[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:46948 |
| Date | 21 February 2020 |
| Creators | MARCUS VINICIUS FERNANDES GOMES DE CASTRO |
| Contributors | CARLOS VIANA DE CARVALHO, CARLOS VIANA DE CARVALHO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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