efeito do preÇo de commoditties sobre a taxa de...

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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM

ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA

DISSERTAÇÃO DE MESTRADO

PROFISSIONAL EM ECONOMIA

“EFEITO DO PREÇO DE COMMODITTIES SOBRE A TAXA DE CÂMBIO REAL EM

ANGOLA”

ALDA JANETH GUINHI FEIJÓ

ORIENTADOR: PROF. DR. CHRISTIANO ARRIGONI COELHO

Rio de Janeiro, 25 de Abril de 2014.

ii

“EFEITO DO PREÇO DE COMMODITIES SOBRE A TAXA DE CÂMBIO REAL

EM ANGOLA”

ALDA JANETH GUINHI FEIJÓ

Dissertação apresentada ao curso de

Mestrado Profissionalizante em Economia

como requisito parcial para obtenção do

Grau de Mestre em Economia.

Área de Concentração: Economia

Internacional

ORIENTADOR: PROF. DR. CHRISTIANO ARRIGONI COELHO

Rio de Janeiro, 25 de Abril de 2014.

iv

F297

Feijó, Alda Janeth Guinhi.

O efeito do preço de commoditties sobre a taxa de câmbio

real em Angola / Alda Janeth Guinhi. - Rio de Janeiro: [s.n.],

2014.

39 f. : il.

Dissertação de Mestrado Profissional em Economia

do IBMEC.

Orientador (a): Prof. Christiano Arrigoni Coelho.

1. Preço de commodity. 3. Taxa de Câmbio. 4. Petróleo.

CDD 330

v

DEDICATÓRIA

Dedico esta dissertação aos meus pais que sempre

acreditaram em mim.

vi

AGRADECIMENTOS

Primeiramente agradeço à Deus, fonte de todas as bençãos e conquistas. Agradeço também do

fundo do meu coração aos meus pais queridos Alzira Feijó e António Feijó Júnior, às minhas

irmãs Alcina e Arieth, à minha tia Georgina Guinhi e ao meu namorado Flávio dos Santos.

De igual modo, agradeço aos meus companheiros de Ibmec Joyce, Amanda, João e Osvaldo,

aos professores Fernando Nascimento e ao meu orientador Christiano Coelho por toda ajuda e

disponibilidade.

vii

RESUMO

De acordo com os achados da literatura empírica existem evidências significativas de que os

preços internacionais das commodities são elementos chave na determinação da taxa de

câmbio real de longo prazo para países com exportações intensivas em recursos naturais. Na

pauta exportadora de Angola, uma commodity (o petróleo) representa mais de 90% das

exportações. Por esta razão, este estudo examinou empiricamente o impacto do preço do

petróleo sobre a taxa de câmbio real em Angola com recurso a dados mensais de 2002 a 2013.

Os resultados sugerem que variações no preço do petróleo afetam negativamente a taxa de

câmbio em Angola como predito na literatura, mas não no mesmo período em que se

verificam estas variações.

Palavras Chave: Preço de commoditties. Petróleo, Taxa de câmbio, Angola.

viii

ABSTRACT

According to the findings of the empirical literature there is significant evidence that

international commodity prices are key elements in determining the long term real exchange

rate for countries with intensive exports in natural resources. In Angola one commodity (oil)

represents more than 90% of exports. For this reason, this study empirically examines the

impact of oil prices on the real exchange rate in Angola using monthly data from 2004 to

2013. The results suggest that changes in oil prices negatively affect the exchange rate in

Angola as predicted in the literature, but not in the same period in which these changes occur.

Key Words: Commodity prices, Oil, Exchange rate, Angola

ix

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Composição das exportações de Angola 2003-2011 ................................................. 1

Figura 2 – Balanço de pagamento .............................................................................................. 2

Figura 3 – Variáveis do Balanço de pagamento em porcentagem do PIB ................................. 2

Figura 4 – Evolução da Taxa de Câmbio Real e do Preço do Petróleo ..................................... 9

Figura 5 – Relação Taxa de câmbio Real e Preço do Petróleo ................................................ 10

x

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Estatística descritiva (preço do petróleo). ............................................................... 10

Tabela 2 – Correlação entre as séries da taxa de câmbio e preço de petróleo .......................... 11

Tabela 3 - Equação diferencial 1..............................................................................................14

Tabela 4 - Equação diferencial 2...............................................................................................15

Tabela 5- Equação diferencial com defasamentos distribuídos e quebra estrutural.................17

Tabela 6- Equação diferencial com defasamentos distribuídos................................................17

xi

LISTA DE ABREVIATURAS

BNA Banco Nacional de Angola

FMI Fundo Monetário Internacional

MQO Mínimos Quadrados Ordinários

OPEP Organização dos Países Produtores de Petróleo

PETR Preço do Petróleo

PIB Produto Interno Bruto

TCR Taxa de Câmbio Real

VIX Medida do Risco Global

xii

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 1

2 REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................... 4

3 ANÁLISE EMPÍRICA ........................................................................................... 8

3.1 RELAÇÃO TAXA DE CÂMBIO E PREÇO DO PETRÓLEO ..........................................................9

3.2 MODELO ESTIMADO..................................................................................................................12

4 RESULTADOS .................................................................................................. 13

4.1 ESTACIONARIDADE E COINTEGRAÇÃO ................................................................................. 13

4.2 MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS.....................................................................................14

5 CONCLUSÃO .................................................................................................... 20

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 22

APÊNDICE A ............................................................................................................ 24

APÊNDICE B ............................................................................................................ 25

APÊNDICE C ............................................................................................................ 26

APÊNDICE D ............................................................................................................ 27

1

1 INTRODUÇÃO

A taxa de câmbio é um dos preços mais importantes das economias abertas por causa

da sua forte influência sobre as transações correntes e outras variáveis macroeconômicas. Ela

nos permite traduzir os preços monetários de países diferentes em termos comparáveis. O

regime de câmbio em Angola é o chamado flutuação suja, aquele em que há intervenção da

autoridade monetária no mercado de câmbio.

Angola é o país de África com menor diversificação de exportações. O setor dos

recursos naturais de Angola é a força motriz da economia angolana; é o segundo maior país

produtor de petróleo da África Subsaariana. Em 2012 o petróleo correspondia a 96% do total

de exportações do país e a 44% do PIB. A participação desta commodity no PIB vem caindo

nos últimos anos, em 2008 era de 58% do PIB.

Figura 1- Composição das exportações de Angola 2003-2011

No entanto, a participação do petróleo e gás nas exportações aumentou gradativamente

durante o período de 2003-2011 e, durante este mesmo período o petróleo teve uma

participação média no total das exportações de 94%. O país apresentou superávits na conta

corrente exceto em 2009, fruto das consequências da crise de 2008 que levou a redução do

preço de petróleo.

2

Figura 2- Balança de pagamento. (Valores em milhões de USD)

O grau de abertura comercial medido pela razão entre as exportações e o PIB e a razão

importações/PIB demonstra um alto nível de relações comerciais entre Angola e o resto do

mundo. A análise do peso das variáveis do balanço de pagamento sobre o PIB em Angola

ajudá-nos a perceber que a entrada de moeda estrangeira no país depende bastante das

exportações, uma vez que o investimento estrangeiro direto, que supõe o ingresso de capital

estrangeiro, tem um peso negativo na maior parte do período de 2003-20111.

Figura 3- Variáveis do Balanço de Pagamento em porcentagem do PIB

1 Verificam-se valores positivos da razão IED/PIB no período de 2003-2011, nos anos em que a conta corrente é negativa, indicando que são

feitos financiamentos para cobrir os déficits em conta corrente.

3

A grande dependência de Angola do petróleo tem sido apontada pelos economistas como

o causador de situações2 como:

1. As exportações de petróleo geram entradas de divisas estrangeiras, provocando a

apreciação do Kwanza e minando a competitividade dos outros setores ao tornar os

produtos angolanos efetivamente mais caros para os consumidores estrangeiros,

enquanto os artigos estrangeiros ficam mais baratos para os consumidores nacionais.

2. O setor petrolífero e suas indústrias acessórias tendem a oferecer os retornos mais

altos tanto do capital financeiro como do capital humano, pelo que atraem a maior

fatia do crédito doméstico e empregam a mão-de-obra mais qualificada do país. Tal

contribui para prejudicar ainda mais a competitividade das indústrias não petrolíferas

que têm de lidar com a escassez e carestia do capital de investimento e com os custos

laborais elevados dos trabalhadores qualificados.

3. A receita gerada pelo setor petrolífero fomenta a procura interna de bens e serviços

não transacionáveis, como a eletricidade e a construção, com aumentos dos custos de

produção no setor de transacionáveis não petrolíferos.

É neste contexto que esta dissertação procurará analisar empiricamente o impacto do

preço do petróleo (principal commodity exportada por Angola) sobre a taxa de câmbio real

angolana. Tendo em vista este objetivo, o trabalho está organizado da seguinte forma: a seção

2 faz um resumo da literatura sobre commodity currency, a seção 3 apresenta a análise

empírica, a seção 4 apresenta e discute os resultados e a última seção conclui o estudo.

2 Situações apresentados no relatório do Banco Mundial, Angola Economic Update – Jun 2013.

4

2 REVISÃO DE LITERATURA

O estudo da relação entre taxa de câmbio e preço de commoditties é chamado na

literatura de commodity currency. Surgiu da extensão de modelos teóricos3 que procuravam

explicar o comportamento da taxa de câmbio de longo prazo e as variáveis relevantes para a

sua determinação. Mais recentemente na literatuta também surgiram as chamadas oil

currencies definidos como as moedas que apreciam quando o preço do petróleo sobe (Habib

and Kalamova, 2007; Korhonen and Jur- rikkala, 2009; Coudert et al., 2011). Neste contexto

de Oil currencies, Ferraro, Rossi e Rogoff (2011) investigaram se os choques de preços do

petróleo têm uma relação estável e de confiança com a taxa de câmbio nominal entre a moeda

canadense e o dólar americano e encontraram pouca relação sistemática entre os preços do

petróleo e a taxa de câmbio, especialmente se se tiver as freqüências mensais e trimestrais em

conta. Em contraste, a relação a muito curto prazo entre os preços do petróleo e taxas de

câmbio na frequência diária é bastante robusta e segura, independente de se usar choques do

preço do petróleo contemporâneos (realizado) ou defasados na regressão.

Segundo Chen e Rogoff (2001), variados estudos dos Bancos Centrais da Nova

Zelândia, do Canadá e da Austrália encontraram evidências de que o índice de preços das

3 Destes modelos podemos citar:

A Teoria da PPP (Purchasing Power Parity) – explica os movimentos da taxa de câmbio entre as moedas de dois países pelas

mudanças nos níveis de preços desses países. Por esta teoria, os preços de um mesmo produto ou bem em países diferentes são

iguais quando medidos numa mesma moeda. É uma teoria limitada por considerar que todos os bens são perfeitamente transacionáveis, ou seja, supõe que o comércio entre os países acontece em mercados perfeitamente integrados e competitivos,

assumindo que não há barreiras ao comércio, custo de transporte, impostos, etc. Também não leva em conta os choques reais que

afetam a taxa de câmbio.

Modelo de Balassa Samuelson – os diferenciais de produtividade entre os setores de bens transacionáveis e bens não

transacionáveis de uma economia são determinantes na alteração da estrutura de preços internos e por isso variações na taxa de câmbio devem refletir este diferencial. Isto acontece da seguinte forma: o aumento da produtividade do setor de bens

transacionáveis eleva o salário deste setor. Deste modo, impondo a hipótese de livre circulação de trabalhadores entre os dois

setores, isto leva a um aumento do salário no setor de bens não transacionáveis, elevando o preço dos bens não transacionáveis. Já que os preços dos transacionáveis são dados no mercado internacional, nos deparamos com uma mudança na taxa de câmbio real

(Hampshire 2008).

Extensões do modelo de Balassa Samuelson – modelo desenvolvido por De Gregorio e Wolf (1994) e incorpora o impacto dos termos de troca e de fatores do lado da demanda sobre a taxa de câmbio. Choques positivos nos termos de troca e na demanda

agregada deveriam induzir uma apreciação da taxa de câmbio real. A intuição deste modelo é que choques positivos sobre os termos de trocas devem provocar um aumento de recursos externos disponíveis no país, via um superávit em conta corrente, que

pode implicar num excesso de demanda doméstica. Este excesso deverá ser eliminado por uma apreciação do câmbio real que

compensa o efeito da melhora dos termos de troca sobre a conta corrente.

5

commodities que cada país exporta é um elemento chave na determinação da taxa de câmbio

real desses países. Nestes estudos se observou uma diferença no comportamento da taxa de

câmbio real dos países exportadores de commodities e de países que exportam

majoritariamente produtos manufaturados. Os países com alta participação de commoditties

no total de suas exportações são candidatos naturais a possuir uma commodity currency, ou

seja, de suas taxas de câmbio real serem fortemente influenciadas pelas flutuações no preço

destas commoditties no mercado internacional.

Estes países candidatos a uma commodity currency normalmente além de terem uma

pauta de exportação dominada por algumas poucas commodities, são exportadores líquidos de

commodities, importam uma grande variedade de produtos manufaturados sendo em geral

grandes produtores de pelo menos uma commodity no mercado internacional (Hampshire

2008, Veríssimo 2012).

Um país exportador de commodities tende a ter poucos produtos que dominam sua pauta

de exportação, fazendo com que o impacto da variação do preço de algum destes produtos

seja fortemente sentido sobre seus termos de trocas globais. (Breedon e Fornasari, 1999).

Grande parte da literatura em commodity currency estuda países como a Austrália,

Canadá e Nova Zelândia.

Chen e Rogoff (2003) procuraram identificar os choques reais exógenos que podem

afetar a taxa de câmbio em 3 países: Canadá, Nova Zelândia e Austrália e concluem que a

relação entre preços de commoditties e taxa de câmbio é bastante significante para a Nova

Zelândia e Austrália e mais fraca para o Canadá.

6

Já Fernandez (2003) trouxe à discussão a relação entre choques nos preços internacionais

de commodities e taxas de câmbio de longo prazo para Nova Zelândia (1982-2002) e Brasil

(1995-2002), considerando a hipótese de endogeneidade dos preços das commodities em

relação à taxa de câmbio real. Os resultados sugerem uma apreciação do câmbio real do Brasil

em resposta a elevações nos preços internacionais das principais commodities exportadas

(commodity currency), porém não se obteve evidências que corroborassem a ideia de que a

taxa de câmbio do país determina os preços das commodities que o país exporta. Para a Nova

Zelândia, os resultados indicam que os efeitos dos movimentos da taxa de câmbio sobre os

preços das commodities exportadas são significativos, embora o efeito dos preços das

commodities sobre a taxa de câmbio deva ser considerado estatisticamente igual a zero.

Em 2008 Hampshire estudou o papel dos preços de commoditties na formação da taxa de

câmbio real em 4 países exportadores de commoditties: o Brasil e os 3 países mais estudados

na literatura, Austrália, Canadá e Nova Zelândia. Para o Brasil, o trabalho encontra que o real

é uma commodity currency, apesar de admitir que, com a inclusão de uma variável de risco-

país, as estimativas perdem significância.

Ainda no Brasil Veríssimo, Xavier e Vieira (2012) investigaram os sintomas de doença

holandesa em termos da influência dos preços das diversas commodities exportadas sobre a

apreciação da taxa de câmbio nominal e real no período de 1995 a 2009. Os resultados

apontam que as evidências de commodity currency para o período 1995-2009 são fracas.

Porém, para o subperíodo de 2003 a 2009 constataram a relação negativa entre preço de

commoditties e taxa de câmbio real.

Em 2013 Reis procurou averiguar quais foram os determinantes da forte apreciação

cambial no Brasil nos anos 2000 e concluiu que a mudança do perfil de risco da economia

7

brasileira foi um dos fatores mais importantes para a queda da taxa de câmbio e não apenas a

valorização das commodities.

Cashin, Céspedes e Sahay (2002) estudaram, no entanto 58 países, dentre os quais 23

países africanos, no período de 1980 a 2002. O objetivo era determinar quais países

apresentavam uma commoditty currency. Para muitos países da África Subsaariana as

exportações de commoditties representam mais de 50% do total das exportações como o

Madagáscar (90%), Burundi (97%) e Zâmbia (88%). Os autores encontraram evidências

significativas de que países africanos como o Burundi, Kenya, Zâmbia, Senegal, Tunísia,

Gana, Costa do Marfim, Camarões, República Centro Africana, Madagáscar, Malawi,

Marrocos, Níger e Togo apresentam uma commoditty currency.

Ainda para África, Frankel (2007) investigou os determinantes do valor real da moeda sul

africana duarante o período de 1984 a 2006 e concluiu que o índice de commodity mineral é

um dos determinantes e não o único, mais importantes do valor real da moeda da África do

Sul (o Rand).

Arezki et al (2012) examinaram a relação entre o Rand sul africano e a volatilidade do

preço do ouro utilizando dados mensais de 1980 a 2010. Eles encontraram que a volatilidade

no preço do ouro joga um papel fundamental em explicar a volatilidade na taxa de câmbio e

esse papel tornou-se ainda mais determinante depois da abertura do mercado de capitais na

África do Sul.

8

3 ANÁLISE EMPÍRICA

Na análise a relação que se espera entre as séries de preço de commodities (no caso

preço do petróleo) e taxa de câmbio real para os países exportadores de commodities é:

et - representa o logaritmo do câmbio real no instante t;

ipct, o logaritmo do índice de preços de commodities;

ut e vt são choques exógenos não correlacionados entre si

β representaria a elasticidade do câmbio em relação aos preços de commodities e;

α a elasticidade dos preços de commodities em relação ao câmbio.

Desta forma, um aumento nos preços internacionais das commodities deverá provocar

uma valorização do câmbio real. Este mecanismo se dá pelo aumento na receita de exportação

resultante do aumento no preço das commoditties, o que por sua vez eleva a oferta doméstica

de moeda estrangeira, considerando constante a demanda4. A segunda equação apenas vale se

o país for relevante na produção mundial destas commoditties. Uma desvalorização do câmbio

real deverá levar a uma redução nos preços das commoditties, pois esta desvalorização leva a

uma redução dos custos médios de produção em moeda estrangeira. Para o caso da existência

de commodity currency, devemos esperar valores negativos para α e β. (Fernandez 2003).

Angola é país-membro da OPEP (Organização dos Países Produtores de Petróleo)

desde 1997, que funciona como uma espécie de cartel institucionalizado, com o

estabelecimento de cotas de produção. Apesar de Angola ser um produtor de petróleo

4 Vale lembrar que esta relação é válida tanto num regime de câmbio flutuante, quanto num regime de câmbio fixo. A diferença é que o

ajuste se faz pelo câmbio nominal no primeiro caso e pelos preços domésticos no segundo (Fernandez 2003)

9

expressivo em África, o país não influencia o preço desta commodity no mercado. Portanto, a

segunda equação não vale para Angola, o que elimina o problema da endogeneidade da

variável preço do petróleo. O preço do petróleo que é referência para o petróleo angolano

comercializado no mercado internacional é o Brent, pelo que utilizamos na análise a série de

preços do petróleo Brent.

3.1 RELAÇÃO TAXA DE CÂMBIO E PREÇO DO PETRÓLEO

Figura 4- Evolução da Taxa de Câmbio Real e do Preço do Petróleo

A taxa de câmbio real apresenta uma tendência de queda ao longo do período

2002/2013, evidenciando uma apreciação do Kwanza (moeda angolana) face ao dólar. O

preço do petróleo no período 2002/2013 nos mercados internacionais por sua vez,

apresentaram um crescimento bastante expressivo a partir de 2002 atingindo o pico em 2008.

Em consequência da crise financeira internacional neste mesmo ano houve uma diminuição

da demanda mundial, e a tendência de aumento dos preços do petróleo foi revertida, embora

os preços tenham se mantido em níveis elevados como os registados em 2005/2007. Os preços

demonstraram uma rápida recuperação pós crise e atingiram outra vez o patamar em que

estavam no período que se registou o forte crescimento mundial impulsionado pelas

economias asiáticas especialmente a China.

10

A tabela 1 apresenta as estatísticas descritivas do preço do petróleo no período

2002/2013 e 2004/2013 (período analisado quando incluído a variável VIX na regressão).

Amostra

2002 -2013

Amostra

2004 -2013

Média 69,63 78,62

Mediana 68,14 74,49

Máximo 133,90 133,90

Mínimo 19,48 30,87

Desvio padrão 31,47 27,06

Tabela 4- Evolução da Taxa de Câmbio Real do Petróleo

O valor médio do preço do petróleo no período 2002/2013 é inferior ao registado no

período de 2004/2013. O preço mínimo registado também é inferior ao do segundo período.

Porém, a volatilidade dos preços no período 2002/2013 é superior. Os dois períodos

apresentam como valor máximo 133,90 dólares registado em Julho de 2008.

Figura 5- Relação Taxa de Câmbio Real e Preço do Petróleo

No gráfico acima, podemos ver uma disposição de apreciação da taxa de câmbio real

angolana diante de um movimento ascendente do preço do petróleo (corrigido pelo IPC

11

americano) nos mercados internacionais. É possível notar ainda uma correlação negativa entre

a taxa de câmbio real e o preço do petróleo ao longo do período 2002/2013.

Correlação Taxa de câmbio real (TCR) e Preço do petróleo (PETR)

Amostra 2002M01-2013M06

TCR e PETR (Brent) -0,819969011

Log (TCR) e Log (Petr) -0,88404

Em diferenças TCR e PETR 0,100671

Tabela 2- Correlação entre as séries da Taxa de Câmbio Real e Preço do Petróleo

O número da tabela confirmam a análise gráfica anterior. Existe uma correlação

negativa entre taxa de câmbio real e o preço do petróleo em nível, ou seja, os movimentos de

apreciação cambial estão correlacionados com o aumento do preço do petróleo. Já em

diferenças a correlação entre as séries é positiva.

3.2 MODELO ESTIMADO

É importante frisar que a análise dos coeficientes de correlação apenas identifica

associações (positivas ou negativas) entre os movimentos de duas variáveis e não uma relação

de causalidade. Para estimarmos o efeito de variações do preço do petróleo na taxa de câmbio

real, utilizaremos o modelo TCRt = β0 + β1PETRt + β2VIXt5 + Ɛt sendo:

TCR – Taxa de câmbio real entre Angola e EUA

PETR – Preço do petróleo (Brent) que foi corrigido pela inflação americana

no sentido de se obter uma variável real.

5 O índice VIX é comumente utilizado como proxy da aversão ao risco de mercado. Foi introduzido em 1993 pela Chicago Board of Option

Exchange – CBOE (2003), e consiste na volatilidade diária implícita nas opções sobre o índice S&P 500 para os próximos 30 dias

considerando diversas ponderações sobre preços de opções de diversos preços de exercício. O índice VIX foi apontado como fator

determinante dos spreads soberanos em 2004 numa análise apresentada no Global Finance Stability Report.

12

VIX – Índice de volatilidade. Medida de aversão ao risco global.

Uma restrição a este modelo é a inexistência de uma variável para a medição de

diferencial de produtividade entre os setores em Angola. Os diferenciais de produtividade

entre os setores de bens transacionáveis e bens não transacionáveis de uma economia são

determinantes na alteração da estrutura de preços internos e por isso variações na taxa de

câmbio devem refletir este diferencial (modelo Balassa Samuelson). Também não estão

disponíveis no país dados de um período inferior a 1 ano do PIB e do Investimento

estrangeiro direto.

De acordo a abordagem monetária da taxa de câmbio6 , o diferencial de taxa real de

juros é uma variável fundamental na determinação da taxa de câmbio real entre dois países

(Frankel 1979). A taxa básica de juros é uma variável bem recente em Angola, e o país não

possui um mercado de títulos desenvolvido, sendo a abertura de uma bolsa de valores uma

perspectiva para um futuro próximo. Por esta razão, assumimos que para a determinação da

taxa de câmbio em Angola, a taxa de juros não é uma variável relevante.

Devido à estabilidade política em Angola ter sido somente alcançada em 2002 com o

final da guerra civil, o período de análise dos dados compreende Janeiro de 2002 a Junho de

2013, totalizando 138 observações mensais. Como os dados do VIX (medida global de risco)

só estão disponíveis a partir de 2004, na regressão com a inclusão desta variável, o período de

análise será de 2004 a 2013. Os dados foram obtidos no Banco Central de Angola (BNA),

Banco Central dos Estados Unidos (FED) e no FMI (IFS).

6 Permanecendo tudo o mais constante, mudanças permanentes na oferta de moeda de um país levam a mudanças proporcionais na mesma

direção do nível de preços. Acréscimos permanentes na oferta de moeda causam então uma depreciação de longo prazo proporcional de sua moeda em relação às moedas estrangeiras. No longo prazo, um aumento na taxa de juros de um país diminui a demanda por moeda real neste

país, elevando o nível de preços no longo prazo e levando a sua moeda a se depreciar em relação às moedas estrangeiras na mesma proporção

do aumento do nível de preços, porém no curto e médio prazos, uma elevação da taxa de juros tende a causar uma apreciação.

13

4 RESULTADOS

4.1 ESTACIONARIDADE E COINTEGRAÇÃO

Um conceito ligado a análise de séries temporais é a estacionaridade da série. Uma

série estacionária é aquela que flutua em torno de uma mesma média. No sentido de se

analisar, a estacionaridade das séries utilizadas para a estimação econométrica, realizamos

dois testes de raiz unitária: Augmented Dick Fuller (ADF) e o Phillips Perron (PP). Tanto o

teste ADF como o teste PP não rejeitaram a hipótese de existência de raiz unitária para todas

as variáveis em nível (ver resultados em apêndice A). Por esta razão procedemos ao teste de

cointegração Engle Granger.

O teste de cointegração Engle- Granger é definido como:

• Se Yt é I(1) e Xt é I(1);

• E û (parâmetro estimado) é I(0);

• Então Yt e Xt são cointegradas. Sendo Yt e Xt cointegradas, β1 estimado por

MQO é superconsistente e a regressão cointegrante não é espúria.

Para averiguarmos a hipótese de cointegração pelo método de Engle Ganger devemos

definir antes o defasamento ótimo a ser usado no teste. Utilizamos para tal o modelo VAR

tradicional que resultou numa ordem de dois defasamentos (apêndice B). O teste não rejeitou

a hipótese nula de que os resíduos têm raiz unitária e portanto as variáveis são não

cointegradas (apêndice C) e não podemos usar um modelo de correção de erros (VEC).

14

O teste de cointegração Johansen (Apêndice C) produziu resultados semelhantes,

confirmando a não cointegração entre as variáveis.

4.2 MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS

Por as variáveis serem não cointegrantes não podemos dizer que existe uma relação de

longo prazo estável entre as séries da taxa de câmbio real e do preço do petróleo em Angola.

Deste modo, passamos para o modelo de mínimos quadrados ordinários (MQO) em primeira

diferença, tendo os seguintes resultados:

Variáveis Coeficientes Erro Padrão Estatística t Valor P

Constante -0.007818 0.001391 -5.620476 0.0000*

D(LPETR) 0.026594 0.013304 1.998951 0.0481*

D(VIX) 0.036338 0.027054 1.343149 0.1820

R-quadrado 0.035064 Média var. dependente -0.007589

R-quadrado ajustado 0.017520 Desv. Padrão var. dependente 0.014898

Erro Padrão da regressão 0.014767 Critério de Akaike -5.566641

Soma resid. quadrados 0.023987 Critério de Schwarz -5.494233

Log da Verossimilhança 317.5152 Hannan-Quinn -5.537258

Estatística F 1.998616 Durbin-Watson 1.515354

Valor P (F) 0.140414 Valor P (Wald F) 0.140511

A letra “L” a frente da variável significa logaritmo natural. A letra “D” siginifica diferença.

Tabela 3- Equação diferencial 1 TCR (MQO)

De acordo com a tabela acima variações no preço do petróleo tendem a afetar a taxa

de câmbio real. O coeficiente é significante a 5% mas o sinal não é o esperado. A elasticidade

da taxa de câmbio em relação ao preço do petróleo é segundo o modelo de 0,026594.

O coeficiente da aversão global ao risco não é significante mas apresenta o sinal

esperado.

15

O coeficiente de determinação ajustado da regressão é apenas de 1% e como o teste F

mostra-nos uma insignificância conjunta dos coeficientes do VIX e do LPETR, foi rodada a

mesma regressão apenas com a variável LPETR.

Variáveis Coeficientes Erro Padrão Estatística t Valor P

Constante -0.008895 0.001407 -6.320805 0.0000*

D(LPETR) 0.032124 0.014417 2.228198 0.0275*



Erro P. da regressão 0.016033 Critério de Akaike -5.413896




Valor P (F) 0.045520 Valor P (Wald F) 0.027522


Tabela 4- Equação diferencial 2 TCR (MQO)

Nesta nova tabela o coeficiente do preço do petróleo continua significante a 5% e

indicando que o aumento no preço do petróleo leva a uma depreciação da moeda angolana,

contrariando a literatura de commodity currency. No entanto testes do resíduo da equação

demonstram a existência de correlação serial (Apêndice C). Deste modo, será introduzida uma

nova variável independente na equação, a taxa de câmbio real defasada.

Os preços do petróleo apresentam bastante volatilidade e por isso o mercado futuro

tem grande destaque no mercado do petróleo. É comum um tempo razoalvelmente longo entre

a realização do investimento (assinatura do contrato) e a materialização das receitas (produção

e venda dos barris de petróleo). De acordo com Gujarati (1990) os motivos para a inclusão de

defasagens de variáveis num modelo são: Psicológicos (ligado a costumes e hábitos das

pessoas, como exemplo podemos citar as pessoas que tornam-se ricas ao ganharem na loteria,

que não mudam de uma hora para outra os seus hábitos), tecnológicos (a tecnologia e a

16

formação de capital são função do tempo) e institucionais (obrigações contratuais). Por causa

da rigidez comercial (contratos futuros) consideramos que o preço do petróleo demora a

impactar a taxa de câmbio em Angola. Para identificar o tempo de defasagem de uma variável

na regressão, foram utilizados os critérios de escolha como o Schwarz e Akaike (Apêndice B)

que resultaram em duas defasagens que neste caso correspondem a dois meses.

A análise gráfica da série do preço do petróleo evidenciada no capítulo anterior sugere

a necessidade de avaliarmos a existência ou não de quebra estrutural nos dados. Para verificar

possíveis alterações nos valores dos parâmetros do nosso modelo, utilizamos o método de

múltiplos testes de quebra estrutural que estimou para o caso de existir mudança estrutural

como data de quebra Julho de 2007. Para averiguar a mudança estrutural utilizamos então o

teste de Chow usando como data de quebra Julho de 2007. O teste rejeitou a hipótese nula de

estabilidade dos parâmetros ou seja de ausência de quebra estrutural (Apêndice D). Na

amostra é possível verificar que entre o período de Julho de 2007 a Julho de 2008 é registado

uma grande oscilação nos preços do petróleo.

Para incorporar no modelo a mudança estrutural criou-se uma variável dummy para o

período anterior a 2007. As especificações da nova regressão com a taxa de câmbio real

defasada, duas defasagens do preço do petróleo e a dummy temporal são:

D(LTCR) = C(1) + C(2)*DU200707 + C(3)*D(LPETR) + C(4)*D(LPETR)*DU200707 +

C(5)*D(VIX) + C(6)*D(VIX)*DU200707 + C(7)*D(LTCR(-1)) + C(8)*D(LTCR(-1))*DU200707 +

C(9)*D(LPETR(-1)) + C(10)*D(LPETR(1))*DU200707 + C(11)*D(LPETR(-2)) +

C(12)*D(LPETR(-2))*DU200707

Coeficientes Erro Padrão Estatística t Valor P

C(1) -0.003664 0.001475 -2.482958 0.0147*

C(2) -0.009111 0.004696 -1.940078 0.0552*

17

C(3) 0.035724 0.020740 1.722476 0.0880*

C(4) -0.037481 0.032387 -1.157273 0.2499

C(5) 0.030360 0.023234 1.306710 0.1943

C(6) 0.186445 0.124424 1.498466 0.1371

C(7) 0.226782 0.075265 3.013129 0.0033*

C(8) -0.093413 0.153806 -0.607347 0.5450

C(9) -0.005615 0.029613 -0.189610 0.8500

C(10) 0.065054 0.047201 1.378209 0.1712

C(11) 0.024984 0.022609 1.105078 0.2718

C(12) -0.003095 0.038040 -0.081374 0.9353






F-statistic 2.939497 Durbin-Watson 1.970263

Valor P (F) 0.002068 Wald Estatistica F 4.732197

O asterístico indica que os coeficientes são siginificantes


As letras DU significam dummy.

Tabela 5- Equação diferencial com defasamentos distribuídos e quebra estrutural

Segundo a tabela 5 o efeito do preço do petróleo no câmbio continua sendo de depreciação

cambial e não de apreciação como era esperado. Os coeficientes de defasagens do preço do

petróleo não foram significantes; o mesmo com o coeficiente da interação entre o preço do

petróleo e a varáivel dummy.

Como as obrigações contratuais na compra e venda de petróleo podem chegar a um

espaço de tempo bem maior que o apontado pelos critérios mencionados acima e fazendo uma

avaliação mais conservadora do mercado de petróleo em Angola definimos um novo

defasamento da variável preço do petróleo, agora de 24 meses (dois anos). Os resultados da

nova regressão foram:

Variáveis Coeficientes Erro

Padrão

Estatística t Valor P

Constante -0.004917 0.001779 -2.763268 0.0070*

18

D(LTCR(-1)) 0.202597 0.105878 1.913489 0.0590*

D(LPETR) 0.014383 0.017913 0.802921 0.4242

D(LPETR(-1)) 0.016555 0.018347 0.902369 0.3694

D(LPETR(-2)) 0.016034 0.018495 0.866939 0.3884

D(LPETR(-3)) -0.017536 0.018386 -0.953768 0.3429

D(LPETR(-4)) 0.010860 0.018393 0.590410 0.5565

D(LPETR(-5)) -0.035134 0.018323 -1.917540 0.0585*

D(LPETR(-6)) 0.016723 0.019215 0.870286 0.3866

D(LPETR(-7)) -0.003055 0.018901 -0.161614 0.8720

D(LPETR(-8)) -0.004425 0.019073 -0.231992 0.8171

D(LPETR(-9)) 0.000397 0.018848 0.021065 0.9832

D(LPETR(-10)) -0.027723 0.018687 -1.483539 0.1416

D(LPETR(-11)) -0.016855 0.019016 -0.886365 0.3779

D(LPETR(-12)) 0.016270 0.018991 0.856699 0.3940

D(LPETR(-13)) -0.037521 0.019262 -1.947964 0.0547*

D(LPETR(-14)) -0.037649 0.019178 -1.963108 0.0529*

D(LPETR(-15)) 0.017311 0.019161 0.903449 0.3688

D(LPETR(-16)) -0.041961 0.018870 -2.223730 0.0288*

D(LPETR(-17)) 0.005360 0.019172 0.279597 0.7805

D(LPETR(-18)) 0.005761 0.018596 0.309785 0.7575

D(LPETR(-19)) 0.008650 0.017938 0.482208 0.6309

D(LPETR(-20)) -0.018465 0.017777 -1.038700 0.3019

D(LPETR(-21)) 0.009429 0.017776 0.530424 0.5972

D(LPETR(-22)) -0.020145 0.017618 -1.143462 0.2560

D(LPETR(-23)) -0.002696 0.017608 -0.153110 0.8787

D(LPETR(-24)) 0.019933 0.017145 1.162622 0.2482







Valor P (F) 0.048851

O asterístico indica que os coeficientes são siginificantes.

Tabela 6- Equação diferencial com defasamentos distribuídos TCR (MQO)

O teste Wald concluiu que estes coeficientes são também conjuntamente significantes

(Apêndice C). Em regressões com defasamentos de variáveis, levanta-se a questão da

multicolinearidade. Ao observamos a estatística de Durbin Watson verificamos que apresenta

um valor bem próximo de 2, o teste F com nível de 5% aceita a existência de significância

conjunta de todos os coeficientes utilizados na regressão e o teste do resíduo LM indica que

19

não há correlação serial. Estes são sintomas de que não existe alta colinearidade ou má

especificação nesta regressão.

De acordo com a tabela 5, uma variação de 1% no preço do petróleo conduz a variação

na taxa de câmbio real em Angola de -0,15227% (soma dos coeficientes) distribuída ao longo

de 16 meses, ou seja, o aumento no preço do petróleo leva a queda do câmbio real em Angola

distribuída num espaço de tempo de 16 meses.

20

5 CONCLUSÃO

Segundo a literatura de commodity currency, países que têm uma pauta de exportação

dominada por algumas poucas commodities, são candidatos naturais a terem suas taxas de

câmbio real, fortemente influenciadas pelas flutuações no preço destas commoditties no

mercado internacional; pois a comercialização destas commoditties se constitui numa grande

fonte de receita, que se reflete em uma afluência de recursos.

Este trabalho procurou analisar o impacto do preço do petróleo na taxa de câmbio real

angolana, tendo em conta que o petróleo representa a maior parte das exportações do país e

que um movimento de alta do preço do petróleo, implicaria um melhor desempenho

exportador do país nesta commodity. O crescimento econômico de Angola é dependente da

absorção de poupanças externas; no período de maior alta nos preços do petróleo dentro da

amostra deste estudo, que ocorreu de 2002 a 2008, o país experimentou um crescimento

médio de 15,13%.

No período de 2004 /2013 observamos um movimento ascendente no preço do petróleo

acarretando um efeito direto de aumento do valor exportado, ou seja, elevação das receitas do

país. Isto levaria a uma apreciação da moeda doméstica de acordo a teoria apresentada neste

trabalho.

Os resultados deste estudo confirmam o que foi predito na literatura e verificamos a

relação negativa esperada entre as séries do preço do petróleo e do câmbio real. Variações do

preço do petróleo influenciam a taxa de câmbio real em Angola, embora não no mesmo

período em que se verificam estas variações. O aumento do preço do petróleo leva a uma

apreciação do câmbio real.

21

É importante ressaltar que, talvez o impacto do preço do petróleo no câmbio em

Angola, fosse maior se o regime cambial fosse puramente flutuante. O BNA tem vindo a

aumentar as suas intervenções no mercado cambial com a finalidade de manter a estabilidade

da taxa de câmbio, em resposta à pressão causada sobre o câmbio, pelas entradas crescentes

de divisas estrangeiras oriundas da exportação de petróleo. Estas ações do banco central

angolano impedem que a valorização ou desvalorização do Kwanza sejam 100% efetivas.

22

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24

APÊNDICE A

Estacionariedade

Resultados do Teste ADF

Hipótese nula: A série tem raiz unitária

Variáveis Valor P Estatística

LTCR 0,9369 -1,020286

LPETR 0,1196 -3,062785

VIX 0,1864 -2,839946

Resultados do Teste Phillips Perron

Hipótese nula: A série tem raiz unitária

Variáveis Valor P Estatística

LTCR 0,9596 -0,829743

LPETR 0,1804 -2,855808

VIX 0,1321 -3,017564

25

APÊNDICE B

Defasamento ótimo baseado no VAR

Variáveis exógenas: LPETR VIX Constante

Variável endógena: LTCR

AIC: Critério de informação Akaike

SC: Critério de informação Schwarz

HQ: Critério de informação Hannan-Quinn

Desfasamentos

Log da

Verossimilhança

p (LR) AIC SC HQ

0 68.24077 -1.144575 -1.072570 -1.115352

1 322.7452 491.1488 -5.592020 -5.496013* -5.553057

2 325.0207 4.351546* -5.614399* -5.494390 -5.565694*

3 325.0729 0.098846 -5.597770 -5.453760 -5.539325

4 325.0780 0.009626 -5.580317 -5.412304 -5.512130

* indica a ordem de defasamento selecionada pelo critério (cada teste ao nível de 5%).

26

APÊNDICE C

Cointegração

Variáveis: LTCR LPETR VIX Constante @TREND

Testes Valor P Estatística

Engle-Granger estatística tau (2 defasamentos) 0,6312 -2,644811

Engle-Granger estatística z (2 defasamentos) 0,6026 -13,67256

Engle-Granger estatística tau (1 defasamento) 0,4543 -2,982970

Engle-Granger estatística z (1 defasamento) 0,4140 -17,08414

Johansen 0,3730 Valor crítico 5%

( 3,841466)

Teste do Resíduo da equação diferencial 2 e da equação com defasamentos

distribuídos.

H0: Não há correlação serial

Breusch-Godfrey Teste LM de Correlação Serial equação diferencial 2

Estatística F 4.066390 Valor P. F(2,133) 0.0193

Obs*R ao quadrado 7.894628 Valor P Qui-quadrado(2) 0.0193

Breusch-Godfrey Teste LM de Correlação Serial equação com defasamentos distribuídos

Estatística F 0.365007 Valor P. F (2,84) 0.6953

Obs*R ao quadrado 0.973581 Valor P Qui-quadrado (2) 0.6146

Teste Wald dos Coeficientes do preço do petróleo individulamentente

significantes

Teste Wald:

Estatística do teste Valor df Valor P

Estatística F 4.224735 (4, 86) 0.0036

Qui-quadrado 16.89894 4 0.0020

H0: D(LPETR(-5))= D(LPETR(-13))= D(LPETR(-14))= D(LPETR(-16))= 0

Sumário da hipótese nula:

Restrição normalizada (= 0) Coeficientes Erro padrão

D(LPETR(-5)) -0.035134 0.018323

D(LPETR(-13)) -0.037521 0.019262

D(LPETR(-14)) -0.037649 0.019178

D(LPETR(-16)) -0.041961 0.018870

27

APÊNDICE D

Testes de quebra estrutural

Teste de Chow: 2007M07

Hipótese nula: Ausência de quebra estrutural

Amostra: 2004M02 2013M06

Estatística F 4.907297 Prob. F(3,107) 0.0031

Log da

Verosimilhança 14.56683

Prob. Qui -

quadrado(3) 0.0022

Múltiplos testes de quebra

estrutural

Quebra selecionada pelo critério de

Schwarz: 0

Quebra selecionada pelo critério

LWZ: 0

Soma dos

quadrados

dos resíduos Log - L

Critério de

Schwarz*

Critério de

LWZ*

Quebras

# de

Coefs.

0 3 0.023987 317.5152 -8.332110* -8.223494*

1 7 0.021086 324.7986 -8.293678 -8.039078

2 11 0.020050 327.6455 -8.176725 -7.774714

3 15 0.018380 332.5606 -8.096375 -7.545416

4 19 0.017995 333.7547 -7.950169 -7.248593

5 23 0.018057 333.5618 -7.779414 -6.925409

* Valor mínimo escolhido pelo critério de informação

Datas de quebra estimadas:

1: 2007M07

2: 2009M10, 2011M02

3: 2006M02, 2009M10,

2011M02

4: 2005M11, 2007M07, 2009M10,

2011M02

5: 2005M11, 2007M07, 2008M11, 2010M05,

2011M10

efeito do preÇo de commoditties sobre a taxa de...

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