Expectativas de inflação e rigidez de informação no Brasil

• Autor(a) principal: Paula, Sarah Bretones de
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-18022013-191948/
• topic: Econometria; Econometrics; Economia monetária; Inflação - Brasil; Inflation - Brazil; Monetary economics

Apesar de utilizar amplamente a hipótese de expectativas racionais com informação completa nos modelos macroeconômicos modernos, a literatura sempre enfatizou que os agentes econômicos tipicamente encontram fricções e limitações ao adquirir e processar informação. Os modelos de rigidez de informação surgem como uma alternativa atraente por sua capacidade de explicar atributos dos dados de expectativas, em especial a existência de divergência entre as previsões individuais dos agentes. Nesse trabalho, usamos dados brasileiros de expectativas de inflação, tanto para profissionais de mercado quanto para consumidores, de forma a testar as predições de duas classes de modelos de rigidez informacional: (i) sticky information e (ii) imperfect information. Na primeira categoria, os agentes se atualizam infrequentemente, mas obtêm informação perfeita quando se atualizam; na segunda, os agentes se atualizam continuamente, mas observam apenas um sinal ruidoso sobre o verdadeiro estado das variáveis econômicas. É possível distinguir entre essas duas classes de modelos porque ambas fazem predições conflitantes em termos das respostas dos momentos condicionais das expectativas, isto é, após um choque econômico fundamental. Por isso, uma parte essencial do trabalho consiste na identificação e estimação de choques estruturais. Ao realizar tais experimentos, não encontramos evidências que deem suporte a rigidez de informação, ao menos da forma colocada por esses modelos. Também não encontramos evidências a favor de um modelo no qual os agentes têm informação completa, mas diferentes funções perda em relação a erros de previsão. De forma surpreendente, os mesmos resultados são encontrados para profissionais de mercado e consumidores. No entanto, destacamos as limitações das medidas de expectativa usadas para estes últimos.