. Quando comparado com a estatística R2, a Akaike apresenta a vantagem de ponderar o valor da estatística pelos números de variáveis independentes.
74
Em vista desta observação, chama a atenção o comportamento da série FBME, a
qual passa a ser foco de uma atenção especial.
Tabela 4.1: Testes de Dickey-Fuller e Phillips-Perron para as séries 1992-2003
SÉRIE DE DADOS ADF SIG APP SIG SÉRIE DE DADOS ADF SIG APP SIG
CFAMILIAS -1,048(3) AC -3,382 ** PMEIMP -1,904(0) AC -1,923 AC
CGOVERNO -2,626(3) AC -6,652 * PMEIGP -2,806(1) AC -1,443 AC
EX -1,947(0) AC -1,659 AC PMEIPCA -1,247(0) AC -1,053 AC
IM -1,072(7) AC -3,446 ** PMEVIGP -4,208(9) * -0,988 AC
FBCF -3,4824(9) ** -3,410 ** PMEVIPCA -1,002(0) AC -0,878 AC
FBCC -1,999(3) AC -3,251 AC TXIGP -6,182(0) * -6,175 *
FBME -3,668(0) ** -3,659 ** TXIPCA -4,719(0) * -4,734 *
PIB -2,708(1) AC -1,428 AC TXINCC -1,728(5) AC -7,897 *
CREPRI -1,623(5) AC -2,548 AC TXIPA-ME -2,706(0) AC -6,575 *
CRETOTAL -1,659(7) AC -1,687 AC TXNOM -2,239(0) AC -2,365 AC
PCCIPCA -4,625(6) * -2,199 AC SAL -2,048(0) AC -2,089 AC
PCCIGP -2,230(0) AC -2,075 AC UCI -2,792(1) AC -2,688 AC
AC – não rejeita a presença de raiz unitária * - rejeita a presença de raiz unitária a 1% de significância ** - rejeita a presença de raiz unitária a 5% de significância
Os teste ADF e APP caracterizam a não presença de raiz unitária com um nível
de significância de 5%, cujo resultado acaba por indicar que os gastos com investimento
voltado para a ampliação do estoque de máquinas e equipamentos na economia
brasileira apresentaram média, variância e autocovariância constantes durante o período
que se inicia em 1992 e vai até 2003. No entanto, mesmo em uma conjuntura que se
estende pelos choques do Plano Real e pela desvalorização de 1999 esta hipótese
procede?
75
9.5
9.6
9.7
9.8
9.9
10.0
10.1
10.2
10.3
10.4
92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03
PLANO REAL DESVALORIZAÇÃO DO REAL
LO
G D
A F
BM
E
PE RÍOD O
(A ) (B ) (C) (D)
Gráfico 4.1: Logaritmo da FBME entre 1992/I e 2003/IV
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN
O gráfico 4.1 mostra o comportamento da FBME para o período delimitado
neste trabalho, onde, basicamente, nota-se, quatro diferentes tipos de desempenho para
o agregado em análise: (A) 1992 I – 1993 III; (B) 1993 IV – 1995 II; (C) 1995 III –
1998 IV e (D) 1999 I – 2003 IV.
No primeiro período delimitado, os gastos em máquina e equipamentos tiveram
uma forte variação, quando sua média apresentou uma tendência de queda de 2,32% ao
trimestre. Todavia, já no período seguinte, afigura-se uma forte expansão da FBME com
uma variância relativamente pequena. O expressivo aumento do fluxo de investimento
voltado para maquinas e equipamento nestes trimestres pode ser explicado, entre outros
fatores, pela antecipação das compras de bens de capital promovida pelos empresários,
em virtude da forte valorização do real após a implementação do Plano Real, além de
76
um efeito acelerador da renda sobre o investimento47. Esta dinâmica de moeda nacional
valorizada frente ao dólar e crescimento da renda produzem a elevação da demanda por
investimento caracterizada no índice de quantum dos bens de capitais importados.
Nos trimestres compreendidos na fase (A) este índice acumulou uma expansão
de 18,6%; já no segundo período demarcado, esta taxa alcançou um valor 165,7%48;
sendo que, no terceiro período caracterizado na figura 4.1 com a letra (C), esta mesma
taxa atingiu 24,2%. Portanto, a queda da média da FBME entre (B) e (C) pode ter uma
forte propriedade de antecipação das compras empresariais visando ampliar e/ou
renovar seus estoque de máquinas e equipamentos49.
Por último, o quarto período encontrado na figura 4.1 não é por acidente
indicada após a desvalorização do real. Tal movimento permite uma melhora dos preços
das exportações e um aumento nos preços das importações. Esta dinâmica, após um
período de renovação e/ou expansão do estoque de máquinas e equipamentos da
economia, gerou expectativas positivas no tocante ao crescimento econômico, uma vez
que, os desequilíbrios em relação aos preços internos e externos, começariam a serem
ajustados. Assim, apesar de uma variação maior, o valor médio da FBME aumenta de
forma relevante e, além disso, ao se compararem os períodos (B), (C) e (D), no gráfico
anterior, tem-se um movimento que parece refletir uma característica importante do
fluxo de investimento no Brasil, as variações no custo de capital acabam por determinar
os gastos em máquinas e equipamentos somente no curto prazo50.
47 É sabido que a simples manutenção da moeda nacional constantemente desvalorizada não é suficiente para a elevação da FBME, sendo importante levar em consideração a conjuntura em que isto ocorre. Tudo indica que, para o caso da economia brasileira, onde se teve uma apreciação do real juntamente com um processo de aguda abertura comercial, obteve-se um o período de ajuste. Passado este período, o câmbio parece não determinava os gastos em bens de capital. Lembra-se, também, que nestes anos houve um ganho real nos salários e uma grande expansão do crédito, elevando o consumo total da economia brasileira. 48 Só no 4º trimestre de 1994 o quantum importado de bens de capital acelerou-se a uma taxa de 50,2% 49 É claro se deve levar em consideração os efeitos diretos das crises asiática (1997 III) e russa (1998 III), as quais acabam, também, alimentando expectativas a respeito da desvalorização do real. 50 Esta hipótese será testada ao caracterizar o modelo econométrico.
77
Em virtude, então, das quebras expostas, trata-se a série de dados da FBME
como não-estácionaria, ou seja, aceita-se a presença de raiz unitária a um nível de
significância de 1%.
As únicas séries de dados utilizadas neste trabalho avaliadas como estacionárias
são: TXIGP e TXIPCA, por conseqüência, têm-se séries I(0), I(1) e I(2), cuja característica
abre a possibilidade de se utilizar um modelo vetorial de correção de erros (VEC). Este
tipo de modelo econométrico é mais restritivo que os modelos caracterizados por
vetores autoregressivos (VAR), uma vez que trabalha-se com séries não-estacionárias
que apresentam uma relação de cointegração51.
Segundo Hamilton (1994, p. 572) duas séries (y e x) são cointegradas quando,
mesmo que uma quantidade de choques proporcione mudanças permanentes na
estrutura da série y, ainda assim existirá uma relação linear de equilíbrio no longo prazo
entre as séries x e y. Em outras palavras, embora x e y sejam não-estacionárias, no
longo prazo a distancia entre estas duas séries será aproximadamente constante, ou seja,
a flutuação conjunta entre y e x caracteriza-se por ser um processo estacionário.
Uma vez que, emprega-se na equação de regressão componentes vetoriais, tem-
se um modelo multivariado que identifica-se por estimar um conjunto de equações
simultaneamente. Assim, em vista da quantidade de parâmetros que se tem em uma
modelagem via VEC, é importante sempre selecionar as variáveis a serem utilizadas no
componente vetorial, de modo a não se perder um número expressivo de graus de
liberdade.
Um indicador, não definitivo, para selecionar as variáveis utilizada neste
exercício é obtido quando se constrói uma regressão da variação das variáveis
explicadas, yt (FBME, FBCF e FBCC), contra a variação das explicativas, xt (todas as
51 Ainda neste capítulo será exposto, de forma sucinta, a concepção de uma modelagem VEC.
78
outras séries não consideradas como explicadas). Por conseqüência, se testa o
componente cíclico das séries como variável explicativa e, genericamente, o que se
produz é o seguinte:
ttt xy εββ +∆+=∆ )(.)( 10 (62)
Lembra-se que as séries de dados utilizadas na equação (62) sofreram
transformações algébricas e estão praticamente todas em logaritmo. Ao passo que, as
que não passaram por esta transformação já se encontravam especificadas partindo de
uma razão entre variáveis. Em virtude destas mudanças, 1β indicará um conceito de
elasticidade. O próximo quadro mostra as variáveis explicativas que apresentaram o
parâmetro 1β estatisticamente significativo a 1%, 5% ou 10%, onde o valor entre
parênteses ao lado desses parâmetros corresponde a estatística-t.
79
Tabela 4.2: Resultado da estatística-t para as variáveis selecionadas
SÉRIES DE DADOS FBME ( 1β ) SIG FBCF ( 1β ) SIG FBCC ( 1β ) SIG
CONSFAM 1,313 (3,926) * 0,877 (6,083) * 0,636 (4,099) *
CONSGOV ---- ---- ---- ---- 0,271 (3,865) *
CREDPRI 0,0042 (2,788) * 0,0028 (4,101) * 0,002 (2,931) *
CREDTOT 0,0030 (2,472) ** 0,0022 (3,963) * 0,002 (3,263) *
EX 0,316 (2,009) *** 0,146 (1,834) *** ---- ----
IM 0,134 (2,296) ** 0,097 (3,548) * 0,077 (2,910) *
PIB 3,221 (2,305) ** 1,851 (2,684) * ---- ----
PMEIGP ---- ---- -0,926 (-2,080) ** ---- ----
PMEIPCA ---- ---- ---- ---- -0,607 (-1,910) ***
PMEVIGP ---- ---- -0,928 (-1,860) *** ---- ----
PMEVIPCA ---- ---- ---- ---- -0,579 (-1,705) ***
UCI 0,029 (2,354) ** 0,013 (2,045) ** ---- ----
* - não rejeita 1β com 1% de significância.
** - não rejeita 1β com 5% de significância.
***- não rejeita 1β com 10% de significância.
1. As abreviaturas apresentadas na tabela acima, já têm subentendido as transformações aplicadas nas séries de dados expostas no capítulo anterior. Assim, deste momento em diante, sempre valerá esta afirmação.
Pela observação da tabela 4.2 percebe-se que quatro variáveis explicativas são
consideradas estatisticamente significativas com relação às três formas de apresentar o
fluxo de investimento; CFAMILIAS, CREDPRI, CREDTOT e IM. O parâmetro ligado a este
último agregado econômico, por sua vez, apresenta-se como significativo a 1%, tanto na
equação da FBCF, quanto na FBCC. Todavia, não se afigura como plausível imaginar
que o aumento das importações venha a elevar os gastos vinculados à construção civil,
visto que, os bens utilizados na FBCC são praticamente non-tradables, evitando o efeito
do aumento da FBCC de aprofundar os gastos com importações52. Seguindo esta última
52 É claro que se pode argumentar que a elevação da FBCC gerou um aumento da renda, através do multiplicador keynesiano, que dada a propensão marginal a importar acresceu o fluxo de importações. No entanto, aceitando este argumento o efeito seria da FBCC para IM.
80
hipótese, o valor positivo encontrado no parâmetro das IM na relação com a FBME
pode ter sido gerado pela expressiva presença de bens de capital importados no estoque
de máquinas e equipamentos das empresas, quando, dado um choque na FBME, haveria
um aumento na compras externas de bens de capital e, conseqüentemente, uma elevação
do fluxo de importações. Enfim, aparenta ser uma relação espúria encontrada entre IM e
FBCC, sendo que, para a FBME é fundamental a modelagem através do VEC, buscando
definir melhor o sinal do parâmetro associado a IM.
Com respeito às variáveis independentes CFAMILIAS, CREDPRI e CREDTOTAL têm-
se indicações de que estes agregados estão fortemente correlacionadas, haja vista os
resultados da seguinte equação de estimação:
ttTOTALtFAMILIAS CREDC εββ +∆+=∆ )(.)( 10 (63)
Na expressão (63) não se rejeita a hipótese de que 1β é estatisticamente diferente
de zero com um nível de significância de 1%, tal que, este parâmetro oferece um valor
de 0,0023 e um desvio padrão de 0,0003. Somando-se a isso, ao testar a
estacionariedade dos resíduos desta mesma equação, rejeita-se a presença de raiz
unitária, indicando que o CFAMILIAS e o CREDTOTAL são cointegrados.
Mais um indicador do elevado grau de interação entre estas variáveis surge
quando se produz um gráfico de dispersão (x,y) configurando, no eixo das abscissas, a
taxa de variação do CFAMILIAS e, no eixo das coordenadas, a taxa de variação do
CREDTOTAL.
81
- 8 0
- 6 0
- 4 0
- 2 0
0
2 0
4 0
- . 2 - . 1 . 0 . 1 . 2
Taxa
de v
ariação d
o c
redito tota
l
T a x a d e v a r ia ç ã o d o c o n s u m o d a s f a m í li a s
Gráfico 4.2: Dispersão (x,y) entre a taxa de variação do CFAMILIAS e a taxa de variação do CREDTOTAL.
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN e BACEN
O gráfico 4.2 define a existência de uma forte relação positiva entre a taxa de
variação do CFAMILIAS e a taxa de variação do CREDTOTAL, estrutura o que acaba por
corroborar a idéia da presença de uma forte inter-relação entre estas variáveis.
Por conseqüência, parece não ser apropriado o uso destas variáveis em um
mesmo modelo de regressão, ao se trabalhar com a hipótese de modelos univariados.
Somente no caso do VEC, onde se tem à opção de utilizar variáveis exógenas,
determinadas fora do modelo proposto, é aceitável a participação do CFAMILIAS e do
CREDTOTAL ou do CREDPRI na mesma função de regressão.
Com relação ao emprego do CREDTOTAL ou do CREDPRI no modelo estatístico,
nota-se que apesar dos efeitos das mudanças do CREDPRI sobre as três espécies de
formação bruta delimitadas neste trabalho serem maiores, quando comparado com o
com os alcançados pelo CREDTOTAL, decidiu-se trabalhar com o valor total de crédito
82
na economia, uma vez que, o CREDPRI encontra-se internamente ao CREDTOTAL e
acredita-se que a variável mais abrangente possa captar maiores resultados, como
mostra o gráfico a seguir. Além disso, é claro, leva-se em consideração os resultados
apresentados no parágrafo anterior.
20
25
30
35
40
45
50
55
60
92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03
CREDITO TOTAL
CREDITO PRIVADO
PERÍODO
ES
TO
QU
E D
E C
RE
DIT
O /
PIB
(%
)
Gráfico 4.3: CREDTOTAL e CREDPRI entre 1992/I e 2003/IV
Fonte de dados brutos: BACEN e IBGE/NSCN
Ao observar o gráfico 4.3 nota-se um forte crescimento tanto do CREDTOTAL
quanto do CREDPRI entre 1993 I e 1994 I. Sendo que, entre estes trimestres ocorreu um
aumento, respectivamente, de 52,8% e 61,9% no estoque total e privado dos
empréstimos na economia brasileira. A partir de 1994 II tem-se uma conjuntura de
enxugamento nestes estoques, lembrando que em março de 1994 é criada a Unidade
Real de Valor (URV). Este processo de ajuste segue até 1997, onde acontece uma
estabilização na taxa de crescimento do CREDTOTAL e do CREDPRI.
83
Outro ponto importante que surge ao se observarem os resultados da tabela 4.2 é
à significância estatística das variáveis PMEIGP, PMEIPCA, PMEVIGP e PMEVIPCA. Tais
índices de preços, em principio, foram incorporados objetivando medir os custos
relativos da FBME, mas, no entanto, rejeita-se a hipótese nula (H0), com nível de
significância de 5% ou 10%, para o caso de FBCF e FBCC. Ademais, esta hipótese não
foi rejeitada com deflatores diferentes; para FBCF foi essencial o IGP-DI, ao passo que,
para a FBCC foi necessário usar como deflator o IPCA. Deste modo, acredita-se que
existe uma relação espúria entre os índices de preços de máquinas e equipamentos e o
índice de preços de máquinas, equipamento e veículo com a FBCC e FBCF.
Pelos resultados, até aqui apresentados, nota-se uma considerável relação entre a
demanda por investimento e os componentes de gastos da economia, além do crédito.
Com efeito, torna-se evidente o uso destes agregados quando se passar a construir um
modelo econométrico para delimitação dos condicionantes macroeconômicos estruturais
relevantes na tomada de decisão do setor privado com relação ao fluxo de investimento.
É, pois, essencial considerar os coeficientes de correlação destas variáveis candidatas a
integrar este modelo53, que nada mais são do que uma forma alternativa de representar o
exercício caracterizado na expressão (62).
53 O PIB não será selecionada para o modelo econométrico, uma vez que, todas as componentes de gastos macroeconômicos que compõe este agregado serão utilizadas. Além disso, salienta-se que este coeficiente de correlação é alcançado com as variáveis no nível, somente emprega as transformações já citadas na seção anterior.
84
Tabela 4.3: Coeficiente de correlação de variáveis selecionadas.
CFAMILIAS
CFAMILIAS 1,0000 CGOVERNO
CGOVERNO 0,8240 1,0000 CREDTOTAL
CREDTOTAL -0,6016 -0,5967 1,0000 EX
EX 0,3602 0,5025 -0,4317 1,0000 FBCC
FBCC 0,8841 0,7651 -0,4714 0,1435 1,0000 FBCF
FBCF 0,8619 0,7642 -0,4282 0,2832 0,8678 1,0000 FBME
FBME 0,5444 0,5120 -0,2277 0,3872 0,4551 0,8001 1,0000 IM
IM 0,7501 0,7083 -0,2863 0,6705 0,5869 0,6420 0,5107 1,0000 UCI
UCI 0,7099 0,5619 -0,3837 -0,0754 0,8022 0,8400 0,6078 0,3558 1,0000
Pela avaliação da tabela anterior, nota-se uma forte correlação entre as variáveis
que foram pré-escolhidas para integrar o modelo de regressão de demanda por
investimento, cujo comportamento reforça a idéia de se utilizar um VEC para a
determinação do exercício proposto. Um modelo formatado como um VEC, segundo já
definido anteriormente, parte de uma abordagem multivariada. Pelo que se estima uma
equação de curto prazo para cada variável do modelo de forma simultânea. Assim, o
problema da forte correlação entre as séries presentes no VEC não chega a representar
problema.
Segundo Enders (1995, p. 358-359) quatro pontos são muito importantes na
definição da natureza de um modelo tipo VEC.
1. O processo de cointegração indica uma combinação linear de variáveis
não estacionárias.
85
2. Todas as variáveis incluídas no modelo devem ser integradas da
mesma ordem54.
3. Se o elemento vetorial do modelo tem n componentes, há a
possibilidade de existirem n-1 vetores cointegrados linearmente
independente55.
4. A maioria da literatura teórica foca o caso em que cada variável,
contida no modelo, apresenta uma única raiz unitária.
Com relação ao comportamento das séries de dados que serão empregadas no
VEC, pontos 2 e 4 salientados antes, os resultados dos testes de estacionariedade
indicam que todas as séries são I(1). A integração de primeira ordem, também confirma
o ponto 4, já que todas as séries são constituídas de uma única raiz unitária. Já com
relação aos pontos restantes, lembra-se que serão testados já com os resultados da
estimação apresentados.
Um modelo econométrico estruturado sob as bases de um VEC apresentará uma
relação de curto prazo e outra de longo prazo. A dinâmica de curto prazo será
influenciada, principalmente, por desvios fora do equilíbrio, enquanto que, a relação de
longo prazo será aquela em que estes desvios desaparecem e, por conseqüência, se
atinge uma estabilidade de equilíbrio representada por uma equação de cointegração.
Pode-se representar um modelo estatístico estruturado com base em um VEC da
seguinte maneira:
∑=
− ++∆+=∆n
itt
l
itit eyyy1
0 ... θαββ (64)
54 Este ponto, no entanto, pode ser flexibilizado. Assim, dado que duas séries sejam integradas da mesma ordem, pode-se incluir, em um modelo VEC, séries com ordem de integração menor que estas. Ou seja, visto que o VEC apresenta duas séries I(1), não há problema inserir uma série I(0) no modelo, pois, ao se alcançar um processo cointegrado entre as duas séries não-estacionárias, a adição de uma série estacionária no vetor de correção de erro não causará mudanças significativas nas estatísticas de robustez da regressão. 55 Esta equação de integração segue a mesma lógica da conceituada anteriormente. Porém, neste momento esta se buscando uma relação que cointegre todos os elementos do VEC, e não variáveis duas a duas.
86
onde,
ty = vetor das variáveis.
0β = vetor dos termos de intercepto.
iβ = vetor dos parâmetros associados as variáveis do modelo.
α = vetor dos pesos da correção dos erros.
t
ly.θ = vetor de cointegração, sendo que lθ representa o vetor transposto dos
parâmetros da equação de longo prazo.
te = representa o vetor de resíduos.
Para a equação da FBME define-se o VEC com as seguintes variáveis
endógenas: FBME, CFAMILIAS, CGOVERNO, EX, IM e UCI. Usa-se, ainda, o CREDTOTAL
como variável exógena56, sendo o número de defasagens igual a 2. A opção por se
trabalhar com 2 diferenças é estruturada, basicamente, nas seguintes concepções: (A)
este número de defasagens é o valor mínimo para se atingir raízes complexas; (B)
quanto maior a quantidade de variáveis defasadas, menor o grau de liberdade do
modelo. Ademais, incorporou-se uma constante e uma tendência deterministica linear
nos dados da equação de cointegração, isto é, na relação de longo prazo, no modelo de
regressão.
A variável CGOVERNO, como apresentado na tabela 4.2, quando empregada como
variável explicativa em uma regressão que tem como variável explicada a FBME, teve o
parâmetro ligado a ela estatisticamente igual a zero. Entretanto, ao inserir esta variável
em um VEC, formatado como exposto no parágrafo anterior, a resposta configura-se de
maneira diferente.
56 As variáveis exógenas compõem somente a equação de curto prazo.
87
Tabela 4.4: Teste de restrição para o parâmetro do CGOVERNO em um modelo VEC para a FBME
Hipótese de restrição Estatística- 2χ Probabilidade
3,1β .CGOVERNO = 0 9,036 0,003
A tabela 4..4 apresenta o resultado da estatística- 2χ quando se impõe a restrição
de que o parâmetro associado ao CGOVERNO é estatisticamente igual a zero. Pela resposta
alcançada, fica evidenciada a rejeição da restrição imposta e, torna-se necessária a
utilização da variável CGOVERNO na composição do vetor que formará o VEC que
estimará os condicionantes macroeconômicos FBME.
Já delimitados os componentes endógenos e exógenos do VEC, é necessário
aplicar o teste Johansen com o objetivo de encontrar o número de equações
cointegradas, se existirem, dado o modelo proposto. Conseqüentemente, apresenta-se
este teste na próxima tabela.
Tabela 4.5: Valores estatístico do teste de cointegração de Johansen para a equação da FBME
Nº de equações cointegradas
Estatística Traço
VC* - 5% VC* - 1% Estatística Máximo-autovalor
VC* - 5% VC* - 1%
Nenhuma 117,21 114,90 124,75 53,47 43,97 49,51
1≤ 117,74 87,31 96,58 43,84 37,52 42,36
2≤ 73,90 62,99 70,05 33,40 31,46 36,65
3≤ 40,49 42,44 48,45 26,35 25,54 30,34
4≤ 14,49 25,32 30,45 13,98 18,96 23,65
5≤ 0,152 12,25 16,26 0,152 12,25 16,26
* - valores críticos
Considerando a tabela 4.5, tem-se que o VEC proposto para a FBME apresenta
três equações de cointegração, tanto em um nível de significância de 5% quanto em um
nível de 1% pelo critério de traço. Tal resultado, contudo, não permanece o mesmo ao
se utilizar o critério do máximo-autovalor. Por este argumento, encontram-se duas
88
equações de cointegração em um nível de 1% de significância, aceita-se, então esta
última hipótese para relações de longo prazo.
A estrutura de longo prazo com uma única equação de cointegração é exposta na
expressão (64), onde, os valores entre parêntese abaixo dos parâmetros representam o
desvio padrão dos mesmos. A tendência determinística linear é caracterizada como
TEND.
FBME = 59,75 + 3,41.CFAMILIAS + 2,21.CGOVERNO + 1,36.EX – 1,04.IM + 0,02.UCI - 0,04.TEND (64) (0,574) (0,242) (0,126) (0,123) (0,006) (0,005)
Por sua vez, a composição com duas equações de cointegração é exposta como
segue:
FBME = 3,56.CGOVERNO + 0,104.EX + 0,65.IM – 0,03.UCI + 0,03.TEND (65) (0,632) (0,192) (0,253) (0,01) (0,006)
CFAMILIAS = 0,4.CGOVERNO - 0,43.EX + 0,49.IM - 0,01.UCI + 0,003.TEND (66) (0,172) (0,05) (0,07) (0,006) (0,001)
Ao comparar a equação (64) e (65), percebem-se inversões de sinais no
parâmetro das variáveis IM, UCI e da TEND. Este resultado, em um primeiro momento,
parece não satisfatório. Na equação (65), a interpretação da elasticidade negativa para
UCI com respeito a FBME leva a afirmar que, um decréscimo de 1% na UCI, aumenta
em 3% a FBME57. Em outro sentido, uma elevação de 1% na primeira variável faz com
que aconteça uma diminuição de 3% no fluxo de investimento destinado para máquinas
e equipamentos. Portanto, de forma alguma a UCI caracteriza-se como um acelerador,
mas, justamente o contrário, um “antiacelerador”.
A outra variável que demonstra uma troca de efeito sobre a FBME, quando
comparada à equação (64) e (65), é a IM. Considerando-se o modelo com duas equações
57 Salienta-se que a variável UCI está mediada em taxa percentual, e a FBME afigura-se em logaritmo. Portanto, é necessário que se multiplique por 100 o parâmetro correspondente a UCI para se definir uma elasticidade. Este processo não é necessário para os parâmetros que pertencem as variáveis do modelo que sofreram a transformação logarítmica, uma vez que, já se atinge o conceito de elasticidade quando se faz a regressão de Log x Log.
89
de cointegração, uma elevação de 1% nas importações provocaria um aumento na
FBME em torno de 0,65%, onde, uma queda nas importações de mesma magnitude,
geraria uma diminuição na FBME de, também, 0,65%. Esta dinâmica só seria valida ao
considerar que as participações das importações de bens de capital no total da FBME
exibiram um valor bastante representativo. Ao desagregar a FBME por origem nacional
e importado, chega-se a um valor médio para participação dos bens importados nesse
agregado de praticamente 32%58, com que não se pode afirmar que existe esta
correlação positiva entre IM e FBME.
Nota-se, ainda, uma inversão de sinal no parâmetro pertencente à TEND, quando
se comparam as relações de longo prazo de um modelo, que indica uma equação
cointegrada, contra o que aconselha duas. Esta conjuntura foi estabelecida pelo fato de
que CFAMILIAS foi excluído da expressão (65), levando a tendência linear a absorver o
efeito desta variável sobre a FBME. Ademais, as exportações, nesta mesma expressão,
não são identificadas como uma variável que determina os gastos com FBME. Em
outras palavras, não é possível rejeitar a hipótese nula de que o parâmetro, o qual
relaciona as EX com a FBME é estatisticamente igual a zero.
No mais, voltando-se à questão da variável CFAMILIAS, e comparando as
relações de longo prazo para a FBME com uma equação de cointegração e com duas
equações, repara-se que nesta última relação há uma restrição de que o parâmetro desta
variável é igual a zero (a variável CFAMILIAS não esta presente na equação (65)). No
entanto, faz-se importante testar a hipótese de que CFAMILIAS não determina o
investimento no modelo proposto.
58 Esta medida foi alcançada tomando os valores anuais em reais fornecido pelo IBGE/NSCN tabelas sinóticas. Somando a isso, lembra-se que o agregado FBME utilizado neste trabalho contém a parcela dos serviços de formação bruta, tornando esta taxa um pouco menor.
90
Tabela 4.6: Teste de restrição para o parâmetro do CFAMILIAS em um modelo VEC para FBME
Hipótese de restrição Estatística- 2χ Probabilidade
2,1β .CFAMILIAS = 0 7,718 0,005
Pela observação da tabela 4.6 tem-se que não se pode desconsiderar o efeito do
CFAMILIAS na determinação da FBME em um nível de significância de 1%.
As dificuldades esboçadas, até aqui, já tornariam a relação (64) mais
representativa que a relação (65). No entanto, pode-se considerar a mesma estrutura do
VEC já exposta, mas com somente uma defasagem, objetivando a comparação das
equações de longo prazo para estas duas propostas. Têm-se, assim, os conseqüentes
resultados para o teste de cointegração de Johansen para um modelo com uma
defasagem nas equações de curto prazo.
Tabela 4.7: Valores estatístico do teste de cointegração de Johansen para a equação da FBME com uma defasagem
Nº de equações Cointegradas
Estatística Traço
VC* - 5% VC* - 1% Estatística Máximo-autovalor
VC* - 5% VC* - 1%
Nenhuma 127,99 114,90 124,75 52,99 43,97 49,51
1≤ 74,99 87,31 96,58 31,88 37,52 42,36
2≤ 43,11 62,99 70,05 19,11 31,46 36,65
3≤ 23,99 42,44 48,45 14,33 25,54 30,34
4≤ 9,66 25,32 30,45 8,20 18,96 23,65
5≤ 1,45 12,25 16,26 1,45 12,25 16,26
Percebe-se na tabela 4.7 que o VEC proposto para a FBME com apenas uma
defasagem no curto prazo, apresenta simplesmente uma equação de cointegração para
1% ou 5% de nível de significância, ao passo que, este resultado permanece valido
quando se utiliza a o critério de traço ou de máximo-autovalor.
91
Com efeito, a equação de longo prazo para um modelo com uma defasagem nas
relações de curto prazo define-se abaixo:
FBME = 64,7 + 3,90.CFAMILIAS + 1,86.CGOVERNO + 1,54.EX – 1,03.IM + 0,03.UCI + 0,04.TEND (67) (0,590) (0,276) (0,132) (0,120) (0,006) (0,005)
O resultado alcançado na equação (67) comparado com o resultado da relação
(64) mostra uma regularidade nos valores dos parâmetros bastante expressiva. Fazendo-
se crer que o modelo econométrico que melhor representa a FBME é o identificado com
uma estrutura de duas defasagens no curto e uma única relação de cointegração no
longo prazo, caracterizada na equação (64). Todavia, duas mudanças ainda serão
tentadas neste arranjo. A primeira delas deve-se às possíveis quebras estruturais no
período proposto neste trabalho, com que se procura alocar, primeiramente, uma
variável dummy aditiva59 no ano de 1994 (DUM/1994), buscando controlar os efeitos do
Plano Real. Por sua vez, para controlar a desvalorização da moeda nacional, ocorrida no
1º trimestre de 1999, pratica-se a mesma hipótese, e ajusta-se uma dummy aditiva para
todo este ano (DUM/1999). A segunda transformação, concebida para o modelo
proposto, é a tentativa de ajustar as variações da taxa de juros como determinante da
demanda por máquinas e equipamentos.
Ao inserir a DUM/1994 no modelo econométrico da FBME, nota-se que na
equação de longo prazo as variáveis CFAMILIAS, IM e UCI tornam-se não significativas
estatisticamente60, sendo que, pelo critério do máximo-autovalor, encontram-se duas
relações de cointegração com 1% de nível de significância. Além disso, para a equação
de curto prazo da FBME os testes estatísticos apontam que a DUM/1994 tem parâmetro
igual a zero, sendo diferente de zero somente nas relações com a CFAMILIAS e CGOVERNO.
59 Ao introduzir em um modelo variáveis dummies junto com variáveis quantitativas duas análises são possíveis: (1) incorporar mudanças no intercepto e/ou na declividade de uma função; (2) possibilitar a identificação de mudanças estruturais (Carmo e Diaz, 2000, p. 90). 60 Os resultados para a equação de longo prazo e curto prazo estão apresentados em anexo.
92
Logo, ao observar o critério de Akaike (AIC) ou de Schwarz (SBC), não se ressalta uma
mudança significativa de qualidade no modelo.
Já com a presença da DUM/1999 no modelo 1, não se tem variações
significativas na equação de longo prazo, vis a vis a formatação inicial, tanto com
relação à significância estatística dos parâmetros, quanto ao sinal destes61. O teste de
cointegração de Johansen, pela avaliação do máximo-autovalor com um nível de
significância de 1%, também indicou duas equações cointegradas, da mesma maneira
que nos outros modelos com duas defasagens até aqui propostos. Nas relações de curto
prazo, exclusivamente na equação das EX, esta variável dummy foi estatisticamente
diferente de zero. Com efeito, o AIC e o SBC ofereceram valores que levam a
identificar este modelo estatisticamente inferior ao primeiro já escolhido.
A não melhora nos resultados estatísticos, quando se utilizam as variáveis
binarias aditivas para controlar as possíveis quebras estruturais de 1994 e de 1999, está
vinculada à forma como a FBME relaciona-se com o CFAMILIAS e a UCI.
O gráfico 4.4 mostra a taxa de variação das variáveis FBME e CFAMILIAS,
notando-se a confirmação de uma relação teórica de fundamental importância entre
estes agregados. As taxas de variações na FBME (curva vermelha) são de maiores
magnitudes do que as atingidas pelas taxas de variações do CFAMILIAS (curva azul), ou
seja, o investimento é mais volátil que o consumo. Somente nos anos de 1997 e 1998 as
magnitudes das variações obtiveram valores praticamente iguais, e somando a isto,
observa-se que tais variações apresentam-se, na média, basicamente no mesmo sentido,
mesmo durante a implementação do Plano Real e na desvalorização da moeda, como
mostra o gráfico 4.5, caracterizado como a relação de dispersão entre a taxa de variação
da FBME e a taxa de variação do CFAMILIAS.
61 Ver anexos
93
-0,5000
-0,4000
-0,3000
-0,2000
-0,1000
0,0000
0,1000
0,2000
0,3000
0,4000
Período
Taxa de Variação
FBME Consumo das Famílias
Gráfico 4.4: Taxa de variação da FBME e do CFAMILIAS entre 1992/II e 2003/IV.
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN
O gráfico 4.5 exibe uma relação positiva bastante evidente entre a FBME e o
CFAMILIAS, uma vez que, pode-se traçar, sem nenhum tipo de dúvida, uma linha de
tendência com sentido ascendente entre os pontos na área de plotagem.
- . 1 5
- . 1 0
- . 0 5
. 0 0
. 0 5
. 1 0
. 1 5
- . 4 - . 3 - . 2 - . 1 . 0 . 1 . 2 . 3 . 4
Taxa
de v
ariação d
o C
onsu
mo d
as F
am
ílias
T a x a d e v a r i a ç ã o d a F B M E
Gráfico 4.5: Dispersão (x,y) entre a taxa de variação da FBME e a taxa de variação do CFAMILIAS
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN
94
Somente a estrutura exposta nos dois gráficos anteriores já indica uma forte
interação entre a FBME e o CFAMILIAS, sendo importante observar como estas duas
séries de dados comportaram-se ao longo do período da análise, com um tipo de
apreciação que permite uma visualização da dinâmica de cointegração destas duas séries
de dados.
O gráfico 4.6 demonstra como as séries da FBME e do CFAMILIAS apresentaram,
em média, uma forma muito próxima, respeitando um processo de defasagem no
tempo62, e permanecendo tal conjectura mesmo no período de implementação do Plano
Real e no ano da desvalorização da moeda nacional. Por esse motivo, a utilização da
DUM/1994 e da DUM/1999 acabaram por não melhorar de forma substantiva os
resultados anteriormente apontados.
9.4
9.6
9.8
10.0
10.2
10.4
12.0
12.1
12.2
12.3
12.4
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
Consumo das Fam ilias
FBME
Log d
o C
onsu
mo d
as F
am
ílias
Log d
a F
BM
E
P eríodo
Gráfico 4.6: Logaritmo da FBME e logaritmo do CFAMILIAS entre 1992I e 2003IV
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN
62 O único momento onde ocorre uma dinâmica de divergência entre a FBME e o CFAMILAS é no ano de 1995.
95
Com efeito, a conjunção desses três gráficos, apresentados anteriormente, deixa
claro a forte dinâmica entre as séries da FBME e do CFAMILAS, na economia brasileira,
no período que se estende deste 1992/I até 2003/IV, tornando a presença das variáveis
binárias pouco relevante.
Não obstante, esta intensa inter-relação entre as variáveis FBME e CFAMILIAS
corroborar para não se empregar as variáveis dummies nos anos de 1994 e 1999, no
modelo econométrico que visa identificar os condicionantes macroeconômicos
estruturais da demanda por máquinas e equipamentos, uma outra variável vem no
sentido de ajudar neste processo de não utilização da DUM/1994 e DUM/1999. A
relação entre as séries UCI e a FBME, em alguns momentos, parece ser mais
significativa que aquela atingida entre a série desta última variável e da variável
CFAMILIAS.
Este processo é exibido no gráfico 4.7, onde se notam dois momentos de
significativas mudanças conjunturais na economia brasileira (1994 e 1999). Apesar
desta modificação, as dinâmicas das duas séries, exposta neste gráfico, em média,
permanecem idênticas, na medida em que esta conclusão não é valida somente para
estes anos, mas, sim, para todo o período transfigurado no gráfico em questão. Logo,
não se pode desprezar o movimento de interação entre as séries da UCI e da FBME,
como fator de explicação da dificuldade de se utilizar variáveis binárias para controlar
as variações das políticas econômicas nos anos de 1994 e 1999.
96
12000
16000
20000
24000
28000
32000
68
72
76
80
84
88
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
UCI
FBMELog d
a F
BM
EG
rau d
e U
tilização d
a C
apacid
ade In
sta
lada
Período
Gráfico 4.7: Logaritmo da FBME e grau de utilização da capacidade instalada entre 1992I e 2003IV
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN
Ao se compararem os gráficos 4.7 e 4.5 há uma indicação de que o processo de
cointegração entre as séries da UCI e a FBME é mais intenso do que acontece entre as
séries da CFAMILIAS e a FBME. Ademais, ao se arquitetar o gráfico 4.8, que representa a
dispersão (x,y) entre a taxa de variação do FBME e a taxa de variação da utilização da
capacidade instalada, observa-se que se pode traçar uma linha ascendente entre os
pontos assentados na área de plotagem desse gráfico. A mesma dinâmica ocorre com o
gráfico 4.6, o qual representa as taxas variações da FBME e do CFAMILIAS.
97
- 3
-2
-1
0
1
2
3
4
- .4 - .3 - .2 - .1 .0 .1 .2 .3 . 4
Taxa
de v
ariaçã
o d
a u
tiliz
açã
o d
a c
apaci
dade inst
ala
da
T a x a d e v a r ia ç ã o d a F B M E
Gráfico 4.8: Dispersão (x,y) entre a taxa de variação da FBME e a taxa de variação da utilização da capacidade instalada.
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN
Em suma, as tentativas de controlar as quebras estruturais nas séries de dados
com a adição de variáveis binária aditivas (DUM/1994 e DUM/1999), acabaram por não
configurar melhoras significativas nos resultados estatísticos devido a forte relação entre
as variáveis UCI e FBME, de um lado, e CFAMILIAS de outro63. Definiu-se, então, pela
não utilização de variáveis dummies no modelo econométrico para a FBME, pois, dessa
forma, o modelo fica com mais graus de liberdade, captando melhor as informações que
as séries econômicas que compõe o VEC transmitem.
Já resolvido a questão da não utilização das variáveis DUM/1994 e DUM/1999 e
porque desse não uso no modelo econométrico definitivo para a FBME, tem-se a
63 É claro que a partir dessa conclusão pode-se chegar que a série da UCI também terá uma relação significativa com a série do CFAMILIAS.
98
problemática da inserção da taxa de juros no VEC de determinação dos componentes
macroeconômicos estruturais da demanda por máquinas e equipamentos.
Tomando com base o primeiro modelo econométrico apontado, o qual se
configura pelas seguintes variáveis endógenas: FBME; CFAMILIAS; CGOVERNO, EX; IM e
UCI, além da variável exógena CREDTOTAL, inclui-se a TXIPCA como um componente
endógeno do VEC. Os resultados estatísticos dessa nova configuração indicam que a
adição da variável TXIPCA não melhora os resultados do modelo como um todo (AIC e
SBC)64. Além disso, esta variável é não significativa na equação de longo prazo, como
mostra o resultado do teste de restrição, o qual impõe um valor igual a zero para
parâmetro associado a TXIPCA na relação de cointegração (tabela 4.8).
Tabela 4.8: Teste de restrição para o parâmetro do TXIPCA em um modelo VEC para FBME
Hipótese de restrição Estatística- 2χ Probabilidade
7,1β .TXIPCA = 0 0,259 0,611
Não é possível rejeitar a restrição identificada na tabela anterior com uma
probabilidade de mais de 60%. Por conseqüência, a variável TXIPCA não determina os
gastos com máquinas e equipamentos no longo prazo, restando, ainda, a hipótese de que
esta série apresenta significância estatística no curto prazo. Com efeito, indica-se, no
mesmo modelo VEC apresentado até este momento, a TXIPCA como um componente
exógeno, junto com o CREDTOTAL.
Não diferente do que ocorreu ao caracterizar TXIPCA como uma variável de
longo prazo, não houve melhora nos resultados estatísticos do modelo que se utiliza
desta variável no curto prazo65. A única equação em que a variável TXIPCA obteve
64 Ver anexo. 65 Ver anexo
99
significância estatística foi a construída para as EX66. A dificuldade em associar
mudanças na FBME, a partir de variações na TXIPCA, é visualizada no gráfico 4.9.
- 2 .5
-2 .0
-1 .5
-1 .0
-0 .5
0 .0
0 .5
1 .0
1 .5
- .4 - .3 - .2 - .1 . 0 .1 .2 . 3 .4
Taxa
de v
ariação
na s
elic
aju
sta
da p
elo
IP
CA
T a x a d e v a r ia ç ã o d a F B M E
Gráfico 4.9: Dispersão (x,y) entre a taxa de variação da FBME e a taxa de variação TXIPCA.
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN
No gráfico de dispersão (x,y) anteriormente apresentado, tem-se uma nuvem de
pontos onde não se determina uma relação positiva ou negativa entre as variações da
FBME, vis a vis às variações na TXIPCA. É especificamente esta dificuldade que os
resultados do modelo VEC acaba por apontar, e, portanto, não é relevante
estatisticamente a presença da TXIPCA na composição da equação de determinação da
FBME.
66 Existe uma chance desta relação ser espúria, uma vez que, o sinal deste parâmetro é negativo. Pois, como configurado o regime de metas de inflação na economia brasileira, o combate aos aumentos dos índices de preços é feitos via taxa de juros. Entretanto, ao elevar esta taxa pode ocorrer uma valorização da moeda nacional, a partir da entrada de capitais. Esta conjuntura acaba por dificultar as exportações nacionais. Em resumo, tem-se uma relação inversa entre a taxa de juros e as exportações, identificado pelo sinal negativo do parâmetro ligado a TXIPCA na expressão que caracteriza as exportações.
100
Tomando a mesma estrutura observada para as considerações sobre a TXIPCA,
faz-se o mesmo exercício para a TXIGP e, inicialmente, se testará esta última variável
como determinante da FBME no longo prazo, para, depois, buscar uma relação no curto
prazo. Diferentemente do que ocorreu com a TXIPCA, a variável TXIGP alcançou
significância estatística na equação de cointegração, mas, o sinal do parâmetro
pertencente a esta variável tornou-se positivo, ou seja, um aumento na TXIGP provocaria
uma expansão dos gastos com a FBME67. Há, além disso, uma piora no modelo como
um todo e, por conseqüência, crê-se que a relação entre TXIGP e a FBME, nessa
estrutura do VEC, apresenta um caráter espúrio.
Por sua vez, ao inserir a TXIGP como variável exógena no VEC de determinação
dos gastos com máquinas e equipamentos, o parâmetro dessa variável torna-se
significativa na expressão da FBME, EX e da UCI, todas com sinal negativo. Ademais,
pelos critérios de AIC e SBC, houve uma melhora no modelo em geral, apesar de o
parâmetro que identifica a velocidade de ajuste de longo prazo piorar68, com o que,
trabalha-se, a partir de agora, com dois modelos, definindo, após os testes de impulso-
resposta, o melhor deles.
O teste Johansen, para o modelo econométrico que admite a TXIGP como
variável exógena, é apresentado na tabela 4.9. Os resultados dos testes indicam duas
equações de cointegração em um nível de significância de 1%, tanto, pelo critério de
traço e, quanto pelo critério de máximo-autovalor. Todavia, como já executado no
modelo 1, é fundamental observar os resultados dessas equações de cointegração.
67 Ver anexo 68 Ver anexo
101
Tabela 4.9: Valores estatístico do teste de cointegração de Johansen para a equação da FBME com TXIGP como variável exógena.
Nº de equações cointegradas
Estatística Traço
VC* - 5% VC* - 1% Estatística Máximo-autovalor
VC* - 5% VC* - 1%
Nenhuma 168,86 114,90 124,75 58,08 43,97 49,51
1≤ 110,78 87,31 96,58 42,42 37,52 42,36
2≤ 68,37 62,99 70,05 34,58 31,46 36,65
3≤ 33,78 42,44 48,45 18,57 25,54 30,34
4≤ 15,21 25,32 30,45 13,94 18,96 23,65
5≤ 1,27 12,25 16,26 1,27 12,25 16,26
* - valores críticos
A composição da função de longo prazo com uma equação de cointegração no
modelo 2 (TXIGP como variável exógena) é definida, pois, da seguinte forma:
FBME = 65,0 + 3,91.CFAMILIAS + 2,48.CGOVERNO + 1,52.EX – 1,24.IM + 0,01.UCI + 0,04.TEND (68) (0,641) (0,270) (0,141) (0,137) (0,007) (0,005)
Já a estrutura de longo com duas equações de cointegração é formatada abaixo:
FBME = 3,74.CGOVERNO + 0,03.EX + 0,52.IM – 0,02.UCI + 0,03.TEND (69) (0,614) (0,192) (0,248) (0,01) (0,006)
CFAMILIAS = 0,32.CGOVERNO - 0,38.EX + 0,45.IM - 0,01.UCI + 0,003.TEND (70) (0,152) (0,05) (0,06) (0,003) (0,001)
Na comparação das três expressões anteriores com as equações (64), (65) e (66)
nota-se que os parâmetros atingem valores muito próximos, assim como sua
significância estatística. Com efeito, seguindo os mesmos critérios anteriormente
apresentados (inversão do sinal dos parâmetros associados as variáveis UCI e IM),
elege-se a configuração com uma equação de cointegração para o modelo 2.
Em resumo, têm-se, até agora, dois modelos indicados, onde ambos são
estruturados partindo-se de um VEC. O primeiro modelo oferece como variáveis
endógenas a FBME, CFAMILIAS, CGOVERNO, EX, IM e a UCI, e por sua vez, como
variável exógena o CREDTOTAL. Já o segundo modelo utiliza-se dos mesmos
102
componentes endógenos do primeiro modelo, porém, se adiciona a TXIGP, ao
CREDTOTAL, como variável exógena.
Uma vez identificados, os dois tipos de modelos VEC com que se trabalharão no
decorrer desse exercício, passa-se à análise do efeito impulso-resposta em ambos. Após
estimar o VEC, pode-se buscar o comportamento das variáveis endógenas do modelo
mediante um choque em uma destas. É este movimento que o impulso-resposta captura,
ou seja, dado um choque em uma determinada variável endógena presente no VEC, esta
mudança não se restringe a uma só direção, mas afeta todas as outras variáveis
endógenas do modelo através de uma dinâmica de defasagens interna ao VEC. A função
impulso-resposta mostra os efeitos de um choque temporário no VEC, que por sua vez
torna-se uma mudança permanente no VAR.
Salienta-se que o ordenamento das equações de curto prazo irá afetar na função
impulso-resposta, isto é, se ao construir o exercício de impulso-resposta, se adicionar
como primeira equação do sistema as EX, se estará depositando um peso maior nesta
variável vis a vis os outros componentes endógenos do VEC. Esta dinâmica é
ocasionada, pois os choques se propagam de cima para baixo no sistema de equações.
Assim, ao estruturar a análise impulso-resposta, por exemplo, com a seguinte ordem de
equações: (1º) EX; (2º) FBME; (3º) CFAMILIAS; (4º) CGOVERNO; (5º) IM e (6º) UCI, uma
mudança nas EX causaria variações contemporâneas em todas as equações, sendo que,
uma mudança em qualquer outra equação, não altera as EX. A mesma dinâmica valeria
para as flutuações do CGOVERNO, as quais influenciariam somente as expressões das IM e
da UCI, não cobrindo as equações das EX, da FBME e do CFAMILIAS.
Todavia, segundo Pesaran e Shin (1998), os resultados do teste de impulso-
resposta, formatados tendo como base o impulso generalizado, independem de como as
103
equações das variáveis endógenas estão ordenadas. Com efeito, decidiu-se compor a
função impulso-resposta partindo do impulso generalizado.
O gráfico 4.10 mostra o resultado da função impulso-resposta sobre o modelo 1,
ou seja, dado um choque no erro das equações de cada uma variável endógena do VEC,
qual foi o comportamento da variável FBME?69. A curva de cor azul mostra a dinâmica
da FBME, advindo um choque positivo nela mesma. A curva de cor vermelha apresenta
a movimentação da FBME ocorrida depois de um choque positivo no consumo das
famílias e, dessa forma, sucessivamente.
Por conseguinte, observa-se que, em seguida da própria FBME, as variáveis que
provocam uma maior alteração na demanda por máquinas e equipamentos são a UCI e o
CFAMILIAS, como primeiro bloco. A seguir, pode-se considerar o CGOVERNO e as IM,
porém, este último componente provoca uma variação negativa na FBME. Por último,
tem-se as EX na escala das variáveis que provocam um menor efeito nos gastos com
máquinas e equipamentos.
69 Para o caso específico desse trabalho só irá apresentar os resultados sobre a FBME. Todavia, pode-se fazer este mesmo exercício para as outras variáveis endógenas do modelo econométrico.
104
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
.10
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Varia
ções
no lo
g d
a F
BM
E
Períodos
FBME
UCI
Consumo das Famílias
Consumo do Governo
EX
IM
Gráfico 4.10: Efeito impulso-resposta sobre a variável FBME estruturada a partir do VEC do modelo 1.
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN e BACEN
O comportamento da FBME, após um choque na UCI e no CFAMILIAS, corrobora
as afirmações anteriormente expostas, isto é, há uma forte relação entre os
investimentos em máquinas e equipamentos e estas duas variáveis. Ademais, nota-se,
depois de um choque nessas duas variáveis, um comportamento cíclico da FBME muito
semelhante, onde a dinâmica cíclica dos dispêndios em máquinas e equipamentos,
mostrada na curvas roxa e vermelha, aproxima-se do comportamento da curva verde, ao
passo que, este último situa-se em um nível inferior de resposta. Toda esta semelhança
parece normal, visto que esta última curva representa o movimento na FBME depois de
um choque positivo no CGOVERNO, componente de gasto conceitualmente próximo do
CFAMILIAS.
105
No caso de uma alteração nas EX, observa-se, em um primeiro momento, uma
forte resposta na FBME, uma vez que, as EX podem ser consideradas um gasto
autônomo, que, via multiplicador keynesiano, provocam efeitos expansivos na
economia. No entanto, com o passar dos trimestres, ocorre uma perda de força no
investimento direcionado para máquinas e equipamentos, estabilizando-se a partir do 4º
trimestre em um patamar positivo. O desempenho inferior da FBME, após um choque
nas vendas externas, vis a vis o comportamento dessa variável dada uma variação nos
componentes demanda interna, pode estar relacionado com duas características da
economia brasileira.
A primeira delas é que a participação média das EX no produto nacional, no
período analisado, foi inferior à participação do CFAMILIAS e do CGOVERNO70. Com efeito,
os choques positivos nas EX repercutem com menos intensidade na economia como um
todo e, por conseqüência, na FBME. O segundo ponto importante é que as vendas
externas nacionais, nos últimos anos, estão cada vez mais intensivas em bens primários
e, dessa forma, há um efeito indireto sobre o parque industrial nacional, setor que, no
Brasil, ainda se caracteriza por conter o maior estoque de máquinas e equipamentos.
A única variável endógena que demonstrou um efeito negativo na FBME,
sucedido uma mudança positiva no seu fluxo, foram as IM. Lembra-se que esta variável
apresentou parâmetro com sinal negativo na relação de cointegração. É por concluir,
então, que, quanto maior a propensão a importar da economia brasileira, menor será o
efeito sobre os gastos com máquinas e equipamentos, após um choque expansionista na
demanda interna, isto é, há um maior “vazamento” dos gastos domésticos para o
exterior. Além disso, apesar do aumento significativo da participação dos bens de
70 As participações média na renda total entre 1992 I e 2003 IV das EX, CFAMILIAS e do CGOVERNO são, respectivamente, 11%, 61% e 19%. Salienta-se que em 2003 a participação das EX subiu para um patamar em torno de 16,5%.
106
capital na pauta de importações do Brasil, uma elevação nas compras internas como um
todo reprime a FBME.
Já definido e delimitado os efeitos da função impulso-resposta sobre a FBME no
modelo 1, o gráfico 4.11 apresenta o mesmo exercício para o modelo 2.
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
.10
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Varia
ções
no lo
g d
a F
BM
E
Período
FBME
UCI
Consumo das Famílias
Consumo do Governo
IM
EX
Gráfico 4.11 Efeito impulso-resposta sobre a variável FBME estruturada a partir do VEC do modelo 2.
Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN, BACEN e FGV
O gráfico anterior, comparado com o gráfico 4.10, identifica o efeito da
inclusão da variável TXIGP na equação de curto prazo do VEC sobre a função impulso-
resposta da FBME. Salienta-se que esta variável obteve significância estatística nas
equações da FBME, EX e UCI.
É de se notar que a resposta dos gastos com máquinas e equipamentos,
posteriormente a uma mudança na UCI, CFAMILIAS, CGOVERNO e nas IM, aproxima-se da
já encontrada no modelo 1, sendo que, esta semelhança dá-se, tanto, na dinâmica das
107
curvas e, quanto, no valor da resposta na FBME. Crê-se, pois, na robustez desses
resultados.
As conseqüências de um choque da FBME sobre ela mesma, não permanecem
semelhantemente identificadas às do gráfico 4.10. Além de uma mudança na estrutura
cíclica da demanda por máquinas e equipamentos, o saldo acumulado é essencialmente
menor e, não obstante estas diferenças, no acumulado, mantêm-se os efeitos
expansionistas na FBME.
Ao se confrontarem o modelo 1 e o modelo 2, tem-se que alteração na
dinâmica da FBME, advinda de uma mudança positiva nela mesmo, não parece
suficientemente grave. No entanto, a dinâmica desta variável, após uma mudança nas
EX, se altera de forma substancial de um modelo para o outro71. No modelo 2, um
choque nas vendas externas provocaria uma retração expressiva nos gastos com
máquinas e equipamentos, implicação completamente díspar do alcançado no modelo
anterior. Observam-se, nas relações de curto prazo desses dois modelos, que os
parâmetros em comum não sofrem alterações importantes no seu valor e na sua
significância estatística, levando a acreditar que a principal causa da discrepância estaria
localizada, basicamente, no efeito da TXIGP.
Destaca-se que ao utilizar no VEC a TXIPCA como variável que balizaria a
FBME, não se obtiveram resultados significativos, mesmo quando se optou em
considerar que os efeitos da TXIPCA restringiam-se aos movimentos de curto prazo.
Todavia, ao trocar o índice inflacionário que ponderava a taxa real de juros, do IPCA,
para o IGP-DI, atingiu-se significância estatística na TXIGP, em dinâmica de curto prazo.
O fato de conseguir uma melhora nos resultados estatísticos, via alteração no tipo de
deflator utilizado, já pode trazer uma certa incerteza nos resultados. Assim, para uma
71 Salienta-se, novamente, que a TXIGP obteve seu parâmetro estatisticamente diferente de zero na equação de curto prazo da FBME e EX, além da UCI.
108
melhor avaliação da diferença de movimentos que apresentam a TXIPCA e a TXIGP, se
oferece o gráfico a seguir.
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03
Variações na TX-IPCA Variações na TX-IGP
Variações (
%)
Período
Gráfico 4.12: Variações na TXIPCA e na TXIGP entre 1992 II e 2003 IV.
Fonte de dados brutos: IBGE, BACEN e FGV.
O gráfico anterior expõe a diferença entre as variações da TXIPCA e a TXIGP,
onde, na média, as variações reais atingem um valor próximo de zero, mesmo
empregando-se o ajuste da taxa selic pelo IPCA ou pelo IGP-DI72. Entretanto, a
volatilidade da TXIGP é muito mais expressiva que a volatilidade da TXIPCA, e o
principal motivo da diferença de dinâmica dessas duas séries encontra-se na
metodologia de construção desses índices de preços. O IGP-DI absorve muito mais as
variações do cambio nominal, vis a vis o IPCA, tal que, é esta metodologia que permite
toda a variação na TXIGP nos anos de 1994 e 1995. São nestes períodos que se
72 Este comportamento confirma os resultados dos testes de raiz unitária aplicados nestas duas séries.
109
encontram os outliers da TXIGP e, lembrando a conjuntura econômica daqueles
trimestres, nota-se uma relação inversa entre as EX e a FBME. Isto é, após a
implementação do Plano Real, tem-se um momento onde as vendas externas entram em
um processo de queda e a demanda por máquinas e equipamentos aquece-se de forma
considerável. Esta relação inversa entre EX e FBME surge, também, no ano de 2003,
porém, com um outro outlier da TXIGP diferente daqueles dos anos de 1994 e 1995 e
com indicada queda na FBME e uma elevação nas EX. Objetivando evitar estes efeitos
espúrios dos outliers da TXIGP, define-se, assim, o modelo 1 como a estrutura que
melhor representa os condicionantes macroeconômicos relevantes na tomada de decisão
do setor privado com relação aos dispêndios em máquinas e equipamentos.
Definido o modelo 1 como mais representativo dos determinantes dos gastos
em máquinas e equipamentos para o período de 1992 I a 2003 IV, no caso da economia
brasileira, considera-se, agora, a análise de decomposição de variância do VEC desse
modelo.
A função impulso-resposta mostrou os efeitos de um choque positivo em uma
específica variável endógena, sobre outra variável que faz parte do VEC. Já o objetivo
da decomposição de variância é separar as variações de cada variável endógena do
VEC, observando a sua contribuição para as variações nos outros componentes do
modelo. A análise de decomposição de variância indica, então, a importância relativa de
cada choque aleatório para as variáveis que integram o VEC. A função impulso-resposta
e a análise de decomposição de variância são uma ferramenta bastante útil para
examinar as relações entre as variáveis econômicas.
Destaca-se que ao se utilizar a análise de decomposição de variância, o
ordenamento das funções de curto prazo do VEC fará diferença nos resultados. Não
existe um método, como o apresentado para a função impulso-resposta, que
110
homogeneíze a diferença de peso de cada equação de curto prazo na estruturação do
sistema.
Em vista dessa relevância no ordenamento das equações, é fundamental
proporcionar o teste de causalidade de Granger73, objetivando a melhor escolha na
definição da decomposição de variância.
Tabela 4.10:Teste de causalidade de Granger para as variáveis endógenas do VEC da FBME.
HIPÓTESE NULA ESTATÍSTICA-F PROBABILIDADE
)( FAMILIASC∆ não causa )(FBME∆
)(FBME∆ não causa )( FAMILIASC∆
0,416
0,040
0,663
0,961
)( GOVERNOC∆ não causa )(FBME∆
)(FBME∆ não causa )( GOVERNOC∆
0,918
1,489
0,408
0,238
)(EX∆ não causa )(FBME∆
)(FBME∆ não causa )(EX∆
1,316
0,835
0,279
0,441
)(IM∆ não causa )(FBME∆
)(FBME∆ não causa )(IM∆
3,990
0,242
0,03
0,786
)(UCI∆ não causa )(FBME∆
)(FBME∆ não causa )(UCI∆
3,363
0,748
0,04
0,479
O teste de causalidade de Granger exposto na tabela 4.10 foi obtido ao impor
na regressão dois períodos de defasagem. A opção por esta estrutura foi assim tomada
visto que nos dois modelos aqui analisados na formatação do VEC usou-se o mesmo
número de defasagem. O teste de Granger deixa à mostra algumas relações
interessantes; a primeira delas é que, com uma probabilidade de praticamente 100%, as
mudanças FBME não causam as variações no CFAMILIAS; a segunda observação diz
respeito à relação entre as IM e a FBME: com uma probabilidade próxima de 100%, as
73 O teste de causalidade de Granger questiona a relação de causa entre, por exemplo, x e y. Assim, busca-se mensurar quanto de y pode ser explicado por seus valores passados e, então, observar se ao adicionar valores passados de x haverá uma melhora na explicação de y. Ou seja, a variável x causa a variável y se o valor presente de y pode ser mais bem previsto pela incorporação de valores passados de x.
111
variações na FBME são causadas pelas variações nas IM74. No entanto, a circunstancia
apontada pelo teste de causalidade que chama mais atenção é a relação entre a FBME e
UCI. As mudanças nesta última variável causam as variações na FBME, com uma
probabilidade de praticamente 100%, indicando que o nível de atividade que tem o
predicado de alavancar os investimentos em máquinas equipamentos à forma de a um
efeito acelerador.
Agregando-se a este resultado, o efeito atingido na causalidade da FBME com as
IM e a dificuldade em aceitar que a relação de causalidade dá-se da FBME para o
CFAMILIAS e, por fim, a maior probabilidade da relação de causa ser das variações nas
EX para as variações na FBME, pode-se afirmar que os gastos com máquinas e
equipamentos são os últimos a ocorrerem no decorrer do ciclo de crescimento.
Neste sentido, tomaram-se como padrão para organizar o sistema de equações os
resultados do teste de causalidade de Granger e a função impulso-resposta. As duas
primeiras equações do sistema são os principais componentes da demanda agregada, ou
seja, o CFAMILIAS e o CGOVERNO; em seguida, coloca-se a relação estabelecida para a UCI
uma vez que foi identificada uma relação evidente desta variável em direção à FBME.
Por fim, mantendo-se os resultados atingidos nos testes de causalidade de Granger,
definiu-se a próxima expressão como sendo as EX, seguida das IM e por último a
FBME75.
74 Lembrando que o parâmetro das IM na equação de longo prazo, tanto, no modelo 1 e, quanto no modelo 2, é negativo. 75 A variável em estudo acaba por ser locada como a última equação no sistema de determinação da decomposição da variância, pois, tudo indicou que esta é a última a reagir dada uma dinâmica de expansão da renda.
112
Tabela 4.11: Decomposição de variância da FBME
PERÍODO FBME CFAMILIAS CGOVERNO EX IM UCI
1 72,41 7,97 0,01 12,90 3,54 3,16
2 44,96 11,55 1,40 10,06 23,25 8,77
5 35,21 18,72 2,24 6,02 24,74 13,07
10 33,00 21,57 2,35 3,72 25,32 14,04
16 32,61 22,33 2,34 2,91 25,43 14,37
A tabela 4.11 mostra as participações relativas que cada variável endógena
do VEC tem sobre as variações na FBME, depois de um choque neste agregado. Por
conseqüência, de acordo com a formatação do sistema de equações indicado no
parágrafo anterior, dado um choque na FBME, em torno de 72% das alterações na sua
variância são causados por este próprio choque, sendo seu resultado fruto de que a
equação que representa esta variável é colocada como a última no sistema de equações.
Assim, já no primeiro período, destacam-se as variações no CFAMILIAS e nas EX
causando alterações na FBME. A dinâmica das EX aproxima-se com os resultados
alcançados na função impulso-resposta, onde, após um choque positivo nessa variável,
em um primeiro momento, tem-se uma resposta muito forte na FBME, reduzindo este
efeito com o passar dos períodos.
Em relação ao CFAMILIAS, nota-se que a participação das suas variações nas
mudanças da FBME aumentam de forma expressiva, chegando a representar 22% das
variações deste último agregado. São as alterações nas importações que acabam,
todavia, por causar maior impacto sobre as variações nos gastos com maquinas e
equipamentos, atingido um valor de 25%. Um outro agregado que se destaca na tabela
4.11 é a UCI, caracterizando 14% das variações relativas da FBME. Ao somar a este
último movimento, a evolução da participação das alterações no CFAMILIAS nas
mudanças na FBME, chega-se a 46% no último período da tabela anterior. Com efeito,
113
tem-se a tendência de um processo multiplicador-acelerador, sendo importante
apresentar este mesmo exercício para o CFAMILIAS, IM e da UCI, visando confirmar esta
tendência.
Tabela 4.12: Decomposição de variância da CFAMILIAS
PERÍODO FBME CFAMILIAS CGOVERNO EX IM UCI
1 0,00 100,00 0,00 0,00 0,00 0,00
2 0,35 95,61 0,17 0,30 3,46 0,10
5 5,90 86,66 1,07 4,46 1,67 0,22
10 7,14 85,30 1,29 5,03 1,08 0,14
16 7,75 84,69 1,37 5,31 0,77 0,10
A tabela acima apresenta a análise de decomposição de variância do CFAMILIAS,
notando-se um aumento crescente na participação das mudanças da FBME na variância
do CFAMILIAS. Como já apontado, esta conclusão parece indicar um mecanismo
multiplicador, tal que, as elevações nos gastos com máquinas e equipamentos aumentam
a renda agregada mais que proporcionalmente e, por conseqüência, os dispêndios das
famílias. Outro movimento que chama a atenção é o impacto das alterações nas EX
sobre as mudanças no CFAMILIAS, cumprindo lembrar que as vendas externas
caracterizam-se por serem um componente dos gastos autônomos, não muito diferente
da FBME, que, via multiplicador keynesiano, leva a expansão da renda e, então, do
consumo. Os resultados expostos na tabela 4.12 deixam evidente a dinâmica do
multiplicador da renda agregada.
Outro agregado que se caracterizou com uma importância substancial na
determinação da demanda por máquinas e equipamentos foi a UCI. A tabela 4.13 exibe
os resultados da análise de decomposição de variância desse agregado.
114
Tabela 4.13: Decomposição de variância da UCI
PERÍODO FBME CFAMILIAS CGOVERNO EX IM UCI
1 0,00 12,97 21,26 0,00 0,00 65,76
2 1,05 17,38 26,90 0,13 10,83 43,69
5 0,62 14,80 29,13 0,64 12,48 42,32
10 0,45 15,29 30,23 0,72 12,14 41,15
16 0,38 15,38 30,40 0,66 12,08 41,10
A análise de decomposição de variância da UCI apresenta, de forma geral,
dois agregados macroeconômicos causadores de suas variações. O primeiro deles é a
conjunção do CFAMILIAS e do CGOVERNO, conceitualmente definido como o consumo total
da economia, representando este agregado, na média do período assinalado,
praticamente 42% das variações na UCI. Já o segundo componente do VEC, que tem
uma relação expressiva com este último agregado, são as IM, chegando a representar
em torno de 12% das mudanças na UCI, com dinâmica crescente durante o período
proposto.
Visto que as variações das IM tornaram significativas para as mudanças, tanto,
da FBME e, quanto, da UCI, é fundamental implementar o exercício de decomposição
de variância para este agregado.
Tabela 4.14: Decomposição de variância das IM
PERÍODO FBME CFAMILIAS CGOVERNO EX IM UCI
1 0,00 18,75 3,21 18,77 52,90 6,35
2 0,82 37,19 1,90 27,19 28,55 4,34
5 2,11 47,24 1,16 23,47 22,63 3,37
10 2,83 54,31 0,76 20,94 18,47 2,67
16 3,22 56,83 0,51 19,78 17,15 2,47
115
A tabela anterior apresenta a decomposição de variação das compras externas
da economia brasileira, onde dois agregados destacam-se na determinação das variações
das IM: (a) CFAMILIAS e (b) EX. Com relação a este último componente do VEC, apesar
de no último período, apresentado na tabela 4.13, suas mudanças caracterizarem
praticamente 19% das variações nas IM, há um processo de diminuição da participação
relativa das alterações nas vendas externas sobre as mudanças nas IM. Diferentemente
das EX, os gastos das famílias demonstraram um aumento crescente na delimitação das
compras do exterior. As alterações no CFAMILIAS chegaram a representar 56% das
modificações nas IM. Em conclusão, os resultados alcançados pelo exercício de
decomposição de variância somente confirmam a importância da demanda interna para
o nível de atividade da economia brasileira.
Portanto, ao tomar o modelo 1 como representativo para a demanda por
máquinas e equipamentos na economia brasileira no período em exame e,
conjuntamente, observar os resultados estatísticos do teste de causalidade Granger, da
função impulso-resposta e da análise de decomposição de variância, chega-se a
conclusões econômicas importantes.
A primeira delas diz respeito à relação do crédito com a FBME. Esta variável
esta incluída no VEC do modelo 1 como um componente das relações de curto prazo,
pelos motivos já apresentados neste capítulo, tal que, este agregado apresenta os
parâmetros associados a ele estatisticamente significativos e com sinais positivos em
todas as funções, com exceção da equação da UCI76. Este comportamento denota a
importância do crédito para a economia como um todo e, sobremaneira, para a dinâmica
FBME, uma vez que, dado um aumento do estoque de crédito na economia, os efeitos
diretos sobre os componentes determinantes da FBME serão positivos, inclusive nessa
76 Ver anexo
116
última variável, sendo que, a função impulso-resposta dá uma direção do que ocorreria
com os gastos em máquinas e equipamentos na economia brasileira. Lembra-se,
também, que mesmo a UCI sofrerá um processo de elevação, haja vista a análise de
decomposição de variância, onde se caracterizou esta variável como um acelerador,
influenciado, basicamente, pela demanda interna. Dessa forma, o mercado interno é o
centro dinamizador do nível de atividade na economia brasileira.
Outra resposta que os resultados econométricos indicam para as ponderações
econômicas é que a FBME é influenciada basicamente pelos componentes
macroeconômicos ligados à demanda; caracteriza-se o princípio da demanda efetiva
agindo de maneira significativa na determinação dos dispêndios do setor privado em
máquinas e equipamentos. As variáveis de custos podem influenciar, e não determinar,
a FBME, todavia, em momentos de conjuntura econômica muito específica, como
sugere os primeiros meses após a implementação do Plano Real, onde se teve uma forte
retração dos preços dos bens de capital importado, via valorização da moeda nacional
frente ao dólar.
Tem-se, também, a questão da taxa de juros, a qual não obteve
representatividade estatística na determinação da demanda por máquinas e
equipamentos, que redunda em duas observações importantes a seu respeito. A primeira
delas é o fato de que a taxa de juro real no Brasil, no período analisado, praticamente
operou em uma banda consideravelmente elevada e, além disso, estas séries mantiveram
a média e a variância constantes, como demonstrou o teste de estacionariedade. Neste
sentido, sendo as respostas da FBME dadas a partir das variações na taxa real de juros, é
nítida a dificuldade de obter-se alguma relevância estatística entre estas duas variáveis.
Pela segunda observação, identifica-se um processo tipo multiplicador-acelerador para a
FBME, de modo que, mesmo que a taxa real de juros não determine os dispêndios com
117
máquinas e equipamentos, a partir dessa dinâmica agregada e a relevância do crédito
para a economia, situações em que o crédito não se encontre dispendioso, ajudará a
acelerar o nível de atividade da economia, elevando, assim, ainda mais, a FBME.
Estas conclusões econômicas, que tiveram como base o exercício
econométrico, indicam uma proximidade com as concepções de Kalecki a respeito dos
determinantes dos gastos em capital fixo. A teoria desenvolvida por este autor está
estruturada sobre o principio da demanda efetiva. Ademais, três agregados seriam os
principias determinantes das decisões de gastos com máquinas e equipamentos dos
empresários. O primeiro refere-se aos lucros retidos pela firma, onde, todo aumento
deste agregado induz em reinvestimento na própria empresa e, somando-se a isso,
quanto maior os lucros retidos, maior o capital próprio da firma, facilitando a tomada de
crédito no mercado bancário. A dinâmica deste componente da função investimento de
Kalecki tem similaridade com as relações encontradas no modelo econométrico entre a
FBME e os gastos direcionados para o mercado interno (CFAMILIAS, CGOVERNO e EX),
além do CREDTOTAL. A elevação dos gastos voltados para a oferta interna aumenta o
fluxo de renda dos empresários que, por sua vez, alimentam um processo de ascensão
dos lucros retidos das suas respectivas empresas. Com isso, pode ocorrer um movimento
de reinvestimento, expandindo a FBME. Já o CREDTOTAL apresenta uma relação direta
com a demanda por máquinas e equipamentos nas relações de curto prazo.
Para Kalecki, os outros dois agregados que influenciam os gastos em
investimento são as variações dos lucros e do estoque de capital, sendo que, estas duas
variáveis acabam representando as alterações no nível de utilização da capacidade
instalada, onde o efeito acelerador é assegurado por este termo. Esta característica da
concepção teórica kaleckiana, como foi salientado durante este capítulo, é evidenciada
pelos resultados econométricos, inclusive o efeito acelerador da UCI.
118
É exatamente esta conjuntura que pode explicar a não significância da
participação dos lucros na renda para a determinação da FBME. Como já foi delimitado
no capítulo 2, a taxa de lucro nada mais é do que a multiplicação do profit share pela
utilização da capacidade instalada ( ur .π= ). Uma vez que a participação dos lucros na
renda é mais estável que a utilização da capacidade instalada, o primeiro agregado
torna-se não relevante na especificação da taxa de lucro e, por conseqüência, na
determinação da demanda por investimento. Assim, de maneira geral, a teoria do
investimento de Kalecki parece bastante plausível para explicar a dinâmica da FBME da
economia brasileira entre 1992 I e 2003 IV.
Ao comparar os resultados alcançados neste exercício com o modelo
macroeconômico de metas de inflação do Banco Central (2000), identificam-se algumas
divergências. A periodicidade deste modelo, assim como o utilizado neste exercício, é
trimestral77, sendo composto por uma relação IS e uma curva de Phillips. Para a prática
da comparação com o exercício identificado neste trabalho, é interessante somente a
relação IS. Desta forma, esta relação é função, basicamente, de duas variáveis78: (A)
hiato do produto e a (B) taxa de juros real. Com respeito à taxa real de juros, notou-se
que esta não se fez significativa na determinação dos gastos com máquinas e
equipamentos, ao passo que, quando não se rejeitou a hipótese nula para esta variável,
encontrou-se uma relação espúria79.
O hiato do produto não foi assinalado explicitamente no modelo econométrico
apresentado por este trabalho, porém, partindo-se dos resultados estatísticos atingidos,
chega-se à conclusão de que os gastos com máquinas e equipamentos da economia
77 É pertinente salientar que a estimação dos parâmetros do modelo do Banco Central teve como base os período que se inicia em 1992 I prolongando-se até 1999 III, periodicidade que este trabalho aborda. 78 Ainda se adiciona o déficit primário requerido (percentual do PIB), como uma variável de cunho fiscal. 79 Salienta-se que no modelo apresentado neste trabalho utilizou-se uma série de deflatores para se alcançar a taxa de juros real. Somente quando se aplicou como deflator o índice de preços do IGP-DI é que se consegui alguma relevância estatística para esta variável.
119
brasileira estão inseridos em uma dinâmica em que prevalece o principio da demanda
efetiva, juntamente com um acelerador-multiplicador da renda. Por certo, admitindo
esta conjuntura, quanto mais próximo o produto efetivo do potencial, isto é, quanto
menor o hiato do produto, maior a taxa de crescimento da economia. Mesmo que não se
tenha fixado o hiato do produto explicitamente no modelo de determinação da FBME,
os resultados econométricos indicam, sem dúvida, existência de uma relação inversa
entre o hiato do produto e os gastos com máquinas e equipamentos.
Porém, a diferença entre o produto potencial e o efetivo, na abordagem do
Banco Central, também é utilizada como um componente da curva de Phillips, onde,
quanto menor o hiato, maiores as pressões inflacionárias. Esta conjuntura, por sua vez,
leva os formuladores da política monetária no Brasil a buscar uma desaceleração da
economia nos momentos em que a utilização da capacidade instalada da economia
encontra-se próximo do seu nível de “pleno emprego”. Todavia, como se demonstrou
neste trabalho, esta política não parece a mais correta para alavancar a demanda por
máquinas e equipamentos, visto que, tais gastos são os últimos a serem estimulados em
um processo de crescimento da renda. Ademais, a relação causal entre a UCI e a FBME
é da primeira variável, para a segunda. Em outras palavras, o fundamental é que se
tenha um grau de utilização do estoque de capital relativamente alto, pois, esta
conjuntura é que irá alimentar a demanda do setor privado por máquinas e
equipamentos.
120
5. CONCLUSÃO
Este trabalho tem como foco principal apresentar e analisar os resultados de um
modelo econométrico para a formação bruta de máquinas e equipamentos. Para tanto,
em seu segundo, capítulo fez-se uma revisão dos conceitos teóricos das principais
escolas do pensamento econômico sobre os determinantes do investimento.
Primeiramente, definiram-se dois grandes blocos teóricos distintos: a abordagem
Neoclássica versus a definição via principio da demanda efetiva. O primeiro bloco
observa os movimentos econômicos, basicamente, a partir de mudanças nas variáveis de
preço e de produtividade80. Esta concepção é internalizada na caracterização das
decisões de gastos em bens de investimento, onde, as alterações na produtividade
marginal do capital e no custo de uso deste, serão os dinamizadores da formação bruta
de capital fixo. Por outro lado, têm-se as escolas econômicas que enxergam no principio
da demanda efetiva a principal referencia para as suas formulações teóricas.
Os principais modelos teóricos que adotam os critérios Neoclássicos de
determinação da demanda por investimento são, basicamente, três: (1) o critério do
80 Esta conceituação é oriunda da hipótese de que os fatores econômicos estão, continuamente, em pleno emprego.
121
valor presente, (2) o estoque de capital de equilíbrio e (3) a teoria q-investimento; os
quais têm como hipótese básica para o comportamento do agente econômico um
processo de maximização intertemporal.
No primeiro modelo, os agentes econômicos, mais especificamente as firmas,
têm como prioridade atingir o máximo valor presente líquido de um projeto de
investimento. Este comportamento determina uma dinâmica de maximização
intertemporal do rendimento líquido dos proprietários da empresa, pelo qual, para que
se atinja este valor ótimo, se considera fundamental os retornos correntes do projeto,
seus custos e a taxa de juros de mercado.
A ponderação a partir do estoque de capital de equilíbrio, assim como a do valor
presente líquido, evidencia que, ao se tomar uma decisão de implementação de um
projeto de investimento, tem-se como objetivo a maximização do valor corrente da
firma, observando-se os fluxos de lucros futuros. Neste sentido, a firma estará buscando
sempre um volume de estoque de capital ótimo, que é função do nível de produção da
firma, do custo de uso deste estoque e do preço do produto da empresa.
Finalmente, a teoria q-investimento parte da mesma estrutura indicada pelas
duas abordagens neoclássicas precedente, contudo, esta concepção, teorizada por James
Tobin em 1969, introduz o mercado de ativos entre os fatores que determinam a
demanda por investimento. A introdução do mercado de ativos tem como objetivo
caracterizar variáveis que são relevantes na tomada de decisão do setor privado com
respeito aos gastos com investimento e não são observáveis.
Na Teoria das Opções Reais, propostas por Dixit e Pindyck em 1994, também
conhecida como a nova Teoria Neoclássica do Investimento, as firmas têm como
objetivo principal maximizar o valor presente líquido de um plano de investimento81.
81 No entanto, como já apontado esta teoria trata as variáveis econômicas como estocásticas.
122
Apesar disso, a teoria das opções atribui uma maior relevância à irreversibilidade e
incerteza nas decisões de investir. Em um ambiente incerto, onde as tomadas de
decisões são irreversíveis, tem-se a opção de aguardar por uma nova informação, isto é,
envolve o exercício de uma espécie de opção de compra. Quanto maior a volatilidade
das variáveis importantes para a tomada de decisão do investidor, maior o preço da
opção.
A teoria de Keynes, por seu turno, foi delimitada partindo-se de dois métodos
divergentes. A primeira delas é mais próxima às concepções Neoclássicas, de tal
maneira que se busca caracterizar a Taxa Interna de Retorno (TIR) do investimento,
tendo como base o calculo do Valor Presente Líquido (VPL) da inversão, como a taxa
que irá igualar os custo e os retornos esperados do projeto de investimento, a esta taxa,
também, se dá o nome de Eficiência Marginal do Capital (EMgK). Assim, o nível de
investimento depende das variações na EMgK, ao passo que, considera-se a hipótese da
produtividade marginal decrescente do capital.
A outra metodologia para os determinantes da demanda por investimento de
Keynes tem como principal elemento o preço de demanda do ativo de capital, que é
atingido a partir de um processo de capitalização da renda esperada, partindo dos
retornos esperados e da taxa de juros de mercado. Esta abordagem, contudo, não
transpassa pela conjectura da produtividade marginal do capital, mas sim, toma como
base para as variações no preço de demanda do ativo de capital as alterações na sua
escassez, ou seja, quanto mais escasso o ativo de capital, maior o rendimento esperado
e, por conseguinte, maior o preço de demanda.
A concepção de Kalecki, com respeito aos determinantes da demanda por
investimento, é formulada visando captar os efeitos dinâmicos decorrentes deste gasto
sobre a economia como um todo. Este autor formulou várias apresentações para o
123
comportamento do investimento, mas alguns pontos básicos são comuns a todas as
exposições. Estruturalmente o investimento é função: (1) da acumulação interna de
lucros da firma, (2) da variação da taxa de lucro, e (3) de um componente exógeno,
relacionado com a oportunidade de investimento não pertinente ao nível de atividade da
economia, influenciado pelas inovações e outras mudanças estruturais. Internamente, na
concepção da taxa de lucro pode-se identificar dois componentes que acabam por
formá-la: os fluxos de lucros brutos e o estoque de capital fixo. Tais componentes
definem o principio do ajustamento do capital, de tal sorte que, as modificações nos
lucros e no estoque de capital fixo, determinam as variações esperadas na rentabilidade.
Em suma, para Kalecki, os gastos com investimento são especificados por uma relação
destes com o lucro e a capacidade instalada, tendo como base conceitual o principio da
demanda efetiva e a acumulação interna.
Os modelos estruturalistas, ao mesmo tempo em que enfatizam as concepções
kaleckiana, apresentam novas hipóteses teóricas. Neste sentido, deposita-se especial
relevância na distribuição de renda, além da utilização da capacidade instalada, para a
determinação dos dispêndios com investimento, explorando o papel da lucratividade na
decisão de gasto com a formação bruta de capital fixo e no nível de atividade. Os
salários fazem parte dos custos de produção e uma pressão baixista nesta variável
aumentará os lucros por unidade de produção, podendo aumentar os desembolsos com
investimento. A partir de um ponto de vista keynesiano, contudo, os salários são um
determinante da demanda agregada e, uma baixa nestes, poderá desencadear uma
diminuição dos lucros e, por conseqüência, um desestímulo à expansão da produção. A
partir desta abordagem estruturalista, há, com efeito, um dilema em se afirmar que altos
salários resultam em baixos gastos com investimento, é o chamado paradoxo dos custos.
124
Os capítulos 3 e 4 concentraram-se em esclarecer as transformações necessárias
nas séries de dados e equacionar o modelo econométrico macroeconômico utilizado
para identificar os determinantes dos gastos em máquinas e equipamentos, além de
interpretar seus resultados estatísticos. Os testes usados para apontar a presença, ou não,
da estacionariedade nas séries econômicas acabaram por prescrever que a maioria destas
são I(1). Neste sentido, optou-se por trabalhar com um modelo vetorial de correção de
erros (VEC), que, como, também, tipo de modelo econométrico, é especificado a partir
de séries não-estacionárias, as quais apresentam uma relação de cointegração. Observa-
se, ainda, nesta específica arquitetura econométrica, uma relação de curto prazo,
influenciada por variações fora de uma relação de equilíbrio, e uma dinâmica de longo
prazo, onde estas variações desaparecem, atingindo uma relação de equilíbrio,
estabelecida por uma equação de cointegração.
Já na primeira aproximação, quando se utilizaram modelos estatísticos
univariados, identificou-se uma relação expressiva entre os componentes de gastos da
economia e a demanda por máquinas e equipamentos. Estabeleceram-se, então, dois
modelos para a FBME, formatados sobre a especificidade do VEC. A primeira estrutura
apresentou, na equação de cointegração, as seguintes variáveis estatisticamente
significativas: CFAMILIAS, CGOVERNO, EX, IM e UCI, onde o CREDTOTAL, definido como
uma variável exógena, não foi rejeitado estatisticamente em nenhuma relação de curto
prazo, com exceção da equação da UCI. Por sua vez, no segundo modelo inseriu-se a
TXIGP como componente de curto prazo, além do CREDTOTAL. Com efeito, as variáveis
que se tornaram relevantes estatisticamente na equação de longo prazo foram as mesma
do modelo 1. Porém, na relação de curto prazo, o parâmetro associado à TXIGP mostrou-
se estatisticamente diferente de zero em três equações: FBME; EX e da UCI. Ainda se
buscou a incorporação de duas dummys aditivas no modelo 1, uma, para o ano de 1994
125
e, outra, em 1999. Tal exercício, contudo, não alcançou resultados satisfatórios, haja
vista a relação expressiva existente entre a série da FBME e as séries do CFAMILIAS e a
da UCI.
Definidas as duas estruturas do VEC, analisou-se, primeiramente, a função
impulso-resposta de cada modelo. Ao executar esta apreciação, observou-se, no modelo
2, uma relação espúria entre as vendas externas e a FBME, caracterizando um resultado
em que o aumento das EX direcionavam para uma diminuição na demanda por
máquinas e equipamentos.
Este mesmo exercício, aplicado ao modelo 1, determinou relações entre a FBME
e as outras variáveis que compõem a equação de cointegração não distantes das
definições teóricas, ou seja, atingiram-se relações positivas entre a FBME e o CFAMILIAS,
CGOVERNO, EX e a UCI; ao passo que, as variações positivas nas IM determinaram uma
retração na demanda por máquinas e equipamentos. Ademais, observaram-se três
grupos de variáveis que provocam maiores alterações na FBME. O primeiro bloco é
representado pelo CFAMILIAS e a UCI; seguido do grupo formado pelas IM e o CGOVERNO
e, por último, têm-se as EX na escala das variáveis que causam maior impacto na
FBME.
Neste sentido, definiu-se que o modelo 1 representaria melhor os determinantes
dos gastos com máquinas e equipamentos para a economia brasileira no período que
iniciou-se em 1992, estendendo-se até 2003. Partindo-se desta referencia, apresentaram-
se os resultados do teste de causalidade de Granger e a análise de decomposição de
variância. Crê-se que, junto com a função impulso-resposta, estes dois exercícios
estatísticos propiciam base para se chegar a definições econômicas sobre o modelo
econométrico.
126
Pelos valores estatísticos atingidos no teste de causalidade de Granger, pode-se
afirmar que a demanda por máquinas e equipamento será a última a reagir em uma
conjuntura de expansão da renda. Em outras palavras, é necessário que ocorra,
primeiramente, uma elevação na maioria dos componentes de gastos da economia, para,
somente depois desta circunstância, a FBME expandir-se.
Em relação aos resultados da decomposição de variância da FBME, chega-se a
três variáveis que influenciam, sobremaneira, as mudanças neste agregado: (1)
CFAMILIAS; (2) UCI e (3) IM. Todavia, a decomposição de variância da UCI e da IM
levou a definir que o CFAMILIAS é a variável que mais influencia as mudanças nestas duas
outras variáveis, onde, a variância dos gastos em bens e serviços das unidades familiares
é influenciada, principalmente, pelas mudanças na FBME. Apontaram-se, então, duas
conclusões importantes para a economia brasileira: a primeira delas confirma que a
demanda interna é o componente principal para o nível de atividade da economia
nacional; sendo que, e já pertencente à segunda dedução, se tem um processo
multiplicador-acelerador bastante evidente na dinâmica da renda agregada.
A FBME é, deste modo, influenciada, especialmente, pelas variáveis
macroeconômicas associadas ao lado da demanda, além do crédito. Ademais,
identificou-se, de forma evidente, o principio da demanda efetiva atuando na dinâmica
de definição da renda agregada. As mudanças nas variáveis de custo, por sua vez, não
são suficientes para alterarem os gastos voltados para a FBME. Uma possível
interpretação econômica para os resultados estatísticos alcançados é por via da teoria de
Kalecki para a determinação do investimento.
É sabido que as conclusões atingidas neste trabalho não esgotam as pesquisas
sobre o tema. Ainda que já se tenham alcançado as indicações a respeito da dinâmica de
acumulação interna da economia, a qual se caracterizou na relação encontrada entre a
127
FBME e a conjuntura dos gastos voltados para o mercado interno, faz-se importante
examinar como se comporta a questão do reinvestimento no processo produtivo da
unidade empresarial, isto é, dado os lucros que se podem atingir no mercado financeiro,
como a firma individual comporta-se no momento de aplicar a acumulação obtida pela
venda da produção de mercadoria.
Outro ponto que merece avanço refere-se à questão da influência das
expectativas na determinação dos investimentos privados, onde, recomenda-se a adição
de uma variável que possa identificar o comportamento da expectativa futura dos
agentes econômicos uma vez que a delimitação da expectativa adaptativa já se aproxima
do comportamento da FBME frente às variações na UCI.
Ademais, não foi objetivo deste trabalho buscar uma relação de determinação
dos gastos voltados para construção civil. No entanto, sabe-se que este componente da
formação bruta de capital fixo, entre 1999 e 2003, representou aproximadamente 60%
deste agregado, evidenciando o quanto é importante mapear a sua dinâmica para se
chegar a um entendimento completo da demanda por investimento da economia
brasileira. Indica-se, portanto, mais uma linha de pesquisa para trabalhos interessados
no tema. Diferentemente da demanda por máquinas e equipamentos, a participação dos
dispêndios do setor públicos e das famílias na FBCC representaram 51% do total deste
agregado, entre 1999 e 2003, e, deste modo, é importante, em principio, uma
desagregação nestes gastos, para, em seguida, buscar uma relação à FBCC do setor
privado.
Ao final, tendo como referência os resultados observados neste trabalho, pode-se
tirar conclusões para políticas econômicas futuras. Uma política que tem como objetivo
aumentar a taxa de investimento da economia não pode ser pautada exclusivamente
sobre as variáveis de custo do capital, estas têm uma importância complementar na
128
tomada de decisão do setor privado com respeito aos gastos com máquinas e
equipamentos. É importante especificar que os principais determinantes da FBME são
variáveis de demanda, onde a relação de causalidade é dada, destas variáveis, em
direção aos gastos em máquinas e equipamentos. A interrupção contínua do processo de
expansão da demanda, dificultará, em geral, a capacidade de oferta de bens e serviços
da sociedade.
129
ANEXOS
Para uma melhor apresentação, tanto das transformações nas séries
econômicas necessárias para a realização do exercício proposto neste trabalho, quanto
da exposição dos resultados estatísticos alcançados, dividiu-se este anexos em quatro
seções. As duas primeiras abordam a metodologia utilizada na construção das séries da
FBME, FBCC e da distribuição funcional da renda com temporalidade trimestral. Por
seu turno, as próximas seções indicam os resultados dos modelos econométricos de
determinação dos condicionantes macroeconômicos importante na tomada de decisão
do setor privado com relação a FBME e FBCC
130
METODOLOGIA DE CONSTRUÇÃO DAS SÉRIES FORMAÇÃO BRUTA MAQUINAS E EQUIPAMENTOS E CONSTRUÇÃO CIVIL COM PERIODICIDADE TRIMESTRAL
Sabe-se que a FBCF trimestral contabilizada pelo IBGE/NSCN não oferece a
decomposição pelos seus componentes. Isto é, não se encontram, nos dados oficiais
apresentados pelo IBGE, o fluxo de investimento da economia brasileira voltado para
máquinas e equipamentos e construção civil com esta periodicidade. Com efeito, antes
de expor a metodologia aplicada para se chegar a estes dois valores com a periodicidade
desejada neste trabalho, é fundamental apresentar as séries que foram manipuladas para
se atingir a desagregação da FBCF, sua temporalidade, além das suas fontes.
É evidente que se tem como base para a desagregação da FBCF esta própria
série, com temporalidade trimestral e anual. Os dados trimestrais são obtidos do
IBGE/NSCN Contas Trimestrais, já as séries anuais tiveram como fonte as Tabelas
Sinóticas. Ainda com periodicidade anual, retirados da mesma fonte da FBCF, tem-se a
FBME e FBCC. Salienta-se que as séries de formação bruta que apresentam
temporalidade trimestral serão usadas somente as sua taxas de crescimento real, sendo
que, para aquelas séries que são formatadas anualmente, utilizam-se seus valores
correntes de cada ano.
Vale-se, também, da série produzida pelo IBGE/PIM-PF que caracteriza o
índice da produção de insumos típicos da construção civil, com periodicidade mensal.
Partindo-se dos dados mensais, encontra-se o índice médio trimestral e, por
conseqüência, a taxa de crescimento deste índice com a temporalidade desejada para
este exercício. Lembra-se que mais de 90% das mudanças na FBCC são causadas pelas
variações deste índice.
131
Levando em consideração esta significativa participação do índice da produção
de insumos típicos da construção civil na FBCC, pode-se construir a seguinte expressão
de diferença:
( )
−
=∆
−− 11 t
t
t
t
FBCF
FBCF
ICC
ICCFBCFFBCC
( )^^
FBCFICCFBCFFBCC −=∆ (1)
sendo,
)( FBCFFBCC∆ = indicador que representa a diferença da taxa de
crescimento da FBCC em relação a FBCF com periodicidade trimestral.
^
ICC = taxa de crescimento do índice de produção dos insumos típicos da
construção civil com periodicidade trimestral.
^
FBCF = taxa de crescimento da formação bruta de capital fixo com
periodicidade trimestral.
Assim, como estruturada a expressão (1), o componente
)( FBCFFBCC∆ indica o quanto a taxa de crescimento da FBCC foi superior ou
inferior a taxa de crescimento da FBCF. Sendo a FBCF formada, basicamente, por dois
componente, um que representa os gastos em máquinas e equipamentos e outro que
aponta a demanda da indústria de construção civil82, dada a participação da FBCC na
FBCF, um aumento na )( FBCFFBCC∆ representa uma elevação nesta participação,
decorrendo, por conseqüência, uma queda na participação da FBME no fluxo de
investimento total da economia. Portanto, pode-se encontrar a participação relativa da
FBCC na FBCF com periodicidade trimestral da seguinte forma:
82 Na composição da FBCF tem-se, ainda, os gastos em serviços voltados para este agregado. No entanto, este componente representou, em média, apenas 5% da FBCF total no período que abrange os anos de 1992 até 2003.
132
( )ANUALTRIMESTRAL FBCF
FBCCFBCFFBCC
FBCF
FBCC
∆+=
$
$].1[ (2)
onde,
TRIMESTRALFBCF
FBCC
= participação da FBCC na FBCF com periodicidade
trimestral.
ANUALFBCF
FBCC
$
$ = participação da FBCC na FBCF com periodicidade anual.
Duas observações baseadas na equação (2) são importantes. A primeira delas
diz respeito ao termo do lado esquerdo dessa expressão. Lembra-se que os dois termos
do lado direito da relação anterior podem ser conceitualmente definidos como taxas
percentuais, levando o resultado da participação da FBCC na FBCF com periodicidade
trimestral apresentar esta mesma unidade.
Já a segunda observação lembra que o termo ANUAL
FBCF
FBCC
$
$ caracteriza-se
pela temporalidade anual. Neste sentido, este valor é fixo para os quatro trimestres de
cada ano, ou seja, altera-se esta componente da equação (2) somente nas viradas anuais.
Mantendo esta metodologia chega-se ao resultado de que o valor médio da participação
da FBCC na FBCF com periodicidade trimestral é exatamente igual ao seu valor anual,
isto é:
ANUALTRIMESTRAL FBCF
FBCC
FBCF
FBCCE
=
$
$ (3)
Identificado a relação entre FBCC e a FBCF trimestral, por resíduo encontra-
se a relação entre a FBME e a FBCF83. Com efeito, chega-se a uma boa representação
dos movimentos das demandas por máquinas e equipamentos e construção civil com
83 Lembra-se que interna a esta relação acha-se a participação dos serviços voltados para a FBCF.
133
periodicidade trimestral. Ao passo que, o gráfico 6.1 apresenta a taxa de investimento,
em valores de 2003 com ajuste sazonal, trimestrais da FBME e sua média anual.
4
5
6
7
8
9
10
1992
T1
1992
T3
1993
T1
1993
T3
1994
T1
1994
T3
1995
T1
1995
T3
1996
T1
1996
T3
1997
T1
1997
T3
1998
T1
1998
T3
1999
T1
1999
T3
2000
T1
2000
T3
2001
T1
2001
T3
2002
T1
2002
T3
2003
T1
2003
T3
PERÍODO
TAXA DE IN
VESTIMENTO
VALORES TRIMESTRAIS
MÉDIA ANUAL
TÊNDENCIA DOS VALORES TRIMESTRAIS
Grafico 6.1.1: Taxa de investimento da FBME com periodicidade trimestral e sua média anual (valores de 2003 - com ajuste sazonal) Fonte de dados brutos: IBGE/NSCN e IBGE/PIM-PF
METODOLOGIA DE CONSTRUÇÃO DA PARTICIPAÇÃO DOS SALÁRIOS NA RENDA COM PERIODICIDADE TRIMESTRAL
Como já destacado, a série da distribuição funcional da renda apresenta uma
temporalidade anual. No entanto, partindo de dados da indústria pode-se construir um
indicador para a participação dos salários na renda agregada da economia. Para tanto,
são necessárias, essencialmente, três séries econômicas: (1) a produção física da
134
indústria; (2) o pessoal ocupado na indústria e (3) o salário real média pago aos
trabalhadores deste setor.
Estas três séries apresentam periodicidade mensal, sendo que, tiveram como
fonte o IBGE/PIM-PF e a CNI. Esta não constância nas fontes dos dados ocorreu devido
à mudança metodológica nas séries produzidas pelo IBGE - Produção Industrial Mensal
– Dados Gerais. Com efeito, a metodologia para formatar um indicar da participação
dos salários na renda passa pela idéia de que ao encontrar a produtividade do trabalho
na indústria e, em seguida, descontar variação do salário real, tem-se a tendência das
mudanças na distribuição funcional da renda. Esta hipótese só é valida, uma vez que, a
renda pode ser distribuída em salários e lucros. A produtividade do trabalho é alcançada
da seguinte forma:
IND
IND
PO
PFL = (3)
onde,
L = índice da produtividade do trabalho na indústria
INDPF = índice da produção física industrial
INDPO = índice do pessoal ocupado na indústria
Com a série do índice da produtividade do trabalho já arquitetada, acha-se a
taxa de variação deste índice, L . Assim, com esta taxa de variação e a taxa de variação
do salário real pode-se construir a série da taxa de variação da participação do salário na
renda.
LSP reaisSˆˆˆ −= (4)
sendo,
SP = o indicador da taxa de variação da participação do salário na renda.
reaisS = a taxa de variação dos salários reais da indústria.
135
Produzido um indicador para a taxa de variação da participação dos salários na
renda, fixou-se o primeiro trimestre de 1992 como 100 e aplicou-se sucessivamente esta
taxa de variação. Assim, obteve-se uma proxy da distribuição funcional da renda com
periodicidade trimestral, sendo 1992 I = 100, exposta no gráfico a seguir.
70
75
80
85
90
95
100
105
1992
T1
1992
T3
1993
T1
1993
T3
1994
T1
1994
T3
1995
T1
1995
T3
1996
T1
1996
T3
1997
T1
1997
T3
1998
T1
1998
T3
1999
T1
1999
T3
2000
T1
2000
T3
2001
T1
2001
T3
2002
T1
2002
T3
2003
T1
2003
T3
Período
Número Ín
dice (1992/T1 = 100)
Grafico 6.2.1: Indicador da taxa de variação da participação dos salários na renda (1992/T1=100 – com ajuste sazonal) Fonte de dados brutos: IBGE/PIM-PF e CNI.
136
TABELAS DE RESULTADOS DOS TESTES DE RAIZ UNITÁRIA
Tabela 5.3.1: Resultados estatísticos do teste de Dickey-Fuller
SÉRIES DE DADOS* TESTE
ESTATÍSTICO VALORES CRÍTICOS
GRAU DE INTEGRAÇÃO**
CFAMILIAS (t+c) (3) -1,048 1% = -4,1809 5% = -3,5155
I(1)
CGOVERNO (t+c) (3) -2,6268 1% = -4,1809 5% = -3,5155
I(1)
EX (t+c) (0) -1,9475 1% = -3,1857 5% = -3,5085
I(1)
IM (c) (2) -1,072 1% = -3,6055 5% = -2,9369
I(1)
FBCF (t+c) (9) -3,4824 1% = -3,6156 5% = -2,9411
I(2)
FBCC (t+c) (3) -1,9998 1% = -4,1800 5% = -3,5155
I(1)
FBME (t+c) (0) -3,6688 1% = -4,1857 5% = -3,5085
I(1)
PIB (t+c) (1) -2,7086 1% = -4,1706 5% = -3,5107
I(2)
CREPRI (c) (4) -1,4760 1% = -3,5924 5% = -2,9314
I(1)
CRETOTAL (c) (7) -1,5443 1% = -3,6055 5% = -2,9369
I(1)
PCCIPCA (t+c) (6) -4,6259 1% = -4,1985 5% = -3,5236
I(0)
PCCIGP (t+c) (0) -2,2305 1% = -4,1857 5% = -3,5085
I(2)
PMEIMP (t+c) (3) -3,4039 1% = -4,1800 5% = -3,5155
I(1)
PMEIGP (t+c) (1) -2,8061 1% = -4,1706 5% = -3,5107
I(2)
PMEIPCA (t+c) (0) -1,2477 1% = -4,1857 5% = -3,5085
I(1)
PMEVIGP (t+c) (9) -3,6751 1% = -4,2191 5% = -3,5331
I(2)
PMEVIPCA (t+c) (1) -0,4771 1% = -4,1706 5% = -3,5107
I(1)
* - t – representa adição de uma tendência deterministica na especificação do modelo de caracterização da raiz unitária. c - representa adição de uma constante na especificação do modelo de caracterização da raiz unitária. **- nível de significância de 1%.
137
Tabela 5.3.1: Resultados estatísticos do teste de Dickey-Fuller
SÉRIES DE DADOS* TESTE
ESTATÍSTICO VALORES CRÍTICOS
GRAU DE INTEGRAÇÃO**
TXIGP (c) (0) -6,1820 1% = -3,5777 5% = -2,9252
I(0)
TXIPCA (c) (0) -4,7190 1% = -4,1858 5% = -3,5085
I(0)
TXINCC (c) (5) -1,7280 1% = -3,5066 5% = -2,9331
I(1)
TXIPA-ME (c) (0) -2,7060 1% = -3,5847 5% = -2,9281
I(1)
TXNOM (t+c) (0) -2,2394 1% = -4,1858 5% = -3,5085
I(1)
SAL (t+c) (0) -2,0479 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
UCI (t+c) (1) -2,7929 1% = -4,1706 5% = -3,5107
I(1)
* - t – representa adição de uma tendência deterministica na especificação do modelo de caracterização da raiz unitária. c - representa adição de uma constante na especificação do modelo de caracterização da raiz unitária. **- nível de significância de 1%.
138
Tabela 5.3.2: Resultados estatísticos do teste de Phillips-Peron.
SÉRIES DE DADOS* TESTE
ESTATÍSTICO VALORES CRÍTICOS
GRAU DE INTEGRAÇÃO**
CFAMILIAS (t+c) -3,3827 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
CGOVERNO (t+c) -6,6525 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(0)
EX (t+c) -1,6589 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
IM (c) -3,4461 1% = -3,5777 5% = -2,9252
I(0)
FBCF (t+c) -3,4109 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
FBCC (t+c) -3,2511 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
FBME (t+c) -3,6595 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
PIB (t+c) -1,4283 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
CREPRI (c) -2,5336 1% = -3,5777 5% = -2,9252
I(1)
CRETOTAL (c) -1,4579 1% = -3,5777 5% = -2,9252
I(1)
PCCIPCA (t+c) -2,1998 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
PCCIGP (t+c) -2,0756 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
PMEIMP (t+c) -2,6775 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
PMEIGP (t+c) -1,4429 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
PMEIPCA (t+c) -1,0533 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
PMEVIGP (t+c) -0,9877 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
PMEVIPCA (t+c) -0,8781 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
* - t – representa adição de uma tendência deterministica na especificação do modelo de caracterização da raiz unitária. c - representa adição de uma constante na especificação do modelo de caracterização da raiz unitária. **- nível de significância de 1%.
139
Tabela 5.3.2: Resultados estatísticos do teste de Phillips-Peron.
SÉRIES DE DADOS TESTE
ESTATÍSTICO VALORES CRÍTICOS
GRAU DE INTEGRAÇÃO
TXIGP (c) -6,1751 1% = -3,5777 5% = -2,9252
I(0)
TXIPCA (c) -4,7344 1% = -3,5777 5% = -2,9252
I(0)
TXINCC (c) -7,8972 1% = -3,5777 5% = -2,9252
I(0)
TXIPA-ME (c) -6,5753 1% = -3,5777 5% = -2,9252
I(0)
TXNOM (t+c) -2,3655 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
SAL (t+c) -2,0894 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
UCI (t+c) -2,6881 1% = -4,1657 5% = -3,5085
I(1)
* - t – representa adição de uma tendência deterministica na especificação do modelo de caracterização da raiz unitária. c - representa adição de uma constante na especificação do modelo de caracterização da raiz unitária. **- nível de significância de 1%.
TABELAS DE RESULTADOS DO EXERCÍCIO DA FBME
Visando uma melhor compreensão do que esta sendo exposto, antes de mostrar
os resultados indicados pelos testes econométricos, sempre se apresentará os modelos
sugeridos. Os números, ente parênteses abaixo do valor dos parâmetros, informa os
desvios padrões destes.
140
MODELO 1: Variáveis endógenas: FBME, CFAMILIAS, CGOVERNO, EX, IM, UCI.
Variáveis exógenas: CREDTOTAL.
Tabela 5.4.1: Relações de curto prazo no VEC do modelo 1 para a FBME
VARIÁVEIS )(FBME∆ )( FAMILIASC∆ )( GOVERNOC∆ )(EX∆ )(IM∆ )(UCI∆
Constante 0,01 (0,019)
0,002 (0,006)
-0,007 (0,015)
0,04 (0,021)
0,02 (0,029)
0,33 (0,256)
))1(( −∆ FBME -0,22 (0,264)
-0,07 (0,086)
-0,32 (0,200)
0,25 (0,290)
0,38 (0,389)
6,21 (3,465)
))2(( −∆ FBME -0,08 (0,202)
-0,02 (0,065)
-0,25 (0,153)
0,15 (0,221)
0,04 (0,298)
5,89 (2,648)
))1(( −∆ FAMILIASC 0,13 (0,970)
0,21 (0,314)
1,29 (0,733)
-0,35 (1,063)
2,01 (1,428)
-6,84 (12,701)
))2(( −∆ FAMILIASC 1,60 (0,730)
0,35 (0,236)
1,20 (0,551)
0,15 (0,799)
1,18 (1,074)
2,64 (9,553)
))1(( −∆ GOVERNOC -0,22 (0,456)
0,23 (0,148)
0,53 (0,344)
-0,55 (0,499)
0,14 (0,671)
-5,54 (5,971)
))2(( −∆ GOVERNOC -0,10 (0,260)
0,19 (0,084)
0,41 (0,196)
-0,37 (0,284)
0,07 (0,382)
1,72 (3,398)
))1(( −∆ EX -0,08 (0,278)
0,14 (0,090)
0,68 (0,210)
-0,18 (0,305)
0,35 (0,409)
-5,69 (3,642)
))2(( −∆ EX -0,06 (0,216)
0,09 (0,070)
0,28 (0,163)
-0,47 (0,237)
0,07 (0,318)
-3,56 (2,828)
))1(( −∆ IM -0,14 (0,220)
-0,17 (0,071)
-0,45 (0,166)
0,17 (0,242)
-0,46 (0,325)
1,64 (2,887)
))2(( −∆ IM -0,10 (0,125)
-0,09 (0,040)
-0,33 (0,094)
0,15 (0,137)
-0,27 (0,184)
0,09 (1,638)
))1(( −∆ UCI -0,01 (-0,190)
-0,0003 (0,005)
0,01 (0,013)
-0,04 (0,018)
-0,02 (0,025)
-0,39 (0,223)
))2(( −∆ UCI 0,01 (0,879)
0,002 (0,005)
0,01 (0,011)
0,01 (0,016)
0,01 (0,021)
-0,14 (0,191)
)( TOTALCRED∆ 0,002 (0,001)
0,002 (0,0004)
0,003 (0,0008)
0,003 (0,001)
0,02 (0,001)
-0,01 (0,014)
Coef. Cointegração -0,37 (0,262)
0,09 (0,085)
0,66 (0,198)
-0,26 (0,29)
-0,15 (0,386)
-9,06 (3,437)
R2 0,65 0,75 0,73 0,45 0,85 0,53 Estatística-F 3,955 6,397 5,840 1,972 14,241 2,427
AIC = -5,1250 SBC = -1,2307
141
MODELO 1 com uma dummy aditiva no ano de 1994 nas relações de curto prazo.
Tabela 5.4.2: Valores estatísticos do teste de cointegração de Johansen para o modelo 1 da FBME com DUM/1994 nas relações de curto prazo
Nº de equações cointegradas
Estatística Traço
VC* - 5% VC* - 1% Estatística Máximo-autovalor
VC* - 5% VC* - 1%
Nenhuma 183,16 114,90 124,75 55,20 43,97 49,51
1≤ 127,96 87,31 96,58 49,16 37,52 42,36
2≤ 78,80 62,99 70,05 31,56 31,46 36,65
3≤ 47,23 42,44 48,45 23,00 25,54 30,34
4≤ 24,23 24,32 30,45 18,61 18,96 23,65
* - valores críticos Equação de cointegração:
TENDUCIIMEXCCFBME GOVERNOFAMILAIS .05,0.01,029,0.58,0.42,3.01,141,47)008,0()010,0()244,0()219,0()421,0()01,1(
−−++++= (5)
142
Tabela 5.4.3: Relações de curto prazo no VEC do modelo 1 para a FBME com DUM/1994.
VARIÁVEIS )(FBME∆ )( FAMILIASC∆ )( GOVERNOC∆ )(EX∆ )(IM∆ )(UCI∆
Constante 0,004 (0,017)
0,001 (0,005)
-0,02 (0,009)
0,05 (0,020)
-0,01 (0,026)
-0,06 (0,277)
))1(( −∆ FBME -0,39 (0,206)
-0,08 (0,066)
-0,34 (0,114)
0,33 (0,237)
-0,06 (0,318)
-0,31 (3,317)
))2(( −∆ FBME -0,19 (0,178)
-0,04 (0,057)
-0,31 (0,098)
0,22 (0,205)
-0,22 (0,275)
2,58 (2,870)
))1(( −∆ FAMILIASC 0,18 (0,657)
-0,19 (0,211)
-0,11 (0,364)
0,17 (0,758)
2,76 (1,016)
19,86 (10,590)
))2(( −∆ FAMILIASC 1,59 (0,613)
0,15 (0,196)
0,50 (0,339)
0,41 (0,707)
1,49 (0,947)
14,59 (9,876)
))1(( −∆ GOVERNOC -0,30 (0,354)
0,16 (0,113)
0,59 (0,195)
-0,71 (0,407)
1,09 (0,546)
8,76 (5,695)
))2(( −∆ GOVERNOC -0,18 (0,233)
0,15 (0,075)
0,43 (0,129)
-0,41 (0,269)
0,35 (0,360)
6,18 (3,754)
))1(( −∆ EX 0,10 (0,164)
0,06 (0,053)
0,28 (0,091)
-0,04 (0,189)
0,58 (0,254)
1,97 (2,643)
))2(( −∆ EX 0,01 (0,151)
0,05 (0,048)
0,14 (0,084)
-0,45 (0,174)
0,34 (0,234)
2,08 (2,436)
))1(( −∆ IM -0,29 (0,114)
-0,05 (0,037)
0,15 (0,063)
-0,09 (0,131)
-0,50 (0,146)
-5,08 (1,835)
))2(( −∆ IM -0,27 (0,088)
-0,06 (0,028)
-0,06 (0,049)
0,04 (0,102)
-0,27 (0,136)
-2,72 (1,423)
))1(( −∆ UCI 0,01 (0,011)
-0,002 (0,004)
-0,007 (0,006)
-0,03 (0,013)
-0,01 (0,017)
0,01 (0,186)
))2(( −∆ UCI 0,02 (0,012)
0,000 (0,004)
-0,002 (0,007)
0,01 (0,014)
0,01 (0,019)
0,03 (0,201)
)( TOTALCRED∆ 0,004 (0,0001)
0,002 (0,0004)
0,0008 (0,0006)
0,004 (0,001)
0,01 (0,002)
-0,01 (0,018)
DUM/1994 0,08 (0,061)
0,06 (0,019)
0,20 (0,034)
-0,11 (0,071)
0,13 (0,094)
-0,08 (0,988)
Coef. Cointegração -0,28 (0,136)
0,04 (0,044)
0,52 (0,076)
-0,28 (0,157)
0,35 (0,211)
0,26 (2,202)
R2 0,71 0,80 0,88 0,53 0,88 0,42 Estatística-F 4,835 7,748 14,590 2,197 14,577 1,418
AIC = -5,3564 SBC = -1,2212
143
MODELO 1 com uma dummy aditiva no ano de 1999 nas relações de curto prazo
Tabela 5.4.4: Valores estatísticos do teste de cointegração de Johansen para o modelo 1 da FBME com DUM/1999 nas relações de curto prazo
Nº de equações cointegradas
Estatística Traço
VC* - 5% VC* - 1% Estatística Máximo-autovalor
VC* - 5% VC* - 1%
Nenhuma 168,58 114,90 124,75 53,40 43,97 49,51
1≤ 115,18 87,91 96,58 42,71 37,52 42,36
2≤ 72,48 62,99 70,05 32,97 31,46 36,65
3≤ 39,51 42,44 48,45 24,86 25,54 30,34
4≤ 14,65 25,32 30,45 14,28 18,96 23,65
* - valores críticos Equação de cointegração:
TENDUCIIMEXCCFBME GOVERNOFAMILAIS .04,0.02,004,1.36,1.15,2.36,368,56)005,0()006,0()125,0()138,0()241,0()592,0(
++−+++= (6)
144
Tabela 5.4.5: Relações de curto prazo no VEC do modelo 1 para a FBME com DUM/1999.
VARIÁVEIS )(FBME∆ )( FAMILIASC∆ )( GOVERNOC∆ )(EX∆ )(IM∆ )(UCI∆
Constante 0,004 (0,021)
0,001 (0,007)
-0,007 (0,016)
0,02 (0,021)
0,01 (0,030)
0,31 (0,272)
))1(( −∆ FBME -0,22 (0,268)
-0,07 (0,087)
-0,31 (0,207)
0,22 (0,278)
0,38 (0,393)
6,41 (3,543)
))2(( −∆ FBME -0,08 (0,203)
-0,02 (0,066)
-0,24 (0,157)
0,14 (0,211)
0,04 (0,298)
5,99 (2,688)
))1(( −∆ FAMILIASC 0,21 (0,976)
0,22 (0,318)
1,26 (0,756)
-0,12 (1,015)
2,09 (1,433)
-6,99 (12,914)
))2(( −∆ FAMILIASC 1,66 (0,733)
0,36 (0,239)
1,18 (0,568)
0,32 (0,762)
1,27 (1,076)
2,45 (9,704)
))1(( −∆ GOVERNOC -0,15 (0,460)
0,24 (0,150)
0,50 (0,956)
-0,36 (0,478)
0,23 (0,675)
-5,37 (6,085)
))2(( −∆ GOVERNOC -0,06 (0,261)
0,20 (0,085)
0,40 (0,202)
-0,29 (0,272)
0,11 (0,383)
1,82 (3,457)
))1(( −∆ EX -0,08 (0,282)
0,14 (0,091)
0,68 (0,218)
-0,15 (0,293)
0,35 (0,414)
-5,93 (3,728)
))2(( −∆ EX -0,05 (0,217)
0,09 (0,071)
0,27 (0,168)
-0,43 (0,226)
0,08 (0,319)
-3,65 (2,879)
))1(( −∆ IM -0,16 (0,225)
-0,17 (0,073)
-0,44 (0,174)
0,10 (0,233)
-0,50 (0,329)
1,70 (2,973)
))2(( −∆ IM -0,11 (0,127)
-0,09 (0,041)
-0,33 (0,098)
0,12 (0,132)
-0,28 (0,186)
0,12 (1,682)
))1(( −∆ UCI -0,001 (0,02)
0,000 (0,006)
0,01 (0,013)
-0,03 (0,018)
-0,02 (0,026)
-0,40 (0,232)
))2(( −∆ UCI 0,01 (0,014)
0,002 (0,005)
0,01 (0,011)
0,01 (0,015)
0,01 (0,022)
-0,15 (0,195)
)( TOTALCRED∆ 0,002 (0,001)
0,002 (0,0004)
0,003 (0,001)
0,003 (0,001)
0,02 (0,002)
-0,01 (0,014)
DUM/1999 0,05 (0,053)
0,01 (0,017)
0,001 (0,041)
0,12 (0,055)
0,08 (0,078)
0,29 (0,703)
Coef. Cointegração -0,34 (0,270)
0,10 (0,088)
0,66 (0,209)
-0,18 (0,281)
-0,12 (0,396)
-9,24 (3,572)
R2 0,66 0,75 0,73 0,55 0,87 0,54 Estatística-F 3,752 5,929 5,150 2,333 13,440 2,240
AIC = -4,8356 SBC = -0,7004
145
MODELO 1 com TXIPCA na relação de longo prazo.
Tabela 5.4.6: Valores estatísticos do teste de cointegração de Johansen para o modelo 1 da FBME com TXIPCA na relação de longo prazo
Nº de equações cointegradas
Estatística Traço
VC* - 5% VC* - 1% Estatística Máximo-autovalor
VC* - 5% VC* - 1%
Nenhuma 233,94 146,76 158,49 79,32 49,42 54,71
1≤ 154,62 114,90 124,75 50,62 43,97 49,51
2≤ 104,00 87,31 96,58 40,16 37,52 42,36
3≤ 63,85 62,99 70,05 27,72 31,46 36,65
4≤ 36,13 42,44 48,45 23,41 25,54 30,34
5≤ 12,72 25,32 30,45 12,55 18,96 23,65
6≤ 0,17 12,25 16,26 0,17 12,25 16,26
* - valores críticos Equação de cointegração:
TEND
TXUCIIMEXCCFBME IPCAGOVERNOFAMILAIS
.04,0
.03,0.02,043,1.13,0.01,1.75,082,6
)005,0(
)050,0()011,0()246,0()278,0()474,0()235,1(
+
++++−+−−=
(7)
146
Tabela 5.4.7: Relações de curto prazo no VEC do modelo 1 para a FBME com TXIPCA na relação de longo prazo .
VARIÁVEIS )(FBME∆ )( FAMILIASC∆ )( GOVERNOC∆ )(EX∆ )(IM∆ )(UCI∆ )( IPCATX∆
Constante -0,002 (0,011)
-0,007 (0,057)
0,02 (0,015)
0,02 (0,019)
-0,001 (0,023)
-0,02 (0,223)
-0,02 (0,095)
))1(( −∆ FBME -0,31 (0,148)
0,02 (0,074)
0,06 (0,196)
0,03 (0,249)
-0,04 (0,308)
2,32 (2,925)
0,20 (1,253)
))2(( −∆ FBME -0,6 (0,134)
0,03 (0,068)
-0,07 (0,177)
0,04 (0,225)
-0,24 (0,278)
5,01 (2,642)
-0,86 (1,132)
))1(( −∆ FAMILIASC 1,25 (0,451)
-0,10 (0,228)
-0,45 (0,596)
0,58 (0,760)
3,03 (0,939)
13,89 (8,912)
-4,05 (3,819)
))2(( −∆ FAMILIASC 2,07 (0,525)
0,14 (0,266)
0,57 (0,695)
0,77 (0,886)
2,34 (1,094)
4,47 (10,391)
3,08 (4,453)
))1(( −∆ GOVERNOC 0,35 (0,165)
0,08 (0,084)
-0,40 (0,219)
-0,10 (0,279)
0,65 (0,344)
7,34 (3,269)
-0,14 (1,401)
))2(( −∆ GOVERNOC 0,08 (0,166)
0,13 (0,084)
0,16 (0,219)
-0,19 (0,280)
0,34 (0,345)
4,18 (3,280)
-0,10 (1,406)
))1(( −∆ EX 0,41 (0,155)
0,04 (0,078)
0,20 (0,205)
0,16 (0,262)
0,77 (0,323)
0,09 (3,069)
-2,15 (1,315)
))2(( −∆ EX -0,17 (0,148)
0,02 (0,075)
0,03 (0,196)
-0,30 (0,249)
0,64 (0,309)
-1,40 (2,930)
0,93 (1,256)
))1(( −∆ IM -0,69 (0,099)
-0,07 (0,050)
0,10 (0,131)
-0,15 (0,167)
-0,53 (0,206)
-2,95 (1,954)
0,01 (0,838)
))2(( −∆ IM -0,35 (0,093)
-0,03 (0,047)
-0,11 (0,123)
-0,03 (0,157)
-0,37 (0,194)
0,14 (1,839)
-1,57 (0,788)
))1(( −∆ UCI 0,01 (0,008)
-0,005 (0,004)
-0,02 (0,011)
-0,02 (0,014)
-0,02 (0,018)
-0,10 (0,169)
0,12 (0,072)
))2(( −∆ UCI 0,02 (0,009)
-0,001 (0,005)
-0,002 (0,013)
0,02 (0,016)
0,02 (0,020)
-0,12 (0,191)
0,09 (0,082)
))1(( −∆ IPCATX 0,001 (0,028)
-0,005 (0,014)
0,03 (0,037)
0,02 (0,047)
0,10 (0,058)
-0,51 (0,549)
-0,60 (0,235)
))2(( −∆ IPCATX -0,07 (0,024)
0,006 (0,012)
0,02 (0,031)
0,003 (0,039)
0,08 (0,049)
-1,02 (0,467)
-0,03 (0,200)
)( TOTALCRED∆ 0,004 (0,0008)
0,002 (0,0004)
0,002 (0,0011)
0,004 (0,001)
0,015 (0,002)
-0,02 (0,016)
0,01 (0,007)
Coef. Cointegração
-0,31 (0,067)
0,02 (0,034)
0,13 (0,09)
-0,10 (0,113)
0,29 (0,139)
1,55 (1,324)
-1,31 (0,568)
R2 0,85 0,75 0,66 0,49 0,89 0,56 0,58 Estatística-F 10,280 5,152 3,388 1,685 14,419 2,209 2,442
AIC = -3,7245 SBC = 1,3742
147
MODELO 1 com TXIPCA nas relações de curto prazo.
Tabela 5.4.8: Valores estatísticos do teste de cointegração de Johansen para o modelo 1 da FBME com TXIPCA nas relações de curto prazo
Nº de equações cointegradas
Estatística Traço
VC* - 5% VC* - 1% Estatística Máximo-autovalor
VC* - 5% VC* - 1%
Nenhuma 183,44 114,90 124,75 58,76 43,97 49,51
1≤ 124,68 87,31 96,58 50,51 37,52 42,36
2≤ 74,17 62,99 70,05 33,53 31,46 36,65
3≤ 40,64 42,44 48,45 25,98 25,54 30,34
4≤ 14,65 25,32 30,45 14,17 18,96 23,65
5≤ 0,48 12,25 16,26 0,48 12,25 16,26
* - valores críticos Equação de cointegração:
TENDUCIIMEXCCFBME GOVERNOFAMILAIS .05,0.03,039,2.54,2.18,2.64,634,98)001,0()010,0()234,0()235,0()444,0()062,1(
−+−+++−= (8)
148
Tabela 5.4.9: Relações de curto prazo no VEC do modelo 1 para a FBME com TXIPCA nas relações de curto prazo.
VARIÁVEIS )(FBME∆ )( FAMILIASC∆ )( GOVERNOC∆ )(EX∆ )(IM∆ )(UCI∆
Constante 0,01 (0,039)
0,006 (0,012)
0,04 (0,033)
0,10 (0,039)
0,01 (0,054)
0,20 (0,514)
))1(( −∆ FBME -0,56 (0,222)
-0,05 (0,069)
0,08 (0,190)
-0,07 (0,221)
0,47 (0,311)
2,62 (2,934)
))2(( −∆ FBME -0,26 (0,193)
-0,006 (0,060)
-0,05 (0,165)
-0,04 (0,192)
0,08 (0,271)
3,83 (2,551)
))1(( −∆ FAMILIASC 1,54 (0,843)
0,19 (0,263)
-0,24 (0,721)
0,88 (0,839)
1,39 (1,183)
3,64 (11,134)
))2(( −∆ FAMILIASC 2,29 (0,843)
0,33 (0,223)
0,53 (0,611)
0,93 (0,711)
0,936 (1,004)
8,42 (9,448)
))1(( −∆ GOVERNOC 0,52 (0,334)
0,19 (0,104)
-0,30 (0,285)
0,17 (0,332)
-0,08 (0,468)
1,98 (4,408)
))2(( −∆ GOVERNOC 0,13 (0,248)
0,18 (0,077)
0,16 (0,211)
-0,13 (0,246)
0,01 (0,347)
4,23 (3,271)
))1(( −∆ EX 0,33 (0,266)
0,15 (0,083)
0,24 (0,227)
0,14 (0,264)
0,10 (0,373)
-3,82 (3,511)
))2(( −∆ EX 0,24 (0,195)
0,09 (0,061)
-0,050 (0,166)
-0,22 (0,194)
-0,08 (0,273)
-1,55 (2,572)
))1(( −∆ IM -0,53 (0,222)
-0,18 (0,069)
-0,09 (0,190)
-0,20 (0,221)
-0,21 (0,312)
0,35 (2,937)
))2(( −∆ IM -0,30 (0,147)
-0,11 (0,046)
-0,20 (0,126)
-0,07 (0,146)
-0,11 (0,206)
0,09 (1,943)
))1(( −∆ UCI 0,02 (0,017)
0,001 (0,006)
-0,006 (0,015)
-0,01 (0,018)
-0,04 (0,025)
-0,32 (0,237)
))2(( −∆ UCI 0,02 (0,015)
0,003 (0,005)
0,004 (0,013)
0,02 (0,015)
0,04 (0,022)
-0,11 (0,206)
)( IPCATX∆ -0,02 (0,028)
-0,002 (0,009)
-0,02 (0,024)
-0,07 (0,028)
0,01 (0,039)
-0,03 (0,369)
)( TOTALCRED∆ 0,003 (0,001)
0,003 (0,0004)
0,003 (0,001)
0,004 (0,001)
0,01 (0,002)
-0,02 (0,016)
Coef. Cointegração 0,10 (0,139)
0,06 (0,043)
0,09 (0,118)
0,15 (0,138)
-0,27 (0,194)
-3,76 (1,830)
R2 0,63 0,76 0,64 0,55 0,88 0,50 Estatística-F 3,358 6,023 3,477 2,407 13,736 1,968
AIC = -5,0449 SBC = -0,9097
149
MODELO 1 com TXIGP na relação de longo prazo.
Tabela 5.4.10: Valores estatísticos do teste de cointegração de Johansen para o modelo 1 da FBME com TXIGP na relação de longo prazo
Nº de equações cointegradas
Estatística Traço
VC* - 5% VC* - 1% Estatística Máximo-autovalor
VC* - 5% VC* - 1%
Nenhuma 219,38 146,16 158,49 62,43 49,42 54,71
1≤ 156,94 114,90 124,75 54,00 43,97 49,51
2≤ 102,94 87,31 96,58 43,31 37,52 42,36
3≤ 59,63 62,99 70,05 28,04 31,46 36,65
4≤ 31,59 42,44 48,45 17,64 25,54 30,34
5≤ 13,94 25,32 30,45 13,64 18,96 23,65
6≤ 0,30 12,25 16,26 0,30 12,25 16,26
* - valores críticos Equação de cointegração:
TEND
TXUCIIMEXCCFBME IPCAGOVERNOFAMILAIS
.04,0
.05,0.02,008,1.52,1.49,2.73,341,68
)005,0(
)021,0()006,0()125,0()154,0()231,0()601,0(
−
++++−++−=
(9)
150
Tabela 5.4.11: Relações de curto prazo no VEC do modelo 1 para a FBME com TXIGP na relação de longo prazo.
VARIÁVEIS )(FBME∆ )( FAMILIASC∆ )( GOVERNOC∆ )(EX∆ )(IM∆ )(UCI∆ )( IGPTX∆
Constante 0,01 (0,020)
0,002 (0,006)
-0,02 (0,012)
0,05 (0,021)
0,02 (0,027)
0,10 (0,295)
-0,0004 (0,255)
))1(( −∆ FBME -0,19 (0,282)
-0,09 (0,093)
-0,58 (0,173)
0,43 (0,290)
0,40 (0,379)
2,67 (4,135)
4,03 (3,568)
))2(( −∆ FBME 0,01 (0,230)
-0,03 (0,076)
-0,51 (0,141)
0,39 (0,237)
-0,03 (0,309)
4,32 (3,370)
-1,25 (2,908)
))1(( −∆ FAMILIASC 0,22 (1,029)
0,28 (0,339)
2,31 (0,630)
-1,31 (1,060)
1,42 (1,383)
9,70 (15,084)
-10,87 (13,02)
))2(( −∆ FAMILIASC 1,54 (0,776)
0,35 (0,256)
1,80 (0,475)
-0,61 (0,799)
1,08 (1,043)
10,37 (11,378)
0,16 (9,817)
))1(( −∆ GOVERNOC -0,13 (0,514)
0,29 (0,169)
1,10 (0,314)
-1,02 (0,529)
-0,35 (0,691)
3,14 (7,536)
-3,45 (6,503)
))2(( −∆ GOVERNOC -0,14 (0,274)
0,21 (0,090)
0,63 (0,167)
-0,52 (0,282)
0,07 (0,368)
3,85 (4,012)
-1,59 (3,462)
))1(( −∆ EX -0,14 (0,332)
0,16 (0,109)
1,14 (0,203)
-0,65 (0,342)
0,24 (0,446)
-1,03 (4,867)
-4,38 (4,200)
))2(( −∆ EX -0,20 (0,247)
0,10 (0,082)
0,53 (0,151)
-0,68 (0,255)
0,34 (0,332)
-0,94 (3,627)
4,21 (3,129)
))1(( −∆ IM -0,18 (0,243)
-0,18 (0,080)
-0,72 (0,149)
0,48 (0,250)
-0,26 (0,327)
-2,97 (3,570)
2,43 (3,081)
))2(( −∆ IM -0,004 (0,146)
-0,09 (0,048)
-0,46 (0,089)
0,27 (0,150)
-0,47 (0,196)
-1,15 (2,140)
-2,23 (1,847)
))1(( −∆ UCI -0,001 (0,016)
0,00 (0,006)
0,02 (0,010)
-0,05 (0,017)
-0,03 (0,022)
-0,12 (0,239)
0,13 (0,207)
))2(( −∆ UCI 0,007 (0,015)
0,002 (0,005)
0,02 (0,010)
0,006 (0,016)
0,03 (0,020)
-0,07 (0,223)
0,17 (0,193)
))1(( −∆ IGPTX -0,02 (0,02)
0,003 (0,007)
0,05 (0,012)
-0,05 (0,021)
-0,02 (0,027)
-0,06 (0,294)
-0,70 (0,254)
))2(( −∆ IGPTX -0,03 (0,017)
0,001 (0,006)
0,03 (0,010)
-0,03 (0,018)
0,04 (0,023)
-0,17 (0,254)
0,10 (0,220)
)( TOTALCRED∆ 0,003 (0,001)
0,002 (0,0004)
0,002 (0,0007)
0,003 (0,001)
0,01 (0,002)
-0,004 (0,018)
0,02 (0,015)
Coef. Cointegração
-0,31 (0,269)
0,12 (0,089)
0,89 (0,165)
-0,41 (0,277)
-0,30 (0,362)
-3,52 (3,948)
-2,85 (3,406)
R2 0,67 0,76 0,83 0,57 0,90 0,45 0,69 Estatística-F 3,569 5,419 8,850 2,312 15,396 1,428 3,860
AIC = -1,7265 SBC = 3,3723
151
MODELO 2: Variáveis endógenas: FBME, CFAMILIAS, CGOVERNO, EX, IM, UCI.
Variáveis exógenas: CREDTOTAL e TXIGP
Tabela 5.4.12: Relações de curto prazo no VEC do modelo 2 para a FBME.
VARIÁVEIS )(FBME∆ )( FAMILIASC∆ )( GOVERNOC∆ )(EX∆ )(IM∆ )(UCI∆
Constante 0,04 (0,021)
0,007 (0,007)
0,01 (0,017)
0,07 (0,023)
0,02 (0,035)
0,68 (0,288)
))1(( −∆ FBME -0,33 (0,228)
-0,07 (0,079)
-0,25 (0,187)
0,23 (0,244)
0,43 (0,370)
4,99 (3,059)
))2(( −∆ FBME -0,25 (0,186)
-0,03 (0,065)
-0,26 (0,153)
0,02 (0,199)
0,09 (0,301)
4,00 (2,492)
))1(( −∆ FAMILIASC 0,63 (0,854)
0,25 (0,297)
1,14 (0,700)
-0,24 (0,911)
1,75 (1,379)
-2,38 (11,419)
))2(( −∆ FAMILIASC 1,96 (0,661)
0,38 (0,230)
1,16 (0,542)
0,34 (0,705)
1,04 (1,068)
6,10 (8,844)
))1(( −∆ GOVERNOC 0,15 (0,412)
0,27 (0143)
0,53 (0,337)
-0,38 (0,439)
-0,04 (0,665)
-2,24 (5,504)
))2(( −∆ GOVERNOC -0,02 (0,237)
0,20 (0,082)
0,39 (0,194)
-0,35 (0,252)
0,02 (0,382)
2,32 (3,163)
))1(( −∆ EX -0,05 (0,247)
0,13 (0,086)
0,60 (0,203)
-0,28 (0,264)
0,30 (0,399)
-5,79 (3,309)
))2(( −∆ EX 0,04 (0,191)
0,10 (0,066)
0,24 (0,156)
-0,45 (0,203)
0,01 (0,308)
-2,63 (2,552)
))1(( −∆ IM -0,24 (0,199)
-0,18 (0,069)
-0,43 (0,164)
0,17 (0,213)
-0,39 (0,322)
1,04 (2,668)
))2(( −∆ IM -0,17 (0,117)
-0,10 (0,041)
-0,34 (0,096)
0,13 (0,125)
-0,22 (0,189)
-0,40 (1,567)
))1(( −∆ UCI 0,007 (0,015)
0,0004 (0,005)
0,01 (0,012)
-0,03 (0,016)
-0,03 (0,024)
-0,30 (0,202)
))2(( −∆ UCI 0,02 (0,013)
0,002 (0,005)
0,01 (0,011)
0,01 (0,014)
0,01 (0,021)
-0,08 (0,177)
)( IGPTX∆ -0,04 (0,013)
-0,005 (0,005)
-0,01 (0,011)
-0,04 (0,014)
0,008 (0,021)
-0,41 (0,177)
)( TOTALCRED∆ 0,003 (0,001)
0,003 (0,0004)
0,003 (0,0009)
0,004 (0,001)
0,01 (0,002)
-0,003 (0,015)
Coef. Cointegração -0,16 (0,205)
0,10 (0,071)
0,56 (0,168)
-0,19 (0,219)
-0,23 (0,331)
-6,72 (2,741)
R2 0,71 0,76 0,74 0,60 0,87 0,60 Estatística-F 4,772 6,208 5,525 2,851 13,059 2,891
AIC = -5,6744 SBC = -1,5391
152
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