Sabe-se que, no mundo real, a identificação de crises financeiras é mais complexa do que nas simplificações teóricas. Portanto, as conclusões e os resultados dos diversos estudos econométricos devem ser condicionadas às próprias definições previamente adotadas e os critérios de definição de crise merecem especial menção, antes mesmo da apresentação dos resultados. Nesta linha, seguindo os argumentos de SANT’ANA (2002), os estudos empíricos podem ser divididos em dois grandes grupos: no primeiro, estão aqueles que examinam um conjunto de países e buscam estabelecer algum limite quantitativo para a variação da taxa nominal de câmbio, da taxa real de câmbio ou das reservas internacionais; no segundo grupo, os estudos de caso que identificam ataques especulativos de forma apenas qualitativa, não
interessando este último grupo para os propósitos deste capítulo, uma vez que o objetivo e definir formalmente o conceito de crise.
No primeiro grupo, KAMINSKY e REINHART (1998) estudaram um conjunto de vinte países, no período de 1970 a 1995. A partir desse estudo, os autores produziram um índice de pressão sobre o mercado cambial. Este índice é definido como uma média ponderada das variações mensais positivas da taxa nominal de câmbio e das variações mensais negativas das reservas internacionais. Uma crise cambial ocorre quando esse índice é maior que sua média histórica por diferença superior a três desvios-padrão.
GOLDFAJN e VALDÉS (1999) analisaram crises cambiais em 26 países, a partir de três critérios de identificação. O primeiro estabelece que uma desvalorização cambial configura-se como crise cambial quando for maior que 1,96 vez desvio- padrão da taxa de desvalorização cambial nominal e 2% mais 1,5 vez a taxa de desvalorização no mês precedente. O segundo critério de identificação define crise cambial como uma desvalorização da taxa real de câmbio maior que a média, por uma diferença superior a duas vezes o desvio-padrão. O terceiro critério é simplesmente adotar os ataques especulativos previamente identificados pelo “índice de pressão”, como definido por KAMINSKY e REINHART (1996).
FRANKEL e ROSE (1996), ao pesquisarem crises cambiais em cem países em desenvolvimento, utilizaram dados anuais do período de 1971 a 1992. Os autores definem colapso cambial quando da ocorrência de uma desvalorização nominal de 25% da taxa de câmbio, que seja também no mínimo 10% superior à taxa de desvalorização no período anterior.
EICHENGREEN e ROSE (1998) elaboraram um índice de ataque especulativo que contempla três fatores: a desvalorização cambial, a redução das reservas internacionais e a elevação abrupta das taxas de juros. A inclusão dos juros como critério identificador é questionável: tanto a relação causal quanto o sinal de correlação entre o movimento de capitais e a variação da taxa de juros são dúbias. Tanto pode haver fuga de capitais, devido à redução da taxa de juros, quanto, sob
interferência da autoridade monetária, pode acontecer de a taxa de juros se elevar, como conseqüência de um ataque especulativo.
Variáveis Relevantes e Resultados Obtidos.
Dada a profusão de testes econométricos sobre crises financeiras presentes na literatura, contemplar-se-á aqui tão somente aqueles de maior relevância para a abordagem empírica posterior. Assim, RADELET e SACHS (1998) definem a ocorrência de um evento de crise a partir da “reversão abrupta nos fluxos de capital”. A partir desta definição os autores encontram 9 episódios de crise, para uma amostra de 22 países emergentes no período 1994-97. Operacionalizando um teste do tipo PROBIT, onde o evento crise constitui uma variável binária, a hipótese central a ser investigada é a de que os países que vivenciaram as crises pré- identificadas apresentavam elevados índices de endividamento de curto -prazo em relação aos ativos de curto-prazo, sendo estes índices calculados a partir do endividamento de curto prazo, informado pelo BIS (Bank for International
Settlements), sobre as reservas internacionais. Neste caso, investigava-se a
hipótese de que a crise originava-se de problemas de liquidez.
Ademais, tendo em vista capturar eventuais problemas de solvência, os autores incluem como variável explanatória a relação entre o endividamento total e as reservas. Cabe aqui um comentário. Trata-se de uma maneira questionável de tratar a solvência na medida em que esta constitui um problema estrutural e os ativos utilizados para construção da variável explicativa são somente aqueles de curto- prazo. Igualmente importante na análise é a variável relativa ao crédito ao setor privado em relação ao PIB. Assume-se que a expansão acelerada do crédito tende a fragilizar o sistema bancário por promover aumentos de inadimplência.
Como demais variáveis explanatórias são considerados os saldos das contas correntes e da conta capital em relação ao PIB, o índice de valorização da taxa de câmbio real e uma classificação dos índices de corrupção de cada país. No caso do câmbio, trata-se de um índice de valorização percentual da taxa de câmbio real dos
três anos anteriores. O índice de corrupção, por sua vez, é mensurado a partir de uma escala que vai de 1 (menos corrupto) a 6 (mais corrupto).
Os resultados mostram que o coeficiente estimado para a relação entre a dívida de curto-prazo e as reservas é positivo e significativo a um nível de 5%. Quando se considera a dívida total em relação às reservas, o coeficiente não é significativo, apontando para o predomínio, segundo os autores, de crises ocasionadas por problemas de liquidez. O crédito ao setor privado e o saldo da conta capital, ambos como porcentagem do PIB, são significativos a 5%. O saldo em conta corrente como porcentagem do PIB, o índice de valorização cambial e o índice de corrupção não são significativos aos níveis convencionalmente utilizados. No caso do saldo em conta corrente, o resultado reforça o argumento teórico dos autores segundo o qual a pressão identificada com as crises financeiras advém das transações do mercado de capitais, ao invés do mercado de bens e serviços.
O modelo de painel proposto por PEREIRA e SEABRA (2004) é a referência fundamental para a abordagem empírica aqui desenvolvida. Os autores visam estimar a Pressão no Mercado Cambial (PMC), para uma amostra de 12 países emergentes20 no período de janeiro de 1995 a dezembro de 2000, utilizando dados trimestrais. Portanto, não há uma definição formal sobre o que constituiria uma crise, mas sim, o pressuposto de que grandes oscilações (para cima) no chamado índice de pressão cambial seriam indicativos de episódios de crise. Assim, a variável dependente PMC é definida pelos autores da seguinte forma:
PMCi,t = [(%?Sit / sS) + (%?(ii,t - iUSA,t) / si) - (%?Ri,t / sR) - (%?B / sB)],
O quadro abaixo define cada uma das variáveis acima, sendo que o símbolo s representa, como habitual, o desvio-padrão para cada uma das séries. Cumpre mencionar que a fonte dos dados é a base IFS (International Financial Statistics).
20 Argentina, Brasil, Equador, Filipinas, Coréia do Sul, México, Peru, República Tcheca, Rússia, Singapura,
Quadro 6.1 Definição da variável dependente PMC
Variável Definição
%? S Variação percentual na taxa de câmbio
nominal.
%? (ii,t - iUSA,t) Variação percentual do diferencial de
taxas de juros sobre depósitos, (doméstica versus americana.)
%? Ri Variação percentual das reservas
internacionais.
%? B Variação percentual do valor de
depósitos nominais.
As variáveis explicativas (independentes), utilizadas no modelo geral de estimação, são detalhadas no quadro abaixo:
Quadro 6.2 Definição das variáveis independentes
Variável Definição
I Constante de cada unidade do painel.
SP Superávit Público Nominal em relação ao PIB do trimestre (IFS).
CB Crédito das Autoridades Monetárias ao setor
Bancário em relação ao PIB do trimestre (IFS). M Exigibilidades de curto prazo do Banco Central
(M2) em relação às reservas internacionais em dólares (IFS).
CPMC Variável de contágio. É uma média aritmética do índice de Pressão Cambial de todos os países da amostra, com exceção do próprio país. RP% Variação percentual do Risco Político, calculado
segundo o International Country Risk Guide -
ICRG.
eit Termo de erro.
D Indicação de primeira diferença da variável.
A equação a seguir descreve o modelo geral de estimação. Valores positivos do índice representam um aumento da expectativa futura de depreciação cambial.
PMCit = Ii + ß1DSPit + ß2DCBit + ß3 DMit + ß4CPMCit + ß5RP%it + eit, (6.1)
PEREIRA e SEABRA (2004) estimaram o modelo por dois métodos: o LSDV (Least
Square Dummy Variable) e o GMM (Generalized Method of Moment). Este último
dividiu-se em duas versões: GMM(a1), na qual utilizou-se apenas uma defasagem das variáveis incluídas no modelo como instrumentos; e GMM(a2), a qual utilizou duas defasagens como variáveis instrumentais.
Os diferentes métodos apresentaram resultados semelhantes, sendo que a primeira diferença das exigibilidades de curto prazo em relação às reservas (DM) e a pressão cambial média dos outros países da amostra (CPMC) foram significantes a menos de 1%. A variação do crédito do Banco Central ao setor bancário (DCB) foi significante ao nível de 5%, enquanto a variação percentual do Risco Político (RP%) foi significante a 5% pelo método LSVD e a 10% pelo GMM. Já a primeira diferença do Superávit Público Nominal (DSP) foi considerada não significativa em todas as estimativas e para todos os níveis de significância convencionais, embora tenha apresentado sinal negativo, como esperado pela teoria.
Ademais, todas as variáveis apresentaram sinal condizente com o esperado pela teoria econômica. Os testes Wald , que verificam a significância global dos parâmetros e dummies individuais, apresentaram, tanto para I quanto para ß, significância estatística a menos de 1%. Dessa forma, como apontam os autores, os resultados indicam que as variáveis do modelo, com exceção da variável fiscal (SP), são relevantes para explicar o índice de Pressão Cambial (PMC).