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Espacios. Vol. 37 (Nº 10) Año 2016. Pág. 13

Investimento Direto Estrangeiro e Efeitos de Transbordamentos no Brasil: Uma Aplicação dos Modelos da Autoregressivos Heterocedásticos (ARCH) e Modelos Auto-Regressivos Vetoriais (VAR)

Foreign Direct Investment and Spillover Effects in Brazil: An Application of the Heterocedastic Autoregressive (ARCH) and Vectorial Auto-Regressive (VAR) Models

Nádia Campos Pereira BRUHN 1; Cristina Lelis Leal CALEGARIO; Renato Silvério CAMPOS; Thelma SÁFADI

Recibido: 04/12/15 • Aprobado: 23/01/2016

Contenido

1. Introdução

2. Investimento direto estrangeiro no Brasil

3. Investimento direto estrangeiro e efeitos de transbordamentos

4. Aspectos metodológicos

5. Resultados e discussão

6. Considerações finais

7. Referência bibliográficas

1. Introdução

De todos os motores da globalização - comércio em condições de mercado, migração de trabalhadores, e investimento transfronteiriço - o último é provavelmente o mais visível (Moran, Grahan e Blomstrom, 2005). Isto provavelmente ocorre porque a ansiedade do público sobre a globalização muitas vezes se manifesta de forma hostil para com as empresas multinacionais (EMNs) (Moran, Grahan e Blomstrom, 2005). Do ponto de vista econômico, o investimento transfronteiriço se configura como manifestação mais importante da globalização (Gorg e Greenaway, 2004). Assim como o comércio em condições normais de mercado, o ambiente do investimento direto estrangeiro (IDE) que tem as EMNs respondendo por quase totalidade desses fluxos no mundo, é politicamente distorcido, mas está se tornando cada vez mais liberalizado (Gorg e Greenaway, 2004).

A maioria dos governos consideram atrair IDE uma prioridade, especialmente nas economias em desenvolvimento e transição é dado esta ênfase não apenas porque eles contribuem para o aumento na formação de capital, mas também porque podem melhorar a qualidade do capital social (Gorg e Greenaway, 2004). A questão que se assume é que as EMNs trazem consigo as melhores práticas ou, no mínimo, boas prática de gestão  (Gorg e Greenaway, 2004; Blomstrom e Kokko, 1998). Além disso, é possível (e mesmo provável) que uma determinada EMN não seja capaz de proteger totalmente sua tecnologia ou prática de gestão superiores para evitar que alguns elementos sejam absorvidos por empresas locais  (Gorg e Greenaway, 2004; Blomstrom e Kokko, 1998). Se há transbordamentos, então eles fornecem um benefício externo tal que os governos esperam assegurar quando oferecem incentivos para atrair tais corporações (Gorg e Greenaway, 2004).

No entanto, determinar exatamente como o IDE afeta o crescimento econômico das economias receptoras aumentando ou diminuindo o crescimento e o bem-estar dos países, especialmente dos países em desenvolvimento, configura como um desafio para pesquisadores (Moran, Grahan e Blomstrom, 2005). Assim, um corpo substancial de literatura tem crescido em torno das questões de como o IDE afeta as economias de acolhimento. Parece haver uma suposição generalizada de que as empresas estrangeiras mais do que traçam o sua trajetória trazendo não semente novos investimentos que gera renda nacional, mas também externalidades secundárias (Gorg e Greenaway, 2004). Em quase todos os aspectos desta questão, há uma ampla gama de resultados empíricos na literatura acadêmica com poucos sinais de convergência (Moran, Grahan e Blomstrom, 2005; Gorg e Greenaway, 2004). Ao mesmo tempo, os gestores políticos parecem ter feito os seus próprios juízos que atrair investimentos de EMNs configura política valiosa para seus países (Moran, Grahan e Blomstrom, 2005).

A resposta depende em grande parte, se o projeto de atuação da EMN gera externalidades positivas (spillovers) para a economia receptora. Externalidades positivas podem ser definidas como benefícios gerados pelo projeto que não são apropriados pelo investidor estrangeiro na realização do projeto, nem pelos fatores de produção (trabalhadores) empregados pelo projeto (Blomstrom e Kokko, 1998; Gorg e Greenaway, 2004; Moran, Grahan e Blomstrom, 2005). Essas externalidades podem justificar um subsídio a ser concedido as EMNs pelas autoridades públicas de forma que o valor do subsídio, é claro, nunca deve exceder o valor das externalidades positivas geradas pelo projeto (Moran, Grahan e Blomstrom, 2005). Isso representa um desafio, no entanto, porque este último valor é extremamente difícil de calcular.

Os efeitos de transbordamentos podem ser também resultado do que se chama de efeitos de transbordamento reverso, que ocorre a partir do processo de internacionalização de empresas de países até então tidos como receptores de IDE. Há uma corrente de pesquisadores que considera que transbordamentos do IDE feito por empresas da economia local ocorrem quando filiais de empresas que se internacionalizam acabam por não internalizar completamente os ganhos do investimento em outros países, e alguns desses ganhos transbordam de volta para o país de origem. De acordo com Desai et al. (2009) um aumento em atividades no exterior podem influenciar as atividades na economia de origem estimulando a demanda e a produção. Assim, o desempenho das matrizes no país de origem pode ser afetado pelo desempenho de suas filiais estrangeiras por meio de uma série de mecanismos, incluindo a exploração de economias de escala, alterações na composição dos insumos utilizados e através de terceirização de conhecimento tecnológico e gerencial do exterior, dentre outros (Navaretti, Castellani e Disdier, 2010).

As questões de pesquisa que norteiam este estudo são: Há determinados aspectos macroeconômicos e políticos que tornam uma economia acolhedora mais ou menos propensa a receber IDE? Tendo investidores estrangeiros escolhido investir em uma economia particular ou investidores desta mesma economia decidido investir ampliando suas atividades para outros países, quais serão os efeitos desses eventos em termos de transbordamentos para a economia acolhedora? Qual a relação existente internacionalização da  economia brasileira (medida em termos de investimentos recebidos de estrangeiros e  investimentos realizados por brasileiros no exterior) e crescimento econômico?

Com base neste problema de pesquisa, o objetivo da presente pesquisa consiste em investigar o movimento de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira, bem como os efeitos do processo de internacionalização sobre o crescimento econômico da economia brasileira.  Especificamente, buscar-se-á investigar inicialmente os efeitos de acontecimentos políticos e macroeconômicos sobre a volatilidade dos fluxos de investimento direto estrangeiro recebidos pela economia brasileira por meio dos modelos autoregressivos heterocedásticos (ARCH) e análise de intervenção. Adicionalmente, buscar-se-á investigar a os efeitos do processo de internacionalização sobre o crescimento econômico da economia brasileira por meio da análise da relação existente entre os fluxos de IDE, os fluxos de investimento brasileiro direto no exterior (IBD) e o crescimento econômico brasileiro por meio de modelos auto-regressivos vetoriais (VAR) e causalidade de Granger.

A realização da presente pesquisa se justifica visto que tem havido um aumento constante do fluxo de IDE no mundo todo e, especialmente nas economias em desenvolvimento, e isto tem despertado o interesse em estudar os efeitos desses influxos sobre as economias de acolhimento (Brambilla, Hale, & Long, 2009). Investigar esses efeitos contribui para a compreensão das sinergias entre as empresas estrangeiras e nacionais nos processos de inovação, produção e crescimento econômico agregado, além de fornecer informações valiosas relacionadas ao processo decisório de gestores públicos sobre se devem ou não incentivar o IDE e se empresas estrangeiras devem receber tratamento especial (Brambilla, Hale, & Long, 2009).

O presente estudo está organizado da seguinte maneira: a seção seguinte apresenta a evolução dos fluxos de IDE no Brasil e em grupos de economias. Posteriormente são apresentados alguns aspectos relacionados à teoria sobre os transbordamentos decorrentes da presença estrangeira. A seção 4 apresenta os aspectos metodológicos e a seção 5 os resultados das análises dos modelos ajustados. A seção 6 discute esses resultados e conclui.

2. Investimento direto estrangeiro no Brasil

Até a Segunda Grande Guerra Mundial, apenas uma pequena parcela do movimento de capital era referente ao investimento direto estrangeiro (IDE), o qual consistia quase que exclusivamente de investimentos alocados nos setores primários e terciários. O fluxo de IDE sofreu queda brusca na década de 1970, associado, principalmente, ao choque do petróleo e a crises macroeconômicas. O declínio dos fluxos de IDE nas décadas de 1970 e 1980 foi interrompido por uma reação no início da década de 1990, quando os fluxos de IDE se tornaram realmente expressivos (United Nations Conference on Trade and Development - UNCTAD, 2003).

Em 1990, o fluxo de IDE no mundo era de, aproximadamente, US$200 bilhões, atingindo o nível máximo ao final da década, em 2000, quando chegou a US$1,4 trilhão. Após esse boom mundial, o fluxo mundial de IDE caiu para US$ 651 bilhões, em 2002, ou seja, aproximadamente metade do valor atingido no período de pico, em 2000 (UNCTAD, 2003). Em 2007, o fluxo global de IDE foi estimado em US$ 1,5 trilhão, superando o recorde anterior, em 2000. Tal crescimento foi atribuído, em grande parte, a investimentos em recursos naturais, estimulados pela alta dos preços das matérias-primas (Figura 1).

Os fluxos de IDE globais somaram, em 2006, US$ 1.306 bilhão, ou seja, um aumento de mais de 38% em comparação ao ano anterior (UNCTAD, 2007). Nesse ano, os fluxos de IDE atingiram nível próximo ao do recorde atingido no ano de 2000. O crescimento de IDE em 2006 se manteve em 2007 e ocorreu em três grupos de economias: países desenvolvidos, países em desenvolvimento e economias em transição do Sudeste Europeu e da Comunidade de Estados Independentes (Commonwealth).

O IDE global aumentou 11% em 2013, para um valor estimado de 1,46 trilhões de dólares, ou seja um nível comparável à média pré-crise (2008-2009).

Figura 1. Fluxos de investimento direto estrangeiro por grupos de economias, 1991-2013 (%).
Fonte: Unctad, 2014

Em 2013, os fluxos de IDE para os países desenvolvidos se mantiveram historicamente baixos em proporção dos fluxos de IDE total mundial (39%) pelo segundo ano consecutivo (UNCTAD, 2014). O FDI para a União Europeia aumentou, enquanto os fluxos para os Estados Unidos continuaram seu declínio (Figura 2). Entretanto, os fluxos de IDE para as economias em desenvolvimento atingiram um novo recorde em 2013, respondendo por 52% dos fluxos globais de IDE em 2013. Os fluxos para a América Latina e o Caribe e África cresceram. Ásia, com seus fluxos a um nível semelhante ao de 2012, manteve-se a maior região de acolhimento no mundo.

Figura 2. Fluxos de investimento direto estrangeiro por região, 1991-2013 (Bilhões de US$Dolars).
Fonte: Unctad, 2014

3. Investimento direto estrangeiro e efeitos de transbordamentos

O investimento direto estrangeiro (IDE) representa os fluxos internacionais de capitais com os quais uma empresa estabelecida em um país cria ou expande uma subsidiária em outro (Krugman e Obstfeld, 2005).

Um corpo de literatura bem desenvolvido e amplamente pesquisado ​​tenta explicar por que as corporações multinacionais se instalam no exterior em vez de realizar exportação direta ou licenciar seu produto ou tecnologia (Caves, 1996; Markusen, 1995; Gorg e Greenaway, 2004). A explicação mais convincente enfatiza a coexistência de falhas de conhecimento e do mercado de propriedade em proteger esse conhecimento (Gorg um e Greenaway, 2004). Assim, quando uma empresa estabelece uma planta no exterior ou adquire uma planta estrangeira, ela o faz na expetativa de realizar uma maior taxa de retorno do que o faria no país de origem com um investimento equivalente (Gorg um e Greenaway, 2004). A fonte de maior retorno é a vantagem tecnológica e, seja qual for a sua origem, a única maneira de as empresas nacionais poderem ganhar benefícios externos é se alguma forma de transferência de tecnologia indireta ocorrer, visto que as empresas multinacionais não vão simplesmente abrir mão de sua fonte de sua vantagem (Gorg e Greenaway, 2004).

A discussão sobre os efeitos de transbordamentos refere-se exatamente às externalidades positivas decorrentes dos influxos de IDE e das atividades das EMNs e suas filiais na economia receptora. Isso porque, quando EMNs estabelecem filiais em outros países, elas se diferem das empresas existentes no mercado receptor por duas razões (Blomstrom & Kokko, 1998). A primeira delas é que elas trazem consigo determinadas propriedades tecnológicas que constituem suas vantagens específicas e que lhes permitem competir com outras EMNs e com empresas locais que, usualmente, possuem mais conhecimentos do mercado local e da preferência dos consumidores. A segunda razão é que a entrada ou a presença da EMNs altera o equilíbrio de mercado existente, forçando empresas locais a se tornarem mais eficientes e a protegerem suas parcelas de mercado e lucros. Essas mudanças tendem a gerar uma série de transbordamentos capazes de aumentar os níveis de produtividade de empresas domésticas (Blomstrom & Kokko, 1998).

Assim, as externalidades positivas e seus efeitos de transbordamentos sobre o crescimento econômico das economias receptoras podem ser resultados de diversos eventos, tais como um aumento de eficiência de fornecedores; vazamento de informações tecnológicas e gerenciais para a economia como um todo através de canais outros além de fornecedores ou mobilidade de trabalhadores; e "efeitos demonstração", através do qual qual o sucesso de um investidor estrangeiro induz outros investidores a vir para o país (Moran, Grahan e Blomstrom, 2005). Ainda, dado que usualmente se considera que as empresas que investem para além das fronteiras de seu país de origem possuem tecnologia superior à de empresas do países receptor, então, produtos e serviços de alta qualidade podem ser produzidos a preços mais baixos ou em maior volume do que o anteriormente disponível, resultando em um efeito de maior competição no mercado e, conseqüentemente, em maior bem-estar do consumidor (Moran, Grahan e Blomstrom, 2005).

Todavia, Narula (2002) destaca que o IDE e as operações de EMNs não geram externalidades positivas automaticamente. As EMNs podem disseminar um grande número de externalidades e estas, por sua vez, podem ser assimiladas facilmente ou não, dependendo da capacidade das empresas domésticas. Estudos apontam a capacidade de absorção das empresas como sendo um elemento determinante da ocorrência de transbordamentos de IDE. Para Cohen & Levinthal (1990), a capacidade de absorção das empresas representa a habilidade de reconhecer o valor de um novo conhecimento, a capacidade de assimilá-lo e de aplicá-lo, tendo como base fins comerciais. Os autores acrescentam que a capacidade de absorção é fundamental para o desenvolvimento da capacidade inovadora da empresa, que é cumulativa e depende de diversas características das empresas, tais como as habilidades individuais dos seus funcionários, sua forma de organização interna e seus investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D).

Por essa razão, existem alguns custos potenciais associados aos ingressos de IDE, como o aumento no desemprego e surgimento de estruturas de mercado mais concentradas, especialmente em economias em transição e em países em desenvolvimento, que podem comprometer o desenvolvimento de mercados competitivos (Appleyard & Field, 1998). A participação intensa de EMNs pode levar a uma queda no número de empresas na indústria e, conseqüentemente, ao estabelecimento de monopólios, o que seria mais prejudicial que o oligopólio formado por empresas nacionais. Isso porque, além de restringir a competição, existe o risco de os monopólios de empresas estrangeiras repassarem o valor dos impostos para os preços, além de gerar repatriamento de lucros (Blomstrom & Kokko, 1998).

3.1 Os efeitos de transbordamentos reversos

Apesar de nas últimas décadas a literatura estar fundamentalmente direcionada à buscar explicar os efeitos de transbordamentos decorrentes da entrada de IDE de da atuação de filiaios de EMNs nas economias acolhedoras, há um movimento recente de mudança na direção dos transbordamentos, agora focado no IDE feitos pelas economias acolhedoras, que tem sido notável na literatura sobre os efeitos do IDE, especialmente em economias em desenvolvimento. Ou seja, os efeitos de transbordamentos podem ser também resultado do que se chama de efeitos de transbordamento reverso que ocorre a partir do processo de internacionalização de empresas de países até então tidos como receptores de IDE. Essa corrente de pesquisadores considera que transbordamentos do IDE feito por empresas da economia local ocorrem quando filiais de empresas que se internacionalizam acabam por não internalizar completamente os ganhos do investimento em outros países, e alguns desses ganhos transbordam de volta para o país de origem.

De fato, tais transbordamentos reversos sobre o crescimento econômico da economia acolhedora podem se materializar através de uma série de diferentes mecanismos, em parte semelhantes aqueles analisados pela literatura sobre spillovers decorrentes dos influxos de IDE, tais como em Gorg e Greenaway (2004). De acordo com Desai et al. (2009) as empresas tomam decisões de investimentos interna e externamente buscando maximizar seus lucros, e isso pode levar a complementaridade ou substituição entre ambos. Assim, os autores propõem um modelo em que a produção total não é fixa e um aumento em atividades no exterior podem influenciar as atividades na economia de origem estimulando a demanda e a produção no mercado de origem. Assim, o desempenho das matrizes no país de origem pode ser afetado pelo desempenho de suas filiais estrangeiras por meio de uma série de mecanismos, incluindo a exploração de economias de escala, alterações na composição dos insumos utilizados e através de terceirização de conhecimento tecnológico e gerencial do exterior, dentre outros (Navaretti, Castellani e Disdier, 2010).

De acordo com Imbriani et al. (2011), os efeitos do aumento do processo de internacionalização por meio do investimento direto realizado sobre o desempenho econômico da economia de origem acontece através de diferentes mecanismos. A deslocalização de etapas de produção que pode aumentar a produtividade através de uma melhor alocação de recursos é uma espécie de mecanismo de geração de transbordamentos. Em segundo lugar, a especialização que pode aumentar os níveis de  produtividade através de economias de escala e os processos de aprendizagem também pode ser considerado um mecanismo de geração de transbordamentos. Além disso, a produção no exterior pode expor a empresa a novas tecnologias, idéias e conhecimentos que podem ser utilizados no país de origem e por isso é considerado um mecanismo de transbordamentos (Imbriani et al, 2011).

De acordo com Herzer (2011), Stevens e Lipsey (1992), as interações entre as atividades nacionais e estrangeiras de empresas que se inserem no processo de internacionalização ocorrem em uma situação em os investimentos fixos aplicados em diferentes localidades acabam por concorrer por fundos, dado os altos custos de investimentos para a internacionalização (Stevens e Lipsey, 1992). Em tal cenário, a decisão de investir recursos escassos no exterior inevitavelmente reduz a probabilidade de investimentos simultâneos na economia acolhedora, o que implica que cada dólar de investimento direto no exterior (IDE) desloca um dólar de investimento doméstico. Esta substituição de investimento interno por investimento no estrangeiro é susceptível de reduzir também a produtividade doméstica (Herzer, 2011, p.769).

É relevante notar que as EMNs de países em desenvolvimento requerem análises distintas daquelas de países desenvolvidos, uma vez que elas são, de certa forma, mais propensas a enfrentar restrições econômico-financeiras que EMNs de países desenvolvidos (Herzer, 2011). Isso ocorre uma vez que elas precisam contar com financiamentos externos, enquanto que os mercados financeiros domésticos são menos desenvolvidos em muitos países em desenvolvimento, de forma que é mais provável para as EMNs de países em desenvolvimento do que para as EMNs de países desenvolvidos que o IDE gere a uma redução do desempenho na economia de origem (Herzer, 2011).

4. Aspectos metodológicos

4.1 Modelos de heterocedasticidade condicional auto-regressiva

Neste estudo, os modelos da classe ARCH serão utilizados com o objetivo de identificar os efeitos da volatilidade da série de IDE para o período compreendido entre janeiro de 1995 a outubro de 2014. A opção por modelos ARCH se deve à constatação de que modelos auto-regressivos integrados de médias móveis (ARIMA) podem não ser adequados para analisar series econômicas, já que a maioria desse tipo de serie apresenta variância condicional evoluindo no tempo (Morettin e Toloi, 2006).
Modelos denominados ARCH ou heterocedasticidade condicional auto-regressiva (autoregressive conditional heterocedasticity) são modelos não-lineares utilizados na modelagem de volatilidade de series temporais, ou seja, na variância condicional de series temporais (Morettin e Toloi, 2006). Esta variância desigual ou heterocedasticidade, "pode ter uma estrutura autoregressiva no sentido de que a heterocedasticidade observada ao longo de diferentes períodos pode ser autocorrelacionada" (Gujarati, 2006, p. 689).
A necessidade de novas técnicas de análise de series econométricas que permitissem a modelagem da variação da variância no tempo e a falta de teoria econômica estrutural dinâmica que explicasse essas variação ao longo da serie fez surgir uma classe de modelos instrumentais introduzida por Engle (1982) e posteriormente desenvolvidos por Bollerslev (1986), Nelson (1991) e Glosten et al. (1993), conhecidos como os modelos da família ARCH.
Segundo Morettin e Toloi (2006) o modelo ARCH pressupõe que a variância condicional depende apenas de retornos passados. O modelo de volatilidade estocástica tem como premissa o fato de que a variância condicional presente depende de valores passados da mesma, mas é independente de retornos passados. Assim, um modelo ARCH é definido por:

Com base nesta especificação, tem-se que o retorno é não-correlacionado serialmente, mas a volatilidade depende de retorno passados por meio de uma função quadrática (Morettin e Toloi, 2006). Denotando a variância condicional por temos:

4.1.1 Análise de intervenção

Segundo Morettin e Toloi (2006), a análise de intervenção corresponde à análise de ocorrência de algum tipo de evento em dado instante de tempo t conhecido a priori, que pode se manifestar em instante de tempo subseqüente e que afeta temporariamente ou permanentemente a serie analisada. A análise de intervenção consiste justamente em avaliar o impacto de tal evento no comportamento da série. Especificamente no caso de séries econômicas, é comum que estas sejam afetadas por eventos de caráter exógeno que se manifestam a partir de mudanças no nível ou na inclinação da série em determinado instante do tempo.
Uma classe geral de modelos que leva em conta a ocorrência de múltiplas intervenções é dada por:

em que são variáveis de intervenção do tipo degrau ou impulso onde j= 1, 2, ... , k e k representa o número de intervenções. são funções racionais da forma:

Neste estudo, os efeitos de acontecimentos políticos e macroeconômicos temporários sobre a volatilidade dos fluxos de investimento direto estrangeiro recebidos pela economia brasileira serão identificados utilizando análise de intervenção através da inserção de variáveis dummy inseridas no modelo ARCH ajustado. As variáveis de intervenção incorporadas ao modelo representam períodos de maior volatilidade dos fluxos de IDE em função de uma possível reação de investidores estrangeiros frente:

1. à divulgação na mídia de escândalo de corrupção política mediante compra de votos de parlamentares no Congresso Nacional do Brasil em setembro de 2005 e que ficou conhecido por "Mensalão";
2. a crise financeira mundial conhecida como "crise subprime" revelada pela primeira vez ao público em 2007 que provocou, especialmente a partir de meados do mesmo ano, uma crise de confiança geral no sistema financeiro e levou vários bancos para uma situação de insolvência com intensa repercussão sobre as bolsas de valores de todo o mundo;
3. ao anúncio na mídia do pagamento da divida externa Brasileira em 21 de fevereiro de 2008, quando o Banco Central do Brasil informou que o Brasil possuía recursos suficientes para quitar a sua dívida externa, momento este representando a primeira vez na história em que o país deixou de ser devedor líquido;
4. à posse do presidente Barack Obama nos Estados Unidos da América e a insegurança no mercado internacional com relação à saúde de grandes bancos e uma frustração sobre o discurso de Barack Obama, já que se esperava um discurso contendo medidas concretas para recuperação da economia americana.

4.2 Modelos auto-regressivos vetoriais (VAR)

A etapa seguinte do estudo consistiu na identificação dos efeitos de transbordamentos decorrentes da presença estrangeira por meio da análise da relação existente entre os fluxos de IDE, os fluxos de investimento brasileiro direto no exterior (IBD) e o crescimento econômico brasileiro utilizando modelos auto-regressivos vetoriais (VAR) e causalidade de Granger.
Um modelo VAR configura como um método que permite que os dados, e não o pesquisador, determinem a estrutura dinâmica de um modelo (Pindyck e Rubinfeld, 2005; Farias e Sáfadi, 2010). Os modelos VAR consistem de modelos para uma série temporal vetorial Xt com n componentes X1z, X2z, X3z observadas no tempo (Morettin, 2008). Os modelos VAR consistem de equações simultâneas nas quais se considera um vetor de variáveis endógenas em conjunto, de forma que cada variável endógena é explicada por seus valores defasados e pelos valores passados de todas as demais variáveis endógenas do modelo (Gujarati, 2006).
As estimativas para as equações nos modelos VAR são representadas por

Os modelos VAR permitem ainda a análise dos efeitos de causalidade entre as variáveis, visto que, embora a análise de regressão lide com a dependência de uma variável em relação a outras, isso não implica necessariamente causalidade (Farias e Sáfadi, 2010). Surge então o teste de causalidade de Granger pressupondo que a informação relevante para a previsão das variáveis Xt e Yt está contida na própria série temporal em análise, de forma que para testar se X causa Y, a hipótese nula é "X não causa Y", com estimativas de duas regressões (Farias e Sáfadi, 2010). De acordo com Farias e Sáfadi (2010), estimamos inicialmente uma regressão de Y em relação a valores defasados de Y, bem como a valores defasados de X na regressão irrestrita, de forma que

Em um estágio seguinte, uma regressão de Y considerando apenas sua relação com valores defasados de Y, denominada regressão restrita, é conduzida de maneira que

A soma de quadrados dos resíduos de cada regressão é utilizada para calcular a estatística F e testar se o grupo de coeficientes β é significativamente diferente de zero, de forma que se o valor da estatística F for superior ao valor crítico de F (q, N-K) no nível de significância selecionado, rejeita-se a hipótese nula, e, nesse caso, "X causa Y" (Farias e Sáfadi, 2010).
Como o teste de causalidade de Granger é um teste baseado na distribuição assintótica dos dados que requer que as variáveis sejam integradas de mesma ordem. Considerando o fato de que grande parte das variáveis macroeconômicas apresenta fortes tendências e de que suas médias e variâncias variam ao longo do tempo, torna-se necessária a análise da ordem de integração das duas séries em estudo. Para tanto, utiliza-se o teste Dickey-Fuller Ampliado (ADF), a fim de se testar a presença de raiz unitária sob a hipótese de que a série temporal em questão é estacionária em torno de uma tendência de tempo fixa.
O teste aplicado de raiz de unitária é baseado na seguinte especificação:

Se o modelo ajustado for o (I), nem um intercepto nem uma tendência temporal estarão incluídos na regressão. Se for ajustado o modelo (II), um intercepto será adicionado e, se for ajustado o modelo (III), um intercepto e uma tendência temporal serão adicionados.

4.3 Fonte dos dados e operacionalização das variáveis
Para a realização deste trabalho foram utilizadas series mensais de Investimento Direto Estrangeiro (IDE), Investimento Brasileiro Direto (IBD) e Produto Interno Bruto (PIB) extraídas do Sistema Gerenciador de Séries Temporais do Banco Central. As séries compreendem o período entre janeiro de 1995 a outubro de 2014.
As variáveis de intervenção incorporadas ao modelo ajustado representam períodos de maior volatilidade dos fluxos de IDE em função de uma possível reação de investidores estrangeiros frente à acontecimentos macroeconômicos e políticos e são apresentadas na Tabela 1.

Tabela 1. Variáveis de intervenção incluídas no modelo ajustado.

5. Resultados e discussão

5.1 Modelos de heterocedasticidade condicional auto-regressiva e análise de intervenção

Esta seção tem o objetivo de analisar os efeitos de acontecimentos políticos e macroeconômicos sobre a volatilidade dos fluxos de investimento direto estrangeiro recebidos pela economia brasileira por meio dos modelos autoregressivos heterocedásticos (ARCH) e análise de intervenção.
A série de dados analisada representa os fluxos de investimento direto estrangeiro (IDE) recebidos pela economia brasileira para o período compreendido entre janeiro de 1995 a outubro de 2014. A análise visual do gráfico indica inicialmente a componente tendência e sugere que a série é não-estacionária (Figura 3). Adicionalmente, a análise do gráfico de amplitude-média permite verificar a necessidade de transformação logarítmica na série original. A análise do gráfico amplitude x média (Anexo 1) indica que a série é multiplicativa e que, portanto, será necessária a transformação logarítmica para torná-la aditiva.

Figura 3. Série de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira
para o período compreendido entre janeiro de 1995 a outubro de 2014.

Posteriormente foi realizado o teste de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) para verificar se a variável em estudo apresenta características de estacionariedade. O teste ADF foi estimado para a série mensal com constante e sem constante, tanto em nível quanto em sua diferença (Tabela 2).
Por meio do teste de raiz unitária verifica-se que a série analisada não é estacionárias e que, portanto, somente após o acrescimento da primeira diferença à variável logaritmizada é que se esta se torna estacionária (Tabela 2).

Tabela 2. Teste de raiz unitária de ADF da série de fluxos de IDE
recebidos pela economia brasileira no período 01-1995 a 10-2014.

Ao acrescentar a primeira diferença à série origina logaritmizada para eliminar a componente tendência obtém-se o correlograma representado pelo Anexo 2, indicando que ao eliminar a componente tendência com a primeira diferença a série se torna estacionária, mas não ruído branco, visto que há períodos de defasagem fora do intervalo de confiança, sendo necessária a modelagem da série por algum método auto-regressivo ou de médias móveis.
A etapa seguinte consistiu na identificação da componente sazonal. Como a série analisada não apresenta uma componente sazonal para todo o período analisado, houve a necessidade de analisar se houve diferença entre os períodos analisados. Os resultados encontrados para a estatística (χ2 = 232,0067) a um nível de significância de 1% (p = 0.000) para o Teste de Friedman indicam que há diferenças significativas entre os grupos (meses) analisados e sugere uma possível influência de efeitos sazonais. Importante notar que o teste de Friedman informa se existem diferenças entre os grupos, mas não identifica quais grupos são diferentes entre si.
Os resultados encontrados para as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial da série logaritimizada acrescentada a primeira diferença (Figura 4) forneceram informações para o ajuste de um modelo SARIMA, conforme resultados apresentados na Tabela 1. A Figura 4 sugere inicialmente o teste de um um modelo contendo uma componente não-sazonal autoregressiva de ordem (6) e uma componente sazonal de médias móveis de ordem (2) e uma componente sazonal autoregressiva de ordem (1). Portanto, o modelo ajustado apresentado na Tabela 3 é um SARIMA (6, 1, 0) (1, 0, 2).

Tabela 3. Modelo SARIMA (6, 1, 0) (1, 0, 2) ajustado* para a série de
fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira para o período 01-1995 a 10-2014.

Os resultados encontrados para o modelo SARIMA (6, 1, 0) (1, 0, 2) ajustado indicam que o modelo é um ruído branco, já que o correlograma dos resíduos deste modelo indicam que Q < χ2 (Anexo 3).
Após o ajuste dos modelos da classe ARMA foi feita a análise dos resíduos da série a fim de verificar a presença do fator ARCH. Os resultados indicam que a série modelada apresentou evidências de heterocedasticidade na variância dos resíduos, tal como se observa nos correlogramas dos resíduos quadráticos (Anexo 4). Esses resultados reafirmam a necessidade de ajuste de modelos de volatilidade condicional, como é o caso dos modelos da classe ARCH.
Os resultados encontrados para o modelo ARCH(1) são apresentados na Tabela 4. Eles sugerem que os períodos de maior volatilidade são aqueles representados pelas variáveis dummy para os anos de 2005(9), 2007(5), 2008(2) e 2009(1).

Tabela 4. Modelo ARCH(1) ajustado* para a série de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira para o período 01-1995 a 10-2014.

O gráfico da função de autocorrelação e autocorrelação parcial do modelo ARCH(1) ajustado (Anexo 5) indica que o modelo ajustado não apresenta problema de autocorrelação nos resíduos (Q < χ2) e é, portanto, adequado para explicar o comportamento da série de fluxos de IDE recebidos pelo Brasil e a influência de fatores políticos e macroeconômicos sobre a volatilidade da série. Eles sugerem que eventos políticos e macro-econômicos afetaram a volatilidade dos fluxos de IDE recebidos pelo Brasil no período analisado. Mais especificamente, observou-se um efeito negativo do escândalo de corrupção conhecido por "Mensalão" e um efeito positivo decorrente da "crise subprime" e do pagamento da dívida externa brasileira sobre a volatilidade dos fluxos de IDE recebidos pelo Brasil.

5.2 Modelos auto-regressivos vetoriais (VAR) e causalidade de Granger

Inicialmente foi realizado o teste de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) para verificar se as variáveis em estudo apresentam características de estacionariedade. Para tanto, o teste foi realizado em nível e com a primeira diferença das variáveis selecionadas, conforme ilustra a Tabela 5. Por meio do teste de raiz unitária verifica-se que as séries analisadas não são estacionárias e que, portanto, somente após o acrescimento da primeira diferença é que se tornam estacionárias. O teste ADF foi estimado para as séries mensais com constante, e sem constante, tanto em nível quanto em suas diferenças (Tabela 5).

Tabela 5 Teste de raiz unitária de ADF das séries (p-valor τ calculado).

Os resultados encontrados para o teste Dickey-Fuller Aumentado indicam que as sériessão integradas de ordem de I(1). A importância da realização deste teste está no fato de que a regressão de uma série temporal não-estacionária contra outra série também não-estacionária pode produzir uma regressão espúria (Gujarati, 2006). Os resultados indicam que ao submeter as séries a uma análise de raiz unitária tem-se que as três séries analisadas contém uma raiz unitária I(1). Dado que as séries são integradas de mesma ordem, procedeu-se com o teste de cointegração utilizando o método de Johasen.
Antes de realizar o teste de cointegração foi necessário determinar o número de defasagens utilizando o método de seleção de defasagem de vetores auto-regressivos (VAR). A seleção de defasagens foi feita levando em consideração os Critérios de Informação de Akaike (AIC), Bayesiano de Schwarz (BIC) e Hannan-Quinn (HQC), conforme os resultados na Tabela 6.

Tabela 6. Resultados do critério de ordem de defasagem.

* Indica defasagem selecionada pelos critérios.

Com base nos resultados encontrados para os critérios Bayesiano de Schwarz (BIC) e Hannan-Quinn (HQC), a defasagem selecionada foi 3 períodos.
O teste de cointetgração de Johasen indicou a presença de três vetores de cointegração entre as três variáveis analisadas e a hipótese nula da existência de três vetores de cointegração foi rejeitada, conforme indica Tabela 7, sugerindo a existência de três relações de cointegração para o modelo proposto.

Tabela 7. Resultados do teste Johasen para cointegração.

*** Significativo a 1%.

Esses resultados sugerem a utilização do Modelo Vetorial Auto-Regressivo (VAR) utilizando as variáveis em nível, uma vez que o número de vetores de cointegração é igual ao número de variáveis, de forma que ao incluir todas as variáveis em nível na especificação VAR, a combinação linear entre elas faz com que a tendência estocástica entre as séries se anulem, produzindo um relacionamento estacionário (Gujarati, 2006).
Os resultados apresentados na Tabela 8 indicam que a variável que representa os fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira exercem efeitos sobre ela mesma nos três meses seguintes e que outras variáveis, como o crescimento econômico ou o fluxo de investimento feito por brasileiros no estrangeiro não exerce influência sobre os níveis de IDE recebidos pela economia brasileira. Os resultados da equação 2 indicam que os níveis de crescimento econômico no Brasil (medidos pelo PIB) afeta pelo crescimento econômico no mês seguinte e afeta o investimento feito por brasileiros no exterior após o período de dois meses. Os resultados encontrados para a equação 3 indicam que os investimentos de brasileiros no exterior sofrem influência de seus investimentos nos dois períodos seguintes.

Tabela 8. Resultados dos modelos auto-regressivos vetoriais.

*** Significativo a 1%; ** significativo a 5%; * significativo a 10%.

De maneira complementar, os resultados encontrados para o Teste de Causalidade de Granger indicam que não há dupla causalidade na relação IDE x PIB, isso porque maiores níveis de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira casam maiores níveis de crescimento econômico PIB, porém o inverso não ocorre (Tabela 9). Ainda, não há relação de causalidade entre PIB e os níveis recebidos de IDE e nem mesmo para os níveis realizados de IBD. Relação de dinâmica de causalidade foi identificada na relação PIB x IBD e IBD x PIB, indicando que não somente maiores níveis de crescimento econômico causam maiores níveis de investimentos realizados por estrangeiros, assim como maiores níveis de investimentos realizados por estrangeiros também causam maiores níveis de crescimento econômico (Tabela 9).

Tabela 9. Teste de Causalidade de Granger para as variáveis analisadas.

*H0: hipótese nula de que uma variável não causa outra no sentido de Granger

Os resultados encontrados para o modelo ajustado permitiram identificar o comportamento das variáveis analisadas por meio da Função Impulso-Resposta, representado pela Figura 4. Os resultados representam a direção e o comportamento das variáveis analisadas ao longo do período estudado.
Os gráficos da primeira coluna representam os efeitos do choque da variável L_IDE respectivamente sobre ela mesma, sobre a variável L_PIB e sobre a variável L_IBD. Os resultados indicam que, dado um choque sobre de IDE recebidos pela economia brasileira, o impulso-resposta desta variável sobre ela mesma é de queda no primeiro ano e estabilidade nos períodos seguintes. Dado um choque sobre os fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira, o impulso-resposta da variável PIB, observa-se que o efeito inicial é uma queda nos níveis de PIB tendem a decair até próximo do décimo mês e a partir deste período, os níveis de PIB voltam a se recuperar e a apresentar tendência de crescimento nos períodos seguintes. Os resultados indicam que choques nos níveis de IDE refletem queda nos níveis de investimentos feitos por brasileiros nos dois primeiros anos e estabilidade nos períodos seguintes.
Os gráficos da segunda coluna representam os efeitos do choque da variável L_PIB respectivamente sobre a variável L_IDE, sobre ela mesma e sobre a variável L_IBD. Os resultados indicam que, dado um choque sobre o nível de crescimento econômico da economia brasileira (medido pela variável L_PIB), o impulso-resposta dos fluxos de IDE recebidos pela economia é de crescimento até o segundo ano, a partir do qual a série volta a estabilizar. Dado um choque sobre o crescimento da economia brasileira, o impulso-resposta desta variável sobre ela mesma é de crescimento até o terceiro ano e queda nos períodos seguintes. Além disso, os resultados indicam que choques nos níveis de crescimento econômico refletem em aumento nos níveis de investimentos feitos por estrangeiros (L_IBD) nos dois primeiros anos e queda nos períodos seguintes.

Figura 4. Gráfico da função impulso-resposta para as variáveis analisadas
Fontes: Dados da pesquisa (2014)

Finalmente, os gráficos da terceira coluna representam os efeitos do choque da variável L_IBD respectivamente sobre a variável L_IDE, sobre a variável L_PIB e sobre elam mesma (Figura 3). Os resultados indicam que choques nos fluxos de investimento feitos brasileiros no exterior (L_IBD) resultam em aumentos nos fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira até meados do segundo ano e, a partir deste período, o efeito é de queda lenta nos fluxos de IDE recebidos pela economia. O efeito impulso-resposta de um choque de nos investimentos de brasileiros no exterior é de crescimento nos níveis de crescimento econômico nos dois primeiros anos após o choque e de queda nos períodos seguintes. O o efeito impulso-resposta da variável L_IBD sobre ela mesma é de queda nos dois primeiros anos e estabilidade nos períodos seguintes. Ou seja, quando há um choque nos níveis de investimentos feitos por brasileiros no exterior, o efeito impulso-resposta é de queda nos níveis de investimentos feitos por estrangeiros no exterior e uma recuperação após o segundo ano.

6. Considerações finais

O participação considerável de economias em desenvolvimento como receptoras de fluxos de IDE no mundo todo e os efeitos deste movimento, especialmente o papel que o Brasil tem despertado neste contexto configura como tema central deste estudo. Para tanto, o presente estudo buscou identificar inicialmente efeitos de acontecimentos políticos e macroeconômicos sobre a volatilidade dos fluxos de investimento direto estrangeiro recebidos pela economia brasileira por meio dos modelos ARCH e análise de intervenção. Os resultados deste estudo indicaram o ajuste de um modelo da classe ARCH como sendo adequado para explicar o comportamento da série de fluxos de IDE recebidos pelo Brasil e a influência de fatores políticos e macroeconômicos sobre a volatilidade desta série.
Os resultados do ajuste do modelo ARCH sugerem que eventos políticos e macro-econômicos afetam a volatilidade dos fluxos de IDE recebidos pelo Brasil no período analisado e indicaram um efeito negativo do escândalo de corrupção conhecido por "Mensalão" e um efeito positivo decorrente da "crise subprime" e do pagamento da dívida externa brasileira sobre a volatilidade dos fluxos de IDE recebidos pelo Brasil.
Ainda, os resultados do modelo VAR indicaram que os fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira exercem efeitos positivos sobre os fluxos futuros de IDE recebido no horizonte de três meses seguintes e que outras variáveis, como o crescimento econômico ou o fluxo de investimento feito por brasileiros no estrangeiro não exercem influência sobre os níveis de IDE recebidos pela economia brasileira. Além disso, os níveis de crescimento econômico no Brasil afetam o crescimento econômico no mês seguinte e os efeitos de transbordamentos aparecem quando dos investimentos feito por brasileiros no exterior após o período de dois meses, enquanto que os investimentos de brasileiros no exterior sofrem influência de seus investimentos nos dois períodos seguintes. Ao contrário do que argumenta a teoria sobre os transbordamentos do IDE, não foi verificado nesta análise nenhum efeito do IDE e nem mesmo do IBD sobre o crescimento econômico brasileiro.
Os efeitos de transbordamentos do IDE e do IBD ficam mais evidentes a partir da análise dos resultados encontrados para o teste de Causalidade de Granger. Eles indicam que não há dupla causalidade na relação IDE x PIB, isso porque maiores níveis de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira causam maiores níveis de crescimento econômico PIB, porém o inverso não ocorre. Ainda, não há relação de causalidade entre PIB e os níveis recebidos de IDE e nem mesmo para os níveis realizados de IBD. Relação de dinâmica de causalidade foi identificada na relação PIB x IBD e IBD x PIB sugerindo a ocorrência de transbordamentos reversos, dado que os resultados indicaram que não somente maiores níveis de crescimento econômico causam maiores níveis de investimentos realizados por estrangeiros, assim como maiores níveis de investimentos realizados por estrangeiros também causam maiores níveis de crescimento econômico.
Os resultados encontrados para o modelo ajustado permitiram identificar o comportamento das variáveis analisadas por meio da Função Impulso-Resposta. Eles indicam que, dado um choque sobre de IDE recebidos pela economia brasileira, o impulso-resposta desta variável sobre ela mesma é de queda no primeiro ano e estabilidade nos períodos seguintes. Dado um choque sobre os fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira, o impulso-resposta da variável PIB, observa-se que o efeito inicial é uma queda nos níveis de PIB tendem a decair até próximo do décimo mês e a partir deste período, os níveis de PIB voltam a se recuperar e a apresentar tendência de crescimento nos períodos seguintes. Os resultados indicam que choques nos níveis de IDE refletem queda nos níveis de investimentos feitos por brasileiros nos dois primeiros anos e estabilidade nos períodos seguintes.
Ainda, dado um choque sobre o nível de crescimento econômico da economia brasileira, o impulso-resposta dos fluxos de IDE recebidos pela economia é de crescimento até o segundo ano, a partir do qual a série volta a estabilizar. Dado um choque sobre o crescimento da economia brasileira, o impulso-resposta desta variável sobre ela mesma é de crescimento até o terceiro ano e queda nos períodos seguintes. Além disso, os resultados indicam que choques nos níveis de crescimento econômico refletem em aumento nos níveis de investimentos feitos por estrangeiros nos dois primeiros anos e queda nos períodos seguintes.
Finalmente, os resultados indicaram que choques nos fluxos de investimento feitos brasileiros no exterior resultam em aumentos nos fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira até meados do segundo ano e, a partir deste período, o efeito é de queda lenta nos fluxos de IDE recebidos pela economia. O efeito impulso-resposta de um choque de nos investimentos de brasileiros no exterior é de crescimento nos níveis de crescimento econômico nos dois primeiros anos após o choque e de queda nos períodos seguintes. O efeito impulso-resposta de choques nos níveis de investimentos feitos por brasileiros no exterior é de queda nos níveis de investimentos feitos por eles nos dois primeiros anos e uma recuperação após esse período.

7. Referência bibliográficas

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ANEXOS

Anexo 1. Gráfico amplitude x média para a série de fluxos de investimento direto estrangeiro (IDE) recebidos pela economia brasileira para o período compreendido entre janeiro de 1995 a outubro de 2014
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Anexo 2. Função de auto correlação (fac) e autocorrelação parcial (facp) usando a primeira diferença da série de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira para o período compreendido entre janeiro de 1995 a outubro de 2014.

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Anexo 3. Correlograma dos resíduos do modelo SARIMA (6, 1, 0) (1, 0, 2) ajustado para a série de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira para o período 01-1995 a 10-2014

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Anexo 4. Correlograma dos resíduos quadrados do modelo SARIMA (6, 1, 0) (1, 0, 2) ajustado para a série de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira para o período 01-1995 a 10-2014

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Anexo 5. Correlograma dos resíduos quadrados do modelo ARCH(1) ajustado para a série de fluxos de IDE recebidos pela economia brasileira para o período 01-1995 a 10-2014

1. email: nadiacpereira@yahoo.com.br