Organik Yerleşim, Modernizm ve Güncel Senaryolar

Nessa seção são reportados os resultados13 do teste de cointegração de Johansen, que serão utilizados no capítulo cinco. Relembrando, o objetivo desse teste é determinar se um grupo de variáveis não estacionárias é ou não cointegrada. Para tanto, devemos observar duas estatísticas, a de traço e a de máximo, sendo que suas expressões e hipóteses estão no capítulo três.

Tabela 13 – Resultado do teste de Johansen entre indústria geral, inflação, Selic e spread 120

*rejeita-se H0 a 5%

Fonte: A Autora

12 _{Em função das diferenças das estimativas de MCE para cada spread, ampliamos o intervalo de confiança para}

que a série seja considerada cointegrada para 12%.

13 _{A defasagem escolhida para o teste de Johansen foi baseada em uma tabela de critérios de informação, com os}

Observando as duas estatísticas, a interpretação do teste está a seguir. Como 130,0313, valor da estatística de Traço, é maior que 54,07904, seu valor crítico a 5%, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja zero. Então, temos que testar se há pelo menos um vetor cointegrante. Como 55,12232 é maior que 35,19275, também rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja pelo menos um. Desse modo, devemos testar se há pelo menos dois vetores cointegrantes. Como 24,38704 é maior que 20,26184, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja pelo menos dois. Mas como 6,938854 é menor que 9,164546, não rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja pelo menos três.

Depois de feita a análise da estatística de Traço, devemos analisar a estatística de Máximo. Como 74,90898, valor estatística de Máximo, é maior que 28,58808, seu valor crítico a 5%, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja zero. Então, temos que testar se há exatamente um vetor cointegrante. Como 30,73528 é maior que 22,29962, também rejeitamos que o número de vetores cointegrantes exatamente um. Desse modo, devemos testar se há exatamente dois vetores cointegrantes. Como 17,44818 é maior que 15,89210, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja exatamente dois. Mas como 6,938854 é menor que 9,164546, não rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja exatamente três. Então, há três vetores cointegrantes.

Na tabela a seguir vemos o resultado do teste de Johansen entre indústria geral, inflação, Selic e spread 180. Nossa análise começa pela estatística de Traço. Como 125,6425 é maior que 54,07904, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja zero. Desse modo, devemos testar se há pelo menos um vetor cointegrante. Como 51,94174 é maior que 35,19275, também rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja pelo menos um. Então, testamos se há pelo menos dois vetores cointegrantes. Como 22,56252 é maior que 20,26184, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja pelo menos dois. Mas como 6,116339 é menor que 9,164546, não rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja pelo menos três.

Feita a análise da estatística de Traço, passamos para a análise da estatística de Máximo. Como 73,70080 é maior que 28,58808, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja zero. Desse modo, devemos que testar se há exatamente um vetor cointegrante. Como 29,37922 é maior que 22,29962, também rejeitamos que o número de vetores cointegrantes exatamente um. Então, temos que testar se há exatamente dois vetores cointegrantes. Como 16,44618 é maior que 15,89210, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja exatamente dois. Mas como 6,116339 é menor que 9,164546, não

rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja exatamente três. Então, há três vetores cointegrantes.

Tabela 14 – Resultado do teste de Johansen entre indústria geral, inflação, Selic e spread 180

*rejeita-se H0 a 5%

Fonte: A Autora

Na tabela abaixo está o resultado do teste de Johansen entre indústria geral, inflação, Selic e spread 360.

Tabela 15 – Resultados do teste de Johansen entre indústria geral, inflação, Selic e spread 360

*rejeita-se H0 a 5%

Fonte: A Autora

Analisando a estatística de Traço, vemos que como 117,0097 é maior que 54,07904, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja zero. Então, temos que testar se há pelo menos um vetor cointegrante. Como 47,97508 é maior que 35,19275, também rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja pelo menos um. Mas como 20,10182 é menor que 20,26184, não rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja pelo menos dois.

Analisando a estatística de Máximo, como 69,03467 é maior que 28,58808, rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja zero. Desse modo, devemos que testar se há exatamente um vetor cointegrante. Como 27,87326 é maior que 22,29962, também rejeitamos que o número de vetores cointegrantes exatamente um. Mas como 15,43654 é menor que 15,89210, não rejeitamos que o número de vetores cointegrantes seja exatamente dois. Então, há dois vetores cointegrantes.

Pelo método de Johansen concluímos que as variáveis são cointegradas. Esse resultado será utilizado no capítulo seis, onde será feita a análise multivariada.

5 ANÁLISE BIVARIADA

Apesar de ser um tema bastante explorado na literatura internacional, não há muita literatura sobre o conteúdo informacional da curva de juros Brasil. Desse modo, o objetivo desse capítulo é explorar a relação entre variáveis macroeconômicas, como inflação e produção industrial e a curva de juros. Esse capítulo é semelhante ao segundo capítulo de Shousha (2005), porém ampliaremos o período de análise. O autor utiliza dados de setembro de 1999 a julho de 2005, aqui utilizaremos dados de janeiro de 1996 a junho de 2007. Ainda, estenderemos a nossa análise para a inflação e analisaremos mais variáveis relacionadas à atividade econômica e aplicaremos técnicas econométricas14 _{como os testes de raiz unitária e}

cointegração. Nossa análise abordará o papel do spread na previsão de longo prazo das variáveis macroeconômicas, uma vez que a previsão de curto prazo foi feita no capítulo anterior, através do MCE. Devemos destacar que nas projeções a seguir, utilizaremos apenas os ks que cointegram.

5.1 O papel do spread na previsão de longo prazo das variáveis macroeconômicas

5.1.1 Atividade econômica

5.1.1.1 Previsibilidade da produção industrial

Primeiramente, vamos verificar a relação entre o spread da taxa de juros e o crescimento industrial. Para tanto, utilizaremos dois indicadores: o índice de base fixa mensal da indústria geral com ajuste sazonal (Base: média de 2002 = 100) do IBGE e índice com ajuste sazonal de vendas reais da indústria (Base: janeiro de 2006 = 100) da CNI.

A regressão utilizada para examinar o conteúdo informacional dos spreads sobre a atividade econômica e inflação corresponde às equações (1), (1a) e (1b) do capítulo três. Na equação (1.a), o termo [log(Yt+k/Yt)] expressa a variação de Y. Já o número 1200 é usado para anualizar os valores de Yk

t. Quando 1200 é dividido por k, o número de avanços no tempo, é

criada uma espécie de média móvel dos valores preditos de Y. Essa média móvel, por sua vez, cria naturalmente autocorrelação na série dessa variável. O problema da autocorrelação é que