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Faculdade de Administração,Contabilidade e Economia - FACE.

Departamento de Economia

Ciclos de Negócios e o mercado imobiliário brasileiro

Autora: Juliana Saad VieiraOrientador: Carlos Alberto Ramos

Brasília, 2016.

Faculdade de Administração,Contabilidade e Economia - FACE.

Departamento de Economia

Ciclos de Negócios e o mercado imobiliário brasileiro

Autora: Juliana Saad VieiraOrientador: Carlos Alberto Ramos

Monogra�a apresentada ao Departamento deEconomia da Universidade de Brasília para aobtenção do título de Bacharel em CiênciasEconômicas, orientada pelo Professor CarlosAlberto Ramos.

Brasília, 2016.

Resumo

O presente estudo analisa a ocorrência de um ciclo de negócios no mercado imobiliáriobrasileiro, seguindo a perspectiva Austríaca dos Ciclos Econômicos, conforme Mendonça eSachsida (2012). Por meio de um modelo multivariado, SVAR, capaz de explicar choqueseconômicos, obtém-se funções impulso resposta advindas da política monetária. A análise éfeita via ortogonalidade para se veri�car o impacto mais proximamente a um efeito ceteris

paribus. Os resultados apontam para o ocorrência de um ciclo de negócios no mercado imo-biliário, re�etido na distorção da variável proxy para preço de imóveis.

Palavras-chave: Ciclos de Negócios, mercado imobiliário, Teoria Austríaca dos CiclosEconômicos.

Abstract

This study examines the occurrence of a business cycle in the Brazilian real estate mar-ket, following the Austrian Business Cycle perspective, as Mendonça and Sachsida (2012).Through a multivariate model, SVAR, able to explain economic shocks, we get impulseresponse functions arising from monetary policy. The analysis is done via orthogonality tocheck the impact more closely to a ceteris paribus e�ect. The results point to the occurrenceof a business cycle in the housing market, re�ected in the distortion of the proxy variablefor real estate price.

Key-words: Business Cycles, housing market, Austrian Business Cycle Theory.

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Conteúdo

1 Aspectos Teóricos 7

1.1 O modelo Clássico, Keynes e as �utuações da demanda agregada . . . . . . . 71.2 TACE - Teoria Austríaca dos Ciclos Econômicos . . . . . . . . . . . . . . . . 81.3 Os Ciclos Reais de Negócios (RBC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101.4 Revisão Bibliográ�ca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2 Dados 13

3 Aspectos Metodológicos 15

4 Testes Empíricos 17

5 Conclusão 23

6 Referências Bibliográ�cas 24

7 Anexo 26

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Lista de Figuras

1 Ciclos de Negócios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 Sazonalidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 Variáveis Dessazonalizadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 Fluxograma Raiz Unitária . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 Crédito em Log . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 Primeira Diferença Crédito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 Funções Impulso Resposta: Impulso da SELIC . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 Funções Impulso Resposta: Impulso do Crédito . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 Raiz Unitária Crédito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2610 Raiz Unitária Gasto Público . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2611 Raiz Unitária IPCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2712 Raiz Unitária INDCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2713 Raiz Unitária PIB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2814 Raiz Unitária SELIC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2815 Função Impulso Crédito: Resposta SELIC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3016 Função Impulso Crédito:Resposta Crédito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3017 Função Impulso Crédito: Resposta PIB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3118 Função Impulso Crédito: Resposta Gasto Público . . . . . . . . . . . . . . . . 3119 Função Impulso Crédito: Resposta IPCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3220 Função Impulso Crédito: Resposta INDCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3221 Função Impulso Selic: Resposta Selic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3322 Função Impulso Selic: Resposta Crédito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3323 Função Impulso Selic: Resposta PIB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3424 Função Impulso Selic: Resposta Gasto Público . . . . . . . . . . . . . . . . . 3425 Função Impulso Selic: Resposta IPCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3526 Função Impulso Selic: Resposta INDCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

Lista de Tabelas

1 Seleção Ordem VAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 Dados Regressão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

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Introdução

Os diversos países industriais modernos já experimentaram ou experimentam movimen-tos prolongados em sua economia. Os ciclos de negócios representam essas oscilações nãosazonais e persistentes das várias variáveis econômicas em volta da sua tendência de longoprazo. São caracterizados por dois períodos: expansão e recessão. Segundo o NBER (Natio-

nal Bureau of Economic Research), recessões ocorrem quando há �um signi�cante declínio na

atividade econômica que se espalha por toda economia e pode durar de poucos meses a mais

de um ano� (Knoop, 2015, p.12). De acordo com Knoop (2015), o pico da expansão se dá noponto do tempo em que o nível do Produto Interno Bruto (PIB) atinge o seu máximo antesque comece a declinar. Portanto, o pico datará o começo do declínio que se prosseguirá, istoé, o começo do período de recessão. Analogamente, o vale de uma recessão é o ponto emque o produto atinge o seu menor nível antes que comece a se elevar novamente. Assim, ovale marca o começo da recuperação econômica, do período de expansão. Schumpeter as-sume, ainda, em sua obra de 1939 Business Cycles: A Theoretical, Historical and Statistical

Analysis of the Capitalist Process, quatro fases dos ciclos econômicos: expansão, recessão,depressão e recuperação.

Identi�cados primeiramente pelas análises de Arthur Burns e Wesley Mitchell no livrode 1946 Measuring Business Cycles, uma das premissas era de que os ciclos coordenavamum movimento conjunto dos indicadores macroeconômicos de acordo com a ciclicidade queapresentam. Variáveis pró-cíclicas exibem correlação positiva com os desvios do PIB dasua tendência, isto é, quando o PIB se encontra acima da sua tendência, a variável pró-cíclica também apresentará desvios positivos e vice-versa. Como exemplo, temos: consumo,investimento e emprego. Uma variável contra cíclica apresenta correlação negativa com osdesvios do PIB de sua tendência, isto é, quando o PIB se encontra abaixo da sua tendência, avariável contra cíclica se desvia na direção oposta, apresentando desvio positivo. Desempregoé claramente contra cíclica, uma vez que, durante expansões, o nível de desemprego é menosexpressivo. Já uma variável acíclica não possui correlação consistente com os desvios do PIBda sua tendência.

Os ciclos de negócios são datados nos Estados Unidos desde o começo de 1854. SegundoKnoop (2015), não há de�nição formal de depressão. Informalmente, depressões são períodosde contração econômica em que a renda cai mais de 10 pontos percentuais. A tabela no �mda seção provê uma lista completa dos ciclos, medidos de pico a pico, nos Estados Unidos.

Desde a Grande Depressão de 1929, uma crise econômica sem precedentes e com umaescala gigantesca, ainda não há consenso a respeito das causas de recessões e de grandesdepressões. Pesquisadores e formuladores de políticas econômicas têm buscado respostascapazes de solucionar as oscilações bruscas dos indicadores econômicos, uma vez que ciclosde negócios são extremamente custosos para a sociedade. Diversos artigos salientam quepolíticas econômicas bem estruturadas e com base em análises empíricas podem ser preven-tivas, isto é, podem manter a atividade econômica na sua normalidade e evitar que esta caiaem recessão e, que, também, podem atuar tirando a economia desta situação.

O tema ganhou relevância adicional após a de�agração da crise econômica mundial de2008 causada principalmente pela bolha imobiliária gerada nos Estados Unidos. Não somentemuitos economistas falharam em predizê-la, como se recusaram a acreditar na sua existência.

Seguindo a perspectiva da Teoria Austríaca dos Ciclos Econômicos (TACE) � uma dasteorias desenvolvidas para justi�car a ocorrência de Ciclos de Negócios, apresentada no ca-pítulo seguinte � o presente trabalho busca analisar a ocorrência de um ciclo econômico nomercado de imóveis brasileiro. O experimento realizado por Mendonça e Sachsida (2012), em

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que um modelo SVAR é construído sob os preceitos da TACE, para avaliar impactos da po-lítica monetária expansionista no mercado imobiliário, é reproduzido no capítulo 5. O testede modelo construído dessa maneira pode fornecer conclusões úteis para o desenvolvimentoprático e teórico do tema na economia brasileira.

O trabalho é dividido da seguinte forma: no primeiro capítulo, discutem-se as variadasteorias desenvolvidas e apresenta-se uma revisão bibliográ�ca sobre os ciclos de negócios;o capítulo dois explica a escolha da amostra de dados para o experimento e o tratamentoadequado para sua utilização; os capítulos 3 e 4 explicam o método e os procedimentos paraobtenção dos resultados e o capítulo 5 conclui.

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Figura 1: Ciclos de Negócios

Fonte:NBER,2009.

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1 Aspectos Teóricos

1.1 O modelo Clássico, Keynes e as �utuações da demanda agregada

Para economistas clássicos, ciclos de negócios causados por mudanças da oferta agre-gada, em que há variação do produto, gerariam pontos de desequilíbrio no curto prazo. Noentanto, no longo prazo, estas perturbações seriam incorporadas à tendência e um novoponto de equilíbrio seria estabelecido. Já choques na demanda agregada, advindos de polí-ticas governamentais, se dissipariam, caso não houvesse mais intervenções, dada a hipótesede mercados perfeitamente competitivos. Assim, estes se auto regulariam, retornando aoequilíbrio inicial.

Em meio a di�culdades de explicar a Crise de 1929, Keynes, em seu trabalho seminalGeneral Theory of Employment, Interest and Money (1936), faz uma importante contribui-ção para a análise das causas dos ciclos de negócios. Sua teoria rejeitava a hipótese clássicade que apenas haveria desemprego no mercado de trabalho perfeitamente competitivo, casoeste fosse voluntário, uma vez que uma taxa de desemprego de 25% durante a Grande De-pressão não poderia ser resultado da não disposição dos trabalhadores a aceitarem o salárioestabelecido.

No curto prazo, níveis de renda, produção ou emprego são determinados pelo nível dedemanda agregada efetiva, recusando a Lei de Say � que diz que a oferta agregada determinaa demanda agregada. Keynes também rejeitava a ideia da Teoria Quantitativa da Moeda,pois, para ele, a moeda era um ativo, uma forma de reter riqueza. Assim, a preferência pelaliquidez, isto é, pela moeda, seria determinada pela taxa de juros.

Porém, o que leva os agentes a demandar liquidez? São destacados 4 motivos: transação,precaução, especulação e �nanceiro. O enfoque deste trabalho será nos motivos `precauçãoe `especulação', canais relacionados à incerteza e por onde agirá a política monetária.

A demanda agregada é composta pela demanda por consumo, gasto governamental,importações líquidas e investimento. Assim: Y = C + I +G+ (X −M). Keynes acreditavaque a demanda pelas variáveis C, G, (X − M) era estável, mas, por investimento, não.Portanto, dada a sua instabilidade e volatilidade, tornava-se a primeira fonte das �utuaçõeseconômicas.

Segundo Knoop (2015), a chave para entender a volatilidade do investimento é a com-preensão de que mercados �nanceiros não obedecem a algumas hipóteses dos mercadosperfeitamente competitivos, sendo sua principal falha a falta de informação perfeita. Comooperações �nanceiras envolvem trocas de dinheiro ao longo do tempo, incerteza e risco são ca-racterísticas de qualquer transação. Como mecanismo de defesa, indivíduos criam projeçõesbaseadas na sua visão subjetiva do futuro, as expectativas, dada sua própria experiência eseu acesso restrito à informação. Assim, inicia-se um processo de mimetização, em que agen-tes copiam teorias de outros agentes, generalizando expectativas que re�etirão nos preçosdas ações.

Durante fases de expansão, dois fatores trabalham para que ocorra a queda no investi-mento. Primeiro, a crescente demanda por bens eleva os preços destes, uma vez que o customarginal da sua produção também cresce. Consequentemente, o custo do investimentocresce e há redução da taxa de rentabilidade esperada do capital, entendida aqui como ae�ciência marginal do capital. Segundo, conforme há o crescimento da renda, a demandapor moeda aumenta, elevando a taxa de juros. Quando a e�ciência marginal do capital émenor do que a taxa de juros, menos investimentos são realizados, diminuindo, pelo efeitomultiplicador, consumo e emprego.

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De acordo com a teoria Keynesiana, tendências declinantes de investimento, aumen-tam a incerteza a respeito de rendimentos futuros e as famílias adaptam suas expectativas,tornando a demanda agregada ainda mais volátil. A instabilidade das expectativas afetainvestimento, consumo e o mercado de ativos �nanceiros. Quando o pessimismo toma contados empresários, os preços das ações e de outros ativos caem.

Assim, períodos recessivos de um ciclo de negócios em um modelo Keynesiano são de-sencadeados por choques de expectativas:

�Business cycles in Keynes's model are triggered by a change in expectations. Recessions

begin with a decrease in business and speculator con�dence that reduces stock and other asset

prices and also investment demand. This creates a multiplier e�ect, where lower investment

spending, which further decreases aggregate income. As a result, even if there is only a small

initial decrease in expectations and investment, the resulting decrease in aggregate demand

can be very large. This fall in aggregate demand can also fuel further declines in expectations,

price level decreases, which increases real wages because oof nominal wage stickiness. Higher

real wages force �rms to lay o� workers and reduce production. Aggregate output falls, and

the economy contracts. �

Knoop, 2015, p.55.

Similarmente, mudanças da fase de recessão para a recuperação se devem à reformulaçãogradual das expectativas. Novos investimentos são realizados com o intuito de reduzir o nívelde depressão, conforme melhores níveis de informação são disponibilizados. Quando há oaumento do investimento, pelo mesmo efeito multiplicador, renda e demanda por consumoaumentam.

É importante ressaltar que, conforme a teoria de Keynes, salários e preços não são su�ci-entemente �exíveis, são, na verdade, viscosos. Ao longo do tempo, trabalhadores adaptariamsua demanda por salário nominal, reduzindo o salário real e levando a economia de volta aopleno emprego. No entanto, é notório que o processo de recuperação é demorado.

Por isso, de acordo com Knoop (2015), Keynes argumentava que o governo deve seratuante, amenizando os efeitos prejudiciais sobre a sociedade por meio de políticas �scais oumonetárias. A segunda, para Keynes, poderia ser menos e�caz dado o caso da `armadilhapela liquidez', que pode tornar o investimento não su�cientemente sensível à taxa de juros eincapaz de provocar mudanças bené�cas das expectativas. A primeira poderia ser realizadapor meio de diminuição dos impostos ou aumento do consumo governamental. Este seriamais viável ao gerar um ambiente propício ao investimento e ao encorajar o consumo, dandoinício ao efeito multiplicador, uma vez que em períodos de grande incerteza, indivíduos seprotegeriam poupando qualquer dinheiro advindo de um corte de impostos.

1.2 TACE - Teoria Austríaca dos Ciclos Econômicos

Um dos principais economistas da escola, Ludwig von Mises, ao �nal do seu grandetrabalho The Theory of Money and Credit (1912), esboça a primeira versão do seu ciclode negócios ao perceber que movimentos de boom, causados pela redução da �taxa mone-tária� de juros abaixo da �taxa natural� via interferências monetárias, estão fadados a setransformar numa crise que se manifestará na contração das diversas variáveis econômicas.Porém,conforme Knoop (2015), apenas em 1930, dois economistas expatriados do impé-rio Austríaco, Joseph Schumpeter e Friedrich Hayek, atingem o auge intelectual da escolaaustríaca, contrapondo-se ao contemporâneo Keynes e a teoria clássica.

As três premissas da teoria eram:

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1. O foco deve ser em indivíduos, não em grupos: o subjetivismo individual era limitanteda generalização em formas de grupos, uma vez que o comportamento é instável emutável. Portanto, agregar preferências e percepções torna-se inviável, ainda mais sereduzidos a modelos matemáticos e técnicas econométricas;

2. O coração da economia encontra-se na falta de informação: especialização e troca�zeram com que indivíduos não mais necessitassem ter conhecimentos amplos paraconsumirem os mais diversos bens. Ainda, economistas austríacos ressaltam a impor-tância do papel dos preços em gerar informação e da falta desta a respeito da políticamonetária, tornando a moeda não neutra;

3. Economias capitalistas evoluem conforme o processo evolutivo: Não há equilíbrio,apenas mudanças derivadas da ânsia dos empreendedores na busca de gerar maioreslucros para sua sobrevivência. Assim, como na teoria da evolução biológica, �rmasestagnadas tenderão a se extinguir, evitando, assim, a má alocação de recursos.

De acordo com Knoop (2015), Hayke, principal crítico de Keynes, desenvolve sua teoriados ciclos de negócios por meio de críticas conservadoras ao forçoso welfare state moderno,que leva a insustentáveis estímulos econômicos. Guiados por demandas políticas, bancoscentrais expandem sua política monetária ao reduzir a taxa de juros abaixo da taxa de longoprazo.

Para a TACE, a política monetária ativa gera uma sequência de alterações dos preçosrelativos das diversas mercadorias. A metáfora para este sistema é a de arremesso de umapedra num lago, com a onda perturbadora partindo do ponto de colisão em direção àsextremidades. Contudo, agentes não são capazes de prever as características especí�cas dainterferência, uma vez que o futuro é complexo e mutável.

A redução arti�cial das taxas de juros gera um período de incentivos econômicos, con-forme os bancos expandem o crédito disponível. Devido à essa disponibilidade insustentável,inicia-se um processo de investimentos �nanciados por taxas que trarão retornos menoresque os reais custos sociais. Em seguida, devedores usam os fundos recentemente adquiridospara consumo, provocando, assim, um aumento da demanda agregada e taxas de poupançamenores do que as socialmente ótimas. A teoria a�rma que a poupança �real� exigiria maio-res taxas de juros para que depositantes fossem encorajados a guardar seu dinheiro e, assim,investimentos em projetos de longo prazo fossem tomados sob uma oferta de moeda estável.

Segundo Hayek, esse período de boom leva os agentes a realizarem `malinvestments',o primeiro risco desencadeado pela manipulação da política monetária. De acordo com ateoria, o estímulo arti�cial causado pelos empréstimos bancários faz com que uma bolha deinvestimento especulativo generalizado entre em cena, não justi�cada pelos fatores de longoprazo do mercado. Assim, bancos centrais mantêm o crescimento do produto insustentavel-mente alto ao custo de criar investimentos não rentáveis.

O boom terminará quando a expansão creditícia �nalmente acaba, isto é, quando osfundamentos frágeis do sistema atingirem um ponto de virada, em que não haja mais in-vestimentos disponíveis que ofereçam retornos adequados para os investidores especulativossob aquela taxa de juros. Dessa forma, toma lugar o período de falência como resultado deinvestimentos não rentáveis, o período de bust.

Caso a autoridade monetária tente, por meio de mais estímulos, prevenir a liquidaçãodas �rmas, mais �malinvestments� serão criados e mais severa será a contração econômicano longo prazo. Hayek a�rma que a melhor ação de defesa seria a inação, isto é, o laissez-faire. As forças naturais, de livre mercado, determinarão as taxas de interesse e evitarão a

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necessidade de �salvamento� econômico.�There is no means of avoiding the �nal collapse of a boom brought about by credit

expansion. The alternative is only whether the crisis should come sooner as a result of the

voluntary abandonment of further credit expansion, or later as a �nal and total catastrophe

of the currency system involved�.

Ludwig von Misses, 1949, p.572.

1.3 Os Ciclos Reais de Negócios (RBC)

A teoria dos ciclos reais de negócios (RBC � Real Business Cycles) foi introduzida porFinn Kydland e Edward Prescott no começo dos anos 1980. Esta é uma classe teórica demodelos novo-clássicos de macroeconomia em que �utuações de larga escala podem ser expli-cadas por choques reais (em contraste com os choques nominais). Apenas a oferta agregada,que é função da quantidade de trabalho, capital e do nível agregado de produtividade naeconomia, determina o nível do produto real desta e apenas suas mudanças podem gerar ci-clos econômicos (Knoop,2015). Portanto, outros componentes econômicos como a demandaagregada e o mercado �nanceiro são irrelevantes.

Esse modelo interpreta o comportamento das variáveis macroeconômicas como resul-tante de decisões de um agente individual, que atua de forma a maximizar sua utilidade,em um mercado de competição perfeita, sujeito à restrição orçamentária e à fronteira depossibilidade de produção da economia. Ou seja, a teoria RBC possui fundamentos micro-econômicos explícitos. Portanto, seu objetivo é explicar como os agentes maximizadores eracionais respondem a mudanças do cenário macroeconômico no longo prazo e investigar asimplicações dessas decisões sobre as variáveis agregadas (Plosser, 1989).

Assim, a teoria pressupõe que existam grandes �utuações na taxa de mudança tecnoló-gica e que choques são como uma resposta natural e e�ciente a essas mudanças. Choquestecnológicos são aqueles capazes de alterar a função de produção, mesmo que não sejamrelacionados à tecnologia, vindo de um número variado de fontes, como:

• Mudanças no preço de importantes insumos na produção, como o preço do óleo: mai-ores preços de commodities impactam a oferta agregada ao aumentar os custos deprodução e ao reduzir a produtividade do capital;

• Mudanças tecnológicas: conforme Schumpeter descrevia na sua teoria de destruiçãocriativa, apenas inovações tecnológicas proporcionam a sobrevivência das �rmas nolongo prazo. Inicialmente, dadas as di�culdades de se adaptar a uma nova tecnologia,o choque será negativo, reduzindo a produtividade. Gradativamente, conforme traba-lhadores se especializem nas novas técnicas, a produtividade crescerá até que novastecnologias sejam desenvolvidas e o ciclo recomece.

• Mudanças de impostos e regulamentação pelo governo: a imposição de um aumento dataxa de imposto reduz a oferta agregada, ao reduzir incentivos para trabalhar, investirem novas tecnológicas e em educação. Ainda, novas regulações podem ser altamentedistorcivas e vistas como restrições desnecessárias para o mercado e para o crescimentoda produtividade (Knoop, 2015).

Como exatamente choques de produtividade causam melhoras ou pioras da atividadeeconômica? Considerando um choque positivo e temporário, por exemplo, temos o aumento

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momentâneo da efetividade do trabalho e do capital, permitindo que estes produzam maisprodutos. Assim, os indivíduos enfrentarão dois tipos de tradeo�s. O primeiro é entre adecisão entre investimento ou consumo: quando a produtividade é maior, as pessoas possuemmais renda para consumir, podendo escolher entre consumir todo o montante no presenteou investir uma parte para que haja melhorias ainda maiores da produção nos períodossubsequentes, aumentando o consumo futuro.

O segundo trade-o� diz respeito à decisão entre trabalho ou lazer: maior produtividadeencoraja a substituição de trabalho presente por trabalho futuro, já que empregados ganha-rão mais por hora hoje do que amanhã. Isso implica um nível maior de renda no presente,maior consumo e investimento. Por outro lado, há o efeito oposto: uma vez que os paga-mentos são maiores, talvez não haja interesse em trabalhar tanto quanto hoje nos períodosfuturos. No entanto, a natureza pró-cíclica do trabalho faz com que o �efeito substituição�domine o �efeito renda�.

De maneira geral, o modelo RBC básico prediz que choques positivos (negativos) tem-porários de tecnologia fazem com que renda, consumo, investimento e trabalho aumentem(diminuam) acima da sua tendência de longo prazo, causando um desvio positivo (negativo).Além disso, como investimento signi�ca maior (menor) disponibilidade de capital no futuro,um choque de curto prazo pode se propagar no tempo, isto é, o seu efeito pode persistirmesmo depois do �m da incidência deste. Por isso, acumulação (retração) de capital nateoria RBC é comumente referida como �mecanismo de propagação�.

1.4 Revisão Bibliográ�ca

Os autores citados a seguir estudam as implicações dos ciclos de negócios para o mercadoimobiliário estadunidense. Bracke (2013) analisa o ciclo de preços do mercado imobiliáriosob a ótica do tempo de duração e comprova que há dependência na duração dos ciclos: namédia, crescimentos foram mais prolongados do que decrescimentos e quanto maior o tempodestes momentos, mais provável que eles acabem. Ainda, a duração do crescimento afeta nosubsequente decrescimento de preços: longos períodos de expansão são seguidos por longascontrações.

Posteriormente, Leamer (2015) traz novas perspectivas para a crise de 2008 diferenciando-a das anteriores ao levantar evidências da presença do ciclo de preços dos ativos e ao a�rmarque políticas monetárias podem ser e�cazes para a contenção dos efeitos das bolhas. O au-tor corrobora a Teoria Austríaca do Ciclo Econômico (TACE) ao mostrar que a baixa taxade juros praticada pelo FED, em meados de 2002-2004, foi determinante para a criação dabolha imobiliária de 2008.

Agnello and Schuknecht (2011) também explicam os ciclos de negócios dos ativos imobi-liários com base na TACE, uma vez que os seus resultados compravam que política monetáriae liquidez possuem grande in�uência na probabilidade de ocorrência de booms e busts. Emparticular, decréscimos nas taxas de juros e crescimento da taxa de crédito aumentam sig-ni�cativamente a possibilidade de booms.

Attanasio et al. (2012), por outro lado, modelam a demanda pela posse de imóveisdurante o ciclo de vida, com a intenção de compreender diferentes condições no mercadode crédito, as �utuações de preços e do nível de renda. Já o artigo de Igan et al. (2011)é um dos únicos a documentar movimentos conjuntos dos ciclos imobiliários domésticos,de crédito e de atividade real nos Estados Unidos e como eles são condutores de ciclos emoutros países, ao longo de todo o horizonte temporal.

Huang and Tang (2011) também examinam pelo lado da oferta, mas, empiricamente, a

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�m de estabelecerem o relacionamento entre restrições na oferta de imóveis e a amplitudedas mudanças dos preços de mercado de ativos imobiliários nos EUA, entre 2000-2009,mostrando que aquelas ocasionaram a queda brusca de preços nos anos de 2006 a 2009.Tomura (2010) segue a linha da análise da dinâmica de preços dos imóveis e comprovaque incertezas relacionadas à renda provocam oscilações destes. Por sua vez, Glaeser et al.(2008) concluem que o preço dos imóveis cresce mais durante bolhas em lugares em que aoferta seja mais inelástica, sendo aquelas mais comuns e longas nestes.

Kwoun et al. (2013) inovam ao introduzirem o conceito de estoque dos ativos imobiliá-rios (UNHS) e ao estabelecê-lo como boa proxy da oferta de imóveis, uma vez que o seurelacionamento com as decisões de investimento e com a demanda é dinâmico. Também,por meio de um sistema dinâmico, Hwang et al. (2013) con�rmam que políticas de taxasde empréstimo e sua regulação in�uenciam fortemente o mercado imobiliário e, que, depen-dendo da estrutura deste, podem produzir efeitos danosos ao invés do desejado. Pelo ladode variáveis de medição de expectativas, Lambertini et al. (2013) documentam que choquesadvindos de mudanças destas também possuem efeito relevante na dinâmica do mercadoimobiliário.

No caminho inverso, Dufrénot and Malik (2012) sugerem que a variável �preço de imó-veis� é capaz de prover conteúdo informacional signi�cante para a modelagem de ciclos denegócio, indicando que o colapso de preços no mercado imobiliário é responsável por umdesencadeamento de recessão na economia. Por �m, Chen et al. (2012) voltam com umaabordagem Austríaca, ao provarem, por meio de uma análise contrafactual, os diferentesdesfechos que a crise econômica de 2008 teria, caso uma política monetária contracionistativesse sido aplicada.

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2 Dados

A Teoria Austríaca dos Ciclos Econômicos a�rma que políticas monetárias ativas geramuma sequência de alterações dos preços relativos das mercadorias. De acordo com esta, opresente estudo busca avaliar possíveis perturbações geradas no mercado imobiliário e, paratanto, usa dados relativos ao setor. Conforme Mendoça e Sachsida (2012), não se dispôsda variável de índice de preços e de produto especí�cos para o mercado imobiliário. No seulugar, foi utilizado o índice de produção industrial da construção civil como proxy para aprodução do mercado imobiliário.

Neste, política monetária ativa será representada pelos dados de Fluxo de Crédito Habi-tacional ao Setor Privado e pela taxa de juros mensal nominal, SELIC, pois o ciclo inicia-secom a redução arti�cial das taxas de juros, incentivando a expansão creditícia por parte dosbancos. A inclusão da variável gasto deve-se aos programas governamentais de habitação,como o 'Minha casa minha vida', além dos eventos da Copa do Mundo e das Olimpíadasque provocam a expansão do setor imobiliário.

As demais variáveis, IPCA e PIB seguem outros trabalhos existentes na literatura, assimcomo exprimem a reverberação do ciclo em toda a economia.

Conforme Mendonça e Sachsida (2012), dispôe-se dos seguintes dados para uma análisede impactos da política monetária ativa no mercado imobiliário:

• PIB: produto real mensal. Fonte: IBGE

• INFLAÇÃO: variação mensal do IPCA. Fonte: IBGE.

• SELIC: taxa de juros mensal nominal de curto prazo. Fonte: BCB.

• GASTO: despesas totais correntes do governo. Fontes: Secretaria do STN

• INDCC: Índice do produto industrial da construção civil. Proxy para a produção domercado imobiliário Fonte: IBGE.

• FCRED: Fluxo de crédito habitacional ao setor privado. Fonte: BCB.

O período analisado vai de janeiro de 2000 à dezembro de 2013, pois que a série de INDCCfoi descontinuada em fevereiro de 2014. A partir de dados mensais, a trimestralização érealizada da seguinte forma:

• In�ação e Selic: trimestralizadas por meio de produtório: a multiplicação de janeiro,fevereiro e março equivale a um trimestre

• INDCC: trimestralizado por média

• PIB, Gasto e Crédito: trimestralizados

Por seguinte, as variáveis PIB, Gasto e FCRED foram de�acionadas e transformadas emlog. Analisando-se os grá�cos do Gasto Público, PIB, INDCC e IPCA, há evidências desazonalidade:

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Figura 2: Sazonalidade

Fonte: Elaboração do autor

Desta forma, antes de incluí-las no modelo, foi feita a dessazonalização, evidenciada nosgrá�cos abaixo:

Figura 3: Variáveis Dessazonalizadas


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3 Aspectos Metodológicos

O VAR (Vector Autoregression) é um modelo econométrico usado para capturar inter-dependências lineares das variáveis e seus valores defasados. É um modelo multivariado deséries temporais, uma vez que modelos univariados são limitados para expressar modeloseconômicos, pois falham ao explicar choques. De acordo com Bueno (2015), modelos VARde�nem restrições entre as suas equações e usá-las para identi�car os parâmetros estruturaisdo VAR constitui um objeto fundamental do método.

A quantidade de defasagens usadas na identi�cação do VAR requer atenção especial, poisa acurácia da inferência dependerá disso. Portanto, caso a ordem seja desnecessariamentealta, a precisão do modelo será reduzida. Caso contrário, com p muito pequeno, os resíduosestimados não serão ruído branco, isto é, não terão média zero e variância constante.

O modelo geral de ordem p, expresso por um vetor com n variáveis endógenas, Yt,conectadas entre si por meio de uma matriz A, é:

AYt = α+

p∑i=1

CiYt−i + εt (1)

em que:

• A é uma matrix nxn que de�ne as restrições contemporâneas entre as variáveis queconstituem o vetor Yt

• α é um vetor de constantes

• Ci são matrizes nxn

• εt é um vetor de perturbações aleatórias não correlacionadas entre si contemporâneaou temporalmente, i.e, εt ∼ i.i.d.(0, In)

Supondo-se que A é inversível, então (1) tem a forma reduzida dada por:

Yt = β +

p∑i=1

BiYt−1 + µt (2)

com ut ∼ N(0,Σ) e E(utu′s) = 0, ∀t 6= s, em que ut é a forma reduzida dos resíduos e β

é um vetor de constantes. Supõe-se que ε ∼ N(0, I). A relação entre os modelos (1) e (2) édada pelas seguintes equações:

β = A−1α

Bi = A−1Ai

µt = A−1εt∑= A−1E(εtε

′t) = A−1(A−1)

A forma reduzida do SVAR, VAR, é comumente utilizada para predição de resultados,especialmente no curto prazo. No entanto, tal representação não permite a identi�cação de

15

choques exógenos independentes nas variáveis, pois os resíduos das formas reduzidas ut sãocontemporaneamente correlacionados - a matriz

∑é não diagonal. Desta forma, resíduos

seriam interpretados como resultado de uma combinação linear de choques exógenos nãocorrelacionados contemporaneamente (Mendonça e Sachsida, 2012, p. 47). Choques naforma εt são denominados choques estruturais porque afetam individualmente cada uma dasvariáveis endógenas (Bueno, 2014, p.195). Estes são considerados independentes entre siporque as interrelações são captadas indiretamente pela matriz A.

A forma estrutural pode ser escrita em matrizes:[1 a12a21 1

]×[Xt

Zt

]=

[α10

α20

]+

[c11 c12c21 c22

]×[Xt−1

Zt−1

]+

[εxtεzt

](3)

em que a forma reduzida é expressa por:[Xt

Zt

]=

[b11 b12b21 b22

]×[Xt−1

Zt−1

]+

[µ1,tµ2,t

](4)

Assim, Sims (1980) sugere um sistema recursivo para identi�car a matriz A do modelo,em que alguns coe�cientes sejam zerados pela imposição de algumas restrições.

Uhlig(2005) expõe três métodos de identi�cação da ordem de causalidade entre as variá-veis: i)aplicando-se a decomposição de Cholesky na matriz de covariância dos resíduos

∑, o

que implica um ordenamento recursivo (Sims,1986); ii)impondo-se alguma relação estruturalna matriz A (Bernanke, 1986); iii)separando-se os impulsos transitórios dos permanentes nosimpulsos primários εt (Blanchard e Quah, 1989).

É importante ressaltar que o procedimento de identi�cação de causalidade de Grangernão se aplica neste caso. "De acordo com esse método, o VAR é identi�cado através de umadecomposição de Cholesky na qual a ordenação causal é de�nida em conformidade com osresultados de teste de causalidade de Granger, sob a hipótese implícita de que a ausência decausalidade (no sentido de Granger) de uma variável X para outra variável Z deve implicara ausência de efeito contemporâneo de X sobre Z"(Cavalcanti, 2010, p.2)

No entanto,o conceito de causalidade de Granger não guarda necessariamente nenhumarelação com a ocorrência ou não de efeitos contemporâneos de uma variável sobre outra,sendo um teste de correlação,em que correlação não necessariamente implica causa. Ca-valcanti (2010) relata ainda que o erro é comum na literatura macroeconômica brasileira,detectado em artigos de importantes periódicos nacionais e em pelo menos outros 18 traba-lhos.

O presente estudo identi�ca a matriz A pelo procedimento de ortogonalização dos resí-duos do VAR, aplicando-se a decomposição de Cholesky, que impõe uma estrutura recursivaà matriz de relações contemporâneas do modelo. Dados os problemas de identi�cação decausalidade, a ordenação das variáveis conforme sua exogeneidade é feita por meio teórico,mesmo que haja um grau inevitável de arbitrariedade na escolha.

16

4 Testes Empíricos

A forma reduzida do SVAR, VAR, pode ser estimada normalmente por Máxima Ve-rossimilhança ou OLS (Ordinary Least Squares). O processo neste caso é recursivo, umavez que as equações são estimadas uma a uma. No entanto, todas as variáveis devem serestacionárias. Caso alguma não seja I(0), há duas possibilidades:

• As variáveis são cointegradas e o modelo se torna VECM (Vector error correction

model), que pode ser representado como um VAR restrito;

• As variáveis são não cointegradas: portanto, variáveis não estacionárias devem serdiferenciadas d vezes até que I(d) seja estacionária.

Para a veri�cação, utiliza-se o teste Dickey Fuller, em que a hipótese nula é a de raizunitária(não estacionariedade). Portanto, caso rejeitada, a série não apresenta raiz unitáriae é estacionária. Analogamente, a hipótese alternativa é a de estacionariedade.

O teste pode incorrer em erro quando a hipótese nula não é rejeitada quando a hipótesealternativa é verdadeira. Para solucionar o problema, incluem-se regressores desnecessários(tendência e drift) diminuindo o poder do teste para que se tenda a aceitar a hipótesenula. Logo, se mesmo utilizando-se dessa especi�cação rejeitarmos a hipótese nula, podemoscon�avelmente concluir que a série é estacionária.

Assim:

∆Yt = α+ βt + πYt +

m∑i=1

γi∆Yt−i + εt (5)

Em que a hipótese nula é H0 : π = 0, β é o coe�ciente da tendência e α representa odrift.

Caso não consigamos rejeitar a hipótese nula, devemos seguir o protocolo proposto porPfa� (2010), em que a série poderá ser:

• Estacionária com média zero

• Estacionária com média diferente de zero

• Possui raiz unitária sem drift

• Possui raíz unitária com drift

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Figura 4: Fluxograma Raiz Unitária

Fonte: Pfa�, 2010.

18

As séries do INDCC, Crédito e PIB não são estacionárias conforme os resultados do testede raiz unitária no Eviews.

Figura 5: Crédito em Log


Após seguir as etapas do protocolo do Pfa� (2010), concluimos que as séries possuem raizunitária e, portanto, precisamos fazer a primeira diferença. Felizmente, a primeira diferençaé su�ciente para que a série siga um processo estacionário, sendo integradas de ordem 1(I(1)).

O seguinte grá�co mostra o crédito após a primeira diferença:

Figura 6: Primeira Diferença Crédito


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Feito esse procedimento, podemos estimar o modelo VAR, pois todos as séries são esta-cionárias e não cointegradas.

Para estimar o VAR(p) devemos selecionar a ordem de defasagens necessárias para queobtenção de "resíduos brancos". Como descrito na seção anterior, caso pmax seja muitopequeno, os resíduos estimados não serão ruído branco. No entanto, se pmax é muito grande,o impacto sobre a probabilidade dos erros como um todo poderá ser severamente afetado,de modo que é difícil con�ar nos intervalos de con�ança gerados (Bueno, 2015, p.202).

O programa R inclui quatro critérios de seleção diferentes: AIC, HQ, SC e FPE. To-dos possuem basicamente a mesma intuição, em que representam a média dos resíduos aoquadrado, com diferentes ajustes para o grau de liberdade do modelo.

De acordo com Mendonça e Sachsida (2012), o critério preferido é o SC, dado que nãoparametriza em demasia o modelo, isto é, é o mais parcimonioso. Uma vez que três dosquatro critérios apontam para o uso de apenas uma defasagem, incluindo o critério deSchwarz, estima-se um VAR(1).

Tabela 1: Seleção Ordem VAR

Defasagens AIC HQ SC FPE4 -4.714408e+01 -4.710229e+01 -4.658722e+01 -4.745016e+011 -4.653614e+01 -4.597327e+01 -4.493711e+01 -4.527896e+011 -4.555316e+01 -4.414774e+01 -4.226902e+01 -4.176832e+011 3.389463e-21 3.746982e-21 7.337759e-21 4.295624e-21

Uma vez estimado o VAR(1), podemos prosseguir para o modelo estrutural, SVAR, desdeque as devidas restrições sejam impostas. De acordo com os motivos apresentados na seçãoanterior, a ordenação das variáveis conforme sua exogeneidade foi escolhida com base empreceitos teóricos ortodoxos.

Gasto Público foi escolhida a mais exógena, pois dependerá apenas da arbitrariedade dogoverno em exercício. "Tendo em vista que a maior parte dos recursos para �nanciamentoimobiliário no Brasil deriva de crédito direcionado pelo governo, pode-se então admitir quea oferta de crédito é exógena"(Mendonça e Sachsida, 2012, p.49), sendo crédito a segundavariável do modelo. IPCA vem em seguida, determinada endogenamente pelo �uxo decrédito, seguindo a perspectiva ortodoxa de que maiores níveis de moeda em circulaçãoapenas distorcem o nível de preços. Selic é a quarta variável, pois funciona como instrumentoda política monetária de acordo com as variações do IPCA. PIB é a quinta, de acordo coma determinação econômica, em que gasto público é um de seus componentes. Por �m, oproduto industrial da construção civil (INDCC) foi considera a variável mais endógena,determinada por todos os demais componentes.

Após o processo de ortogonalização de Cholesky, obtemos as funções de impulso respostade uma política monetária contracionista. A análise é feita via ortogonalidade para severi�car o impacto mais proximamente a um efeito ceteris paribus:

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Figura 7: Funções Impulso Resposta: Impulso da SELIC

(a) Resposta Selic (b) Resposta Crédito

(c) Resposta PIB (d) Resposta Gasto

(e) Resposta IPCA (f) Resposta Insumos

Fonte: Elaboração do Autor.

De acordo com as funções impulso resposta, podemos fazer as seguintes inferências:um choque contracionista da política monetária via aumento da taxa Selic, num primeiromomento, eleva a quantidade de crédito ao setor privado imobiliário. Esta elevação pode serexplicada por dois motivos: via expectativas, pois os agentes econômicos acreditando quehaverá uma nova valorização da taxa de juros, tomam empréstimos no momento 1. Numsegundo momento, haverá queda no �uxo de crédito, visto que a propensão a demandar novoscontratos de �nanciamento diminui, o que se prolongará até o �m do período analisado; viasubsidiação do crédito: de acordo com Mendonça e Sachsida (2012), o governo brasileiro�nancia grande parte do crédito ao setor imobiliário, o que gera um trade-o� entre este eoutros tipos de �nanciamento.

O produto industrial da construção civil (INDCC) cai, mas logo se estabiliza, assimcomo as variáveis PIB e IPCA. Por último, o gasto público apresenta forte queda frente aoaumento da taxa de juros, uma vez que o crescimento deste aumenta a dívida pública. Assim,o governo vê-se obrigado a fazer uma política �scal contracionista durante os primeirosperíodos e, a partir do período 3, o gasto público se manterá constante.

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E, resultados de uma política monetária expansionista:

Figura 8: Funções Impulso Resposta: Impulso do Crédito

(a) Resposta Selic (b) Resposta Crédito

(c) Resposta PIB (d) Resposta Gasto

(e) Resposta IPCA (f) Resposta Insumos

Fonte: Elaboração do Autor.

Analogamente, a política monetária expansionista advinda do aumento de crédito elevao Gasto Público, PIB e o produto industrial da construção civil (INDCC), principal variávelda análise. IPCA cai, mas apresenta tendência crescente num primeiro instante, dada ainjeção de moeda pelo aumento do crédito e, após um leve decrescimento, se estabiliza.A taxa de juros apresenta queda, pois o instrumento de aumento do �uxo de crédito é adiminuição da taxa de juros da economia. A seção seguinte conclui, dando prosseguimentoà análise em junção com a teoria apresentada.

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5 Conclusão

Em conformidade com a Teoria Austríaca dos Ciclos Econômicos, percebemos que apolítica monetária expansionista, em que há liberalização arti�cial de crédito imobiliário, dáinício a um período de incentivos à realização de novos investimentos no setor. De acordocom Knoop (2015), estes seriam os `malinvestments' relatados por Hayek, em que há muitoinvestimento, muito consumo e menos poupança do que seria socialmente ótimo. A situaçãotorna-se ainda mais perigosa ao associarmos a política expansionista ao aumento do gastopúblico em investimentos no setor da construção, pois o nível de gastos não responde aossinais do mercado e, sim, a interesses políticos.

Como mencionado por Mendonça e Sachsida (2012), o governo tem utilizado váriostipos de mecanismo para subsidiar o crédito ao setor imobiliário: "No Brasil, cerca de 95%do estoque de crédito habitacional é oriundo de recursos direcionados. A taxa de jurosbásica incidente sobre o �nanciamento se situa muito abaixo daquela cobrada pelo mercado.Isto somente é possível porque a remuneração paga pela caderneta de poupança �ca aindaaquém daquela exigida em um �nanciamento imobiliário e, por vezes, não cobre nem mesmoa in�ação."(Mendonça e Sachsida, 2012, p.30). Portanto, podemos atribuir a resistência doIPCA ao choque às políticas praticadas acima, assim como à administração de preços.

Assim, a expansão das demais variáveis econômicas leva ao aumento do INDCC, nossaproxy para o preço dos imóveis, distorcendo o seu valor real. A longo prazo, caso o incentivomonetário persistisse, haveria o surgimento de uma `bolha' imobiliária, similar à que a deuinício à crise de 2008 nos Estados Unidos. No entanto, a partir do segundo período, o INDCCrecua, possivelmente pela queda do PIB, pois o seu crescimento torna-se insustentável diantede incentivos arti�cias que criam apenas uma enorme quantidade de investimentos nãorentáveis.

Já a política monetária de elevação da SELIC, levando a taxa de juros da economia asituar-se acima da "taxa natural", leva a um ciclo contracionista que se propaga em todasas variáveis, reduzindo o produto industrial da construção civil (INDCC). O crescimentoinesperado do crédito, explicado na seção anterior, concorda com a teoria Keynesiana, umavez que a incerteza que permeia a taxa de juros e o trade-o� causado pela subsidiação levamos agentes a tomarem mais empréstimos.

De maneira geral, os resultados apontam para a existência de um ciclo de negócios nomercado imobiliário brasileiro. Porém, dadas as limitações do experimento, não podemosa�rmar que a oscilação seja persistente. No entanto, caso incentivos à redução da taxade juros se mantivessem por mais tempo, os problemas econômicos enfrentados atualmenteseriam ainda mais desastrosos.

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7 Anexo

Figura 9: Raiz Unitária Crédito


Figura 10: Raiz Unitária Gasto Público


26

Figura 11: Raiz Unitária IPCA


Figura 12: Raiz Unitária INDCC


27

Figura 13: Raiz Unitária PIB


Figura 14: Raiz Unitária SELIC


28

Tabela 2: Dados Regressão

Crédito INDCC PIB IPCA SELIC GASTO0,084156382 0,009887883 0,016990102 0,008039617 0,042384202 11,541310,025154243 0,006306333 0,017629058 0,036684953 0,039918803 11,54833-0,08272185 -0,006038865 0,000567688 0,009132633 0,037560469 11,65081-0,076714992 0,029966772 0,026849655 0,011634927 0,035919712 11,63734-0,235658377 -0,024794898 -0,009271552 0,018456662 0,038482795 11,65229-0,636706076 -0,052147492 -0,011605869 0,026839878 0,044852368 11,618990,007112247 -0,03801471 0,005227862 0,019129062 0,043721506 11,74175-0,013589829 0,014907385 0,033616195 0,012214948 0,04207473 11,70921-0,015775933 0,028777855 0,023742529 0,01746411 0,042795825 11,69279-0,017988891 -0,037976542 -0,002473384 0,02979534 0,04423606 11,69318-0,021866906 0,027380759 -0,001400282 0,056897231 0,050113581 11,78975-0,068266837 -0,036837681 -0,00473874 0,042158263 0,056843327 11,63779-0,024872913 -0,066468026 -0,015576005 0,017435031 0,058089482 11,646550,002371907 0,005994836 0,021565317 0,015294527 0,056321145 11,65217-0,00516762 0,05072719 0,019448205 0,010009354 0,044131031 11,78928-0,022359261 0,017206812 0,011978819 0,015204149 0,037763353 11,74364-0,002684183 -0,006133535 0,033655273 0,01943706 0,036843355 11,77669-0,008919294 0,044560713 0,010050516 0,022413468 0,03879099 11,75063-0,00925511 -0,017798306 0,005819579 0,017367328 0,039917568 11,85548-0,003846788 -0,013542166 -0,004919433 0,014707087 0,041868736 11,84820,001714163 0,022491907 0,018986421 0,016345927 0,045677553 11,829690,024319668 -0,00931078 0,005963288 0,008910722 0,04742992 11,831960,027839945 0,0288854 0,021756388 0,014471355 0,04320757 11,945210,037098902 0,025194489 0,002347134 0,011800705 0,040533145 11,926330,045774173 -0,018641938 0,006875073 0,001210855 0,035818351 11,914050,053620242 0,016595925 0,041393378 0,005201687 0,035306563 11,974830,038627282 0,006673109 0,034452547 0,009747756 0,031321171 12,009940,044583237 0,017341255 0,017818665 0,01030969 0,030299697 12,010650,098181183 0,016220086 0,018185825 0,009877998 0,029076971 12,02160,0558682 0,007769182 0,004690631 0,010301899 0,027853598 12,05030,061105352 0,029297615 0,021380205 0,01236728 0,026327456 12,102590,042584388 0,039618328 0,031697103 0,012464965 0,025920345 12,047120,058166114 0,018845292 0,029818869 0,02547129 0,02765084 12,076290,078789341 0,031685279 0,017768956 0,012393496 0,032240241 12,111760,094089926 -0,073652708 -0,024937556 0,009485809 0,033568108 12,096250,073315257 -0,086684912 -0,019768042 0,010141362 0,029076446 12,163630,076611711 0,021532249 0,017265909 0,016001662 0,023887532 12,168490,10357982 0,056691884 0,031161524 0,007287649 0,021857006 12,214150,078881818 0,042204241 0,050413574 0,009224037 0,020944422 12,15590,095036735 0,022511705 0,015480775 0,016951504 0,020234236 12,295840,086559771 0,036178903 0,013312083 0,012192047 0,022262827 12,275380,106917393 -0,009458392 0,032423351 0,005774611 0,026225941 12,52410,088760811 0,014859129 0,02684164 0,019304896 0,025513627 12,201250,063292861 0,011822247 0,006345731 0,020037621 0,026429305 12,308150,0697532 0,007670991 0,01209296 0,016972213 0,028159638 12,345040,103546088 0,01099094 -0,004447306 0,012275867 0,030096526 12,317620,072016656 0,004140709 0,010795297 0,012634511 0,026734709 12,238840,061456642 0,012909673 0,025527331 0,010058742 0,024801777 12,360950,063602808 -0,014147505 0,001784458 0,01317299 0,021045676 12,418030,066922031 0,005969853 0,011567448 0,016352687 0,019221153 12,368630,053870567 -0,010147683 -0,00105786 0,017282249 0,017197535 12,273330,044804243 0,008780173 0,023990673 0,01595117 0,016489512 12,41140,061112641 0,041391647 0,014369441 0,014405346 0,018310633 12,487350,070200263 -0,014733413 -0,004226089 0,007168982 0,021553013 12,442980,051461566 -0,011958794 0,010699563 0,017718859 0,023379651 12,34642

29

Figura 15: Função Impulso Crédito: Resposta SELIC

Fonte: Elaboração do Autor

Figura 16: Função Impulso Crédito:Resposta Crédito


30

Figura 17: Função Impulso Crédito: Resposta PIB


Figura 18: Função Impulso Crédito: Resposta Gasto Público


31

Figura 19: Função Impulso Crédito: Resposta IPCA


Figura 20: Função Impulso Crédito: Resposta INDCC


32

Figura 21: Função Impulso Selic: Resposta Selic


Figura 22: Função Impulso Selic: Resposta Crédito


33

Figura 23: Função Impulso Selic: Resposta PIB


Figura 24: Função Impulso Selic: Resposta Gasto Público


34

Figura 25: Função Impulso Selic: Resposta IPCA


Figura 26: Função Impulso Selic: Resposta INDCC


35

ciclos de negócios e o mercado imobiliário brasileiro€¦ · palavras-chave: ciclos de...

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