The Pacific Rim: taxas de câmbio efetivas no sudeste asiático e, é, acho que o Yuan e o Dólar dos EUA estão de caso…

O Bank of International Settlements (ou apenas BIS) produz taxas de câmbio efetivas ponderadas. Como alguns membros do Nepom adoram o tema “Macroeconomia Aberta” (como a Maria),  fica a dica inicial da página do BIS e da metodologia de cálculo destas taxas.

Por que calcular taxas efetivas ponderadas? Cito o estudo:

An effective exchange rate (EER) provides a better indicator of the macroeconomic effects of exchange rates than any single bilateral rate. A  nominal effective exchange rate (NEER) is an index of some weighted average of bilateral exchange rates. A real effective exchange rate (REER) is the NEER adjusted by some measure of relative prices or costs; changes in the REER thus take into account both nominal exchange rate developments and the inflation differential vis-à-vis trading partners. In both policy and market analysis, EERs serve various purposes: as a measure of international competitiveness, as components of monetary/financial conditions indices, as a gauge of the transmission of external shocks, as an intermediate target for monetary policy or as an operational target. Therefore, accurate measures of EERs are essential for both policymakers and market participants. (p.51)

Bom, nem era assim algo tão contra-intuitivo, certo? A metodologia segue calculada lá no mesmo, de maneira surpreendentemente didática (o que não significa que seja super-fácil de ler, como um romance de banca de jornal, mas também não é um artigo da Econometrica).

Ah sim, uma observação importante. Devido à metodologia, claro, com limitações aqui e acolá:

(…) effective exchange rates should not be taken as a sufficient summary statistic of competitiveness. A full assessment of the
macroeconomic effects would in principle call for a disaggregated international macroeconomic model that takes intoaccount at least all the caveats mentioned. The limitations of the measure notwithstanding, trade weightbased measures of EERs still serve as useful indicators. (p.55)

Como acordei muito tarde (6:30), perdi a final da temporada de Sumô e fiquei mal-humorado. Assim, até que eu possa ver o vídeo na internet, resolvi mostrar alguns gráficos das REER’s para o “Círculo de Fogo” do Pacífico, ou para uma parte dele, para ser mais exato. Lembre-se que, para as REER’s, um aumento é uma apreciação da moeda e uma queda é uma depreciação da mesma (ou, como dizia um professor de Matemática que tive: “um aumento é uma apreciação da moeda, mutatis mutandis para uma queda”).

Vejamos os gráficos?bis_asia

No caso do Japão, por exemplo, vê-se que a REER está, desde o final da série, apontando uma desvalorização do Yen em relação a uma cesta de moedas (a mesma usada na ponderação do cálculo da REER). Reparou? Não é apenas relativamente ao dólar, mas em relação a uma cesta. Por isto o pessoal gosta de construir séries assim e aperfeiçoá-las.

Para Cingapura (não me escreva errado, heim?) e para a República Popular da China (a China comunista, agora conhecida dos brasileiros como R.O.C. nas etiquetas dos importados), as respectivas moedas estão em franca valorização.

Bem, eu sei que a galera gosta de visualizar matrizes de correlações. Entretanto, vou tentar fazê-la de forma mais ilustrativa. Analise, assim, a figura abaixo (clique nela para ampliar).

bis_correlations_asia

Pois é. Tem que dar um clique mesmo. Mas para exemplificar, vemos que as REER da China e do Japão são negativamente correlacionadas (-0.59).  Veja, eu nem quero entrar no mérito da discussão de como trabalhar com estas séries, mas apenas visualizar alguns dados de maneira mais simples.

O governo chinês ajusta sua moeda à dos EUA? Sim? Mas faz isso de forma imediata ou leva tempo?

Bom, nem todo mundo está interessado no dólar de Cingapura ou na economia de Taiwan. Mas muita gente gosta de falar da relação entre o Yuan e o dólar dos EUA. Então, da mesma base de dados, busquei a REER dos EUA e saímos um pouco do Círculo de Fogo para visualizar ambas as séries.

Quando se calcula a correlação entre a REER da China e dos EUA, obtemos um valor muito baixo (-0.13). O que isso quer dizer? O que estamos vendo é que, ajustadas por fluxos de comércio e inflação de uma cesta de moedas, as taxas de câmbio ajustadas dos EUA e da China não são fortemente correlacionadas. Embora se possa falar de uma forte correlação entre as taxas nominais dos dois países (não é isso o que falam por aí?), na medida do BIS, este fenômeno parece não aparecer fortemente. Entretanto, para o Brasil e os EUA a história é bem diferente. As REER’s apresentam uma correlação negativa de -0.77 (quando a moeda americana valoriza, mesmo em termos reais, a nossa desvaloriza).

Eu sei que podemos estar indo longe demais nisto. Mas já que a correlação é forte entre as duas moedas, que tal olhar para o padrão de correlação desta relação ao longo do tempo? Minha pergunta é: esta correlação é forte no mesmo mês? Ou existe uma correlação, digamos, muito forte após um mês? Algo como: a valorização da moeda dos EUA é seguida de uma desvalorização da moeda brasileira com quanto tempo de defasagem?

Espere! Mas não há um problema aqui?

Claro que há. As pessoas dizem por aí que o governo chinês altera sua taxa de câmbio nominal quando percebe alterações no valor do dólar. Ou então elas dizem que o governo brasileiro altera a taxa de câmbio olhando para as alterações no valor do dólar. Então, elas não dizem que o que importa é a forte correlação entre as taxas de câmbio, mas sim entre as variações/alterações das mesmas, certo? O leitor mais chegado à Econometria sabe que estou falando de um tópico chamado “não-estacionaridade”, mas quem é leigo não precisa ir além (neste momento). Fique apenas com a intuição acima (lembre-se sempre que a idéia destes meus posts é despertar o debate mesmo. O exercício é um exercício, ora bolas!).

Podemos visualizar, então, como são as correlações entre as variações relativas das REER’s no tempo. Entretanto, eu gostaria de aproveitar a oportunidade para introduzir a questão de que ajustes entre as moedas pode ser lento. Então, vou considerar a possibilidade de que, digamos, o governo brasileiro seja paciente e espere “k” meses para ajustar sua moeda. Também vou supor que, como o que importa é a competitividade, os governos têm algum apreço pela REER, não apenas pela taxa de câmbio nominal, i.e., eles tentam ajustar as taxas de forma a não perderem competitividade. Agora sim, vamos ver, novamente, a relação entre a moeda chinesa e a dos EUA.

yellowmonkeybites

A figura acima é um conjunto de oito pequenos gráficos. Os valores em azul são as correlações. Assim, vemos, lá no alto, à esquerda, que variações relativas da REER dos EUA são correlacionadas com variações relativas da REER da China, no mesmo período (“t” ou “t-0”), em 0.68. A causalidade, pelo que contam por aí, é de variações da moeda dos EUA para a da China, mas a gente pode ver isto depois. Para fins didáticos, vamos ver o canto inferior direito. Lá temos que se existe um ajuste entre as moedas, com oito meses (“t-8”) de defasagem, este ajuste tem uma correlação muito fraca e negativa.

Ok, eu não calculei a significância estatística das correlações (é, não estou com tanta vontade assim, né?), mas acho que você entendeu a idéia.

O Thomaz certamente iria querer ver os resultados do teste de causalidade de Granger, eu sei. Adianto que, nesta brincadeira, com k=1 a 4 (ou seja, estimei quatro especificações do teste para diferentes comprimentos de defasagem), os EUA “Granger-causam” a China ou, em outras palavras, a figura acima – que nos mostra apenas a correlação entre as duas REER’s – também pode ser interpretada como uma relação causal, no caso, sempre da REER dos EUA para a da China ou, de forma simplificada: “é, parece que o governo chinês ajusta sua moeda à dos EUA”.

Só isso?

É, só isso. Algumas dicas do R? Ok.  Vou apenas reproduzir alguns trechos do meu script, mais ou menos desorganizado (mas acho que não me esqueci de nada).

# importar os dados da " BIS Effective Exchange Rates
# BIS Effective exchange rates
# Monthly
# Broad (61 economies)
# ver site indicado no post

exemp<-read.table(file="clipboard",sep="\t",header=TRUE)
head(exemp)

# depois de importar os dados, informei que sao series de tempo

china<-ts(exemp$CN_China,start=c(1994,1),freq=12)
taiwan<-ts(exemp$TW_Chinese.Taipei,start=c(1994,1),freq=12)
hong_kong<-ts(exemp$HK_Hong.Kong.SAR,start=c(1994,1),freq=12)
japan<-ts(exemp$JP_Japan,start=c(1994,1),freq=12)
korea<-ts(exemp$KR_Korea,start=c(1994,1),freq=12)
singapore<-ts(exemp$SG_Singapore,start=c(1994,1),freq=12)
thailand<-ts(exemp$TH_Thailand,start=c(1994,1),freq=12)
philippines<-ts(exemp$PH_Philippines,start=c(1994,1),freq=12)
malaysia<-ts(exemp$MY_Malaysia,start=c(1994,1),freq=12)
usa<-ts(exemp$US_United.States,start=c(1994,1),freq=12)
brasil<-ts(exemp$BR_Brazil,start=c(1994,1),freq=12)

# fiz um a um porque quero usar as series separadamente ou criar
# diferentes amostras para diferentes analises.

#gerei uma matriz com o pacific rim.

bis_asia=ts.intersect(china,taiwan,hong_kong,japan,korea,singapore,thailand,
                      philippines,malaysia)
#fiz a primeira figura do post
plot(bis_asia)
# depois incluí brasil e eua, mas optei por gerar outra amostra
bis_ampliado=ts.intersect(china,taiwan,hong_kong,japan,korea,singapore,thailand,
                      philippines,malaysia,usa,brasil)

# transformei a primeira amostra em data.frame para usar o
#comando de correlação

bis_frame=data.frame(bis_asia)
bis_frame2=data.frame(bis_ampliado)

cor(bis_frame)

# funcao importada obrigado ao autor
# https://personality-project.org/r/r.graphics.html

panel.cor <- function(x, y, digits=2, prefix="", cex.cor)
{
  usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
  par(usr = c(0, 1, 0, 1))
  r = (cor(x, y))
  txt <- format(c(r, 0.123456789), digits=digits)[1]
  txt <- paste(prefix, txt, sep="")
  if(missing(cex.cor)) cex <- 0.8/strwidth(txt)
  text(0.5, 0.5, txt, cex = cex * abs(r))
}

# agora poderei usar esta funcao para gerar a bela matriz de correlacao
# mais informativa do que a que o R, no modo simples, iria me fornecer.
# Entretanto, desconfio que nem precisava disto...

pairs(bis_frame2, lower.panel=panel.smooth, upper.panel=panel.cor)

# agora vejamos brasil e usa
brasilusa<-ts.intersect(brasil,usa)
acf(brasilusa)

# vamos fazer o grafico das correlacoes defasadas no tempo
# chame o pacote astsa e a funcao lag2.plot. Fiz ate 8 defasagens.

library(astsa)
lag2.plot(brasil,usa, 8,smooth=TRUE)
lag2.plot(diff(log(brasil)),diff(log(usa)), 8,smooth=TRUE)
lag2.plot(diff(log(china)),diff(log(usa)), 8,smooth=TRUE)

# o teste que o Thomaz adora esta no pacote lmtest. Entao...

library(lmtest)
grangertest(china~usa,order=4)
grangertest(usa~china,order=4)
grangertest(china~usa,order=3)
grangertest(usa~china,order=3)
grangertest(china~usa,order=2)
grangertest(usa~china,order=2)
grangertest(china~usa,order=1)
grangertest(usa~china,order=1)

É isso aí, pessoal.

“- Gostei do R. Sempre saio com rapazes que usam o R. O pessoal do Eviews é muito chato…”

3 respostas em “The Pacific Rim: taxas de câmbio efetivas no sudeste asiático e, é, acho que o Yuan e o Dólar dos EUA estão de caso…

  1. Pingback: Momento R do Dia (Nepom) | De Gustibus Non Est Disputandum

  2. Muito interessante o texto ! Esta correlação mais forte ou mais fraca com o a REER dos EUA, teria a ver com uma economia e uma política mais ou menos liberal e aberta dos outros países ?

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