efeito do preço de commoditties sobre a taxa de câmbio real em

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.
i
“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.
ii
iii
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
iv
DEDICATÓRIA
Dedico esta dissertação aos meus pais que sempre
acreditaram em mim.
v
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.
vi
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.
vii
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
viii
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
ix
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
x
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
xi
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
xii
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.
1
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.
2
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.
3
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.
4
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.
5
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 riscopaís, 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
6
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.
7
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)
8
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.
9
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
10
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)
TCR e PETR (Brent)
Log (TCR) e Log (Petr)
Em diferenças TCR e PETR
Amostra 2002M01-2013M06
-0,819969011
-0,88404
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.
11

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.
12
4
4.1
RESULTADOS
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).
13
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
Constante
D(LPETR)
D(VIX)
-0.007818
0.026594
0.036338
R-quadrado
R-quadrado ajustado
Erro Padrão da regressão
Soma resid. quadrados
Log da Verossimilhança
Estatística F
Valor P (F)
Erro Padrão Estatística t
0.035064
0.017520
0.014767
0.023987
317.5152
1.998616
0.140414
0.001391
0.013304
0.027054
-5.620476
1.998951
1.343149
Valor P
0.0000*
0.0481*
0.1820
Média var. dependente
Desv. Padrão var. dependente
Critério de Akaike
Critério de Schwarz
Hannan-Quinn
Durbin-Watson
Valor P (Wald F)
-0.007589
0.014898
-5.566641
-5.494233
-5.537258
1.515354
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.
14
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
D(LPETR)
-0.008895
0.032124
0.001407
0.014417
-6.320805
2.228198
0.0000*
0.0275*
R-quadrado
R-quadrado ajustado
Erro P. da regressão
Soma resid. quadrados
Log da Verossimilhança
Estatística F
Valor P (F)
0.029296
0.022106
0.016033
0.034701
372.8518
4.074339
0.045520
Média var. dependente
Desv. Padrão var. dependente
Critério de Akaike
Critério de Schwarz
Hannan-Quinn
Durbin-Watson
Valor P (Wald F)
-0.008567
0.016213
-5.413896
-5.371268
-5.396573
1.525069
0.027522
A letra “L” a frente da variável significa logaritmo natural.
A letra “D” siginifica diferença.
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
15
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
C(1)
C(2)
Coeficientes
Erro Padrão
Estatística t
-0.003664
-0.009111
0.001475
0.004696
-2.482958
-1.940078
Valor P
0.0147*
0.0552*
16
C(3)
0.035724
C(4)
-0.037481
C(5)
0.030360
C(6)
0.186445
C(7)
0.226782
C(8)
-0.093413
C(9)
-0.005615
C(10)
0.065054
C(11)
0.024984
C(12)
-0.003095
R-quadrado
0.242506
R-quadrado ajustado
0.160007
Erro P. da regressão
0.013654
Soma resid. quadrados 0.018831
Log da Verossimilhança 331.1908
F-statistic
2.939497
Valor P (F)
0.002068
0.020740
1.722476
0.032387
-1.157273
0.023234
1.306710
0.124424
1.498466
0.075265
3.013129
0.153806
-0.607347
0.029613
-0.189610
0.047201
1.378209
0.022609
1.105078
0.038040
-0.081374
Média var. dependente
Desv. Padrão var. dependente
Critério de Akaike
Critério de Schwarz
Hannan-Quinn
Durbin-Watson
Wald Estatistica F
0.0880*
0.2499
0.1943
0.1371
0.0033*
0.5450
0.8500
0.1712
0.2718
0.9353
-0.007589
0.014898
-5.649395
-5.359761
-5.531865
1.970263
4.732197
O asterístico indica que os coeficientes são siginificantes
A letra “L” a frente da variável significa logaritmo natural.
A letra “D” siginifica diferença.
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
Constante
-0.004917
0.001779
Estatística t
-2.763268
Valor P
0.0070*
17
D(LTCR(-1))
D(LPETR)
D(LPETR(-1))
D(LPETR(-2))
D(LPETR(-3))
D(LPETR(-4))
D(LPETR(-5))
D(LPETR(-6))
D(LPETR(-7))
D(LPETR(-8))
D(LPETR(-9))
D(LPETR(-10))
D(LPETR(-11))
D(LPETR(-12))
D(LPETR(-13))
D(LPETR(-14))
D(LPETR(-15))
D(LPETR(-16))
D(LPETR(-17))
D(LPETR(-18))
D(LPETR(-19))
D(LPETR(-20))
D(LPETR(-21))
D(LPETR(-22))
D(LPETR(-23))
D(LPETR(-24))
R-quadrado
R-quadrado ajustado
Erro P. da regressão
Soma resid. quadrados
Log da Verossimilhança
Estatística F
Valor P (F)
0.202597
0.014383
0.016555
0.016034
-0.017536
0.010860
-0.035134
0.016723
-0.003055
-0.004425
0.000397
-0.027723
-0.016855
0.016270
-0.037521
-0.037649
0.017311
-0.041961
0.005360
0.005761
0.008650
-0.018465
0.009429
-0.020145
-0.002696
0.019933
0.330132
0.127614
0.013915
0.016652
338.1367
1.630138
0.048851
0.105878
0.017913
0.018347
0.018495
0.018386
0.018393
0.018323
0.019215
0.018901
0.019073
0.018848
0.018687
0.019016
0.018991
0.019262
0.019178
0.019161
0.018870
0.019172
0.018596
0.017938
0.017777
0.017776
0.017618
0.017608
0.017145
1.913489
0.802921
0.902369
0.866939
-0.953768
0.590410
-1.917540
0.870286
-0.161614
-0.231992
0.021065
-1.483539
-0.886365
0.856699
-1.947964
-1.963108
0.903449
-2.223730
0.279597
0.309785
0.482208
-1.038700
0.530424
-1.143462
-0.153110
1.162622
Média var. dependente
Desv. Padrão var. dependente
Critério de Akaike
Critério de Schwarz
Hannan-Quinn
Durbin-Watson
0.0590*
0.4242
0.3694
0.3884
0.3429
0.5565
0.0585*
0.3866
0.8720
0.8171
0.9832
0.1416
0.3779
0.3940
0.0547*
0.0529*
0.3688
0.0288*
0.7805
0.7575
0.6309
0.3019
0.5972
0.2560
0.8787
0.2482
-0.007589
0.014898
-5.506844
-4.855167
-5.242400
1.943753
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
18
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.
19
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.
20
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.
21
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22
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23
APÊNDICE A
Estacionariedade
 Resultados do Teste ADF
Hipótese nula: A série tem raiz unitária
Variáveis
LTCR
LPETR
VIX
Valor P
0,9369
0,1196
0,1864
Estatística
-1,020286
-3,062785
-2,839946
Valor P
0,9596
0,1804
0,1321
Estatística
-0,829743
-2,855808
-3,017564
 Resultados do Teste Phillips Perron
Hipótese nula: A série tem raiz unitária
Variáveis
LTCR
LPETR
VIX
24
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
0
1
2
3
4
Log da
Verossimilhança
p (LR)
AIC
SC
HQ
68.24077
322.7452
325.0207
325.0729
325.0780
491.1488
4.351546*
0.098846
0.009626
-1.144575
-5.592020
-5.614399*
-5.597770
-5.580317
-1.072570
-5.496013*
-5.494390
-5.453760
-5.412304
-1.115352
-5.553057
-5.565694*
-5.539325
-5.512130
* indica a ordem de defasamento selecionada pelo critério (cada teste ao nível de 5%).
25
APÊNDICE C
Cointegração
Variáveis: LTCR LPETR VIX Constante @TREND
Testes
Engle-Granger estatística tau (2 defasamentos)
Engle-Granger estatística z (2 defasamentos)
Engle-Granger estatística tau (1 defasamento)
Engle-Granger estatística z (1 defasamento)
Johansen
Valor P
0,6312
0,6026
0,4543
0,4140
0,3730
Estatística
-2,644811
-13,67256
-2,982970
-17,08414
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
Obs*R ao quadrado
4.066390
7.894628
Valor P. F(2,133)
Valor P Qui-quadrado(2)
0.0193
0.0193
Breusch-Godfrey Teste LM de Correlação Serial equação com defasamentos distribuídos
Estatística F
Obs*R ao quadrado
0.365007
0.973581
Valor P. F (2,84)
Valor P Qui-quadrado (2)
0.6953
0.6146
Teste Wald dos Coeficientes do preço do petróleo individulamentente
significantes
Teste Wald:
Estatística do teste
Estatística F
Qui-quadrado
Valor
df
Valor P
4.224735
16.89894
(4, 86)
4
0.0036
0.0020
H0: D(LPETR(-5))= D(LPETR(-13))= D(LPETR(-14))= D(LPETR(-16))= 0
Sumário da hipótese nula:
Restrição normalizada (= 0)
D(LPETR(-5))
D(LPETR(-13))
D(LPETR(-14))
D(LPETR(-16))
Coeficientes
Erro padrão
-0.035134
-0.037521
-0.037649
-0.041961
0.018323
0.019262
0.019178
0.018870
26
APÊNDICE D
Testes de quebra estrutural
Teste de Chow: 2007M07
Hipótese nula: Ausência de quebra estrutural
Amostra: 2004M02 2013M06
Estatística F
Log da
Verosimilhança
4.907297
Prob. F(3,107)
Prob. Qui quadrado(3)
14.56683
0.0031
0.0022
Múltiplos testes de quebra
estrutural
Quebra selecionada pelo critério de
Schwarz:
Quebra selecionada pelo critério
LWZ:
0
0
Soma dos
quadrados
dos resíduos
Log - L
Critério de Critério de
Schwarz*
LWZ*
0.023987
0.021086
0.020050
0.018380
0.017995
0.018057
317.5152
324.7986
327.6455
332.5606
333.7547
333.5618
-8.332110* -8.223494*
-8.293678 -8.039078
-8.176725 -7.774714
-8.096375 -7.545416
-7.950169 -7.248593
-7.779414 -6.925409
# de
Quebras Coefs.
0
1
2
3
4
5
3
7
11
15
19
23
* Valor mínimo escolhido pelo critério de informação
Datas de quebra estimadas:
1: 2007M07
2: 2009M10,
3: 2006M02,
2011M02
4: 2005M11,
2011M02
5: 2005M11,
2011M10
2011M02
2009M10,
2007M07, 2009M10,
2007M07, 2008M11, 2010M05,
27