Estudo do nível da taxa neutra de juros do Brasil estimado por Regra de Taylor com dados em painel de países emergentes entre 1995-2018

• Autor(a) principal: Schulz, Evandro Costa de Oliveira
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/28083
• topic: Neutral interest rate; Emerging economies; Dynamic Taylor Rule; Panel data regression; Macroeconomics of Brazil; Taxa neutra de juros; Economias emergentes; Regra de Taylor Dinâmica; Regressão de dados em painel; Macroeconomia do Brasil; Economia; Taxas de juros - Brasil; Taylor, Regra de; Análise de painel; Análise de regressão; Modelos econométricos; Macroeconomia

Este trabalho estima a taxa neutra de juros de um conjunto de 26 países emergentes para períodos entre 1995-2018. Um dos objetivos é verificar quão elevada é a taxa de juros do Brasil frente a outras economias emergentes. Para isso, realizou-se uma revisão da literatura sobre o tema e modelos econométricos que são utilizados na estimação da taxa neutra de juros: como Filtro Hodrick e Prescott (Filtro HP), Regra de Taylor, assim como regressão de dados em painel com efeitos fixos. Foi organizado estimações e análises sobre a taxa neutra de juros de vários países emergentes, com maior foco sobre a política monetária brasileira. Os resultados obtidos neste trabalho apontam que: (a) a taxa neutra de juros brasileira é uma das mais elevadas entre emergentes; (b) existe correlação positiva entre o nível da taxa neutra de juros e o nível médio da inflação; (c) a taxa neutra de juros diminuiu consistentemente ao longo das últimas décadas na maioria dos países emergentes analisados, assim como no Brasil; e (d), no período entre 2015-2018, África do Sul, Brasil, Índia, Indonésia e Rússia apresentaram os maiores níveis de taxa neutra de juros entre economias emergentes, enquanto que (e) economias emergentes na região da Europa Oriental apresentaram menores níveis.