O câmbio e a cointegração

Em um excelente post em seu blog, Marcelo Curado fala da aposta de muitos economistas em uma recuperação da economia brasileira graças a desvalorização do real. Em um texto curto e bem bacana ele acaba com esse pensamento.

O que é mais intuitivo é que o câmbio quando desvaloriza eleva nossa exportações (porque os produtos ficam mais baratos para os gringos), ou seja, mais money entrado para a gente, e também aumenta a produção local, já que a gente não vai importar porque vai estar tudo caro.

Ele dá diversas evidências de que esse pensamento que parece tão óbvio não é tão verdade assim. Vale a leitura, não é complexo e o professor, como de costume, faz uma análise interessante.

Como estou aqui para falar de econometria, o que me chamou a atenção foi o teste de cointegração feito no post. O que seria isso?

Cointegração serve para indicar se duas séries temporais possuem uma relação de longo prazo. Colocada da forma mais simples possível, cointegração indica se as duas variáveis estão se movendo numa mesma tendência.

Uma história bem comum que você vai ouvir quando ler explicações sobre cointegração é a do bêbado e seu cachorro. Pense que os dois andam de forma aleatória, mas há aí uma relação, porque eles sempre estarão perto. Apesar de cada um andar de forma aleatória, os dois tem uma conexão, o cachorro vai seguir o dono, ou o contrário. Eles tem uma certa conexão e a distância de um ao outro é previsível de certa forma. O bêbado e o cachorro formam um par cointegrado. Embora tenham passeios aleatórios, conseguimos prever a distância entre os dois e aí nasce a cointegração.

Qual a importância disso?

Primeiro porque podemos estudar essas relações de pares. Pensando para o lado de finanças, ficaria muito mais fácil você bolar estratégias de negociação de pares de ações. Você sabe como as duas se comportam entre si, fazendo com que você possa por exemplo comprar uma e vender outra a determinados preços de forma que você ganhe uma grana, já que você sabe a distância entre os preços das duas.

E o principal é que muitas de nossas técnicas falham quando lidamos com dados não estacionários, por isso esse teste é melhor. Estamos evitando relações espúrias.

E o que é estacionário?

Um processo estacionário é aquele que a média, variância e autocorrelação não muda ao longo do tempo. Mas falamos mais sobre isso em um post futuro!✌️

 

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