Page 89 - XXII Prêmio Tesouro Nacional 2017

Tema – Equilíbrio e Transparência Fiscal – Helder Ferreira de Mendonça e Joseph David B. Vasconcelos de Deus

O hiato do produto é uma importante variável de controle na análise dos
determinantes do erro de previsão do balanço orçamentário do governo, pois é
esperado que o erro de previsão fiscal seja maior em períodos anteriores a uma
queda na atividade econômica e que seja menor durante a aceleração econômica.
Como proxy para o hiato do produto (GAP), este estudo usa o Índice de Atividade
Econômica (IBC-Br) disponível pelo SGST/BCB. Pelo fato de o hiato do produto
representar um controle para o ciclo durante o estágio de planejamento orçamen-
tário, uma relação positiva com e é esperada.
F
Conforme identificado pela literatura sobre gerenciamento de dívida publica,
existe um limite prudencial para a razão dívida pública/PIB. Portanto, de maneira
a observar os efeitos da dívida pública (DEBT) sobre o erro de previsão do balanço
orçamentário do governo, e assim o grau de estresse fiscal a que o governo está
sujeito, é considerado no modelo a variável dívida do governo geral bruta (% PIB)
disponível no SGST/BCB. Para o caso de um país onde o governo não é compro-
22
metido com a responsabilidade fiscal, tal como observado na economia brasileira
nos últimos anos, uma relação positiva entre DEBT e e é provável. Nesse contexto,
F
o modelo básico é obtido por meio de: 23

(3.10)
Embora o uso de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) seja um método
simples para estimar a equação 3.10, como observado por Fabrizio e Mody (2006),
variáveis orçamentárias podem conduzir a um sério problema de causalidade reversa
e assim os resultados poderiam ser viesados e ineficientes. Com o objetivo de reduzir
a possibilidade de endogeneidade nas regressões, os regressores foram defasados em
um período. Entretanto, o fato de as séries terem frequência mensal pode ainda causar
dúvidas em relação à endogeneidade nas regressões. Portanto, este estudo faz uso de
uma análise mais robusta baseada no Método de Momentos Generalizados (GMM).
De acordo com Wooldridge (2001), para obter um estimador GMM mais
eficiente do que o MQO, deve haver alguma restrição sobre as variáveis instru-
mentais. Portanto, a estatística “J” é calculada para cada modelo como um teste
de sobreidentificação das condições de momento. Além do mais, como usual,
as variáveis instrumentais usadas na regressão são os regressores defasados.
24

22 Em relação à literatura sobre esse tema, ver Blanchard et al. (1990), Cohen (1997), Perotti (1999), Pattillo, Poirson e Ricci
(2002), Reinhart, Rogoff e Savastano (2003).
23 De acordo com Afonso e Silva (2012), erros de previsão de inflação () são um potencial determinante dos erros de
previsão fiscal, pois mais alta inflação pode influenciar o balanço orçamentário por meio de um sistema de indexação de
tributação imperfeito. Além disso, com base numa metodologia do FMI, nós consideramos o Balanço Primário Ajustado
Ciclicamente (CAPB) como um regressor no modelo (ver tabela 8, no apêndice). Entretanto, ambas as variáveis não se
mostraram estatisticamente significantes, e assim foram removidas do modelo.
24 Para eliminar qualquer possibilidade de distorcer os resultados, o máximo de defasagens aplicadas para cada instrumento
foi 9. Além disso, o número de instrumentos usados para todos os modelos é menor do que 18% em relação ao total de
observações.
Finanças Públicas – XXII Prêmio Tesouro Nacional – 2017 87