Três ensaios sobre os ciclos de negócios no Brasil - Cruz, Fernando Ioannides Lopes da (2018)
A presente tese, composta por três ensaios empíricos, estuda os ciclos de negócios no Brasil lançando mão de diferentes métodos de análise de séries temporais. Os ciclos são abordados tanto em sua interpretação clássica quanto em sua caracterização de hiato do produto, conhecida na literatura como ciclos de crescimento. Os ensaios focam em três aspectos: 1) mensuração, 2) caracterização e 3) previsão. O primeiro ensaio estuda os ciclos de negócios na produção industrial brasileira através de modelos de mudança markoviana de regime. O estudo busca integrar as análises nos níveis nacional, setorial e regional. Os principais resultados apontam: i) uma sincronia entre as fases cíclicas da produção industrial e dos ciclos de negócios, sobretudo com dados trimestrais, ii) evidências de ciclos setor-específicos, iii) maior sincronização entre os ciclos na indústria de transformação e indústria geral e entre os ciclos de estados do sul e sudeste com o ciclo nacional, iv) heterogeneidade no padrão espacial entre as duas últimas recessões pelas quais o país passou. O segundo ensaio, por sua vez, aborda os ciclos de crescimento no Brasil. O trabalho explora os resultados de extração do componente cíclico do PIB trimestral com ênfase no uso da Análise do Espectro Singular (SSA), seguindo o procedimento de agrupamento proposto por Carvalho e Rua (2017). Os efeitos de variações na janela são estudados empiricamente e os resultados são comparados com os de outros filtros sugeridos na literatura Os resultados indicam que a SSA, além de apresentar ciclos consistentes com outros métodos tradicionais, apresenta performance superior a alguns dos principais filtros em tempo real. Porém, os resultados são sensíveis à escolha da janela. Por fim, o terceiro ensaio estuda o poder preditivo dos indicadores antecedentes da OCDE para o Brasil no contexto de recessões e desacelerações utilizando abordagens probabilísticas, com modelos logit e Bayesian Model Averaging. O horizonte de previsão varia entre 0 e 12 meses. Os resultados indicam que, nos horizontes relevantes, a performance da combinação bayesiana dos modelos supera a do indicador composto da OCDE, tanto nas desacelerações quanto nas recessões. Por fim, os indicadores antecedentes selecionados pela OCDE mostram-se melhores previsores de recessões do que de desacelerações. Com estes estudos pretende-se contribuir com a literatura de ciclos de negócios, em especial, em países em desenvolvimento, onde ainda há importantes gaps a serem preenchidos. Assim, os ensaios procuram expandir as evidências disponíveis sobre os fenômenos cíclicos no Brasil tanto com relação ao timing, duração e conformidade entre setores e regiões, métodos de filtragem do componente cíclico, como também de ferramentas disponíveis para inferência sobre seus desenvolvimentos futuros,em particular, os indicadores antecedentes da OCDE.