24 years of a roller-coaster credit market in Brazil: an empirical assessment of the bank lending channel based on SVAR
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Data
2021-05-21
Autores
Orientador(res)
Marçal, Emerson Fernandes
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Resumo
Neste artigo, avaliamos a eficácia do canal de empréstimos bancários ao longo de 24 anos - divididos em três períodos - da história econômica brasileira. Nesse longo intervalo de tempo, analisamos dois sistemas de política monetária diferentes, dois regimes de taxa de câmbio distintos e mudanças estruturais em muitas variáveis macroeconômicas. Analisamos dados agregados mensais usando dois modelos de Vetor Estrutural Autorregressivo (SVAR), análise de funções de resposta a impulso e decomposição de variância. O modelo base, que usa saldos de crédito, pode ser aplicado a todos os períodos. Seus resultados empíricos apontam para uma influência direta da política monetária na produção industrial e nos spreads de crédito e, indiretamente, dos spreads de crédito na produção industrial. O segundo modelo, baseado em novas operações de crédito realizadas no período de um mês, e na incorporação de um componente representativo da estrutura a termo das taxas de juro, não está disponível para o primeiro período (1996-2001). De uma forma geral, o segundo modelo tem um desempenho melhor do que o primeiro em relação aos regressores do canal de empréstimos bancários. No segundo período (2002-2011), o segundo modelo melhorou a eficácia da política monetária, removendo um incipiente “price puzzle”. Também estabeleceu que a estrutura a termo das taxas de juros tem maior influência sobre os movimentos de preços do que a taxa básica de juros. Nossos resultados empíricos embasam a existência de um canal de empréstimos bancários no Brasil. Adicionalmente, de acordo com os modelos SVAR empregados, os resultados são mais significativos em um ambiente de alavancagem de crédito (segundo período) do que durante um processo de desalavancagem de crédito (terceiro período: 2011-2020). Por fim, observamos que o uso de uma ferramenta de seleção automática de modelo (Autometrics) pode estreitar os intervalos de confiança, melhorando a significância estatística em alguns casos.