A introdução do regime de Metas de inflação no Brasil tem se mostrado relativamente eficiente na manutenção da inflação em patamares baixos. Um dos pontos fundamentais para o sucesso deste regime de política monetária é a necessidade de credibilidade da autoridade monetária. Inicialmente, para demonstrar a importância do tema de credibilidade, realizou-se uma revisão da literatura, onde são apresentados resultados teóricos que ressaltam os benefícios de um Banco Central dotado de reputação para conseguir alcançar a estabilidade de preços com menores custos. Em seguida, foram revistos alguns estudos empíricos que tentaram medir quantitativamente o valor da credibilidade do Banco Central no Brasil e em outros países.
Uma vez definida a credibilidade dentro do regime de metas de inflação como a
probabilidade com que os agentes atribuem ao Banco Central em buscar o centro da meta, calculada pela significância da meta e da inércia de inflação na formação das expectativas dos agentes, o estudo aponta que o Banco Central do Brasil vem construindo a sua
credibilidade de combate à inflação ao longo do tempo dentro do regime de metas de inflação. O estudo mostrou que a credibilidade foi crescendo gradativamente através do aumento da significância das metas de inflação na formação das expectativas inflacionarias dos agentes e da queda do coeficiente e da significância dos fatores de indexação
inflacionária. A conclusão de que o Banco Central vem conquistando credibilidade com os agentes econômicos, mesmo após os choques externos e eleitorais ocorridos no período, mostra que a política econômica atual teve como resultado o aumento da credibilidade da autoridade monetária, fazendo com que os custos de manter a inflação sobre controle sejam cada vez menores e que as expectativas fiquem ancoradas na meta, evitando volatilidade maior em períodos de crise. Ou seja, maior credibilidade possibilitará ao Banco Central praticar juros menores para cumprir a meta de inflação, fazendo com que a taxa de sacrifício da sociedade seja menor. A credibilidade, apesar das melhoras já conquistadas, ainda não é perfeita pois outros fatores alem da meta de inflação ainda influem na formação das expectativas de inflação. Portanto, o processo de decisão de política monetária do Banco Central deve continuar a ser aperfeiçoado e melhorias institucionais, como
da autoridade monetária, devem ser implantadas para que a credibilidade possa aumentar e os benefícios deste arranjo institucional sejam maiores.
A principal mensagem do trabalho é a de que a credibilidade da autoridade monetária num regime de Metas é extremamente importante e que o Banco Central do Brasil vem
conquistando esta credibilidade. Essa credibilidade deve perseguida e mantida, pois produzirá benefícios de longo prazo que os críticos da atuação do Banco Central, muitas vezes esquecem.
O trabalho apresenta certas limitações, como o uso da hipótese da meta ajustada com aprendizado., ou seja, os agentes são racionais a ponto de aprenderem a metodologia de ajuste da meta e anteciparem o movimento do Banco Central. Outra limitação é a forma de antecipação adotada ser linear e não exponencial ou logarítima. Desta forma, os dados da meta ajustada foram construídos a partir das hipóteses citadas e não a partir de dados observáveis. Outro fator que pode ter influenciado o resultado final é a amostra selecionada, onde a crise de confiança eleitoral e o retorno desta podem ter afetado os dados do modelo.
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WERLANG, S; BOGDANSKI, J; TOMBINI, A. Implementing Inflation Targeting in
APÊNDICE A
Resultado dos testes de Estacionaridade A) Testes de Raiz unitárias
Tabela II.1 - Teste de Raiz Unitária ADF para EMBI
ADF Test Statistic -1.334927 1% Critical Value* -3.4411 5% Critical Value -2.8655 10% Critical Value -2.5689 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabela II.2 - Teste de Raiz Unitária DF para EMBI Defasada
ADF Test Statistic -21.52849 1% Critical Value* -3.4411 5% Critical Value -2.8655 10% Critical Value -2.5689 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabela II.3 - Teste de Raiz Unitária DF para IGPM3Meses
ADF Test Statistic -1.089453 1% Critical Value* -3.4411 5% Critical Value -2.8655 10% Critical Value -2.5689 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabela II.4 - Teste de Raiz Unitária DF para IGPM3Meses Defasada
ADF Test Statistic -19.81714 1% Critical Value* -3.4411 5% Critical Value -2.8655 10% Critical Value -2.5689 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabela II.5 - Teste de Raiz Unitária DF para IPCA3Meses
ADF Test Statistic -1.338862 1% Critical Value* -3.4411 5% Critical Value -2.8655 10% Critical Value -2.5689 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
ADF Test Statistic -19.83213 1% Critical Value* -3.4411 5% Critical Value -2.8655 10% Critical Value -2.5689 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabela II.7 - Teste de Raiz Unitária DF para Meta
ADF Test Statistic -1.149175 1% Critical Value* -3.4411 5% Critical Value -2.8655 10% Critical Value -2.5689 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabela II.8 - Teste de Raiz Unitária DF para Meta Defasada
ADF Test Statistic -19.52765 1% Critical Value* -3.4411 5% Critical Value -2.8655 10% Critical Value -2.5689 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Tabela II.9 - Teste de Raiz Unitária ADF para Dólar Futuro
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.236387 0.9015 Test critical values: 1% level -3.969435
5% level -3.415380
10% level -3.129910
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.10 - Teste de Raiz Unitária ADF para Dólar Futuro Defasado
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -31.26886 0.0000 Test critical values: 1% level -3.969435
5% level -3.415380
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.11 - Teste de Raiz Unitária ADF para Petróleo Futuro
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.689158 0.2414 Test critical values: 1% level -3.969421
5% level -3.415373
10% level -3.129905
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.12 - Teste de Raiz Unitária ADF para Petróleo Futuro Defasado
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -30.66355 0.0000 Test critical values: 1% level -3.969435
5% level -3.415380
10% level -3.129910
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.13 - Teste de Raiz Unitária ADF para IGPM 6 Meses
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.951945 0.948181 Test critical values: 1% level -3.969421
5% level -3.415373
10% level -3.129905
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.14 - Teste de Raiz Unitária ADF para IGPM 6 Meses Defasado
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.632103 0.266011 Test critical values: 1% level -3.969725
5% level -3.415521
10% level -3.129993
Exogenous: Constant
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.626381 0.088023 Test critical values: 1% level -3.438412
5% level -2.864988
10% level -2.568661
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Exogenous: None
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.626959 0.008431 Test critical values: 1% level -2.567896
5% level -1.941225
10% level -1.616429
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.15 - Teste de Raiz Unitária ADF para IGPM 9 Meses
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.829388 0.961370 Test critical values: 1% level -3.969421
5% level -3.415373
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.16 - Teste de Raiz Unitária ADF para IGPM 9 Meses Defasado
Exogenous: Constant, Linear Trend
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.609842 0.275994 Test critical values: 1% level -3.969725
5% level -3.415522
10% level -3.129993
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Exogenous: Constant
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.607467 0.091817 Test critical values: 1% level -3.438412
5% level -2.864988
10% level -2.568661
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Exogenous: None
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.610086 0.008857 Test critical values: 1% level -2.567896
5% level -1.941225
10% level -1.616429
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.17 - Teste de Raiz Unitária ADF para IPCA 6 Meses
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.074066 0.931321 Test critical values: 1% level -3.969421
5% level -3.415373
10% level -3.129905
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.18 - Teste de Raiz Unitária ADF para IPCA 6 Meses Defasado
Exogenous: Constant, Linear Trend
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -28.004849 6.38e-58 Test critical values: 1% level -3.969435
5% level -3.415380
10% level -3.129909
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.19 - Teste de Raiz Unitária ADF para IPCA 9 Meses
Exogenous: Constant, Linear Trend
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.902921 0.953857 Test critical values: 1% level -3.969421
5% level -3.415373
10% level -3.129905
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.20 - Teste de Raiz Unitária ADF para IPCA 9 Meses Defasado
Exogenous: Constant, Linear Trend
Augmented Dickey-Fuller test statistic -27.659933 6.38e-58 Test critical values: 1% level -3.969435
5% level -3.415380
10% level -3.129909
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.21 - Teste de Raiz Unitária ADF para Expectativa IPCA Suavizada
Null Hypothesis: EXPECTATIVAIPCASUAV has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 8 (Automatic based on SIC, MAXLAG=20)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.496832 0.8303
Test critical values: 1% level -3.969535
5% level -3.415429
10% level -3.129938
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.22 - Teste de Raiz Unitária ADF para Expectativa IPCA Suavizada Defasada
Exogenous: Constant, Linear Trend
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.058448 0.0000
Test critical values: 1% level -3.969535
5% level -3.415429
10% level -3.129938
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Tabela II.23 - Teste Cointegração para Expectativa IPCA, Meta, IPCA 3 meses e IGPM 3 meses
Hypothesized Trace 0,05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic
Critical
Value Prob.** None 0,002005 1,621649 3,841466 0,2029
Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic
Critical Value Prob.** None 0,002005 1,621649 3,841466 0,2029 EXPECTATIVAI PCASUAV 1,975177 D(EXPECTATIV AIPCASUAV) -0,003458
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Exogenous series: META_NOVA IPCA3MESES IGPM3MESES Warning: Critical values assume no exogenous series
Lags interval (in first differences): 1 to 2 Included observations: 808 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: EXPECTATIVAIPCASUAV
Sample (adjusted): 4 811
C) Testes de Causalidade Granger
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability D(META_NOVA) does not
Granger Cause
D(EXPECTATIVAIPCASUAV) 807 2,73350 0,04274
4,48380 0,00394 Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1 811 Lags: 3
D(EXPECTATIVAIPCASUAV) does not Granger Cause D(META_NOVA)
Desta forma, podemos rejeitar a hipótese nula de que D(Meta) granger causa D(Expectativa IPCA) e que D(Expectativa IPCA) granger causa D(Meta).
Tabela II.25- Teste de Causalidade Granger D(Expectativa) X D(IGPM 3 Meses)
Pairwise Granger Causality
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability D(IGPM3MESES) does not
Granger Cause
D(EXPECTATIVAIPCASUAV) 802 3.14815 0.00163 2.84953 0.00398 Sample: 1 811
Lags: 8
D(EXPECTATIVAIPCASUAV) does not Granger Cause D(IGPM3MESES)
No teste acima não há causalidade Granger no oitavo lag, mas vamos testar com um lag menor para ter certeza:
Pairwise Granger Causality
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability D(IGPM3MESES) does not
Granger Cause
D(EXPECTATIVAIPCASUAV) 803 1.36346 0.21764 1.78172 0.08775 Sample: 1 811
Lags: 7
D(EXPECTATIVAIPCASUAV) does not Granger Cause D(IGPM3MESES)
Com o sétimo Lag, não podemos rejeitar a hipótese nula de que o IGPM não granger causa a Expectativa de Inflação.
Tabela II.26- Teste de Causalidade Granger D(IPCA 3 meses) X D(Expectativa)
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability D(IPCA3MESES) does not
Granger Cause
D(EXPECTATIVAIPCA) 806 9,82096 9,3E-08
1,78244 0,13034 Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1 811 Lags: 4
D(EXPECTATIVAIPCA) does not Granger Cause D(IPCA3MESES)
No teste acima não há causalidade Granger no quarto lag, mas vamos testar com um lag menor para ter certeza:
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability D(IPCA3MESES) does not
Granger Cause
D(EXPECTATIVAIPCA) 807 1,11598 0,34170
1,42079 0,23534 Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1 811 Lags: 3
D(EXPECTATIVAIPCA) does not Granger Cause D(IPCA3MESES)
Com o terceiro Lag, não podemos rejeitar a hipótese nula de que o D(IPCA) não granger causa a D(Expectativa de Inflação).
Tabela II.27- Teste de Causalidade Granger D(Dólar) X D(Expectativa)
Pairwise Granger Causality Tests Sample: 1 811
Lags: 4
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability D(DOLAR) does not Granger Ca 806 3 0,01851 D(EXPECTATIVAIPCASUAV) does not Gra 2 0,17664
No teste acima não há causalidade Granger no quarto lag, mas vamos testar com um lag menor para ter certeza:
Pairwise Granger Causality Tests Sample: 1 811
Lags: 3
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability D(DOLAR) does not Granger Ca 807 1,4448 0,2284 D(EXPECTATIVAIPCASUAV) does not Gra 1,6348 0,1798
Com o terceiro Lag, não podemos rejeitar a hipótese nula de que o D(Dolar) não granger causa a D(Expectativa de Inflação).
D) Testes dos Resíduos
Tabela II.28- Teste de Resíduos do Modelo 10
VAR Residual Serial Correlation LM Tests H0: no serial correlation at lag order h
Lags LM-Stat Prob
1 0,5368 0,4638 2 1,1419 0,2852 3 1,1720 0,2790 4 0,0262 0,8714 5 1,7072 0,1913 6 3,2737 0,0704 7 11,1427 0,0008 8 1,6130 0,2041 9 0,9302 0,3348 10 0,0377 0,8460 11 0,1359 0,7124 12 0,3525 0,5527 Probs from chi-square with 1 df.
Tabela II.29- Teste do Modelo 10 com Lags
D(expectativa)(-1) 0,2032 D(Dolar) 0,1485 6,2326
2,1436
D(IPCA 3 meses) (0,0253)D(Dolar)(-1) 0,0962 (1,3788)
1,3889
D(IPCA 3 meses)(-1) (0,0125)D(Dolar)(-2) 0,0628 (0,6857)
0,9076
D(IPCA 3 meses)(-2) (0,0095)D(Dolar)(-3) 0,0449 (0,5188)
0,6452
D(IPCA 3 meses)(-3) 0,0092 D(Meta) 0,7549 0,5025
10,2420
APÊNDICE B
Teste - Meta II
Os agentes começam a antecipar a mudança nas metas a partir de setembro de 2002:
4% 1/7/2002 4,00% 15/7/2002 4,00% 1/8/2002 4,00% 7/8/2002 4,00% 15/8/2002 4,00% 22/8/2002 4,25% 1/9/2002 4,38% 6/9/2002 4,50% 11/9/2002 4,63% 14/9/2002 4,75% 17/9/2002 4,88% 20/9/2002 5,00% 26/9/2002 5,25% 1/10/2002 5,38% 6/10/2002 5,50% 11/10/2002 5,63% 16/10/2002 5,75% 21/10/2002 5,88% 26/10/2002 6,25% 1/11/2002 6,38% 6/11/2002 6,50% 11/11/2002 6,63% 16/11/2002 6,75% 21/11/2002 6,88% 26/11/2002 7,75% 1/12/2002 7,88% 6/12/2002 8,00% 11/12/2002 8,13% 16/12/2002 8,50% 1/1/2003
D(expectativa)(-1) 0,2012 6,1285 D(IPCA 3 meses) (0,0221) (1,1755) D(Dolar) 0,1179 1,6685 D(Dolar)(-1) 0,1050 1,4914 D(Meta II) 0,5423 8,7303 R^2 0,1501 R^2 ajustado 0,1459 AIC (2,2751) SBC (2,2461) LM 0,9085 0,0990 0,2066 0,8684
Teste - Meta III
Os agentes começam a antecipar a mudança nas metas a partir de outubro de 2002 de forma
4% 1/7/2002 4,00% 15/7/2002 4,00% 1/8/2002 4,00% 7/8/2002 4,00% 15/8/2002 4,00% 22/8/2002 4,00% 1/9/2002 4,00% 6/9/2002 4,00% 11/9/2002 4,00% 14/9/2002 4,00% 17/9/2002 4,00% 20/9/2002 4,00% 26/9/2002 4,50% 1/10/2002 4,63% 6/10/2002 4,75% 11/10/2002 4,88% 16/10/2002 5,00% 21/10/2002 5,13% 26/10/2002 5,50% 1/11/2002 5,63% 6/11/2002 5,75% 11/11/2002 5,88% 16/11/2002 6,00% 21/11/2002 6,13% 26/11/2002 7,75% 1/12/2002 7,88% 6/12/2002 8,00% 11/12/2002 8,13% 16/12/2002 8,50% 1/1/2003
os resultados foram: D(expectativa)(-1) 0,2012 6,1285 D(IPCA 3 meses) (0,0221) (1,1755) D(Dolar) 0,1179 1,6685 D(Dolar)(-1) 0,1050 1,4914 D(Meta II) 0,5423 8,7303 R^2 0,1501 R^2 ajustado 0,1459 AIC (2,2751) SBC (2,2461) LM 0,9085 0,0990 0,2066 0,8684