The aim of this article is to assess the effectiveness of fiscal policy in Brazil, estimating the impacts of its innovations and calculating its multipliers. A Bayesian Structural Vector Autoregression model with an innovative identification, proposed by Arias et al. (2018), which in addition to signal restrictions, zeros restrictions are also imposed in the Impulse Response Functions (IRF), so it is possible to identify shocks in which the variables of interest respond positively, negatively or null. Such methodological innovation avoids ambiguities in the identification of fiscal shocks and makes it possible to verify if their impacts are significantly affected when the government budget remains constant. The results indicate that the identification of fiscal innovations with sign and zero restrictions only identify short-run fiscal multipliers and only with the addition of zeros restrictions on GDP it is possible to get multiplier values ​​consistent with the economic literature. Indicating a significant contribution from zero restrictions in the identification of fiscal multipliers.

O objetivo deste trabalho é aferir a eficácia da política fiscal no Brasil, obtendo os impactos de suas inovações e calculando seus multiplicadores. Foi adotado um modelo de Vetor Autorregressivo Estrutural Bayesiano com uma identificação inovadora, proposta por Arias et al. (2018), ao qual, além de restrições de sinais, se impõem também restrições de zeros nas Funções Impulso Resposta (FIR), de modo que é possível identificar choques em que as variáveis de interesse respondam de forma positiva, negativa ou nula. Tal inovação metodológica evita ambiguidades na identificação dos choques fiscais e possibilita verificar se seus impactos são significativamente afetados quando o orçamento do governo se mantém constante. Os resultados apontam que a identificação das inovações fiscais com restrições de sinais e de zeros só permite chegar a multiplicadores fiscais significativos no curto prazo e que somente com a adição de restrições de zeros sobre o PIB é possível chegar a valores dos multiplicadores consistentes com a literatura econômica. O estudo indica, também, uma contribuição significativa das restrições de zeros na identificação dos multiplicadores fiscais.

Abstract The aim of this article is to assess the effectiveness of fiscal policy in Brazil, estimating the impacts of its innovations and calculating its multipliers. A Bayesian Structural Vector Autoregression model with an innovative identification, proposed by Arias et al. (2018), which in addition to signal restrictions, zeros restrictions are also imposed in the Impulse Response Functions (IRF), so it is possible to identify shocks in which the variables of interest respond positively, negatively or null. Such methodological innovation avoids ambiguities in the identification of fiscal shocks and makes it possible to verify if their impacts are significantly affected when the government budget remains constant. The results indicate that the identification of fiscal innovations with sign and zero restrictions only identify short-run fiscal multipliers and only with the addition of zeros restrictions on GDP it is possible to get multiplier values consistent with the economic literature. Indicating a significant contribution from zero restrictions in the identification of fiscal multipliers.

Resumo O objetivo deste trabalho é aferir a eficácia da política fiscal no Brasil, obtendo os impactos de suas inovações e calculando seus multiplicadores. Foi adotado um modelo de Vetor Autorregressivo Estrutural Bayesiano com uma identificação inovadora, proposta por Arias et al. (2018), ao qual, além de restrições de sinais, se impõem também restrições de zeros nas Funções Impulso Resposta (FIRs), de modo que é possível identificar choques em que as variáveis de interesse respondam de forma positiva, negativa ou nula. Tal inovação metodológica evita ambiguidades na identificação dos choques fiscais e possibilita verificar se seus impactos são significativamente afetados quando o orçamento do governo se mantém constante. Os resultados apontam que a identificação das inovações fiscais com restrições de sinais e de zeros só permite chegar a multiplicadores fiscais significativos no curto prazo e que somente com a adição de restrições de zeros sobre o PIB é possível chegar a valores dos multiplicadores consistentes com a literatura econômica. O estudo indica, também, uma contribuição significativa das restrições de zeros na identificação dos multiplicadores fiscais.

Resumo Este artigo analisa se os estados brasileiros constituem uma Área Monetária Ótima ao examinar a existência de assimetrias nas respostas estaduais aos choques na política monetária e no câmbio, além de comparar a resposta estadual aos choques comuns e idiossincráticos. Para tanto, utiliza-se a metodologia inicialmente desenvolvida por Lima et al. (2018) para estimar modelos de Vetores Autorregressivos Aumentados por Fatores Dinâmicos (FAVAR), que incorpora o amostrador de Gibbs proposto por Waggoner e Zha (2003) para identificar Vetores Autorregressivos Estruturais (SVAR) através de restrições de sinais nas funções impulso-resposta ao amostrador de Gibbs, desenvolvido por Bernanke e Boivin (2003) para estimar modelos FAVAR. O modelo permite identificar assimetrias nas respostas das taxas de crescimento do produto e dos preços dos estados brasileiros aos choques na política monetária e no câmbio, além de estimar a importância relativa das respostas das taxas de crescimento econômico estaduais aos choques comuns e específicos.

Abstract In this paper, we analyze whether the Brazilian states constitute an optimal monetary area by examining the possible asymmetries in the states’ responses to shocks in monetary and exchange policy, in addition to comparing the states’ responses to common and idiosyncratic shocks. The methodology initially developed by Lima et al. (2018) is used to estimate Factor-Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) models that incorporates the Gibbs sampling, proposed by Wagoner and Zha (2003) to identify structural vector autoregressive (SVAR) through sign restrictions in the impulse response functions to the Gibbs sampling developed by Bernanke and Boivin (2003) to estimate FAVAR models. The model allows us to identify asymmetries in the responses of the growth economic rates and of the inflation of the Brazilian states to the shocks in the monetary policy and the exchange rate, besides estimating the relative importance of the responses of the states’ economic growth to the common and specific shocks.

Este artigo obtém alguns fatos estilizados sobre as flutuações de curto prazo da economia brasileira após o Plano Real, dando atenção especial à identificação dos efeitos dos choques da política monetária. Dadas as alterações na política monetária, ocorridos após o Plano Real, optamos por dividir a nossa análise em dois subperíodos (1996:07-1998:08 e 1999:032004:12). Os modelos de Auto-Regressão Vetorial Estrutural (SVAR) foram identificados através do uso de grafos acíclicos direcionados. Em contraste com a maioria das análises feitas para o Brasil, que adotam modelos SVAR, encontramos evidências de que uma política monetária contracionista reduz o nível geral de preços.

This article uncovers some stylized facts about the short run fluctuations of the Brazilian economy after the Real Plan, giving special attention to the identification of the effects of monetary policy shocks. A distinctive feature of this article is the careful attention paid to monetary policy developments after the Real Plan when dividing our sample into two subsamples (1996:07-1998:08 and 1999:03-2004:12). We use directed acyclic graphs to identify the Structural Vector Autoregression (SVAR) models. In contrast with most SVAR analysis for Brazil, we found empirical evidence that supports the view that a contractionary monetary policy indeed reduces the price level.

Este trabalho estima um modelo econométrico do mercado de soja e derivados com o objetivo de avaliar os efeitos das políticas de apoio interno dos Estados Unidos sobre os preços internacionais, sobre a produção e sobre as exportações. O modelo divide o mundo em cinco regiões: Argentina, Brasil, Estados Unidos, União Européia e Demais países. A interação entre as regiões ocorre através dos preços internacionais e pelas exportações líquidas em cada um dos mercados. Os preços internacionais dos três produtos são determinados igualando-se a soma das exportações líquidas das cinco regiões. A análise é feita eliminando o apoio doméstico nos Estados Unidos e simulando o impacto nas variáveis de interesse. As simulações mostram impactos significativos do subsídio americano sobre os preços internacionais e sobre as exportações líquidas de Argentina, Brasil, Estados Unidos e União Européia.

This paper specifies and estimates an econometric model of the soybean market (grain, oil and meal) to assess the effects of U.S. domestic support to soybeans on world soybean prices, production and exports. The model divides the world into five regions (modules): Argentina, Brazil, the European Union, the United States (US) and the Rest of the World (ROW). There are interactions between the modules through the international prices and the net exports of each soybean product. The international prices of grain, oil and meal are endogenous and are determined equating net exports of the first four modules (Argentina, Brazil, European Union and the U.S.) to net imports of the ROW. The analysis is conducted eliminating the U.S. domestic support to soybeans and simulating the impacts on the variables of interest. The simulations show a significant impact of the US subsidy to soybeans on world prices and net exports of the four selected regions.

Este artigo compara as habilidades preditivas de modelos lineares e não-lineares, com quebras estruturais, nas previsões da taxa de crescimento do PIB real do Brasil. Os modelos com mudanças de regime markovianas, propostos por Hamilton (1989) e generalizados por Lam (1990), são estimados para dados trimestrais de 1975:1 a 2000:2. Os modelos são estimados permitindo quebras estruturais durante os planos Collor. As probabilidades de recessão dos modelos são utilizadas para analisar o ciclo de negócios brasileiro. A capacidade de previsão da taxa de crescimento do PIB fora e dentro da amostra desses modelos é comparada com modelos lineares e com uma regra não-parametrizada. Os resultados indicam que os modelos não-lineares são os que apresentam o melhor desempenho preditivo quando comparados com modelos lineares. A inclusão de quebras estruturais é importante para a representação do ciclo de negócios no Brasil, além de levar a um desempenho de previsão consideravelmente melhor do que os modelos sem intervenção, dentro e fora de amostra.

This paper compares the forecasting performance of linear and nonlinear models under the presence of structural breaks for the Brazilian real GDP growth. The Markov switching models proposed by Hamilton (1989) and its generalized version by Lam (1990) are applied to quarterly GDP from 1975:1 to 2000:2 allowing for breaks at the Collor Plans. The probabilities of recessions are used to analyze the Brazilian business cycle. The in-sample and out-of-sample forecasting ability of growth rates of GDP of each model is compared with linear specifications and with a non-parametric rule. We find that the nonlinear models display a better forecasting performance than linear models. The specifications with the presence of structural breaks are important in obtaining a representation of the Brazilian business cycle and their inclusion improves considerably the models forecasting performance within and out-of-sample.

Neste artigo estima-se a NAIRU (a taxa de desemprego que mantém estável a taxa de inflação) do Brasil e investiga-se diversas questões empíricas: a estabilidade dos coeficientes da Curva de Phillips (para preços) brasileira , o comportamento da NAIRU ao longo do tempo, e os intervalos de confiança para a NAIRU. O presente trabalho inova, em relação aos anteriores, ao adotar modelos econométricos que, acredita-se, são mais adequados para lidar com as instabilidades defrontadas pela economia brasileira em período recente. Estimam-se dois modelos diferentes em espaço-de-estados: um com uma NAIRU que muda ao longo do tempo e outro no qual a NAIRU muda, ao longo do tempo, de acordo com a especificação de uma cadeia de Markov oculta. Obtém-se novas evidências sobre diversas questões empíricas. Mostra-se que a inclinação da Curva de Phillips do Brasil é estável mas que a NAIRU brasileira vem se alterando ao longo do tempo. Conclui-se que existe uma relação estatisticamente significante, e com o sinal correto, entre os desvios da taxa de desemprego em relação à NAIRU e a taxa de inflação. No entanto, devido à imprecisão das suas estimativas, não há evidência significativa de que a NAIRU, depois do segundo trimestre de 1995, tenha sido diferente da taxa de desemprego observada.

This paper estimates the Brazilian NAIRU (Nonaccelerating Inflation Rate of Unemployment) and investigates several empirical questions: the stability of coefficients of the Brazilian price Phillips curve, the behavior of the NAIRU along time, and error bands for the NAIRU. This article innovates, with respect to previous research work done for Brazil, because it estimates error bands for the NAIRU and adopts econometric models that, in our judgment, deal more adequately with the still recent instability of the Brazilian economy. We estimate two different state-space models: one with a time-varying NAIRU and another in which the NAIRU is changing over time according to a hidden Markov chain specification. The study presents some new evidence on several questions. It shows that while the slope of the Brazilian price Phillips curve is stable the NAIRU has not been stable. It concludes that there is a statistically significant relationship, with correct sign, between deviations of unemployment from the NAIRU and inflation. It also shows that, after the second semester of 1995, there is no significant evidence that the NAIRU has been different from the observed unemployment rate.