Índice de condições financeiras, previsões condicionais e não causalidade

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Barros, Julio Cesar de Mello
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Ciências Sociais::Faculdade de Ciências Econômicas; Brasil; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas
• Palavras-chave em Português: Financial conditions index; Conditional forecasts; Non-causal model; Economia; Política monetária; Modelos econométricos; Previsão econômica; Desenvolvimento econômico; Índice de condições financeiras; Previsão condicional; Modelo não-causal; VAR; CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::METODOS QUANTITATIVOS EM ECONOMIA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/19342

O objetivo deste estudo é desenvolver uma metodologia que permita obter um Índice de Condições Financeiras (ICF) que nos permita inferir quando as condições financeiras de determinado país estão apertadas ou frouxas, e qual a relação entre estas condições financeiras e o hiato do produto. Pretendemos estender o trabalho de Céspedes et al (2006), que utilizam um modelo VAR (Vetor Autorregressivo) causal e a teoria das previsões condicionais (Waggoner e Zha (1999) e Doan et al (1984)) para construir um Índice de Condição Monetária (ICM). A metodologia descrita será estendida para incorporar um grande número de variáveis financeiras e também lidar com a potencial não-causalidade do VAR que, como aponta Alessi et al (2008), é muito comum em modelos econômicos, sobretudo quando há a adição de variáveis financeiras. Mais particularmente, desenvolvemos uma metodologia que permite se fazer previsões condicionais a partir de modelos puramente não-causais e utilizamos esta metodologia para desenvolver um Índice de Condições Financeiras Condicional (ICFC) não- causal. No desenvolvimento desta metodologia nos baseamos fortemente na metodologia desenvolvida por Lanne e Saikkonen (2013) para previsões utilizando modelos VAR não causais. Os principais resultados do nosso trabalho apontam para a existência de não-causalidade no modelo com varáveis financeiras, que objetiva relacionar os movimentos do hiato do produto com o ICFC. Os resultados indicam elevada correlação dinâmica entre o ICFC não-causal e causal e o hiato do produto, mesmo em horizontes mais distantes (8 trimestres). Além disso, encontramos evidência de que o ICFC não-causal é mais efetivo em capturar os pontos de reversão (turning points) do que seus concorrentes, indicando certa antecipação dos ciclos de negócios. Verificamos ainda que as condições financeiras nos EUA, medida pelo nosso índice, estiveram apertadas durante o período da crise financeira de 2007/2009, corroborando o que foi desenvolvido por outros autores.