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 copy

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

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Abstract

This paper aims to estimate the Brazilian NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment) using a bivariate unobserved components model for inflation and unemployment as proposed by Chan, Koop and 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.. This model differs from the existing literature by considering bounded random walks for the latent variables. The latent variables of model are NAIRU, trend inflation, inflation persistence and the slope of the Phillips Curve. The results indicate a declining trend for the NAIRU, which has been reversed in recent period. In addition, the unemployment gap was predominantly positive until 2010, which is consistent with the decrease in inflation and has been predominantly negative in recent years, wich implies increasing inflation. This is consistent with the observed behavior of inflation in the period. Thus, this paper contributes to the empirical literature about the NAIRU in Brazil, providing new estimates for the recent period, wich could increase the degree of confidence of the estimates provided.

Keywords:
NAIRU; Phillips Curve; Time-varying models

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.