Produto potencial e hiato do produto : estimação e comparação Bayesiana para o Brasil (2003 - 2020)

• Autor(a) principal: Tatsch, Rílari Fernandes
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/234569
• topic: Produto; Economia; Brasil; Potential output; Output gap; Trend-cycle decompositions; Bayesian model comparison

O produto potencial e o hiato do produto são variáveis não observáveis relevantes para a condução da política econômica uma vez que se relacionam à previsão da taxa de inflação e ao mecanismo de transmissão da política monetária. Quanto à política fiscal, o hiato do produto pode ser utilizado para avaliar o resultado fiscal ajustado pelo ciclo. Esse estudo objetiva estimar o produto potencial e o hiato do produto da economia brasileira entre o quarto trimestre de 2003 e o quarto trimestre de 2020. Para a estimação inicialmente utiliza-se métodos estatísticos tradicionais de decomposição da série do produto em tendência e ciclo. Os métodos cuja tendência é determinística resultaram em ciclos amplos e persistentes, enquanto métodos com tendência estocástica fornecem ciclos de menores amplitude e persistência. Uma vez que a amplitude e a persistência do ciclo indicam o impacto de uma recessão na economia, é relevante investigar que tipo de estrutura de tendência fornece melhor ajuste aos dados. Outra questão importante é verificar se o modelo com melhor ajuste aos dados também é aquele que mais se adequa aos fatos estilizados da economia. Para conduzir um exercício de comparação bayesiana entre modelos, utiliza-se a metodologia de Grant e Chan (2017). Pelo critério da verossimilhança marginal, o modelo que melhor ajusta os dados é um o modelo de componentes não-observáveis, e portanto com tendência estocástica, com quebra de série no segundo trimestre de 2012, identificado por CNO-12. Entre todos os modelos testados, CNO-12 apresentou a menor razão entre as variâncias dos componentes de tendência e cíclico, o que mostra que o modelo que melhor ajustou os dados foi também aquele que melhor balanceou os impactos de choques transitórios e permanentes sobre o produto. Para esse modelo, a média posterior da taxa anualizada de crescimento do produto potencial foi 4% até a quebra de série e de 0,12% após o segundo trimestre de 2012.