O Capital Humano e sua Capacidade de Geração de Renda

A importância do capital humano na capacidade de geração de renda de uma sociedade tem sido um tema muito estudado desde o início da década de 90 do século passado. Juntamente com o capital físico e a tecnologia, o capital humano é um dos fatores que mais definem a probabilidade de uma sociedade prosperar. No entanto, muito está sendo debatido sobre os benefícios gerados ao país que manda seus jovens estudar fora. Será que perdemos o talento desses jovens ao mandá-los para o exterior?

Temos observado uma nova tendência entre os jovens de classe média do Brasil: Fazer intercâmbio durante o ensino médio, ou até mesmo fazer a graduação. Não obstante, podemos observar fenômenos parecidos acontecendo dentro do Brasil como a migração de estudantes de Belo Horizonte para São Paulo e Rio de Janeiro e de vários estados do nordeste para o sudeste em busca de uma melhor educação. Um bom exemplo disso é a grande quantidade de estudantes vindo do norte e nordeste estudar em lugares como ITA e IME.

Temos jovens talentosos, sem dúvida. O problema é a falta de exploração da educação no Brasil, fazendo com que a média da escolaridade seja baixa e, por consequência a média salarial também. Com a mão-de-obra é barata em regiões como a do nordeste, lá as indústrias se instalam com o intuito de reduzirem seus custos. Todavia, o que essas indústrias não esperavam é que os trabalhadores, após um curto período de tempo, abandonassem seus empregos e fossem para regiões mais prósperas como o sudeste a procura de um emprego melhor. O que podemos concluir disso é que alto investimento em capital físico e baixo em capital humano (escolaridade), não é uma combinação ótima nem para a sociedade local nem para as indústrias.

Acabamos de analisar o efeito de um alto investimento em capital físico em uma região com baixo investimento em capital humano. Vimos que quando indústrias são instaladas em lugares como o nordeste, as pessoas tendem a migrar para regiões como São Paulo e Rio em busca de oportunidades melhores. No entanto, ainda não estudamos a possibilidade de um alto investimento em capital humano nessas regiões.

Vemos, a seguir, um gráfico que nos mostra a correlação em que maiores notas em proficiência em matemática leva a um salário maior nos diferentes estados brasileiros.

Figura (1): Proficiência em matemática versus salário por UFCaptura de Tela 2015-03-30 às 21.45.17

Fonte: <http://www.fundacaoitausocial.org.br/_arquivosestaticos/FIS/pdf/pesquisa_ensino_salario.pdf&gt;

Ao se fazer investimentos em educação, por mais que os jovens tenham que ir para outros lugares estudar por um tempo, é de se esperar que eles voltem e criem negócios, melhorando a qualidade de vida da população local. Com índices mais altos de escolaridade após o retorno dos jovens que foram um dia buscar melhor educação (não se esqueça, a hipótese é que se invista na educação do local enquanto os jovens que não têm acesso a isso na própria cidade vão para outros lugares) e com novos negócios, a renda média irá aumentar.

Por isso, podemos concluir que um investimento em capital humano, seguido por investimento em capital físico pode ser uma boa pedida para aqueles governantes que queiram ver algum progresso real no país.

Contudo, existe uma parte da história de investimento em capital humano que é um tanto quanto melancólica, no entanto deve ser explicada. É de tocar o coração de todos quando vemos idosos voltando a estudar, como na história da senhora Nola Ochs (1), uma americana de 95 anos que concluiu a graduação em história. Contudo, o país só haverá geração de renda se investirmos em jovens que trabalharão e estão entrando na época produtiva. Então, para esclarecer, como política pública, precisamos de jovens mais instruídos.

Em virtude do que foi mencionado, o capital humano se mostra de significativa importância para o aumento da produtividade marginal dos trabalhadores de uma dada região, mais ainda que o capital físico. De acordo com Mince , o retorno de um ano a mais de escolaridade fica em torno de 10% para uma amostra de vários países. No Brasil, pode-se concluir por meio da especificação minceriana, que o retorno é por volta de 15% (2), o que é de se esperar, já que o Brasil tem uma dotação de capital humano baixo em relação aos outros fatores de produção, fazendo com que sua produtividade marginal seja alta.

Referências:

Fazendo Uma Previsão Do IBC-Br

O IBC-Br é um indicador criado pelo Banco Central para tentar antecipar o resultado do Produto Interno Bruto (PIB) e ajudar a autoridade monetária na definição da taxa básica de juros (Selic). O índice do Bacen incorpora estimativas para a agropecuária, para a indústria e para o setor de serviços, além dos impostos. Logo, possíveis tendências seguidas por esse variável proxy, caso existam, podem ser consideradas tendências do Produto Interno Bruto.

Uma variável pode seguir diversos modelos, dentre eles passeio aleatório puro, passeio aleatório com deslocamento ou com tendência determinista. É importante entender em qual desses modelos o IBC-Br se encaixa, pois a partir daí pode-se analisar com um pouco mais de cuidado as consequências de choques na economia e, portanto torna-se mais viável o entendimento do percurso desta variável e do PIB.

Variáveis que seguem o modelo de passeio aleatório puro são fortemente influenciadas por erros passados, sendo mais difíceis de serem previstas. Isto porque não seguem uma tendência, mas são puramente aleatórias. Já variáveis que seguem o modelo de passeio aleatório com deslocamento (ou com drift) também são complicadas de serem estimadas, por seguirem o mesmo raciocínio do modelo anterior. Porém, o processo se torna um pouco mais viável, pois normalmente seguem alguma tendência, mesmo que estocástica. Já o terceiro caso se refere á variáveis com tendência determinista, ou seja, são mais facilmente estimadas por seguirem certo padrão que se mantém ao longo do tempo. Ou seja, choques são puramente temporários, e a variável volta rapidamente para o nível de longo prazo.

Utilizando o programador R é possível verificar essas características acima. Usei como base de dados os valores do IBC-Br divulgados pelo Banco Central desde janeiro de 2003 até janeiro de 2015 (último valor liberado).

Primeiramente, gerei o gráfico do log IBC-Br (lembrando que o log muda apenas a escala da variável). Obtive o seguinte resultado, que indica uma tendência de crescimento do índice. Mas esta tendência pode ser estocástica ou determinista.

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Para descobrir o modelo em que o IBC-Br se encaixa melhor, faz-se um teste DF. Neste também é possível descobrir se a variável é estacionária ou não. Os resultados seguem abaixo, e foram analisados para um nível se significância de 5%.

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Analisando a hipótese conjunta (teste tau3, phi3 e phi2, nesta ordem), temos que o IBC-Br segue um passeio aleatório com deslocamento. Portanto, apesar deste índice ter certo rumo a seguir, este não é um padrão já previamente definido e conhecido. A tendência por ser estocástica traz como consequências incerteza sobre o nível da variável após choques e políticas públicas. Quando o governo Brasileiro, por exemplo, realiza uma política fiscal com aumentos de gastos, para incentivar o crescimento do PIB local, fica difícil prever para onde irá o novo valor do IBC-Br e do produto interno bruto nacional. Sabe-se que o índice levará como herança este choque por mais tempo, mas não é possível determinar  o grau de eficiência de políticas neste tipo de modelo. Uma intervenção estatal acaba sendo um ato quase cego, já que não se consegue mensurar o efeito na variável.

Continuando o procedimento, tentarei agora prever a variação do IBC-Br. Para isto, preciso de uma serie estacionária. Fazendo a primeira diferença do IBC-Br consigo esta base, e posso então prosseguir na previsão do mesmo.

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O próximo passo na construção de um modelo autorregressivo (ARIMA) para a previsão de variáveis é descobrir o número de IBC-Br defasados e o número de erros passados defasados que serão utilizados na construção do modelo de estimação. Lembrando, que o primeiro passo para a produção do mesmo é estacionarizar a variável.  Usando a função auto.arima do R e analisando os correlogramas do log IBC-Br e da diferença do log do IBC-br concluí que o IBC-br já diferenciado segue um modelo ARIMA(0,0,0)(1,0,0)(12). Isto porque a diferença da variável é basicamente influenciada por erros passados (ruído branco) e por uma constante, além de picos de sazonalidade. Podemos verificar isto nos correlogramas abaixo, o primeiro para o log do ibcbr e o segundo para a diferença do log do IBC-Br (variável estacionarizada).

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O primeiro correlograma do log do ibcbr nos mostra que esta variável apresenta um pico com um período de defasagem, ou seja, o IBC-Br referente a um período anterior influencia significativamente o nível do IBC-Br atual. Além disso, é fácil ver que o IBC-Br em nível segue um modelo AR(1) pois o correlograma ACF decresce exponencialmente. Portanto, é como se o IBC-Br de hoje pudesse ser representado como:

 IBC-Br t = IBC-Br t-1 + constante + erro

Em contrapartida, analisando o gráfico e os correlogramas da diferença da variável, vemos que ela parece ter realmente se tornando estacionária. Isto porque no gráfico da diferença, a variável modelada não segue mais uma tendência, mas tem uma média e variância que parecem ser constantes. Alem disso, os correlogramas evidenciam isto, visto que não existem mais picos da variável fora do intervalo de confiança.

Porém, para fazer a previsão da variável iremos analisar os resíduos. Para que a estimação seja feita com menos problemas, é preciso que o erro seja um ruído branco, ou seja, que seja aleatório, com media zero e variância constante. Verificamos isto no correlograma dos resíduos abaixo.

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Por fim, segue a previsão do IBC-Br para o mês de fevereiro, visto que ainda não foi divulgado pelo Banco Central:

No mês de fevereiro de 2015 a previsão é que o IBC-Br aumente em apenas 0,0024 em relação a janeiro de 2015. Este índice em janeiro atingiu a marca de 145,49. Em fevereiro, ele permanecerá basicamente estacionado, por volta de 145,4924. Essa previsão nos comprova algo já esperado.

 A economia brasileira segue estagnada, sem crescimento econômico significativo. Isto mostra o resultado de políticas governamentais feitas de forma equivocada, e que geraram um alto nível de inflação, alto risco de crédito e baixo nível de confiança para investimentos. Logo, o que está ocorrendo no Brasil é fuga de capital e falta de investimentos tanto em capital físico quanto em tecnologia e em capital humano. É fácil concluir, que países com tais características econômicas não sustentarão um crescimento de longo prazo. E é isto que estamos vivendo atualmente no Brasil.

Incentivos de curto prazo, como redução de tarifas de energia elétrica, exageradas concessões de crédito e gastos públicos extraordinários não trazem desenvolvimento ao país, mas apenas uma sensação de bem estar que logo acaba. Rapidamente estes efeitos são diluídos e sobram apenas mais endividamentos do governo, inflação e altas de tributo. E é isto que estamos vivendo atualmente no Brasil. Dessa forma, o melhor aprendizado para se tirar de toda esta situação é entender que, como os dados para o Brasil mostram, faltam investimentos na produtividade do país. São estes investimentos que diferenciam grande parte da riqueza obtida pelo Brasil, da riqueza adquirida por países mais ricos e desenvolvidos.

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Autora: Maria Rennó.

BIBLIOGRAFIA:

Gujarati, Damodar N. & Porter,Dawn C, Econometria Básica, 5ª Edição.

Bueno, Rodrigo de Losso da Silveira, Econometria de Séries Temporais, 2ª Edição.

A composição da Dívida Pública Federal

Uma das políticas adotadas pelo Tesouro Nacional para reduzir os custos e os riscos da Dívida Pública Federal(DPF), tem sido alterar a composição com que os títulos públicos são emitidos. Os títulos da Dívida Pública Federal têm quatro classificações básicas: Títulos prefixados, Títulos remunerados por Indicies de preços (IPCA), Títulos de taxa flutuante (Selic), Títulos Cambiais. O objetivo do Tesouro Nacional tem sido reduzir o montante de títulos de taxa flutuante e títulos cambiais, pois eles apresentam um maior risco para o Tesouro Nacional, é como você criar uma dívida sem saber quanto deverá pagar no final do prazo estabelecido, ficando refém da taxa Selic e da taxa de cambio.

Analisando os dados do Tesouro Nacional de 2008 até 2014, pude concluir que houve uma redução média de 9,84% no percentual de títulos cambiais da Dívida Pública Federal ao ano, obtendo uma redução total de 50,52% nesse período, passando de 9,7% em 2008 para 4,8% em 2014. Os títulos de taxa flutuante tiveram uma redução média de 8,17% ao ano, obtendo uma redução total de 42,28%, passando de 32,4% em 2008 para 18,7% em 2014. Dados recolhidos a partir do Plano Anual de Financiamento de 2008 a 2014¹. Minha intenção é analisar se o custo da Dívida Pública Federal tem reduzido, analisar se o percentual de Juros pagos em relação ao total da Dívida Pública Federal paga tem reduzido.

Primeiro iremos olhar para o percentual de Juros pagos em relação ao total da Dívida Pública Federal paga, a redução média anual foi de 6,34%, obtendo uma redução total de 35,25%, passando de 25,94% em 2008 para 16,79% em 2014.

É importante olhar para a correlação e o nível de significância da correlação, o cálculo da correlação nos informa se as variáveis envolvidas no cálculo seguem na mesma direção e qual é a força de relação entre elas, indo de -1(direção oposta) a 1(mesma direção), e a força é dada pela proximidade do valor modular de 1; o nível significância é a probabilidade de concluirmos que há correlação quando na verdade não há. A correlação obtida entre juros pagos em relação ao total da Dívida Pública Federal e o percentual de títulos de taxa flutuante foi de 0,8603 com nível de significância igual a 1,30% e a correlação obtida entre juros pagos em relação ao total da Dívida Pública Federal e o percentual de títulos cambiais foi de 0,7677 com nível de significância igual a 4,39%. Segue abaixo gráfico mostrando a evolução desses dados:

Screenshot_1Assim, podemos concluir que a alteração da composição dos títulos da Dívida Pública Federal tem reduzido os juros pagos em relação ao total da Dívida Pública Federal, o custo do endividamento público federal tem reduzido. E a meta para este ano é que a composição dos títulos cambias fiquem entre 4% a 6% do total de títulos da Dívida Pública Federal e a composição dos títulos de taxa flutuante fiquem entre 17% a 22% do total de títulos da Dívida Pública Federal.

FONTE:

Plano Anual de Financiamento do Tesouro Nacional do ano de 2008 a 2015 <http://www.tesouro.fazenda.gov.br/plano-anual-de-financiamento> Acesso em: 24 de março de 2015.

Não vai ter Disney esse ano

Para leigos no assunto, os chamados “dólar comercial” e “dólar turismo” seguem um mesmo padrão cambial. Porém, na realidade, eles não seguem as mesmas variações. Até ontem (16/03/2015) estavam seguindo um mesmo padrão de altas e baixas (não necessariamente a mesmos valores). O que aconteceu foi que o câmbio comercial teve uma variação percentual negativa de 0,14% e o câmbio turismo uma variação percentual positiva de 1,5 %.

É importante ter em vista que essas duas taxas não são referentes a um mercado em comum, por isso se diferem. O “dólar turismo”, como o próprio nome sugere, é referente ao mercado de viagens, são transações realizadas entre bancos e pessoas físicas. Enquanto o “dólar comercial” é referente a operações como importação e exportação, que geralmente são realizadas por grandes instituições financeiras, como bancos e grandes empresas.

Dólar Turismo:

  Data Compra Venda % Variação Variação
alta 16/03/2015 3,1900 3,3900 1,4970% 0,050000
alta 13/03/2015 3,2100 3,3400 3,0860% 0,100000
alta 12/03/2015 3,0600 3,2400 1,2500% 0,040000
alta 11/03/2015 3,0800 3,2000 0,3130% 0,010000

FONTE

 

 

Dólar Comercial:

  Data Compra Venda % Variação Variação
baixa 16/03/2015 3,2438 3,2445 -0,1390% -0,004500
alta 13/03/2015 3,2460 3,2490 2,7680% 0,087500
alta 12/03/2015 3,1590 3,1615 1,0770% 0,033700
alta 11/03/2015 3,1266 3,1278 0,7670% 0,023800

FONTE

 

 

Apesar de os mercados se diferirem, a correlação entre os dados apresentados é altíssima. De fato a correlação pode ser medida estatisticamente, através de uma fórmula que analisa a razão entre a covariância de dois dados aleatórios e a multiplicação dos desvios padrões referentes a cada um dos dois conjuntos de dados, resultando em valor entre -1 e 1. Quanto mais próximo de -1 estiver, mais indicará que estes conjuntos de dados seguem fortemente em direções opostas, quanto mais próximo de 0 estivermos, significa que os dois conjuntos de dados não apresentam correlação e finalmente, quanto mais próximo de 1 (o cenário em questão) maior a indicação de que essas variáveis seguem fortemente em uma mesma direção.

A correlação entre esses mercados, conforme os dados a cima, chega a 0,9647 pela ótica da venda, o que explica o porquê de muitos crerem que elas variam a uma mesma taxa.

 

FONTES:

<http://www.bcb.gov.br/?taxcamfaq> Acesso em 17 de março de 2015.

<http://economia.uol.com.br/cotacoes/cambio/> Acesso em 17 de março de 2015.

O dólar e a economia brasileira

Os dois maiores bancos centrais estão realizando políticas monetárias diferentes. Enquanto o Federal Reserve (Fed) se prepara para aumentar a taxa de juros americana o Banco Central Europeu (BCE) dá inicio à injeção de euros na economia. Isso vem gerando uma valorização do dólar no mercado, enquanto o euro vem sofrendo queda. A moeda comum vale agora US$1,05 e, economistas já estão afirmando que é provável que ocorra paridade de 1 para 1 entre as moedas.

A mudança na taxa de juros americana é impulsionada pela melhora dos índices da sua economia, o nível de desemprego caiu para 5,5% em Fevereiro e, a política monetária de compra de dólares já sendo vista como concluída. Já no caso europeu, a tentativa do BCE é gerar crescimento e estabilidade de preços na zona do euro por meio de uma política monetária expansionista. Segundo o presidente do Banco Central Europeu, Mario Draghi, essa medida é crucial para que não ocorra uma prolongada deflação dos preços.

No Brasil, o real sofre os impactos da valorização do dólar que, só em 2015, teve alteração de 15% no seu valor, como é possível visualizar na figura 1. O impacto mais rápido sofrido pela economia brasileira é a alta dos produtos importados, como o trigo que influência no preço do pão e os produtos de beleza, o que impulsiona a inflação que já é alta no país. Além disso, a alta do dólar recai sobre a dívida externa brasileira que chega a US$40 bilhões.

Ao menos em parte, a força do dólar se deve ao cenário internacional; as alterações do Fed e a queda no preço do petróleo. Entretanto, o enfraquecimento do real é decorrente de anos de política monetária formuladas incorretamente pelo Banco Central, seja para fins economicos ou políticos e, interferências prejudiciais do governo no mercado, como o controle de preços do setor de energia e da gasolina.

Para entender com mais clareza a relação entre a oscilação do câmbio e a inflação brasileira é interessante analisar o coeficiente de correlação entre as duas variáveis por meio da fórmula :

Correlação(X,Y)= cov(X,Y)/desvio padrão de X . desvio padrão de Y

A correlação é sempre um número entre 1 e -1 sendo que um coeficiente próximo a zero indica uma fraca relação entre as variáveis e próxima a 1 indica uma correlação forte de dependência. Para calcular a correlação entre o dólar e a inflação brasileira foi usada a fórmula da figura 1 e a base de dados da FVG de está disponível no site do Banco Central e, após feitos os cálculos, chegamos ao valor de -0,0777966. Uma hipótese para explicar a fraca correlação é pelo fato do Brasil ter uma economia relativamente fachada, na qual a cesta de bens dos consumidores não é constituída pela sua grande maioria de produtos importados e, além disso, os produtos internacionais quando entram no país sofrem com a pesada carga tributária o que contribui para o aumento do seu preço dentro do mercado desestimulando então o seu consumo. Outra análise importante com a interpretação da correlação é perceber que, uma vez que o câmbio nao pesa tanto na inflação, os problemas que impulsionam a inflação são internos.

O ponto é que, desde 2013, o Brasil estagnou e a recessão não é mais um futuro tão distante como acredita a presidente Dilma. Segundo o IBGE, a inflação acumulada dos últimos doze meses atingiu 7,7% em Fevereiro e, em ordem para contrai-la, o Banco Central elevou a taxa Selic a 12,75%. O controle de preços também não é mais viável para o governo, uma vez que era feito por meio de subsídios aos respectivos setores e o governo precisa cortar gastos para reequilibrar suas contas. Ou seja, os preços tanto da energia como de combustíveis estão subindo, o que pesa mais sobre a inflação.

Podemos ver que o cenário atual não é nada favorável ao brasileiro. As contas públicas estão sendo reajustadas por meio de impostos e corte de benefícios, a inflação está sendo sentida no bolso de todos e a taxa de juros alta faz com que financiamentos e o consumo fiquem mais caros. O Brasil precisa de uma liderança política forte para que os ajustes necessários ocorram de maneira correta e com credibilidade. O que nos resta saber é se Dilma deixará Levy estabelecer metas para que a confiança no Brasil volte e, o país volte a crescer porque o que não falta é potencial.

Bibliografia:

Schwartsman, Alexandre. Os outros. Diponível em: <http://www.schwartsman.com.br/>. Acesso em: 12 de Março2015.

Editorial, O Brasil em um atoleiro. Texto traduzido pelo jornal Folha de São Paulo. Texto original disponível: www.theeconomist.com. Acesso em: 11 de Março 2015.

Rosa, Silva. Dólar fecha em alta com incertezas sobre ajuste e ação do BC. Disponível em: <http://www.valor.com.br/financas/3948970/dolar-volta-fechar-em-alta-com-incertezas-sobre-ajuste-e-acao-do-bc>. Acesso em: 11 de Março 2015.

Dados do Banco Central. Disponível em: <https://www3.bcb.gov.br/sgspub/consultarvalores/consultarValoresSeries.do?method=consultarValores>. Acesso em: 13 de Março 2015.