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Mudanças de Estado e Multiplicadores Fiscais no Brasil entre 1999-2012 / Changes of State and Fiscal Multipliers in Brazil from 1999 to 2012.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho avalia o comportamento dos multiplicadores fiscais no Brasil entre 1999-2012. Para tanto, utiliza a metodologia desenvolvida por Sims, Waggoner e Zha (2008), que é um procedimento Bayesiano de estimação no qual os parâmetros do modelo mudam com alterações no estado da economia e os estados (regimes) seguem um processo de mudança de regime markoviano. Ou seja, foi estimado um modelo VAR Estrutural Bayesiano com mudança de regimes Markoviana (Markov Switching Structural Bayesian Vector Autoregression - MS-SBVAR). A base de dados é composta pelo consumo da administração pública, pela formação bruta de capital fixo da administração pública, pela carga tributária líquida e pelo Produto Interno Bruto (PIB), das três esferas do governo (federal, estadual, incluindo o Distrito Federal, e municipal). O software MATLAB/Dynare foi utilizado na estimação dos modelos e os resultados sugerem a ocorrência de 2 ou 3 regimes nos dois modelos que melhor se ajustaram aos dados. Os multiplicadores estimados apresentaram os sinais esperados e os diferentes tipos de multiplicadores fiscais calculados apresentaram valores maiores para a resposta do PIB a choques na formação bruta de capital fixo da administração pública que são eficazes, uma vez que possuem valores maiores do que um e impacto de longo prazo no PIB - quando comparado aos choques no consumo da administração pública, que possuem pouca persistência e são ineficazes (menores do que um), além de uma resposta negativa e persistente do PIB a choques na carga tributária líquida. Os resultados obtidos não indicam, ainda, multiplicadores fiscais maiores em regimes com maior variância nos resíduos do modelo. / This dissertation evaluates the behavior of fiscal multipliers in Brazil from 1999 to 2012. It uses a methodology developed by Sims, Waggoner e Zha (2008), which is a Bayesian estimation procedure that allows for state (regime) dependent endogenous change in models parameters and the states follow a markovian process of regime change. It estimates a Structural Bayesian VAR model with Markov Switching regimes (MS-SBVAR). The database comprises the consumption of public administration, the fixed capital gross formation of the public administration, the net tax burden and the Gross Domestic Product (GDP) of the three levels of government (federal, state, including the Federal District, and municipalities). The software MATLAB / Dynare was used to estimate the model and the results suggest the occurrence of 2 or 3 regimes in the two best data fitting models. The different estimated multipliers show the correct signs and, as expected, they are higher for exogenous shocks to public administrations fixed capital gross formation which are effective, since they have values higher than one and long-term impact on GDP - when compared with exogenous shocks to public administrations consumption, which have a small persistence and are ineffective (less than one), and a negative and persistence response of GDP to shocks in net tax burden. The results do not also show a higher fiscal multiplier in regimes with higher models residuals variance.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:6019
Date27 August 2014
CreatorsMarco Antonio Castelo Branco Samuel
ContributorsElcyon Caiado Rocha Lima, Luiz Fernando Rodrigues de Paula, Luiz Fernando Cerqueira Fonseca, Carlos Alberto Gonçalves da Silva
PublisherUniversidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, UERJ, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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