24 years of a roller-coaster credit market in Brazil: an empirical assessment of the bank lending channel based on SVAR

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Prado, Fernando Carlos de Castro
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/30778
Resumo: Neste artigo, avaliamos a eficácia do canal de empréstimos bancários ao longo de 24 anos - divididos em três períodos - da história econômica brasileira. Nesse longo intervalo de tempo, analisamos dois sistemas de política monetária diferentes, dois regimes de taxa de câmbio distintos e mudanças estruturais em muitas variáveis macroeconômicas. Analisamos dados agregados mensais usando dois modelos de Vetor Estrutural Autorregressivo (SVAR), análise de funções de resposta a impulso e decomposição de variância. O modelo base, que usa saldos de crédito, pode ser aplicado a todos os períodos. Seus resultados empíricos apontam para uma influência direta da política monetária na produção industrial e nos spreads de crédito e, indiretamente, dos spreads de crédito na produção industrial. O segundo modelo, baseado em novas operações de crédito realizadas no período de um mês, e na incorporação de um componente representativo da estrutura a termo das taxas de juro, não está disponível para o primeiro período (1996-2001). De uma forma geral, o segundo modelo tem um desempenho melhor do que o primeiro em relação aos regressores do canal de empréstimos bancários. No segundo período (2002-2011), o segundo modelo melhorou a eficácia da política monetária, removendo um incipiente “price puzzle”. Também estabeleceu que a estrutura a termo das taxas de juros tem maior influência sobre os movimentos de preços do que a taxa básica de juros. Nossos resultados empíricos embasam a existência de um canal de empréstimos bancários no Brasil. Adicionalmente, de acordo com os modelos SVAR empregados, os resultados são mais significativos em um ambiente de alavancagem de crédito (segundo período) do que durante um processo de desalavancagem de crédito (terceiro período: 2011-2020). Por fim, observamos que o uso de uma ferramenta de seleção automática de modelo (Autometrics) pode estreitar os intervalos de confiança, melhorando a significância estatística em alguns casos.
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Seus resultados empíricos apontam para uma influência direta da política monetária na produção industrial e nos spreads de crédito e, indiretamente, dos spreads de crédito na produção industrial. O segundo modelo, baseado em novas operações de crédito realizadas no período de um mês, e na incorporação de um componente representativo da estrutura a termo das taxas de juro, não está disponível para o primeiro período (1996-2001). De uma forma geral, o segundo modelo tem um desempenho melhor do que o primeiro em relação aos regressores do canal de empréstimos bancários. No segundo período (2002-2011), o segundo modelo melhorou a eficácia da política monetária, removendo um incipiente “price puzzle”. Também estabeleceu que a estrutura a termo das taxas de juros tem maior influência sobre os movimentos de preços do que a taxa básica de juros. Nossos resultados empíricos embasam a existência de um canal de empréstimos bancários no Brasil. Adicionalmente, de acordo com os modelos SVAR empregados, os resultados são mais significativos em um ambiente de alavancagem de crédito (segundo período) do que durante um processo de desalavancagem de crédito (terceiro período: 2011-2020). Por fim, observamos que o uso de uma ferramenta de seleção automática de modelo (Autometrics) pode estreitar os intervalos de confiança, melhorando a significância estatística em alguns casos.In this paper, we assess the bank lending channel effectiveness along 24 years - divided into three periods - of Brazilian economic history. Within this lengthy time span we cover two different monetary policy systems, two distinct exchange rate regimes and structural changes in many macroeconomic variables. We analyze monthly aggregate data using two Structural Vector Autoregressive (SVAR) models, impulse response analysis and forecast error variance decomposition. The baseline model, which uses credit outstanding balances, can be applied to all periods. Its empirical results point to a direct monetary policy influence on industrial production and credit spreads, and, indirectly, from credit spreads on industrial production. The second model, based on new credit operations performed within a month, and the incorporation of a component representing the term structure of interest rates, is not available for the first period (1996-2001). Overall, the second model performs better than the first one regarding bank lending channel regressors. In the second period (2002-2011), the second model improved the effectiveness of monetary policy, removing an incipient “price puzzle”. It also established that the term structure of interest rates has a greater influence on price movements than the policy rate. Our empirical results support the existence of a bank lending channel in Brazil. Additionally, according to the SVAR models employed, results are more significant in an environment of credit leveraging (second period) than during a credit deleveraging process (third period: 2011-2020). Finally, we observed that the use of an automatic general-to-specific model selection (Autometrics) can narrow confidence intervals, improving statistical significance in some cases.engCredit channelMonetary policy transmissionBank lending channelStructural Vector Autoregressive ModelsAutometricsImpulse indicator saturationCanal de créditoTransmissão da política monetáriaCanal de empréstimos bancáriosVetores Estruturais AutorregressivosSaturação do indicador de impulsoEconomiaEmpréstimo bancárioPolítica monetária - BrasilCréditosModelos econométricos24 years of a roller-coaster credit market in Brazil: an empirical assessment of the bank lending channel based on SVARinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVORIGINALDissertação - Fernando Prado - MPFE.pdfDissertação - Fernando Prado - 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description Neste artigo, avaliamos a eficácia do canal de empréstimos bancários ao longo de 24 anos - divididos em três períodos - da história econômica brasileira. Nesse longo intervalo de tempo, analisamos dois sistemas de política monetária diferentes, dois regimes de taxa de câmbio distintos e mudanças estruturais em muitas variáveis macroeconômicas. Analisamos dados agregados mensais usando dois modelos de Vetor Estrutural Autorregressivo (SVAR), análise de funções de resposta a impulso e decomposição de variância. O modelo base, que usa saldos de crédito, pode ser aplicado a todos os períodos. Seus resultados empíricos apontam para uma influência direta da política monetária na produção industrial e nos spreads de crédito e, indiretamente, dos spreads de crédito na produção industrial. O segundo modelo, baseado em novas operações de crédito realizadas no período de um mês, e na incorporação de um componente representativo da estrutura a termo das taxas de juro, não está disponível para o primeiro período (1996-2001). De uma forma geral, o segundo modelo tem um desempenho melhor do que o primeiro em relação aos regressores do canal de empréstimos bancários. No segundo período (2002-2011), o segundo modelo melhorou a eficácia da política monetária, removendo um incipiente “price puzzle”. Também estabeleceu que a estrutura a termo das taxas de juros tem maior influência sobre os movimentos de preços do que a taxa básica de juros. Nossos resultados empíricos embasam a existência de um canal de empréstimos bancários no Brasil. Adicionalmente, de acordo com os modelos SVAR empregados, os resultados são mais significativos em um ambiente de alavancagem de crédito (segundo período) do que durante um processo de desalavancagem de crédito (terceiro período: 2011-2020). Por fim, observamos que o uso de uma ferramenta de seleção automática de modelo (Autometrics) pode estreitar os intervalos de confiança, melhorando a significância estatística em alguns casos.
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