Análise Espectral Clássica: O Domínio da Freqüência PDF
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UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E CONTABILIDADE DEPARTAMENTO DE ECONOMIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA ESTRUTURAS DE MEMÓRIA LONGA EM VARIÁVEIS ECONÔMICAS: DA ANÁLISE DE INTEGRAÇÃO E CO-INTEGRAÇÃO FRACIONÁRIAS À ANÁLISE DE ONDALETAS Guilherme de Oliveira Lima Cagliari Marques Orientadora: Profa. Dra. Vera Lúcia Fava SÃO PAULO 2007 Profa. Dra. Suely Vilela Reitora da Universidade de São Paulo Prof. Dr. Carlos Roberto Azzoni Diretor da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade Prof. Dr. Joaquim José Martins Guilhoto Chefe do Departamento de Economia Prof. Dr. Dante Mendes Aldrighi Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Economia GUILHERME DE OLIVEIRA LIMA CAGLIARI MARQUES ESTRUTURAS DE MEMÓRIA LONGA EM VARIÁVEIS ECONÔMICAS: DA ANÁLISE DE INTEGRAÇÃO E CO-INTEGRAÇÃO FRACIONÁRIAS À ANÁLISE DE ONDALETAS Tese apresentada ao Departamento de Economia da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo como requisito para obtenção do título de Doutor em Economia. Orientadora: Profa. Dra. Vera Lúcia Fava SÃO PAULO 2007 FICHA CATALOGRÁFICA Elaborada pela Seção de Processamento Técnico do SBD/FEA/USP Marques, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari Estruturas de memória longa em variáveis econômicas: da análise de integração e co-integração fracionárias à análise de ondaletas / Guilherme de Oliveira Lima Cagliari Marques. -- São Paulo, 2007. 238 p. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, 2007 Bibliografia. 1. Econometria 2. Análise de séries temporais 3. Processos com memória longa 4. Análise de ondaletas (wavelets) I. Universidade de São Paulo. Facul- dade de Economia, Administração e Contabilidade II. Título. CDD – 330.015195 i Ao meu avô, Hygino, à minha mãe, Marilena, e à minha esposa, Kelly. ii Agradeço inicialmente à minha orientadora Profa. Dra. Vera Lúcia Fava por toda a sua ajuda, dedicação e amizade. Agradeço à Profa. Dra. Chang Chiann pelos seus valiosos ensinamentos e sugestões. Agradeço à minha esposa Kelly pela sua motivação, apoio e companheirismo. Agradeço à minha mãe, que sempre esteve presente, por todo o seu apoio. Agradeço às minhas sobrinhas Ariane e Taís e ao meu irmão Gustavo pelo carinho. Agradeço à amizade de Sérgio Malacrida Jr. e sua esposa Mara e de minhas amigas Priscila Matias Flori, Fernanda Batola e Beatriz Oliveira. Agradeço à prestigiosa Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo – FAPESP - pelo suporte financeiro, essencial ao desenvolvimento dessa tese. Agradeço também aos pareceristas da FAPESP pelos valiosos comentários e sugestões. iii RESUMO Os modelos ARFIMA de memória longa mostraram-se nesse trabalho mais versáteis à análise da persistência em séries temporais em comparação aos modelos ARIMA. As funções impulso-resposta dos modelos de integração fracionária indicam que essa classe de modelos capta mais adequadamente as informações contidas nas baixas freqüências das séries e, portanto, estes modelos são mais capacitados para avaliar como os choques econômicos são acomodados no médio e longo prazo. Os estudos simulatórios mostraram que os testes de raiz unitária aplicados a processos com memória longa possuem baixo poder, e que os estimadores por máxima verossimilhança e os baseados no espectro de ondaletas são eficientes para estimar o parâmetro de integração fracionária. Os estudos empíricos encontraram componentes altamente persistentes nas séries brasileiras do produto, desemprego e consumo. A análise de co-integração fracionária refutou os resultados do arcabouço I(1)-I(0) que sugerem a não co-integração entre as séries consumo das famílias e renda disponível. A variabilidade relativa dessas séries foi analisada por meio da análise em multiresolução de ondaletas. Concluiu-se que, nas baixas escalas, a variabilidade entre as séries varia em função da escala temporal envolvida. A doutrina da paridade do poder de compra com dados brasileiros foi revisitada por meio da análise de co-integração fracionária.
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