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dc.contributor.advisorFeijó, Flavio Tosipt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Luma dept_BR
dc.date.accessioned2017-09-19T02:31:17Zpt_BR
dc.date.issued2017pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/168651pt_BR
dc.description.abstractA 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.pt_BR
dc.description.abstractThe present dissertation, based on three essays, makes use of different specifications for the Phillips curve, to discuss different objectives based on relevant issues such as the process of price determination and its social costs for the Brazilian economy. In this sense, the first assay uses a transfer equation for the specification of the Phillips curve, using the instrumental variables method, to reach the non-accelerating inflation rate of unemployment (NAIRU). This method, for quarterly data from 2000 to 2013, enable the identification of a change in the coefficient of correlation between the unemployment rate and the inflation rate, which transitioned from a trade-off to a positive relation, in addition to the permanence of the NAIRU above the unemployment rate in the period in question. Concerning with this expressive result, the second essay undertook to analyze whether this resulted from possible non-linearities present in the curve, a concern that had already been portrayed by the seminal work of Phillips (1958), indicating that the relation of the rate of change of wages and the unemployment rate would be highly non-linear. In this context, using the autoregressive vector model that considers the non-linearity of the parameters (structural breaks), exogenous variables of control (to circumvent the problem of omission of variables) for the period from 1995 to 2014, it was estimated the Phillips New-Keynesian Hybrid (CPNKH) to identify possible structural breaks for Brazilian economy data. The estimated model was characterized by a MSIH (2) VAR (1) and it was possible to confirm the nonlinearity from the likelihood ratio test, with the identification of two distinct periods throughout the sample. In addition, it was verified a greater representativeness for the inertial term (Backward Looking), indicating that the expectations of inflation contributed less to the explanation of the recent inflationary process of the Brazilian economy. Since one of the main objectives of the Inflation Targeting Regime (ITR) is to anchor the formation of prices based on the future expectations of the economic agents, in addition, given the non-linearity found for the data of the Brazilian economy in the second essay, and considering the different significance, importance and thresholds for the components of the curve that represent (future and past) expectations, the third assay committed to, instead of relying solely on a single measure of central tendency, analyze the quantiles of the entire conditional distribution of the response variable (inflation rate). Using the reverse quantum regression method, which uses the Fitzenberger (1997) bootstrap blocks, described by Chernozhukov and Hansen (2005), for the period from May 2001 to August 2016, it was possible to identify the importance acquired by the expectations over the periods analyzed. When estimating only the conditional average, the inertial term is larger and significant for practically all the specifications and models presented. On the other hand, it is possible to verify the Forward Looking term gaining importance and dominating the Backward Looking in the three analyzed periods, at different levels of inflation, thus, demonstrating the asymmetric (non-linear) behavior of the inflationary process. In this way, it was possible to show the maturity of the objective of the ITR as to verify that the expected components of the CPNKH for the Brazilian economy data were able to maintain its importance and significance in all conditional distribution in the recent pricing process.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectPhillips Curveen
dc.subjectInflaçãopt_BR
dc.subjectDesempregopt_BR
dc.subjectBackward Looking and Forward Lookingen
dc.subjectFinançaspt_BR
dc.subjectNonlinearitiesen
dc.subjectBrasilpt_BR
dc.subjectUnemploymenten
dc.subjectInflationen
dc.titleInflação e desemprego : ensaios sobre a curva de phillips para a economia brasileirapt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001044239pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Ciências Econômicaspt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Economiapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2017pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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