Çameli İlçesinin Özellikler
2. Sosyal ve Etnik Yapı
2.1. Konuşma ve Dil Özellikler
Nos primeiros testes empíricos, as funções Demandas de Importações (27) e Exportações (28) foram estimadas através de uma regressão por mínimos quadrados usando o valor em logaritmo das variáveis. Esse método foi utilizado por Houthakker and Magee (1969) para estimar as elasticidades renda das importações de diversos países, e foram utilizadas no teste proposto por Thirlwall em 1979.
Estudos mais recentes utilizaram taxas de variação para estimar, por Mínimos Quadrados, a equação de equilíbrio do balanço de pagamento, tal como na equação (76), como pode ser verificado no trabalho de Atesoglu (1993), por exemplo.
No entanto, o primeiro a notar os problemas potenciais de estimação das funções demanda de importação e exportação em logaritmo dos níveis por mínimos quadrados foi Bairam (1993), inspirado pelas então recentes inovações na literatura de séries de tempo. Usando cinco países desenvolvidos, ele verificou que a maioria das séries envolvidas (produto, câmbio real, exportações), eram não estacionárias para o período 1970-1989. Dado que as séries não eram estacionárias, as funções demanda de importação e exportação deveriam ser estimadas em primeiras diferenças, tal como nas equações (30) e (31), para evitar os problemas da regressão espúria. No entanto, ao estimar essas funções em nível e em diferenças, não se encontrou diferenças muito significativas, levando o autor a concluir que os testes feitos até então ainda tinham validade. Outros estudos para países individuais confirmaram esta pouca diferença entre a estimativa em nível e em primeira diferença, como, por exemplo, Blecker (1992) e McCombie (1997).
No entanto, tendo-se em vista que as séries envolvidas são, potencialmente, geradas por processos estocásticos não-estacionários, a regressão por mínimos quadrados das variáveis em nível torna-se espúria e, portanto, não é o método mais adequado de estimação. O uso de primeiras diferenças, embora resolva o problema da regressão espúria, perde a informação de longo prazo da série, o que seria fundamental para o modelo.
Nesse caso, a estimativa mais correta é utilizar as variáveis em logaritmo do nível, utilizando o instrumental de Cointegração, que se aplicará ao caso das variáveis em questão serem integradas de ordem 1, seja para estimar a demanda de importações e exportações, tal como nas equações (27) e (28), seja para estimar diretamente o equilíbrio em conta corrente, tal como:
(79) logYt= 1π logXt +(ϕ+1π )log(Pf E/Pd)
Mais formalmente, os componentes de um vetor x =t (x1t,x2t,...,xnt)’ são ditas cointegradas de ordem d,b se , denotado porxt , ~CI(d,b) se:
a) Todos os componentes de x são integrados de ordem d; t
b) Existe um vetor β =(β1,β2,...,βn) tal que a combinação linear
nt n t t t x x x x β β β
β = 1 1 + 2 2 +...+ é integrada de ordem d-b, em que b>0. O vetor β é chamado de vetor de cointegração.
Na prática, trabalha-se com a metodologia de Johansen, que se aplica a séries integradas de ordem 1. Isto é, um primeiro passo prévio à aplicação da metodologia consiste em testar formalmente a ordem de integração das séries envolvidas. Se todas as séries forem I(1) ou integradas de ordem 1, pode-se, então, proceder à análise de Johansen com vistas a testar se as séries cointegram, ou seja, se existe pelo menos um vetor de cointegração. No caso afirmativo, dir-se-á que as séries são CI(1,1).
Intuitivamente, a cointegração significa que há uma relação estável (de equilíbrio) de longo prazo entre as variáveis analisadas. Tendo-se em vista que a Lei de Thirlwall se refere a uma relação de longo prazo entre as variáveis, técnicas de cointegração revelam-se como uma opção natural para tratamento estatístico, que, de resto, contornam os já referidos problemas de uma regressão espúria.
Além disso, o uso da técnica de cointegração através da metodologia de Johansen, tem vantagens adicionais, principalmente quando a metodologia do teste implica em testar o equilíbrio em conta corrente, tal como na equação (79). Pela metodologia de Johansen, o vetor de cointegração revela o equilíbrio de longo prazo entre as variáveis, enquanto um coeficiente de ajustamento, indica, uma vez que a economia sai dessa relação de longo prazo, quais as variáveis se ajustam para voltar ao equilíbrio de longo prazo. Portanto, a utilização dessa técnica resolve o problema apontado por McCombie (1989) de que testar diretamente a equação do equilíbrio em conta corrente implicaria em testar se o Balanço de Pagamentos está em equilíbrio a cada momento. Pela técnica de cointegração, testa-se se o Balanço de Pagamentos está em equilíbrio no longo prazo, compatibilizando com a teoria do modelo. Adicionalmente, pode-se analisar quais variáveis se ajustam para retornar ao equilíbrio de longo prazo. A evidência de que a renda é um componente de ajustamento, associada ou não ao ajustamento da taxa de câmbio, corrobora o modelo. A evidência que, por exemplo, as exportações, não teriam papel relevante neste ajuste, contrariaria o modelo de Krugman (1989), em que a elasticidade renda das exportações seria a variável de ajuste conforme discutido no capítulo 3. Assim, a dinâmica de ajuste de curto prazo, possibilitada pelo uso do instrumental de cointegração, constitui-se como um importante instrumental para análise da Lei de Thirlwall, que já vem sendo aproveitado em alguns estudos empíricos, como será mostrado a seguir.
No entanto, segundo McCombie (1997), é difícil perceber o porquê da perda de informação de longo prazo, ao utilizar o modelo em primeira diferença, ao invés do nível, dado que o modelo em si é uma explicação das diferentes taxas de crescimento e não do nível. O fato de o modelo se aplicar no longo prazo está sendo considerado quando nas estimações se utilizam diversos anos. Uma possível explicação é que diversas séries que eram consideradas I(1), eram na verdade I(0), quando se possibilitava a existência de quebras estruturais. Assim, McCombie (1997) propõe que se utilize o procedimento de Phillips Perron que testa a existência de raiz unitária com quebra estrutural.
Neste trabalho, será verificada cautelosamente a ordem de integração das séries e, uma vez detectada que a série é I(1), normalmente recorrer-se-á ao instrumental de cointegração, utilizando as variáveis em logaritmo do nível, objetivando tanto utilizar o instrumental econométrico mais adequado, quanto aproveitar as informações do ajustamento de curto prazo. Por exemplo, será estimada neste trabalho, através de técnicas de cointegração, a
Equação de Equilíbrio do Balanço de Pagamentos em si em sua especificação mais ampla, ou seja, incorporando termos de troca e fluxos de capitais. Isso permitirá uma análise mais completa dos coeficientes de ajustamento.
Ainda assim, em alguns casos, como no caso da introdução da quebra estrutural, será mais útil utilizar a estimação por mínimos quadrados em primeiras diferenças, o que, segundo McCombie (1997) não incorreria no problema tradicional das séries de tempo de perder a informação de longo prazo, porque o modelo em si é um modelo para primeiras diferenças e não para o nível das variáveis.
Uma outra metodologia de cointegração em painel foi utilizada por Christopoulos (2003) para estimar a função demanda de importações. O autor usa dados de sete países para fazer um teste de raiz unitária em painel, verificando a ordem de integração das séries e reduzindo o problema de amostras pequenas, próprias das séries de tempo. A seguir, estima os vetores de cointegração através de FMOLS, Fully Modified OLS, técnica para painéis heterogêneos cointegrados, permitindo uma estimação consistente e eficiente.
4.2.3 Procedimentos econométricos utilizados para captar aspectos específicos da Lei de