[en] EXCHANGE RATES AND COMMODITY PRICES FORECASTS: AN EMPIRICAL ANALYSIS OF THE BRAZILIAN CASE

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: ANA CAROLINA BARBOSA FREIRE
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PREVISAO; [pt] CAMBIO REAL; [pt] PRECOS DE COMMODITIES; [en] FORECASTING; [en] REAL EXCHANGE RATE; [en] COMMODITIES PRICES
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14618&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14618&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14618

[pt] A literatura teórica sobre taxas de câmbio apresenta uma série de resultados de difícil respaldo empírico como o forecasting puzzle da taxa de câmbio. Ao realizarmos previsões dentro da amostra e fora da amostra para as taxas de câmbio, nominal e real, e para o índice de preços de commodities do Brasil, encontramos evidências empíricas que comprovam algumas das explicações para este puzzle. Basicamente, os resultados dentro e fora da amostra apontam que o câmbio nominal apresenta um forte componente forward looking, o que poderia explicar o fracasso de muitos modelos em prever esta variável. Os valores passados do câmbio nominal conseguem gerar previsões para preços de commodities substancialmente melhores que a de um passeio aleatório, tanto no curto quanto no longo prazo, embora a relação reversa não se verifique. Uma análise comparando as previsões de nosso modelo a um modelo autorregressivo univariado mostra que esta evidência é mais fraca do que constatamos inicialmente. Para a taxa de câmbio real estendemos a análise feita na literatura de commodity currencies para medir o poder preditivo dos modelos utilizados. Considerando o exercício dentro da amostra, os preços de commodities contribuem significativamente para as previsões da taxa de câmbio, mas a causalidade no sentido contrário também ocorre. Já para as previsões fora da amostra, o modelo de correção de erros não conseguiu superar o passeio aleatório para nenhuma variável, nem mesmo no longo prazo. Os resultados são robustos à presença de quebras estruturais.