Inflação e desemprego : ensaios sobre a curva de phillips para a economia brasileira

• Main Author: Oliveira, Luma de
• Publication Date: 2017
• Format: Doctoral thesis
• Language: por
• Source: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Download full: http://hdl.handle.net/10183/168651
• topic: Inflação; Desemprego; Finanças; Brasil; Phillips Curve; Backward Looking and Forward Looking; Nonlinearities; Unemployment; Inflation

A presente tese, a partir de três ensaios, faz uso de diferentes especificações da curva de Phillips, para discutir distintos objetivos embasados em assuntos relevantes como o processo de determinação de preços e seus custos sociais para a economia brasileira. Neste sentido, o primeiro ensaio utiliza de uma equação de transferência para a especificação da curva de Phillips, a partir do método das variáveis instrumentais, para alcançar a taxa de desemprego não aceleradora da inflação (NAIRU). Este método, para dados trimestrais de 2000 a 2013, possibilitou identificar uma mudança no coeficiente de correlação entre a taxa de desemprego e a taxa de inflação, que passou de um trade-off (negativo) para uma relação positiva, além da permanência da taxa NAIRU acima da taxa de desemprego no período em questão. Preocupando-se com este resultado expressivo, o segundo ensaio se comprometeu em analisar se esse adveio de possíveis não linearidades presentes na curva, preocupação que já havia sido retratada pelo trabalho seminal de Phillips (1958), indicando que a relação da taxa de variação dos salários nominais e a taxa de desemprego seria altamente não linear. Nesse contexto, utilizando o modelo de vetores autorregressivos que considera a não-linearidade dos parâmetros (quebras estruturais), variáveis exógenas de controle (para contornar o problema de omissão de variáveis) para o período de 1995 a 2014, estimou-se a Curva de Phillips Novo-Keynesiana Hibrida (CPNKH) para identificar possíveis quebras estruturais para dados da economia brasileira. O modelo estimado foi caracterizado por um MSIH(2)VAR(1) e foi possível confirmar a não linearidade a partir do teste da razão de verossimilhança, com a identificação de dois períodos bem distintos ao longo da amostra. Além disso, foi verificada uma representatividade maior para o termo inercial (Backward Looking) indicando que as expectativas de inflação contribuem menos para a explicação do processo inflacionário recente da economia brasileira. Uma vez que um dos principais objetivos do Regime de Metas de Inflação (RMI) é ancorar a formação de preços a partir das expectativas futuras dos agentes econômicos, além disso, dada a não linearidade encontrada para dados da economia brasileira no segundo ensaio, e dada as diferentes significâncias, importâncias e patamares para os componentes da curva que representam as expectativas (futuras e passadas), o terceiro ensaio se comprometeu em, ao invés de confiar exclusivamente em uma única medida de tendência central, analisar os quantis de toda a distribuição condicional da variável resposta (taxa de inflação). Utilizando do método da regressão quantílica inversa, que utiliza os blocos em movimento bootstrap de Fitzenberger (1997), descrito por Chernozhukov e Hansen (2005), para o período de maio de 2001 a agosto de 2016, foi possível identificar a importância adquirida pelas expectativas futuras ao longo dos períodos analisados. Quando se faz estimações considerando somente a média condicional, o termo inercial é maior e significativo para praticamente todas as especificações e modelos apresentados. Utilizando do modelo da regressão quantílica inversa, por outro lado, é possível verificar que o termo Forward Looking ganha força e domina o Backward Looking nos três períodos analisados, em diferentes níveis de inflação, demonstrando, assim, o comportamento assimétrico (não linear) do processo inflacionário. Desta forma, foi possível mostrar o amadurecimento do objetivo do RMI e averiguar que os componentes expectacionais da CPNKH, para dados da economia brasileira, foram capazes de manter sua importância e significância em toda distribuição condicional no processo de determinação de preços recente.