Crise de 2008 Modelo Vecm

5 RESULTADOS E DISCUSSÕESDISCUSSÃO Esta seção se dedica à exposição dos resultados alcançados Primeiramente na primeira subseção será foi conduzida uma análise exploratória e descritiva dos dados com ênfase na evolução dos índices estudados Em seguida na segunda subseção serão foram apresentados os resultados obtidos a partir do modelo econométrico adotado para a análise da crise de 2008 51 Análise descritiva A análise das estatísticas descritivas das variáveis incluídas no modelo econométrico deste estudo oferece uma compreensão mais completa da amostra utilizada e igualmente contribui para a interpretação dos resultados econométricos apresentados posteriormente A Figura 1 ilustra a trajetória dos índices nos países do BRICs ao longo do período analisado É evidente a presença de volatilidade nas ações desses países ao longo do tempo Em particular no ano de 2008 observase uma queda acentuada nos índices em linha com as constatações de Georgiadis 2016 que identificou a ocorrência de efeitos spillovers da política monetária dos EUA para o resto do mundo Assim um crescimento baixo nos EUA tende a resultar em média em um baixo crescimento no resto do mundo No entanto observase que ao longo dos anos essa influência sobre outros países tem diminuído indicando uma redução do efeito spillover Helbling et al 2007 Figura 1 Evolução dos índices dos BRICs e EUA no período de janeiro de 2008 a dezembro de 2018 Fonte Elaboração do autor a partir dos dados obtidos No ano seguinte em 2009 a tendência de queda nas ações persistiu possivelmente refletindo os efeitos do leadlag que amplia a análise dos choques entre os mercados e suas correlações ao longo do tempo Somente a partir de 2010 é que os índices começaram a se recuperar retomando seu crescimento 52 Análise Econométrica Os testes de causalidade tendem a ser muito sensíveis à estacionariedade das variáveis envolvidas sendo assim é crucial verificar se as variáveis em estudo são estacionárias em nível O teste ADF é utilizado para realizar essa análise assim como foi empregado pelos autores Shiu e Lam 2004 Ghosh 2002 e Xavier 2012 Os resultados desses testes aplicados às séries logaritmizadas são apresentados na Tabela 1 Tabela 1 Resultado do teste de raiz unitária ADF para os índices dos BRICS e EUA no período de janeiro de 2008 a dezembro de 2018 Índices Précrise Durante a crise Póscrise Log 1ªDif Log 1ªDif Log 1ªDif Ibovespa 22412 17205 02711 17603 0704 24305 NYSE 15057 168402 11782 182886 17961 367722 Moex 19497 161343 05113 148165 17282 375815 Nifty 50 1994 165193 00877 148165 1937 357845 JTOPI 22152 173415 03858 1404 17437 391511 SZSE 39854 09731 156516 0128 371496 Fonte Elaboração do autor a partir dos resultados obtidos Nota Valor crítico ao nível de 1 é 258 1ª Dif primeira diferença Os resultados revelam que com um nível de significância de 1 todas as séries exceto a da China são não estacionárias em nível mas estacionárias em primeira diferença Isso sugere que tanto os índices dos BRICs quanto os dos EUA são séries integradas de ordem um ou seja I1 A não estacionariedade em nível das séries pode ser atribuída aos efeitos spillovers dos EUA nos países dos BRICs antes durante e após a crise de 2008 Para realizar o teste de cointegração de Johansen conforme apresentado na Tabela 2 foi necessário utilizar variáveis em formato defasado o que permite ao modelo considerar as influências históricas entre as variáveis Além disso a matriz de covariância positiva e invariante no tempo assegura que as estimativas sejam consistentes e confiáveis ao longo do período analisado O VECM ao incorporar os ECMs não apenas analisa as interações dinâmicas de curto prazo mas também incorpora o conhecimento sobre as relações de equilíbrio de longo prazo entre as variáveis Haja vista que as séries temporais são não estacionárias em nível e estacionárias em primeira diferença elas podem ter um equilíbrio de longo prazo ou seja podem ser cointegradas Sendo assim aplicouse o procedimento de Johansen para avaliar se as séries estão ou não evoluindo de modo interligadas Todavia para realizar o teste de cointegração precisase definir o número de defasagem no modelo VAR CONTINUAR Tabela 2 Critérios para seleção do número de defasagens do modelo VAR Critério Précrise Durante Crise Póscrise AIC 2 3 6 HQ 2 2 4 SC 2 1 3 FPE 2 3 6 Fonte Elaboração do autor a partir dos resultados obtidos Em contextos econômicos nos quais variáveis como taxas de câmbio preços de commodities ou indicadores macroeconômicos podem ser esperadas para exibir relações estáveis de longo prazo essa abordagem é muito importante pois apesar das flutuações de curto prazo causadas por choques ou outras influências temporárias Os resultados dos testes do Traço e do Máximo Autovalor são apresentados na Tabela 3 Tabela 3 Teste do Traço e do Máximo Autovalor Teste Hipótese nula Précrise Durante crise Póscrise Teste do Traço Nenhum vetor 8875 19919 19991 Pelo menos 1 4629NS 8100NS 8662NS Teste autovalor Nenhum vetor 4246 11818 11329 Pelo menos 1 2044NS 3661NS 3058NS Fonte Elaboração do autor a partir dos resultados obtidos Nota NS indica que é não significativo e indica que é significativo a 10 Os testes do Traço e do Máximo Autovalor sugerem a rejeição da hipótese nula de não haver nenhum vetor de cointegração Por outro lado a hipótese de que existe pelo menos um vetor de cointegração não é rejeitada a 10 sugerindo a existência de um vetor de cointegração indicando assim a presença de equilíbrio de longo prazo É possível analisar os resultados do modelo VAR por meio da decomposição da variância Esse método consiste em explicar a porcentagem da variância do erro de previsão atribuível a cada variável endógena do modelo em um horizonte de previsão específico A Figura 2 apresenta os resultados da Decomposição da Variância dos índices dos BRICs e EUA no período de janeiro de 2008 a dezembro de 2018 Figura 2 Decomposição da Variância do erro de previsão dos índices dos BRICs e EUA no período de janeiro de 2008 a dezembro de 2018 Fonte Elaboração do autor a partir dos resultados obtidos Com base nos resultados obtidos observase que a maior parte dos desvios causados pela variância dos índices pode ser explicada pelas variações que eles próprios sofrem ao longo do tempo Isso sugere que as próprias flutuações internas dos índices têm uma influência significativa em suas variações sendo um reflexo da dinâmica intrínseca das séries temporais analisadas A Função de Resposta a Impulsos é uma técnica que não só permite avaliar os efeitos de um choque em uma série temporal sobre outra série mas também determinar o momento em que esses efeitos são mais intensamente sentidos ao longo do tempo Para compreender o impacto dos Estados Unidos nos países do BRIC este estudo estimou as respostas dos países do BRIC aos impulsos provenientes dos EUA Essa abordagem nos permite entender não apenas a magnitude mas também a temporalidade dos efeitos dos choques externos nos países analisados A Figura 3 apresenta os resultados da Função de Resposta a Impulsos do efeito dos EUA sobre os índices dos países BRICs As linhas pontilhadas delimitam o intervalo de confiança e quando o valor zero está dentro deste intervalo não há significância estatística Figura 3 Função ImpulsoResposta do EUA sobre índices dos BRICs no período de janeiro de 2008 a dezembro de 2018 Fonte Elaboração do autor a partir dos resultados obtidos Todos os países apresentam um efeito inicial igual a zero No entanto na Índia Rússia e China os efeitos dos EUA sobre seus índices não são significativos Em contraste no Brasil e na África do Sul observase um aumento posterior devido ao efeito indireto das defasagens que inicialmente é zero mas se torna estatisticamente significativo antes de eventualmente convergir para a não significância No caso do Brasil ocorre uma retomada de impulsos significativos ao longo da série Observase um efeito contemporâneo com uma subsequente redução da resposta atribuída à natureza autoregressiva do sistema que impede um retorno imediato aos valores de longo prazo Contudo as séries retornam a seus valores de longo prazo pois as raízes são menores que 1 indicando a estabilidade do sistema Isso sugere que após um choque o sistema converge para o longo prazo como evidenciado no Brasil e na África do Sul Por fim a presença do zero dentro do intervalo de confiança pode ser interpretada como uma indicação de que não há efeito significativo dos EUA sobre os países analisados Vetor de cointegração Tabela 4 Vetor de cointegração normalizada para as variáveis logaritmizadas Índice séries Coeficientes dos vetores de cointegração Précrise Durante a crise Póscrise Ibovespa 10000 NYSE 130908 JTOPI 53912 Nifty 50 38083 Moex 31437 SZSE Constante 462591 Fonte Nota NS indica que é não significativo indica que é significativo a 10 indica que é significativo a 5 e indica que é significativo a 1 Vetor de cointegração para Durante a crise Vetor de cointegração para Póscrise Modelo VECM Tabela 5 Modelo VEC para o período Précrise Correção de erro DIbovespa DNYSE Eq cointegração 00043 NS 00022 NS Ibovespa 1 01495 00333 NS NYSE 1 02029 NS 00043 NS JTOPI1 01214 00500 Nifty 50 1 01871 Moex 1 01574 Constante 00011 Fonte Nota 1 significa a variável está em sua forma defasada de primeira ordem Gabriel termine o preenchimento da tabela 5 Use a saída do Eviews Faça a Tabela 6 para Durante a crise Não esqueça que aqui a China entra na análise Segue a saída aqui há duas defasagens Error Correction DLOGBR DLOGNY DLOGAS DLOGCH DLOGIN DLOGRU CointEq1 0779571 0000631 0000117 0000858 0002214 0003254 006925 000236 000209 000260 000251 000357 112575 026696 005601 033026 088316 091089 DLOGBR1 0111066 0001662 0000158 0000191 0001593 0004418 006000 000205 000181 000225 000217 000309 185122 081177 008720 008488 073349 142771 DLOGBR2 0030741 0000751 0000285 0002403 0001520 0002905 004549 000155 000137 000171 000165 000235 067571 048392 020819 140846 092291 123814 DLOGNY1 1263744 0229479 0408389 0182521 0231685 0512131 162588 005550 004900 006097 005887 008386 077727 413485 833472 299366 393572 610673 DLOGNY2 0321835 0183737 0068282 0088341 0123878 0100370 174713 005964 005265 006552 006326 009012 018421 308090 129684 134839 195832 111377 DLOGAS1 6798963 0063775 0087640 0090910 0097252 0147934 206713 007056 006230 007752 007484 010662 328909 090384 140682 117280 129940 138744 DLOGAS2 4579892 0057143 0009382 0002520 0079035 0113296 197094 006728 005940 007391 007136 010166 232371 084936 015794 003409 110754 111443 DLOGCH1 1162500 0056127 0069773 0026203 0152995 0152115 127917 004366 003855 004797 004631 006598 090879 128542 180995 054626 330342 230547 DLOGCH2 1527447 0007073 0000281 0005648 0090209 0083847 127412 004349 003840 004778 004613 006572 119882 016263 000731 011822 195549 127582 DLOGIN1 0252511 0039503 0034710 0052494 0003517 0158566 145767 004976 004393 005466 005278 007519 017323 079392 079013 096035 006663 210895 DLOGIN2 1013400 0017032 0015092 0048115 0089395 0031686 145828 004978 004395 005468 005280 007522 069493 034216 034341 087987 169312 042125 DLOGRU1 2744034 0060229 0043551 0052885 0054284 0063198 111091 003792 003348 004166 004022 005730 247008 158829 130083 126951 134960 110292 DLOGRU2 1548830 0063967 0024161 0054619 0018981 0069076 110722 003779 003337 004152 004009 005711 139884 169248 072409 131550 047347 120951 C 0002821 0001283 763E05 0000729 0000377 0000477 003112 000106 000094 000117 000113 000161 009066 120819 008138 062491 033503 029690 Faça a Tabela 7 para Póscrise Não esqueça que aqui a China entra na análise Segue a saída aqui há 5 defasagens Error Correction DLOGBR DLOGNY DLOGAS DLOGCH DLOGIN DLOGRU CointEq1 0234726 0001511 0003947 0002895 0001347 0000315 002346 000178 000184 000297 000177 000238 100072 085016 214052 097493 075870 013241 DLOGBR1 0621046 0001742 0002706 0005306 0000825 0000991 002687 000204 000211 000340 000203 000273 231125 085540 128094 155985 040563 036324 DLOGBR2 0486665 0002290 0000883 0000195 0000837 0003994 002801 000212 000220 000355 000212 000284 173772 107892 040123 005512 039482 140407 DLOGBR3 0357001 0001602 0003534 0000856 0003012 0001793 002726 000207 000214 000345 000206 000277 130953 077554 164874 024795 146011 064765 DLOGBR4 0237388 0000347 0003971 0001336 0001734 0001185 002459 000186 000193 000311 000186 000250 965243 018604 205381 042915 093184 047430 DLOGBR5 0120490 0001153 0000186 0001857 0001069 0003037 001901 000144 000149 000241 000144 000193 633757 079993 012435 077161 074276 157295 DLOGNY1 0367044 0048562 0343381 0285534 0304467 0292284 030396 002304 002390 003848 002300 003087 120754 210805 143698 742041 132380 946757 DLOGNY2 0505984 0009064 0134402 0064490 0135696 0191400 032843 002489 002582 004158 002485 003336 154060 036416 520535 155107 546032 573780 DLOGNY3 0680394 0091753 0010585 0053764 0021548 0044513 033076 002507 002600 004187 002503 003359 205704 366018 040707 128398 086098 132501 DLOGNY4 0082220 0009833 0011229 0089781 0049354 0024151 033092 002508 002602 004189 002504 003361 024846 039208 043161 214312 197103 071857 DLOGNY5 0158943 0047789 0016099 0040446 0000724 0013135 031987 002424 002515 004049 002420 003249 049689 197129 064020 099880 002992 040431 DLOGAS1 0375994 0038920 0133837 0023528 0049403 0086449 030756 002331 002418 003894 002327 003124 122249 166968 553517 060427 212284 276742 DLOGAS2 0059662 0037336 0102819 0023405 0024077 0071545 031051 002353 002441 003931 002349 003154 019214 158656 421206 059543 102479 226859 DLOGAS3 0070510 0051932 0011451 0006717 0012922 0001295 031213 002366 002454 003951 002362 003170 022590 219537 046665 016999 054712 004085 DLOGAS4 0080209 0014348 991E05 0009216 0041342 0026809 030993 002349 002437 003924 002345 003148 025880 061083 000407 023489 176291 085166 DLOGAS5 0457977 0026509 0011294 0032981 0011442 0093420 030148 002285 002370 003817 002281 003062 151911 116022 047651 086416 050159 305094 DLOGCH1 0411288 0000988 0009023 0013800 0033065 0008273 015515 001176 001220 001964 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076376 024700 001063 115238 031538 DLOGIN4 0025675 0015744 0008667 0041007 0011960 0006655 027620 002093 002171 003497 002090 002805 009296 075215 039913 117280 057228 023723 DLOGIN5 0033479 0001484 0021318 0007233 0010165 0033094 027225 002063 002140 003447 002060 002765 012297 007191 099603 020986 049346 119683 DLOGRU1 0017581 0007579 0073942 0006075 0029129 0091832 022550 001709 001773 002855 001706 002290 007796 044347 417100 021282 170718 400960 DLOGRU2 0028611 0003829 0007605 0013145 0034112 0026237 022637 001716 001780 002866 001713 002299 012639 022319 042735 045872 199159 114117 DLOGRU3 0096038 0005154 0017961 0057872 0011444 0035523 022630 001715 001779 002865 001712 002298 042439 030054 100957 202012 066834 154552 DLOGRU4 0149109 0017594 0027431 0066654 0008412 0019814 022457 001702 001765 002843 001699 002281 066398 103374 155376 234456 049504 086872 DLOGRU5 0260752 0022628 0015271 0031910 0003636 0004252 022360 001695 001758 002831 001692 002271 116616 133530 086873 112733 021492 018725 C 0000235 0000326 0000317 732E05 0000288 0000308 000238 000018 000019 000030 000018 000024 009873 180361 169119 024299 159666 127161 Causalidade de curto prazo Tabela Teste de causalidade de curto prazo para o período Précrise VECM V depen Variável independente Ibovespa NYSE JTOPI Nifty 50 Moex Ibovespa 02530 01271 00639 01930 NYSE 01286 00074 00134 01703 JTOPI 00192 00425 07383 08766 Nifty 50 00001 00003 00000 04554 Moex 00000 00000 00000 02184 Todas 00000 00000 00000 00831 00189 Fonte Nota Os valores correspondem aos pvalores do teste de Wald Wald Block Exogeneity Os valores do teste de causalidade de curto prazo acima précrise foram retirados da seguinte saída do Eviews VEC Granger CausalityBlock Exogeneity Wald Tests Date 062724 Time 1655 Sample 1 551 Included observations 549 Dependent variable DLOGBR Excluded Chisq df Prob DLOGNY 2309443 1 01286 DLOGAS 5483161 1 00192 DLOGIN 1595370 1 00001 DLOGRU 2372384 1 00000 All 6562731 4 00000 Dependent variable DLOGNY Excluded Chisq df Prob DLOGBR 1306550 1 02530 DLOGAS 4114858 1 00425 DLOGIN 1307460 1 00003 DLOGRU 2150686 1 00000 All 5334518 4 00000 Dependent variable DLOGAS Excluded Chisq df Prob DLOGBR 2328104 1 01271 DLOGNY 7180967 1 00074 DLOGIN 4506301 1 00000 DLOGRU 5922986 1 00000 All 2388188 4 00000 Dependent variable DLOGIN Excluded Chisq df Prob DLOGBR 3432780 1 00639 DLOGNY 6122063 1 00134 DLOGAS 0111670 1 07383 DLOGRU 1514600 1 02184 All 8242105 4 00831 Dependent variable DLOGRU Excluded Chisq df Prob DLOGBR 1694287 1 01930 DLOGNY 1880256 1 01703 DLOGAS 0024093 1 08766 DLOGIN 0557193 1 04554 All 1180021 4 00189 Tabela Teste de causalidade de curto prazo para o período Durante crise VECM V depen Variável independente Ibovespa NYSE JTOPI Nifty 50 Moex SZSE Ibovespa NYSE JTOPI Nifty 50 Moex SZSE Todos Preencha a tabela acima com os seguintes resultados VEC Granger CausalityBlock Exogeneity Wald Tests Date 062724 Time 1706 Sample 1 482 Included observations 479 Dependent variable DLOGBR Excluded Chisq df Prob DLOGNY 0616037 2 07349 DLOGAS 1580822 2 00004 DLOGCH 2397280 2 03016 DLOGIN 0507862 2 07757 DLOGRU 7850348 2 00197 All 2194219 10 00154 Dependent variable DLOGNY Excluded Chisq df Prob DLOGBR 0662602 2 07180 DLOGAS 1581869 2 04534 DLOGCH 1708695 2 04256 DLOGIN 0759748 2 06839 DLOGRU 5224709 2 00734 All 1137442 10 03291 Dependent variable DLOGAS Excluded Chisq df Prob DLOGBR 0129927 2 09371 DLOGNY 7307296 2 00000 DLOGCH 3285455 2 01935 DLOGIN 0754587 2 06857 DLOGRU 2159873 2 03396 All 7919962 10 00000 Dependent variable DLOGCH Excluded Chisq df Prob DLOGBR 3737539 2 01543 DLOGNY 9033301 2 00109 DLOGAS 1375455 2 05027 DLOGIN 1734615 2 04201 DLOGRU 3449595 2 01782 All 2462850 10 00061 Dependent variable DLOGIN Excluded Chisq df Prob DLOGBR 0881836 2 06434 DLOGNY 1579302 2 00004 DLOGAS 2996729 2 02235 DLOGCH 1403547 2 00009 DLOGRU 2007724 2 03665 All 4199952 10 00000 Dependent variable DLOGRU Excluded Chisq df Prob DLOGBR 2202170 2 03325 DLOGNY 3876905 2 00000 DLOGAS 3254711 2 01964 DLOGCH 6624500 2 00364 DLOGIN 4588097 2 01009 All 6147337 10 00000 Tabela Teste de causalidade de curto prazo para o período Póscrise VECM V depen Variável independente Ibovespa NYSE JTOPI Nifty 50 Moex SZSE Ibovespa NYSE JTOPI Nifty 50 Moex SZSE Todos VEC Granger CausalityBlock Exogeneity Wald Tests Date 062724 Time 1707 Sample 1 2782 Included observations 2776 Dependent variable DLOGBR Excluded Chisq df Prob DLOGNY 7053233 5 02167 DLOGAS 4038245 5 05439 DLOGCH 9215314 5 01008 DLOGIN 3126992 5 06804 DLOGRU 2089690 5 08366 All 3735587 25 00534 Dependent variable DLOGNY Excluded Chisq df Prob DLOGBR 9217583 5 01007 DLOGAS 1030463 5 00670 DLOGCH 1331869 5 09316 DLOGIN 2119437 5 08324 DLOGRU 3339958 5 06477 All 2726496 25 03428 Dependent variable DLOGAS Excluded Chisq df Prob DLOGBR 1067213 5 00583 DLOGNY 2176113 5 00000 DLOGCH 2733948 5 07409 DLOGIN 8604465 5 01259 DLOGRU 2106534 5 00008 All 2519937 25 00000 Dependent variable DLOGCH Excluded Chisq df Prob DLOGBR 6206422 5 02866 DLOGNY 5781554 5 00000 DLOGAS 1524630 5 09102 DLOGIN 2341242 5 08002 DLOGRU 1113306 5 00488 All 9251467 25 00000 Dependent variable DLOGIN Excluded Chisq df Prob DLOGBR 3450120 5 06309 DLOGNY 1831297 5 00000 DLOGAS 7901742 5 01617 DLOGCH 1640449 5 00058 DLOGRU 8144114 5 01485 All 2335856 25 00000 Dependent variable DLOGRU Excluded Chisq df Prob DLOGBR 6290672 5 02790 DLOGNY 1031865 5 00000 DLOGAS 2302203 5 00003 DLOGCH 1671580 5 08925 DLOGIN 1704844 5 08883 All 1330638 25 00000