Conforme abordado, os estudos para os determinantes do prêmio de risco implícito na ETTJ brasileira ainda são bastante insipientes. Porém, com a literatura internacional sobre o assunto em estágio mais avançado do que a literatura doméstica, e com os mercados financeiros dos países cada dia mais interligados, é válido, a despeito das características intrínsecas de cada país, realizar uma análise comparativa entre os resultados obtidos para o mercado brasileiro e para os demais países.
Gravelle e Morley (2005) concluem que o prêmio de risco implícito na ETTJ do Canadá possui uma relação positiva com a volatilidade das taxas de juros e da taxa de câmbio, fatores também relevantes para o prêmio brasileiro.
As hipóteses de Ludvigson e Ng (2009), as quais apontam que o prêmio de risco se comporta de forma anticíclica, e as de Campbell, Sunderam e Viceira (2009) e Bernanke (2013), que indicam existir uma correlação negativa entre preços de títulos e preço de ações, obtiveram resultados inconclusivos para o Brasil, visto que, embora a variável escolhida para testar essas hipóteses tenha se mostrado significante nos modelos semanais de amostra completa, ela não foi significante para nenhum dos modelos mensais.
Wright (2011), após a análise de diversas economias desenvolvidas, concluiu que os principais determinantes para o prêmio de risco na curva de juros dos países são a incerteza sobre a inflação e o nível da inflação no longo prazo; conforme apontado na discussão bibliográfica, outros autores também chegam a essa mesma conclusão. Os resultados do presente estudo também colaboram com
a conclusão da importância da incerteza sobre a inflação (significância da variável desvio padrão da expectativa média da Inflação doze meses à frente na maioria dos modelos) como um dos fundamentais do prêmio de risco. O nível da inflação mostrou-se relevante somente nos modelos mensais, porém, em virtude da amostra de apenas 13 anos, é prematuro concluir sobre o desempenho do nível da inflação no longo prazo como um dos determinantes do prêmio de risco brasileiro.
Longstaff (2011) documenta a importância de fatores externos, por exemplo as taxas americanas como variáveis explicativas das taxas de países emergentes, o que corrobora com Miyajima (2012), Turner (2014) e Sobrun e Turner (2015), que também defendem essa tese para os países emergentes. O presente estudo também mostra evidências de que o prêmio de risco implícito na ETTJ brasileira é influenciado por fatores externos, mais especificamente, pelas taxas americanas.
40 6 CONCLUSÃO
O objetivo central deste trabalho foi construir uma série histórica para a variável não observável do prêmio de risco implícito na curva de juros brasileira e, com isso, elaborar um modelo capaz de compreender o comportamento desse prêmio. Dessa forma, será possível avaliar como na presença de diversos choques a ETTJ deverá se mover.
Para isso, primeiramente se apresentou a Hipótese das Expectativas e suas limitações para modelar a ETTJ. Em seguida, expôs-se a literatura desenvolvida sobre os motivos dessas limitações e se apontou que existem duas hipóteses para explicar as insuficiências da Hipótese das Expectativas em modelar a curva de juros: a existência de um prêmio de risco variante no tempo e a hipótese de
Preferred Habitats, de Modigliani e Sutch (1966, 1967).
Posteriormente, avaliaram-se as principais técnicas utilizadas na literatura internacional para se construir uma série para o prêmio de risco na ETTJ e qual deveria ser a técnica mais adequada para o mercado brasileiro. Com base no histórico de diversas quebras estruturais do mercado de juros brasileiro e da somente recente estabilização da inflação, decidiu-se que um modelo baseado em pesquisa de expectativas seria o mais adequado.
Com a definição do modelo utilizado, construiu-se uma ETTJ baseada apenas nas expectativas para as taxas de juros futuras dos agentes, disponíveis no relatório FOCUS do Banco Central do Brasil; portanto, foi possível elaborar a série histórica de prêmio de risco para diversas maturidades. De posse dessa série e utilizando como base a literatura discutida sobre o assunto, selecionaram-se diversas variáveis, a fim de ajudar a explicar o comportamento do prêmio de risco implícito na ETTJ; além disso, também se adicionou uma variável para capturar a hipótese de Preferred Habitats, de Modigliani e Sutch (1966, 1967). Estimaram-se os modelos em diferença para detectar os principais determinantes do prêmio de risco, os quais mostraram um coeficiente de determinação satisfatório e um bom desempenho na nossa análise de qualidade.
Similar aos resultados obtidos na literatura estrangeira, o prêmio de risco na curva juros e a expectativa de política monetária no mercado norte-americano, a incerteza da inflação doméstica e a volatilidade dos juros e do câmbio mostram-se importantes na determinação do prêmio de risco. Além deles, uma variável representativa do risco fiscal e uma referente ao tipo de ciclo monetário também se revelaram significativos.
No curto prazo, como sugestão para futuros trabalhos e com base na metodologia apresentada para estimação do prêmio de risco desse trabalho, fica o desafio de se estimar um modelo para o nível justo de prêmio de risco. O presente trabalho teve o foco na variação do prêmio de risco para compreender as principais variáveis que o afetam, porém, compreender se o valor atual do prêmio de risco está adequado também é de grande valor econômico.
Além disso, algumas das variáveis apresentadas no quarto capítulo, como a expectativa de inflação, a expectativa de juros americanos e a expectativa da dinâmica fiscal, podem ser previstas através de modelos econométricos. Dessa forma, é possível criar modelos com capacidade de previsão do comportamento do prêmio de risco.
Outra oportunidade interessante de desenvolvimento é utilizar a abordagem sugerida por Cochrane e Piazzesi (2005), entretanto, ao invés de modelar os componentes principais da ETTJ com base no prêmio de risco ex-post, oque reduz consideravelmente o tamanho da amostra do estudo, a modelagem seria realizada utilizando a série de prêmio de risco feita com a metodologia de pesquisa de expectativas descrita neste trabalho, o que aumenta consideravelmente o tamanho da amostra e produz modelos mais robustos.
Em uma visão de mais longo prazo, há a possibilidade de aproveitar uma série histórica mais abrangente, a fim de obter conclusões mais robustas, principalmente quanto às hipóteses do comportamento anticíclico do prêmio de risco e da teoria de Preferred Habitats, de Modigliani e Sutch (1966 1967). Além disso, a estabilização de preços e possíveis reformas estruturais podem possibilitar um balizamento mais amplo para a taxa de juros nominal brasileira e oportunizara utilização de modelos como os Modelos de Estrutura a Termo do tipo Afim.
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46 Apêndice 1. Testes Hipóteses para média das inclinações 3 anos menos 1 ano e de 5 anos menos 2 anos no mercado de juros brasileiro.
De acordo com o teste de hipóteses realizado ao nível de significância de 10%, existem evidências para concluir que a média das inclinações de 1-3 Anos e 2-5 anos são diferentes de zero.
Inclinação 1 ano - 3 Anos Inclinação 2 anos - 5 Anos
Média Amostral 0,394% 0,253%
Desvio Padrão Amostral 0,936% 0,763%
Número de Observações Amostral 3.328 3.328
Estatística de Teste 1.402,43 1.102,42