Nairu, Inflação e Curva de Phillips no Brasil: novas evidências a partir de um modelo tempo-variante

Palma, Andreza Aparecida; Ferreira, Diego

doi:10.1590/0101-416147123apd

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Estudos Econômicos (São Paulo)

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Sumário

Articles • Estud. Econ. 47 (1) • Jan-Mar 2017 • https://doi.org/10.1590/0101-416147123apd copiar

Nairu, Inflação e Curva de Phillips no Brasil: novas evidências a partir de um modelo tempo-variante

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Resumo

O objetivo do presente trabalho é estimar a NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment) para o Brasil, utilizando um modelo bivariado de componentes não observados conforme proposto por Chan, Koop e Potter (2015)Chan, J.; Koop, G.; Potter, S. M. A Bounded Model of Time Variation in Trend Inflation, Nairu and the Phillips Curve. Journal of Applied Econometrics, 2015., que difere da literatura existente por considerar passeios aleatórios restritos para as variáveis não observadas. As variáveis latentes do modelo são a NAIRU, tendência inflacionária, persistência da inflação e inclinação da Curva de Phillips. Os resultados obtidos apontam para uma tendência de queda da NAIRU, que tem sido revertida no período recente. Além disso, o hiato do desemprego foi predominantemente positivo até 2010, fato consistente com a diminuição da inflação e tem sido predominantemente negativo no período recente, o que implica em aumento da inflação. Tal comportamento é consistente com a trajetória observada da inflação no período. Dessa forma, o presente trabalho contribui com a literatura empírica a respeito da NAIRU no Brasil, fornecendo novas estimativas para o período recente. Dada a natureza não observável dessa variável, o aumento da literatura pode aumentar o grau de confiabilidade dessas estimativas.

Palavras-Chave:
NAIRU; Curva de Phillips; Modelo tempo-variante

Estatística	IPCA (%a.m.)	Desemprego (%a.m.)
Mínimo	0,04	4,94
Média	0,54	8,23
Mediana	0,47	7,99
Máximo	2,85	13,05
Desvio-padrão	0,34	2,46
Amostra	164	164

Distribuição	Parâmetros ¹³ 13 Dada a especificação de um processo AR(2) para a equação da variável desemprego, é necessário especificar um valor também para τ−1u
τ₁^π~TN(a_π, b_π;τ₀^π, $ϖ_{τ π}^{2}$	τ₀^π = 0.75; $ϖ_{τ π}^{2}$ = 5 a_π = 0 ; b_π = 1.5
τ₁^u~TN(a_u, b_u; τ₀^u $ϖ_{τ μ}^{2}$ )	τ₀^u =τ^u_-1 = 6; $ϖ_{τ μ}^{2}$ = 5 a_u = 4; b_u = 12
ρ₁^π~TN(0, 1; ρ₀^π, $ϖ_{ρ π}^{2}$ )	ρ₀^π = 0; $ϖ_{ρ π}^{2}$ = 1
λ₁~TN(-1, 0; λ₀,ϖ_λ²)	λ₀ = 0; ϖ_λ² = 1
h₁~TN(h₀,ϖ_h²)	h₀ = 0;ϖ_h² = 5

Parâmetro	Descrição	Priori
σ_u²	Variância do erro (equação para o desemprego)	Gama Inversa (10; 0,9) E (σ_u²) = 01
σ_h²	Variância do erro (equação para a inflação)	Gama Inversa (10; 0,9) E (σ_h²) = 01
$σ_{τ π}^{2}$	Variância do erro (equação da tendência da inflação)	Gama Inversa (10; 0,9) E ( $σ_{τ π}^{2}$ ) = 01
$σ_{τ u}^{2}$	Variância do erro (equação da tendência do desemprego - NAIRU)	Gama Inversa (10; 0,9) E ( $σ_{τ π}^{2}$ ) = 01
$σ_{ρ π}^{2}$	Variância do erro (equação parâmetro de inércia inflacionária)	Gama Inversa (10; 0,018) E ( $σ_{ρ π}^{2}$ ) = 01
σ_λ²	Variância do erro (equação parâmetro do coeficiente de inclinação da Curva de Phillips)	Gama Inversa (10; 0,018) E(σ_λ²) = 01
ρ_u¹	Coeficiente AR(1) da equação para o desemprego	Normal Multivariada ([1,8; -0,8]'; 5I₂)
ρ_u²	Coeficiente AR(2) da equação para o desemprego	Normal Multivariada ([1,8; -0,8]'; 5I₂)

Distribuição	Parâmetros
ṽ₁~N(0, V_v)	V_v = 10
τ₁ ~N (τ₀, V_τexp(g₀ + 𝜔_gg̃₁))	V_τ = 10 τ₀ = 10
h̃₁~N(0,V_h)	V_h = 10
g̃₁~N(0,V_g)	V_g = 10

Parâmetro	Priori
𝜔_v	N (0; 0.1)
𝜔_h	N (0; 0.2)
𝜔_g	N (0; 0.2)
𝝓	N (0; 0.I₂)
λ	N (0; 0.10)
σ_u²	N (5; 0.1)

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[TFN1] Fonte: Dados brutos do IBGE. Elaborada pelos autores.