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Psykiske lidelser

In document Nattarbeid offshore (sider 20-0)

2.4. Helseeffekter ved nattarbeid

2.4.2. Psykiske lidelser

O presente trabalho buscou fazer uma aplicação econométrica dos indicadores de vulnerabilidade aplicados à economia brasileira, com o objetivo de sinalizar aos policy makers quais variáveis são relevantes para a identificação de vulnerabilidades na economia brasileira.

No Referencial Teórico, este trabalho apresentou diversos autores que buscaram identificar os indicadores que pudessem sinalizar aos policy makers a vulnerabilidade econômica dos países.

Após estas explicações iniciais, no próprio capítulo do referencial teórico, foram abordados os trabalhos sobre os early warning indicators de forma cronológica. Foram resgatados trabalhos clássicos, como Kaminsky, Lizondo e Reinhart (1998), Hawkins e Klau (2000), Abiad (2003), Frankel e Saravelos (2012), entre outros. Ainda neste capítulo, foi criada uma seção para apresentar a literatura do índice de exchange market pressure. Apesar deste índice também fazer parte dos estudos de early warning indicators, resolveu-se separar o estudo em seções para facilitar a compreensão do leitor.

No capítulo posterior, foi realizada a análise econométrica dos early warning indicators aplicados à realidade brasileira. Antes de demonstrar os resultados quantitativos, explicaram-se todos os indicadores que compuseram este trabalho, como suas respectivas fontes e periodicidades. Além disto, buscou-se explicar a relevância dos indicadores para a vulnerabilidade de uma economia.

Ainda neste capítulo de análises quantitativas, foi realizado um levantamento de estatística descritiva, em que o objetivo era analisar, resumidamente, as variáveis independentes antes de demonstrar as regressões. Por fim, foram criadas três seções em que eram demonstradas as análises de regressões simples e múltiplas. Nas primeiras análises mencionadas, foram geradas 104 regressões, que buscavam compreender as relações entre as variáveis ao longo do tempo. Na seção posterior, estimaram-se quatro modelos, buscando analisar quais variáveis independentes, em conjunto, afetavam os indicadores de atividade econômica. Na seção final, estimaram- se os modelos com a variável dependente do índice de exchange market pressure.

Vale salientar que, o presente trabalho procurou fazer uma análise não somente dos períodos de crise, mas na série histórica que das variáveis, com a finalidade de obter uma massa de dados que possibilitasse o estudo econométrico.

As análises quantitativas sinalizaram alguns indicadores com relevância na sinalização de vulnerabilidades, como, por exemplo, Crédito, Reservas, Variação da taxa Selic, entre outros. Entretanto, as aderências dos modelos estimados não foram tão significativas. Tais resultados puderam ser observados nas saídas das regressões e em seus respectivos gráficos. De qualquer forma, a sinalização dos indicadores relevantes já serve como uma ferramenta importante para o acompanhamento da atividade da economia. Em outras palavras, mesmo que os modelos, com defasagem de um período, não tiveram uma aderência tão significativa, ainda mais em períodos de volatilidade, é importante compreender os early warning indicators que influenciam na atividade econômica.

Este trabalho demonstra diversas oportunidades de pesquisas futuras, pois, demonstram variáveis importantes para a economia brasileira sobre uma perspectiva quantitativa. Além disto, possibilita que outros estudos sejam realizados com outras metodologias e com outras variáveis, para complementar mais o arcabouço das vulnerabilidades que podem afetar o Brasil.

As seguintes linhas de pesquisas futuras podem ser vislumbradas:

• Indicadores de vulnerabilidade no Brasil: Aplicações sob diferentes metodologias quantitativas.

REFERÊNCIAS

ABIAD, Abdul. Early-Warning Systems: A Survey and a Regime-Switching Approach. IMF Working Papers, [Washington, DC], n.03/32, p.1-59, feb. 2003.

ARESTIS, Philip; De PAULA, Luiz Fernando; FERRARI-FILHO, Fernando. A nova política monetária: uma análise do Regime de Metas de Inflação no Brasil. Economia e Sociedade, Campinas, SP, v. 18, n. 1 (35), p. 1-30, abr. 2009.

BABECKÝ, Jan; HAVRÁNEK, Tomás; MATEJU, Jakub; RUSNÁK, Marek; SMÍDKOVA, Katerina; VASÍCEK, Borek. Leading indicators of crisis incidence: Evidence from

developed countries. Journal of International Money and Finance, [S.l.], V.35, p.1-19, jun. 2013.

BRESSER-PEREIRA, Luiz Carlos; GALA, Paulo. Por que a poupança externa não promove crescimento? Revista de Economia Política, São Paulo, SP, v. 27, n. 1, p. 03- 19, jan./mar. 2007.

BUSSIÈRE, Matthieu; MULDER, Christian. External Vulnerability in Emerging Market Economies: How High Liquidity Can Offset Weak Fundamentals and the Effects of Contagion. IMF Working Paper, [Washington, DC], WP/99/88, p. 1-41, jul.1999.

CALVO, Guillermo. Capital Flows and Macroeconomics Management: Tequila Lessons. International Journal of Finance & Economics, Maryland, MD, v.1, 207-223, 1996.

CHINN, Menzie; PRASAD, Eswar. Medium-term determinants of current accounts in industrial and developing countries: an empirical exploration. Journal of International Economics, [S.l.] v.59, p. 47-76, 2003.

CONNOLLY, Michael, SILVEIRA, José Dantas da. Exchange Market Pressure in Postwar Brazil: An Application of the Girton-Roper Monetary Model. The American Economic Review, [S.l], v. 69, n.3 p.448-454, jun.1979.

DEMIRGÜÇ-KUNT, Asli; DETRAGIACHE, Enrica. The Determinants of Banking Crises in Developing and Developed Countries. IMF Staff Papers, [Washington, DC], v. 45 n.1, p.81-109, mar.1998.

DETRAGIACHE, Enrica; SPILIMBERGO, Antonio. Empirical models of short-term debt and crises: Do they test the creditor run hypothesis? European Economic Review, Washington, DC, v. 48, n.2, p.379-389, apr. 2004.

DIDIER, Tatiana; LOVE, Inessa; PERÍA, Maria Soledad. What Explains Stock Markets’ Vulnerability to the 2007–2008 Crisis? World Bank Policy Research Working Paper, [S.l.] 5224, mar.2010.

EDISON, Hali. Do indicators of Financial Crises Work? An Evaluation of an Early Warning System. International Journal of Finance and Economics, v. 8, p. 11-53, dec.2002.

EICHENGREEN, Barry; ROSE, Andrew; WYPLOSZ, Charles. Exchange Market Mayhem: The Antecedents and Aftermath of Speculative Attacks. Economic Policy, [S.l.], v.10, n. 21, p. 249-312, oct.1995.

FERREIRA, Alexandre, JAYME JÚNIOR, Frederico. Metas para a inflação e

vulnerabilidade externa: um estudo do Brasil. ln: XXXIII ECONTRO NACIONAL DE ECONOMIA DA ASSOCIAÇÃO NACIONAL DOS CENTROS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA, 2005, Natal, Rio Grande do Norte, ANPEC, 2005.

FRANKEL, Jeffrey; ROSE, Andrew. Currency crashes in emerging markets: An empirical treatment. Journal of International Economics, [S.l] v.41, n. 3-4, p. 351-366, nov.1996

FRANKEL, Jeffrey; SARAVELOS, George. Can leading indicators assess country vulnerability? Evidence from the 2008–09 global financial crisis. Journal of International Economics, [S.l], v. 87, n. 2, p.216-231, jul.2012.

GIAMBIAGI, Fabio; AVERBUG, André. A crise brasileira de 1998/ 1999 – Origens e Consequências. Rio de Janeiro, RJ, Brasil: BNDES, mai.2000, p.40 (Texto para Discussão n. 77).

GIRTON, Lance; ROPER, Don. A Monetary Model of Exchange Market Pressure Applied to the Postwar Canadian Experience. The American Economic Review, [Pittsburgh, PA], v.67,n. 4, p. 537-548, sep. 1977.

GROS, Daniel; MAYER, Thomas. How to deal with sovereign default in Europe: Towards a Euro(pean) Monetary Fund. Economic Policy Centre for European Policy Studies Policy Briefs, [Brussels, Belgium], n. 202, feb.2010.

GRUBER, Joseph, W.; KAMIN, Steven, B. Explaining the global pattern of current account imbalances. Journal of International Money and Finance, [S.l], v.26, n.4, p. 500- 522, jun.2007.

HAWKINS, John; KLAU, Marc. Measuring potential vulnerabilities in emerging market economies. Bank for International Settlements Working Papers, Basel, Switzerland, n.91, oct.2000.

KALTENBRUNNER, Annina; PAINCEIRA, Juan. New Forms of External Vulnerability: Brazil in the Global Financial Crisis. Research on Money and Finance, [S.l], p.1-29, 2009

KAMINSKY, Graciela; LIZONDO, Saul, REINHART, Carmen. Leading Indicators of Currency Crises. International Monetary Fund Staff Papers, [Washington, DC], v.45, n.1, p.1-48,

KRUGMAN, Paul. A model of Balance-of-Payments Crises. Journal of Money, Credit and Banking, Ohio, OH, v.11, n.3, p.311-325, aug. 1979.

KINOSHITA, Yuko. Sectoral Composition of FDI and External Vulnerability in Eastern Europe. IMF Working Paper, [S.l.], n.3-29, may.2011

MENDONÇA, Mário; PIRES, Manoel; MEDRANO, Luis Alberto. Administração e sustentabilidade da dívida pública no Brasil: Uma análise para o período 1995 – 2007. Brasília, DF, Brasil: IPEA, (Texto para Discussão n. 1.342)

RODRIK, Dani. The Social Cost of Foreign Exchange Reserves. NBER Working Paper Series, Cambridge, MA, n.11952, jan.2006.

ROSE, Andrew; SPIEGEL, Mark. Cross-country causes and consequences of the crisis: An update. European Economic Review, [S.l.], v.55, n.3, p. 309-324, apr.2011.

SAAD-FILHO, Alfredo; MORAIS, Lecio. Da economia política à política econômica: o novo-desenvolvimentismo e o governo Lula. Revista de Economia Política, São Paulo, SP, v.31, n.4, p.507-527, out./dez. 2011.

SACHS, Jeffrey; TORNELL, Aaron, VELASCO, Andres. Financial Crises in Emerging Markets: The lessons from 1995. NBER Working Paper, Cambridge, MA, n.5576, may 1996.

SICSÚ, João. Flutuação cambial e taxa de juros no Brasil. Revista de Economia Política, São Paulo, SP, v. 22, n.3, p.132-137, 2002.

SINGH, Ajit. Capital Account Liberalization, Free Long-Term Capital Flows, Financial Crises and Economic Development. Eastern Economic Journal,[S.l.], v. 29, n. 2, p. 191- 216, mar./may 2003.

APÊNDICE A – Tabela Descritiva da Base de Dados

Tabela 8 – Estatística Descritiva

(continua)

Variáveis independentes Mean Median Maximum Minimum Std. Dev.

Reservas/PIB 0.07 0.06 0.17 0.01 0.04 M2/Reservas 4.59 3.78 14.39 2.22 2.41 Reservas/Divida Externa 0.33 0.20 0.90 0.05 0.29 Reservas/Import. 3.48 3.28 7.48 0.86 1.68 Divida CP/ Reservas 0.44 0.38 2.22 0.09 0.32 REER_VARIAC 0.01 0.01 0.28 -0.30 0.08 CREDITO_VARIAC 0.02 0.02 0.30 -0.30 0.08

Trans. Correntes/ PIB 0.00 0.00 0.01 -0.02 0.01

M3 % 5 anos 84,015.97 6.69 2,876,252.00 0.99 345,429.30 Poupança Nacional/PIB 0.17 0.16 0.27 0.05 0.03 Exportação/ PIB 0.10 0.09 0.16 0.04 0.03 Importação/ PIB 0.08 0.08 0.12 0.03 0.02 IPCA_VARIAC 0.28 0.03 3.74 0.00 0.50 IBOV_VARIAC 0.04 0.06 0.34 -0.33 0.14 SELIC_VARIAC -0.01 -0.01 0.52 -0.31 0.13 OVER_VARIAC 0.06 -0.01 3.35 -0.90 0.41 Dívida CP/ Exportações 1.47 1.04 4.82 0.45 0.90

Dívida CP/ Dívida Externa 0.13 0.12 0.29 0.07 0.04

Financiamento Capital/

PIB 0.02 0.01 0.07 0.00 0.01

Portfolio Flows 0.03 0.03 0.12 -0.08 0.03

Conta Financeira

Ingresso/ PIB 0.02 0.02 0.08 0.00 0.02

Conta Financeira Saída/

PIB 0.01 0.00 0.03 0.00 0.01

NET FDI/ PIB 0.02 0.01 0.06 0.00 0.01

PIB_REAL_VARIAC 0.01 0.01 0.10 -0.15 0.04

CAMBIO_VARIAC 0.27 0.06 2.76 -0.14 0.46

Tabela 8 – Estatística Descritiva

(continua)

Variáveis independentes Skewness Kurtosis Jarque-

Bera Probability Sum

Reservas/PIB 0.72 2.60 12.35 0.00 9.27 M2/Reservas 1.62 5.43 91.33 0.00 615.65 Reservas/Divida Externa 0.94 2.28 18.49 0.00 35.97 Reservas/Import. 0.44 2.31 7.10 0.03 470.00 Divida CP/ Reservas 2.30 13.15 388.16 0.00 33.22 REER_VARIAC -0.16 6.72 77.14 0.00 0.67 CREDITO_VARIAC -0.38 5.26 31.11 0.00 3.00

Trans. Correntes/ PIB -0.07 2.15 4.10 0.13 -0.49

M3 % 5 anos 6.07 43.76 8,590.48 0.00 9,577,820.00 Poupança Nacional/PIB -0.18 5.33 21.13 0.00 15.27 Exportação/ PIB 0.26 2.45 3.21 0.20 13.22 Importação/ PIB -0.01 2.39 2.09 0.35 10.19 IPCA_VARIAC 3.47 19.79 1,842.25 0.00 37.89 IBOV_VARIAC -0.20 2.99 0.50 0.78 3.11 SELIC_VARIAC 1.04 6.94 57.03 0.00 -0.43 OVER_VARIAC 4.12 34.22 5,863.66 0.00 8.05 Dívida CP/ Exportações 1.02 3.89 15.55 0.00 110.59

Dívida CP/ Dívida Externa 0.90 3.70 11.71 0.00 9.73

Financiamento Capital/

PIB 1.45 4.92 68.02 0.00 2.07

Portfolio Flows -0.22 3.82 4.90 0.09 3.38

Conta Financeira

Ingresso/ PIB 0.76 2.56 14.01 0.00 3.29

Conta Financeira Saída/

PIB 0.99 3.32 22.70 0.00 0.97

NET FDI/ PIB 1.11 3.58 29.60 0.00 2.31

PIB_REAL_VARIAC -0.60 4.26 8.50 0.01 0.67

CAMBIO_VARIAC 2.43 10.33 431.62 0.00 36.07

Tabela 8 – Estatística Descritiva

(conclusão)

Variáveis independentes Sum Sq.

Dev. Obs. Reservas/PIB 0.23 132 M2/Reservas 770.04 134 Reservas/Divida Externa 8.78 109 Reservas/Import. 379.01 135 Divida CP/ Reservas 7.72 75 REER_VARIAC 0.76 133 CREDITO_VARIAC 0.87 131

Trans. Correntes/ PIB 0.00 132

M3 % 5 anos 1.35E+13 114 Poupança Nacional/PIB 0.09 91 Exportação/ PIB 0.09 135 Importação/ PIB 0.05 135 IPCA_VARIAC 33.82 134 IBOV_VARIAC 1.40 76 SELIC_VARIAC 1.09 69 OVER_VARIAC 22.10 135 Dívida CP/ Exportações 59.90 75 Dívida CP/ Dívida Externa 0.14 75

Financiamento Capital/

PIB 0.02 135

Portfolio Flows 0.14 135

Conta Financeira

Ingresso/ PIB 0.05 135

Conta Financeira Saída/

PIB 0.01 135

NET FDI/ PIB 0.03 135

PIB_REAL_VARIAC 0.12 67

CAMBIO_VARIAC 27.91 134

JUROS_REAL_VARIAC 4.39 68

Fonte: IPEADATA, 2013

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