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Title: Determinação da taxa de câmbio: uma aplicação de modelos econômicos à economia brasileira
Place of publication : São Paulo
Year: 2006
Language: pt_BR
Abstract: As variáveis econômicas explicam e ajudam a prever a taxa de câmbio? Neste trabalho, utilizando o Método Generalizado de Momentos e dados mensais de março de 1999 a dezembro de 2005, estimam-se os modelos econômicos para determinação da taxa de câmbio: Modelo Monetário de Preços Flexíveis (FPMM) e sua vertente do Asset Model, Modelo Monetário de Preços Rígidos (SPMM) e o Modelo Composto (MC), que inclui elementos dos modelos de ajuste de portfolio. Além dos três modelos econômicos, estimou-se, também, um modelo baseado em variáveis real time. Testa-se a significância das variáveis econômicas para explicar a evolução da relação entre o Real e o Dólar e a capacidade de esses modelos preverem a taxa nominal de câmbio para períodos fora da amostra analisada. Dadas as peculiaridades de uma economia emergente e com elevada participação de commodities na pauta de exportação, como a brasileira, adicionam-se aos modelos tradicionais variáveis, como o EMBI+ Brasil, os termos de troca brasileiros, um índice de preços internacionais de commodities e o diferencial de produtividade relativa do setor de bens não-comercializáveis, de forma a melhorar a capacidade de explicação e previsão desses modelos. Conclui-se que as variáveis econômicas, entre elas, medidas de percepção de risco, como o EMBI+ Brasil, o diferencial de juros de longo prazo e os termos de troca, explicam o comportamento da taxa de câmbio para toda a amostra. Para previsões fora da amostra, algumas especificações dos modelos econômicos conseguem prever o câmbio futuro melhor que um passeio aleatório sem constante, quando se utiliza o Erro Quadrático Médio como critério de comparação das previsões para períodos mais longos (6 e 12 meses à frente). De forma geral, o melhor modelo para previsão fora da amostra é o Asset Model, no qual a taxa de câmbio hoje seria o valor presente descontado dos fundamentos futuros da economia esperados no instante t.
Length, Pages or Duration: 80 f.
Description or synopsis : Can economic variables explain or help forecast the exchange rate? In this article, using monthly data from March 1999 to December 2005, and through the use of the Generalized Method of Moments (GMM), I test the economic models of exchange rate determination: Flexible Prices Monetary Model and its Asset Model specification, Stick Price Monetary Model and a Complex Model, which includes elements of the Portfolio Balance Models. Further, I also test a model based on real time information used in foreign exchange trading desks. I test the significance of the economic variables in explaining the USDBRL trend, as well as, the capability of these models to generate out-of-sample forecast of the nominal exchange rate. Brazil is an emerging economy and commodities represent a large share of the country’s export; to improve the performance of the economic models in explaining and predicting the exchange rate, I add some variables to the traditional models, such as the EMBI+ Brazil, the Brazilian Terms of Trade, a commodity price index and a variable that accounts for the productivity difference in the tradable sector between Brazil and the US. I conclude that the interest rate differential, the EMBI+ Brazil and the terms of trade explain the exchange rate trend. Furthermore, in general, the results of the analysis show that some specification of the models using economic variables can better forecast the exchange rate than a simple random walk without drift, when comparing the performance through the Mean Square Error criteria, for longer periods (6 and 12 months ahead). Overall, the Asset Model presented the best out of the sample forecast among the economic models.
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