Repasse Cambial na Economia Brasileira: estimação a partir do modelo VCEE

Kannebley Júnior, Sérgio; Godoi, Lucas Gonçalves; Prince, Diogo de

doi:10.1590/1980-53575212sld

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Estudos Econômicos (São Paulo)

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Sumário

Artigo de Pesquisa • Estud. Econ. 52 (01) • Jan-Mar 2022 • https://doi.org/10.1590/1980-53575212sld copiar

Repasse Cambial na Economia Brasileira: estimação a partir do modelo VCEE^♦ ♦ Os autores agradecem os comentários de Emerson Marçal, Marcelo Savino Portugal, Márcio Laurini e Vicente da Gama Machado. O segundo autor agradece o apoio financeiro da CAPES e do CNPq durante o mestrado. Esse artigo é parte integrante do projeto financiado pelo CNPq Universal 459266/2014-4. Eventuais erros e omissões são de responsabilidade exclusiva dos autores.

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

Alterações na taxa de câmbio nominal levam a choques de custos que são repassados em diferentes graus para os índices de preços. Esse trabalho objetiva estimar o grau de repasse cambial para os preços de importação, ao atacado e ao consumidor amplo no Brasil entre 2003 e 2019. A proposta é medir o grau de repasse por meio da estimação de Vetor de Correção de Erros Estrutural baseado em propriedades estatísticas e em restrições dadas pela teoria econômica, incorporando a informação de longo prazo à estimação do repasse cambial. Os resultados obtidos indicam que os graus de repasse cambial aos preços das importações, ao atacado e ao consumidor variam respectivamente entre 76% e 83%, entre 15% e 22%, e entre 9% e 22% no longo prazo.

Palavras-chave:
Repasse cambial; Vetor de correção de erros estrutural; Índices de preços

Autores	Período	Método	Índices	Repasse
Belaisch (2003Belaisch, A. A. 2003. “Exchange Rate Pass-Through in Brazil.” Working Paper 03/141, International Monetary Fund.)	1999 a 2002	VAR	IGP-DI; IPA; IPCA	0,71; 1,65; 0,23
Albuquerque e Portugal (2005Albuquerque, C. R., e M. S. Portugal 2005. “Pass-Through from Exchange Rate to Prices in Brazil: An Analysis Using Time-Varying Parameters for the 1980 2002 period.” Revista de Economia 12(1), 17-74.)	1980 a 1994	FK	IGP-DI; IPA; IPCA	0,33; 0,33; 0,49
	1995 a 1998		IGP-M; IPA; IPCA	0,27; 0,27 ; 0,42
Guillén e Araújo (2006Guillén, O. T. d. C., e C. H. V. Araújo. 2006. “O Mecanismo de Transmissão da Taxa de Câmbio para Índices de Preços: Uma Análise VECM para o Brasil.” Anais do Encontro Nacional de Economia, , Salvador, 5-8 dez, 2006.)	1999 a 2002 1999 a 2005	VCEE	IGP-DI; IPA; IPCA IGP-M; IPA; IPCA	0,07; 0,31 ; 0,04 0,19; 0,25; 0,10
Nogueira, Mori e Marçal (2012Nogueira, V. A., R. Mori, e E. F. Marçal. 2012. “Transmissão da Variação Cambial para as Taxas de Inflação no Brasil: Estimação do Pass-Through através de Modelos de Vetores Autoregressivos Estruturais com Correção de Erros.” In Anais do Encontro Nacional de Economia, Porto de Galinhas, 11-14 dez, 2012.)	1999 a 2010	VCE	IPA ; IPCA	0,18; 0,06
Nogueira Junior (2010Nogueira Junior, R. P. 2010. “Inflation Environment and Lower Exchange Rate Pass-Through in Brazil: Is There a Relationship?” Revista Brasileira de Economia 64(1), 49-56.)	1995 a 2007	STR	IPC	0,39 se infl. > 10,6% a.a.
				0,0 se inf < 10,6% a.a.
Couto e Fraga (2014Couto, S. V. V., e G. J. Fraga. 2014. “O Pass-Through da Taxa de Câmbio para Índices de Preços: Análise Empírica para o Brasil.” Revista de Economia Contemporaˆnea 18(3), 333-356.)	1999 a 2011	VCE	IGP-DI; IPCA	0,85 ; 0,68
	2003 a 2012			0,62 ; 0,37
Pimentel, Luporini e Modenesi (2016Pimentel, D. M., V. Luporini, e A. d. M. Modenesi. 2016. “Assimetrias no Repasse Cambial para a Inflação: Uma Análise Empírica para o Brasil (1999 a 2013).” Estudos Econômicos (São Paulo) 46(2), 343-372.) Kannebley Júnior, Reis e Toneto Júnior (2016Kannebley Júnior, S., G. H. A. Reis, e R. Toneto Júnior. 2016. “Repasse Cambial na Indústria de Transformação Brasileira: Uma Análise para os Preços de Importação e ao Atacado - 1999 a 2012.” Economia e Sociedade 25(56), 25-50.)	1999 a 2103 1999 a 2012	SVAR VCE	IPCA PIMP; IPA	0,06 0,06 - depreciação 0,02 - apreciação 0,63; 0,18
Abdelmalack e Campos (2020Abdelmalack, C. C., e C. F. Campos .2020. “CPI Exchange Rate Pass-Through Decomposition and Distribution Margins: The Case of Brazil versus Advanced Economies.” Revista Brasileira de Economia 74(1), 1-22.)	2000 a 2009	Simul.	P(f); P(d); P	0,83; 0,17; 0,13

Variável	Média	Valor Máximo	Período	Valor Mínimo	Período
ln P(f)	0,0067	0,0893	2º tri de 2008	-0.0897	4º tri de 2008
ln P	0,0139	0,0317	1º tri de 2015	0,0019	3º tri de 2006
ln P(h)	0,0142	0,0487	4º tri de 2015	-0,0379	2º tri de 2017
ln e	0,0012	0,3118	4º tri de 2008	-0,1566	2º tri de 2003
ln Z(f)	0,0109	0,2908	2º tri de 2016	-0,7288	4º tri de 2008
hiato	-1,0554	2,5000	3º tri de 2008¹	-5,6000	4º tri de 2016

Nº de Relac¸o˜es de Coint	Estatística do Traço	P-valor	P-valor usando bootstrap
0	97,04	0,000	0,003
1	54,71	0,009	0,035
2	24,56	0,183	0,208
3	7,33	0,547	0,677
4	0,98	0,322	0,448

Variável	Estatística do teste LR	P-Valor
ln P(f)	10,855	0,004
ln P	23,362	0,000
ln P(h)	20,832	0,000
ln e	9,086	0,011
ln Z(f)	0,561	0,755

			α
ln P(f)	1,000	0,000	-0,377	-
			[0,00]
ln P	0,000	1,000	-	-0,055
				[0,053]
ln P(h)	-0,384	-0,991	0,191	0,300
	[0,00]	[0,00]	[0,00]	[0,00]
ln e	0,297	-	-	0,690
	[0,00]			[0,00]
ln Z(f)	-0,185	0,042	-	-
	[0,00]	[0,00]
Constante	-3,274	-0,292	-	-
	[0,00]	[0,00]
			Estatística do Teste	P-valor
Teste LR para restrições em α			2,039	[0,84]
Teste de Wald para restrição em β			0,001	[0,98]

	$\bar{β_{⊥}}$			$α_{⊥}$
ln P(f)	3,33	4,43	0,20	0,40	-0,14	0,00
ln P	3,15	6,67	0,07	0,36	0,93	0,00
ln P(h)	3,51	7,27	0,11	0,78	-0,28	0,00
ln e	-1,83	2,35	0,10	-0,31	0,20	0,00
ln Z(f)	7,80	12,60	1,03	0,00	0,00	1,00

VCEE					VCEE
Período	lnP( f	)	lnP(h)	lnP	Período	lnP( f	)	lnP(h)	lnP
0	86,7	0,0		0,0	11	75,1	18,3		17,3
1	85,9	1,5		1,9	12	75,1	19,0		18,0
2	79,0	5,0		3,1	13	75,4	19,8		18,7
3	74,5	8,6		4,9	14	75,5	20,3		19,5
4	72,1	11,5		6,9	15	75,7	20,6		20,0
5	71,6	13,5		9,0	16	75,9	20,9		20,5
6	72,1	14,8		11,1	17	76,0	21,5		21,0
7	73,1	15,6		12,7	18	76,1	21,7		21,3
8	73,8	16,2		14,3	19	76,3	21,8		21,6
9	74,4	16,9		15,5	20	76,5	22,0		21,8
10	74,7	17,6		16,4

Restrição em α e β				Sem restringir α e β
(1)				(2)
Período	lnP( f )	lnP(h)	lnP	lnP( f )	lnP(h)	lnP
0	98,07	8,45	1,69	101,20	10,60	2,65
1	95,49	13,54	4,51	98,93	15,71	5,00
4	86,06	28,88	16,73	95,38	31,19	13,70
8	92,82	37,73	31,71	107,71	46,42	26,52
12	95,86	45,50	39,90	119,88	61,42	40,16
16	98,47	50,38	46,06	132,47	77,20	54,62
20	100,00	53,25	49,61	145,77	93,90	69,72

	VCEE						Incluindo Demanda
	Restrição em α e β			Sem restringir em α e β			Restrição em α e β			Sem restringir em α e β
		(1)			(2)			(3)			(4)
Período	lnP( f )	lnP(h)	lnP	lnP( f )	lnP(h)	lnP	lnP( f )	lnP(h)	lnP	lnP( f )	lnP(h)	lnP
0	86,67	0,00	0,00	83,84	0,00	0,00	87,34	0,00	0,00	85,79	0,00	0,00
1	85,85	1,53	1,91	82,13	-1,00	1,61	87,45	1,40	0,86	85,78	0,55	0,63
4	72,13	11,48	6,92	70,34	5,86	3,97	85,31	4,73	2,37	83,79	2,74	1,11
8	73,82	16,16	14,31	72,90	12,24	8,04	82,80	9,80	5,57	81,78	7,14	3,63
12	75,10	19,04	17,99	75,90	15,83	11,69	82,17	12,93	8,49	81,84	10,42	5,62
16	75,85	20,94	20,51	78,37	19,22	14,97	82,05	15,22	10,93	82,48	13,03	7,50
20	76,46	22,03	21,81	80,53	22,12	17,96	82,10	17,03	12,97	83,30	15,26	9,29

Nível
Com tendência linear		DF-GLS	Ng-Perron
Variável	Defasagens	Estatística calculada	MZa
ln P(f)	5	-0,85	-3,08
ln P	6	-1,88	-9,45
ln P(h)	0	-2,55	-10,91
ln e	1	-1,10	-3,13
ln Z(f)	2	-1,65	-5,36
Com constante Variável	Defasagens	Estatística calculada	MZa
ln P(f)	5	-0,53	-0,78
ln P	5	0,35	-2,58
ln P(h)	1	0,59	1,13
ln e	1	-1,02	-2,37
ln Z(f)	2	-1,20	-2,79
Hiato	2	-2,11 **	-10,25 **
Primeira Diferença
Com constante Variável	Defasagens	Estatística calculada	MZa
ln P(f)	3	-2,33 **	-9,06 **
ln P	0	-3,20 ***	-15,41 ***
ln P(h)	0	-3,99 ***	-20,53 ***
ln e	2	-1,97 **	-7,94 **
ln Z(f)	2	-2,26 **	-16,06 ***
hiato	4	-2,63 ***	-12,38 **

	Sem variáveis dummy		Benchmark
Vetorial
Normalidade	0,02	**	0,57		0,38
Heterocedasticidade	0,79		0,96		0,89

Autocorrelação para cada equação
∆ ln P(f)	0,00	***	0,08	*	0,22
∆ ln P	0,66		0,16		0,41
∆ ln P(h)	0,68		0,74		0,91
∆ ln e	0,78		0,13		0,21
∆ ln Z(f)	0,28		0,87		0,99

β
ln P(f)	1,000	0,000	-0,287	-0,228
			[0,00]	[0,01]
ln P	0,000	1,000	0,032	-0,060
			[0,13]	[0,01]
ln P(h)	-0,410	-0,953	0,290	0,217
	[0,00]	[0,00]	[0,00]	[0,00]
ln e	0,280	-0,001	0,262	0,674
	[0,00]	[0,98]	[0,21]	[0,00]
ln Z(f)	-0,194	0,040	-0,085	-0,347
	[0,00]	[0,21]	[0,86]	[0,52]
Constante	-2,973	-0,516	-	-
	[0,00]	[0,03]

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Bruno de Paula Rocha