[pt] Mavroeidis (2005) alertou que equações de equlíbrio motivadas por modelos macroeconômicos com expectatvas racionais poderiam ser fracamente identificados devido ao uso de instrumentos fracos. Eu argumento que, embora tais preocupações sejam legítimas, elas não são empiricamente graves, contanto que instrumentos sejam devidamente selecionados. Eu utilizo um modelo DSGE estimado de média escala como laboratório para avaliar estimação uniequacional de condições de equilíbrio macroeconômicas. Apresento estimadores baseados no LASSO que selecionam instrumentos e tem boa performance em amostra finita, que argumento funcionam melhor em relações que incluem termos de expectativa, como a Curva de Phillips Novo Keynesiana. Por último, faço uma aplicação empírica para a Curva de Phillips da economia dos Estados-Unidos e as estimativas validam um componente de expectativa predominante. / [en] Mavroeidis (2005) alerted that equilibrium conditions from typical rational expectations macroeconomic models could be weakly identified due to the use of poor instruments. I argue that, although such concerns are legitimate, they are not empirically severe, provided instruments are properly selected. I use an estimated medium scale DSGE model as a laboratory to assess single-equation estimation of macroeconomic equilibrium conditions. I present LASSO-based estimators to select instruments that perform well in finite samples, which I argue have a better chance of performing for forward-looking relationships, such as the New Keynesian Phillips Curve. Finally, I provide an empirical application of the estimators for the US economy s Phillips Curve and show that it validates a dominant forward looking behavior.

[pt] O problema de identificação fraca surge naturalmente em modelos macroeconômicos. Consequentemente, métodos de variáveis instrumentais produzem resultados enigmáticos de forma mais frequente do que seria empiricamente razoável. Neste trabalho, propomos dois novos métodos para tratar destas dificuldades, no que tange a duas das principais equações de modelos macro: a Curva de Phillips Novo-Keynesiana (NKPC) e a Equação de Euler (EE). Sabe-se das dificuldades em se estimar um coeficiente de sensibilidade positivo entre inflação e produto no primeiro caso, e que, mesmo quando se obtém uma estimativa positiva, o nível de rigidez nominal implicado para a economia é incompatível com o que sugerem os micro dados. Nós abordamos essa questão no primeiro capítulo, propondo um modelo de economia multi-setorial com heterogeneidade na fixação de preços entre setores. O método gera coeficientes de sensibilidade positivos e estáveis para diferentes configurações econométricas, assim como níveis de rigidez nominal alinhados com a evidência micro, para a economia como um todo e também para cada setor individualmente. Todas essas estimativas variam em linha com implicações teóricas, quando hipóteses do modelo são alteradas. O foco do segundo capítulo é a estimação da elasticidade de substituição intertemporal (EIS), parâmetro central da EE. Argumentamos como o uso de séries oficiais de consumo – que são estatisticamente tratadas antes de disponibilizadas – distorce estimativas da EIS. Propondo um modelo generalizado para desfiltrar diferentes tipos de séries de consumo disponíveis, – micro e macro, com várias frequências –, demonstramos como a utilização de consumo não filtrado gera estimativas da EIS que são consideravelmente mais estáveis, independente do arcabouço econométrico e da série de consumo usada. Resultados também parecem menos sensíveis à presença de instrumentos fracos, comparativamente a estimações usando séries oficiais. / [en] The weak identification problem arises naturally in macroeconomic models. Consequently, instrumental variables methods produce puzzling results more often than what is empirically plausible. We propose novel methods to address puzzles usually featured in two of the main equations in macro models, namely the New-Keynesian Phillips Curve (NKPC) and the Euler Equation (EE). For the former, difficulties to estimate a positive slope without incurring a degree of stickiness incompatible with the micro evidence are widely known. We address the matter in the first chapter, proposing a richer framework of a multi-sector economy with price-setting heterogeneity. The procedure generates positive and roughly unchanging slope coefficients across econometric settings, as well as degrees of stickiness in line with the micro data, both regarding the entire economy and the cross section of sectors. Importantly, all of these estimates move consistently with implications by theory when modifying the model assumptions. The second chapter focuses on the estimation of the elasticity of intertemporal substitution (EIS), central parameter of the EE in models of dynamic choice. There, we argue that the use of officially reported consumption data – which is usually filtered, smoothed, interpolated, etc – distorts estimates of the EIS. A generalised model to unfilter available consumption data is proposed, suitable for several types of data – macro and micro – at different frequencies. Estimations based on unfiltered consumption produce considerably more stable estimates of the EIS, regardless of the econometric approach and the type of consumption data used. Results also seem less sensitive to the presence of weak instruments, compared to officially reported data.