Banner Portal
Não linearidades, mudanças de regime e assimetrias na taxa de inflação brasileira: análise a partir de um modelo SETAR, 1944-2009
PDF

Palavras-chave

Inflação. SETAR. Não linearidade.

Como Citar

MARQUES, André M. Não linearidades, mudanças de regime e assimetrias na taxa de inflação brasileira: análise a partir de um modelo SETAR, 1944-2009. Economia e Sociedade, Campinas, SP, v. 22, n. 1, p. 141–163, 2015. Disponível em: https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/ecos/article/view/8642202. Acesso em: 25 abr. 2024.

Resumo

O objetivo principal deste estudo é investigar assimetrias e não linearidades na inflação brasileira, descrevendo-a como um processo autorregressivo sujeito a mudanças de regime. A metodologia empregada baseia-se na aplicação de testes para três tipos de não linearidade. Foi estimado um modelo SETAR com dois regimes capaz de descrever o comportamento não linear e assimétrico de um processo autorregressivo. Todos os testes indicaram a não linearidade da inflação brasileira. Os resultados das estimações sugerem a ocorrência de pelo menos dois regimes distintos para a inflação com diferentes processos geradores. O regime de baixa inflação é o menos volátil e o mais persistente. A despeito dos períodos de alta inflação e alta volatilidade, conclui-se que o regime de baixa inflação com baixa volatilidade é uma característica predominante na economia brasileira.

 

Abstract

The objective of this research is to investigate asymmetries, nonlinearities and regime changes in the Brazilian inflation rate in a long time span. The process is modeled employing a threshold time series model in order to take into account these parameters. The study was divided in two distinct stages. On the first stage, the Brazilian dataset was tested for several types of nonlinearities applying general and specific tests, e.g., quadratic and threshold behavior. On the second one, the Self-Exciting Threshold Autoregressive (SETAR) model was applied to indicate the threshold to which a signal of turning point could be provided in the states of the inflationary process. All the tests suggest that the Brazilian inflation rate is highly nonlinear and cannot be modeled as a linear and time reversible process. The results support the hypothesis that there are two distinct regimes with different generating processes and different volatilities and persistence. For instance, a lower inflation rate regime is more persistent with lower volatility.

Key words: Inflation; Threshold model; Brazil.

PDF

Referências

BACHA, E. L. O Plano Real: uma avaliação. In: MERCADANTE, A. (Org.). O Brasil pós-Real: a política econômica em debate. Campinas: Unicamp-IE, 1997. p. 11-69.

CAMPÊLO, A. K.; CRIBARI-NETO, F. Inflation inertia and ‘inliers’: the case of Brazil. Revista Brasileira de Economia, v. 57, n. 4, p. 713-719, 2003.

CATI, R. C.; GARCIA, M. G. P.; PERRON, P. Unit roots in the presence of abrupt governmental interventions with an application to Brazilian data. Journal of Applied Econometrics, 14, p. 27-56, 1999.

CHAN, K. S. Testing for threshold autoregression. The Annals of Statistics, v. 18, n. 4, p. 1886-1894, 1990.

CHAN, K. S. Percentage points of likelihood ratio tests for threshold autoregression. Journal of Royal Statistical Society, Series B, v. 53, n. 3, p. 691-696, 1991.

CRIBARI-NETO, F.; CASSIANO, K. Uma análise da dinâmica inflacionária brasileira. Revista Brasileira de Economia, v. 59, n. 4, p. 535-566, 2005.

CRYER, J. D.; CHAN, K. S. Time series analysis. New York: Springer, 2008.

DELFIM NETTO, A. O Plano Real e a armadilha do crescimento econômico. In: MERCADANTE, A. (Org.). O Brasil Pós-Real: a política econômica em debate. Campinas, SP: Unicamp/IE, 1997. p. 89-100.

DORNBUSCH, R.; STURZENEGGER, F.; WOLF, H. Extreme inflation: dynamics and stabilization. Brooking Papers on Economic Activity, v. 2, p. 1-84, 1990.

EATWELL, J.; MILGATE, M. (Ed.). Keynes’s economics and the theory of value and distribution. London: Duckworth, 1983.

ELLIOT, E.; KIEL; L. D. Introduction. In: ELLIOT, E.; KIEL; L. D. (Ed.). Chaos theory in the social sciences. Foundations and applications. Michigan: Michigan University Press, 2004. p. 1-15.

FIGUEIREDO, E. A.; MARQUES, A. M. Inflação inercial como um processo de longa memória: análise a partir de um modelo arfima-figarch. Estudos Econômicos, v. 39, n. 2, p. 437-458, 2009.

FRANSES, P. H.; van DIJK, D. Nonlinear time series models in empirical finance. Cambridge: Cambridge University Press, 2003.

HAMILTON, J. A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and business cycle. Econometrica, v. 57, n. 2, p. 357-384, 1989.

KALDOR, N. The scourge of monetarism. London: Oxford University Press, 1982.

KEENAN, D. A Tukey nonlinear type test for time series nonlinearities. Biometrika, 72, p. 39-44, 1985.

KEYNES, J. M. The general theory of employment, interest and money. London: Macmillan, 1936.

LAURINI, M.; VIEIRA, H. A dynamic econometric model for inflationary inertia in Brazil. 2005. (Working Paper). Disponível em: http://www.mlcc.com.br/artigos/inertiaem.pdf. Acesdo em: 7 mar 2008.

LÉON-LEDESMA, M. A. Cycles, aggregate demand, and growth. In: ARESTIS, P.; McCOMBIE, J.; VICKERMAN, R. (Ed). Growth and economic development. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing, 2006. p. 82-95.

LIU, T.; GRANGER, C. W. J.; HELLER, W. P. Using the correlation exponent to decide whether an economic series is chaotic. Journal of Applied Econometrics, 7 (Supplement), S25-S39, 1992.

LOPES, F. L. Inflação inercial, hiperinflação e desinflação: notas e conjecturas. Revista de Economia Política, v. 5, n. 2, p. 135-151, 1985.

LOPES, F. L; WILLIAMSON, J. A teoria da indexação consistente. Estudos Econômicos, v. 10, n. 3, p. 61-99, 1980.

MAIA, A. L. S.; CRIBARI-NETO, F. Dinâmica inflacionária brasileira: resultados de auto regressão quantílica. Revista Brasileira de Economia, v. 60, n. 2, p. 153-165, 2006.

MODIANO, E. A dinâmica de salários e preços na economia brasileira: 1966-1981. Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 13, n. 1, p. 39-68, 1983.

MODIANO, E. Salários, preços e câmbio: os multiplicadores dos choques numa economia indexada. Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 15, n. 1, p. 1-32, 1985.

PESARAN, M. H.; POTTER, S. M. Nonlinear dynamics and econometrics: an introduction. Journal of Applied Econometrics, v.7 (Supplement: Special Issue), p. S1-S7, 1992.

POTTER, S. M. A nonlinear approach to US GNP. Journal of Applied Econometrics, v. 10, n. 2, p. 109-125, 1995.

PROIETTI, T. Characterizing asymmetries in business cycles using smooth-transition structural time series models. Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 3, p. 141- 156, 1998.

REISEN, V. A.; CRIBARI-NETO, F.; JENSEN, M. J. Long memory inflationary dynamics: the case of Brazil. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, v. 7, n. 3, p. 1-16, 2003.

RESENDE, A. L. A moeda indexada: nem mágica nem panacéia. Revista de Economia Política, v. 5, n. 2, p. 124-129, 1985a.

RESENDE, A. L. A moeda indexada: uma proposta para eliminar a inflação inercial. Revista de Economia Política, v. 5, n. 2, p. 130-134, 1985b.

SERRANO, F. Mind the gap: hysteresis, inflation dynamics and the Sraffian supermultiplier. 2006. Disponível em: http://www.ie.ufrj.br/datacenterie/pdfs/ download/texto_10_10.pdf. Acesso em: 10 jun 2010.

TEJADA, C. A. O.; PORTUGAL, M. S. Credibilidade e inércia inflacionária no Brasil: 1986-1998. Estudos Econômicos, v. 31, n. 3, p. p. 459-494, 2001.

THE R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing, 2008. Disponível em: http://www.r-project.org.

TIAO, G. C.; TSAY, R. S. Some advances in non-linear and adaptive modeling in time series. Journal of Forecasting, 13, p. 109-131, 1994.

TONG, H. Threshold models in non-linear time series analysis. New York: Springer, 1983. p. 101-141.

TONG, H. Non-linear time series. Oxford: Clarendon Press, 1990.

TONG, H; LIM, K. S. Threshold autoregression, limit cycles and cyclical data (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society B, 42, p. 245-292, 1980.

TSAY, R. S. Nonlinearity tests for time series. Biometrika, 73, p. 461-466, 1986.

TSAY, R. S. Detecting and modeling nonlinearity in univariate time series analysis. Statistica Sinica, 1, p. 431-451, 1991.

A Economia e Sociedade utiliza a licença do Creative Commons (CC), preservando assim, a integridade dos artigos em ambiente de acesso aberto.

Downloads

Não há dados estatísticos.