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29/09/2021 12:00
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TD 2699 - Antecipação Fiscal, Não Fundamentalidade e Não Causalidade no Brasil

Luan Borelli, Christian Vonbun e Geraldo Sandoval Góes / Rio de Janeiro, setembro de 2021    

 

Até este momento, poucos artigos buscaram tratar diretamente dos problemas da não fundamentalidade e da não causalidade em estudos fi scais, menos ainda no Brasil. Esses problemas são de especial interesse no contexto fi scal em decorrência do fenômeno da antecipação fi scal, inerente à natureza das políticas fi scais. Este trabalho busca suprir essa lacuna na literatura nacional expandindo sua fronteira por meio da introdução expositiva destes conceitos, de suas causas e de suas soluções, bem como de uma primeira tentativa de tratamento metodológico destes problemas para os dados fi scais brasileiros. Estima-se um modelo de autorregressão vetorial (vector auto regression – VAR) fi scal não causal para o Brasil e os resultados obtidos indicam que o desempenho preditivo teve desempenho consistentemente superior a previsões equivalentes construídas utilizando modelos VAR tradicionais. Isso sugere que as expectativas possam ter papel relevante na determinação das dinâmicas fi scais.

Palavras-chave: antecipação fi scal; não fundamentalidade; não causalidade.

So far, there are very few papers concerning the problems of non causality and non-fundamentalness in fi scal studies. This is even truer for Brazil. Non causality and non fundamentalness are econometric problems that are specially relevant in fi scal studies, as they are relate to fi scal foresight, a natural phenomenon in fi scal studies. Fiscal foresight is the ability, by market participants, to forecast and preview government expenditures before they effectively happen. This happens because of the legal bureaucracy that commands fi scal expenditures and tax collection. The present paper fulfi lls part of this gap by presenting and discussing those issues and by treating such a problem reported in Brazilian data. We estimate a non causal VAR with Brazilian typical data and compare its forecasts to a regular causal VAR, using the same data found to be non-fundamental by Vonbun and Lima (2020). The results suggest that expectations may have a role in the determination of the effects fi scal policy, as the non causal VAR has shown substantially better predictive ability than the regular causal VAR for that dataset. 

Keywords: fi scal policy; VAR; macroeconometrics; fundamentalness; forecasting.

 

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