Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Moura, Yure Révelles da Silva |
| Orientador(a): |
Guedes, João Paulo Martins |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44827
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Resumo: |
De acordo com os dados da Confederação Nacional da Indústria (CNI) para o ano de 2018, o Brasil ocupava a décima posição como produtor industrial do mundo, respondendo por uma participação de cerca 2,1%. Embora pequena a contribuição no mercado mundial, a indústria é a atividade que mais gera riqueza para o Brasil. No Nordeste, o setor industrial responde por aproximadamente 10,8% dos empregos formais e possui 85,3% da participação na composição dos bens e serviços exportação pela região. Nesse sentido, este estudo tem como objetivo central investigar o comportamento do setor industrial em nível regional e estadual a choques exógenos nas variáveis: preço do petróleo, taxa de câmbio e taxa de juros nominal. Para alcançar tais objetivos utilizou-se um conjunto de dados industriais agregados compreendendo os anos de 2002 a 2019, totalizando 216 observações, obtidas junto ao Instituto Brasileiro de Geografia Estatística (IBGE). Como variáveis macroeconômicas, para a taxa de câmbio adotou-se a taxa de câmbio real efetiva obtida junto ao Banco Central do Brasil (BCB). Para o preço do petróleo foi utilizado o preço do barril de petróleo bruto, do tipo Brent, em dólares (US$) por barril, obtidos a partir do Fundo Monetário Internacional (FMI), e, por fim, como taxa de juros nominal utilizou-se a variável (overselic) obtida junto ao site do BCB disponibilizada pelo Ipeadata. Como estratégia metodológica, adotou-se a abordagem com modelos com Vetores Autorregressivos (VAR) e o Modelo de Vetor de Correção de Erro (VECM) para o setor industrial regional e estadual. Além disso, complementou a análise com a função impulso-resposta e a decomposição da variância do erro de previsão. Como resultados, evidenciou-se que os setores industriais da região Nordeste respondem de forma heterogênea e com intensidade diferente a choque nas variáveis macroeconômicas. A decomposição da variância revelou que o câmbio real é a principal variável a afetar o produto industrial regional e estadual tanto no curto como no longo prazo. |
