Abertura comercial e inflação: uma análise para dados em painel

Abstract

Este estudo tem como objetivo tentar verificar a existência de uma relação robusta entre inflação e abertura comercial por meio do emprego da metodologia de dados em painel. Romer (1993), usando dados de cross-section para uma amostra ampla de países, concluiu que existe uma forte relação negativa entre essas duas variáveis. Diferentemente, Terra (1997, 1998), usando a mesma base de dados, mostra que isto somente ocorre para países cujo endividamento externo tem influência sobre a condução da política monetária, ou seja, países altamente endividados. Os resultados encontrados no presente trabalho, a partir da aplicação da metodologia para dados em painel, se aproximam daqueles obtidos por Terra (1997, 1998) e mostram que a correlação negativa entre inflação e abertura comercial desaparece quando se leva em consideração o efeito individual de cada país, sendo que ela somente persiste para países com médio e elevado grau de endividamento externo.

Determinantes das exportações brasileiras de mamão à luz do modelo gravitacional

“…Ademais, realizou-se a aplicação do teste de raiz unitária de Levin et al (2002) para cada variável do painel de dados, a fim de verificar se as séries são estacionárias, haja vista que, de acordo com Machado et al (2005), a não estacionariedade das séries do painel poderia gerar duas situações mutuamente excludentes: i) relação espúria na estimação obtida via utilização da metodologia convencional para dados em painel (Entorf, 1997); ii) aplicação única de um método de cointegração como meio de obter uma relação consistente entre as variáveis (Pedroni, 1999).…”

Criminalidade e efeito deterrence no Brasil

“…Tais resultados colocam em voga a necessidade de se estudar as políticas de dissuasão para assim inferir sobre seus reais efeitos sobre o crime.METODOLOGIAA presente seção se subdivide-se em três subseções. A primeira apresenta o modelo econométrico utilizado e a justificativa para utilização do mesmo; a segundaque a técnica de dados em painel permite levar em consideração os efeitos específicos de cada unidade, ou seja, controla a heterogeneidade presente na amostra (MACHADO; SACHSIDA;MENDONÇA, 2005).ARTIGO Criminalidade e efeito deterrence no Brasil Evandro Camargos Teixeira, Pedro Rodrigues Oliveira e Stéffany Costa Jardim Rev. bras.…”

“…Como consequência, têm-se vantagens em se utilizar este método em relação ao cross-section ou séries de tempo unicamente. Uma das vantagens é que a técnica de dados em painel permite levar em consideração os efeitos específicos de cada unidade, ou seja, controla a heterogeneidade presente na amostra (MACHADO; SACHSIDA;MENDONÇA, 2005). Além disso, por observar repetidas observações em corte transversal, é possível examinar de forma mais adequada a dinâmica de mudança das variáveis de interesse.O modelo de dados em painel pode ser estático ou dinâmico.…”

“…Como consequência, têm-se vantagens em se utilizar este lação ao cross-section ou séries de tempo unicamente. Uma das vantagens a de dados em painel permite levar em consideração os efeitos específicos de, ou seja, controla a heterogeneidade presente na amostra (MACHADO;MENDONÇA, 2005). Além disso, por observar repetidas observações em rsal, é possível examinar de forma mais adequada a dinâmica de mudança Ainda, assume-se que no termo de erro estão inclusos os efeitos específicos sobre as taxas de criminalidade Ainda, assume-se que no termo de erro estão inclusos os efeitos específicos sobre as taxas de criminalidade de cada unidade da federação, ' , e os choques aleatórios não observados ao longo do tempo, ',, .…”

Fatores condicionantes da desigualdade salarial no Brasil: análise com dados em painel para o período de 2007 a 2016

“…Em modelos de regressão com dados em painel, o distúrbio é composto por dois elementos: o efeito individual inerente às unidades observáveis (neste caso, os municípios) e o distúrbio estocástico. O primeiro pode ou não ser correlacionado com alguma variável explicativa do modelo(HSIAO, 2003;MACHADO et al 2005).Quando houver correlação entre o efeito individual e algum regressor do modelo, a estimação deve ser feita por meio do estimador de efeitos fixos, permitindo o controle dessa correlação. Já no caso de o efeito individual ser puramente aleatório e não correlacionado com qualquer variável explicativa, o estimador de efeitos aleatórios é o mais apropriado(HSIAO, 2003; SONAGLIO et al 2010).…”