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Atividade Financiada

Funções de resposta ao impulso utilizando projeções locais com variáveis instrumentais, com aplicações à macroeconomia.

Impulse response functions using local projections with instrumental variables with applications to macroeconomics

Referência
2024.17080.PEX
Data de Início do Projeto
2026-02-01
Data de Fim do Projeto
2027-07-31
Investigador Principal
Área Científica
Ciências sociais
Programa de Financiamento
Concurso para Projetos de Investigação de caráter Exploratório em Todos os Domínios Científicos 2024

Resumo

O nosso projeto compreende três partes distintas focadas na estimação de funções de resposta ao impulso (IRFs) através de projeções locais com variáveis instrumentais (LP-IV). As IRFs são fundamentais para compreender os efeitos da política monetária na economia. A política monetária tem um impacto significativo sobre as variáveis macroeconómicas (Bernanke& Blinder, 1992) e os mercados financeiros (Bernanke & Kuttner, 2005; Madeira & Madeira, 2019), tornando a investigação nesta área altamente relevante para a definição de políticas. Como salientam Samuelson & Nordhaus (1985), a política monetária é "a ferramenta mais poderosa e útil de que os decisores de política macroeconómica dispõem". As IRFs são igualmente úteis para avaliar os efeitos da política orçamental (Blanchard & Perotti, 2002). As projeções locais (LP) tornaram-se uma ferramenta essencial para a estimação de IRFs, oferecendo uma alternativa flexível às autoregressões vetoriais. Desde Jordà (2005), as LPs têm ganho popularidade na macroeconomia empírica e nas finanças devido à sua capacidade de lidar com não-linearidades, ruturas estruturais e dinâmicas heterogéneas sem impor pressupostos restritivos. O método LP-IV (Local Projections with Instrumental Variables) melhora a inferência causal ao corrigir problemas de endogeneidade, tornando-se crucial na investigação macroeconómica sobre choques exógenos. Apesar das suas vantagens, os métodos convencionais de LP-IV apresentam problemas de autocorrelação e viés de amostra finita tanto em dados estacionários em covariância como em dados persistentes. A primeira parte do nosso projeto desenvolve um novo estimador de Mínimos Quadrados Indirectos Modificado (MILS) que corrige ambos os problemas, estendendo a correção de autocorrelação de Lusompa (2023) ao LP-IV, permitindo ainda acomodar mais choques do que variáveis observadas. Aproveitando a interpretação ILS do LP-IV (Plagborg-Møller& Wolf, 2021), estabelecemos ganhos teóricos de eficiência, reduzimos o viés e melhoramos a robustez da inferência. Além disso, estendemos o MILS a dados persistentes e configurações com múltiplos instrumentos, ligando-o ao Método Generalizado dos Momentos (GMM) para aplicações empíricas mais abrangentes. As nossas conclusões oferecem um enquadramento de inferência unificado, eliminando a necessidade de testes prévios de raiz unitária, que podem distorcer a inferência (Mikusheva, 2007). A estimação dos efeitos dinâmicos da incerteza agregada nos resultados individuais é um desafio central na macroeconomia aplicada, mas a inferência em LPs em painel continua pouco desenvolvida. Almuzara& Sancibrian (2024) derivam a variância de LP sob estacionaridade e erros média-independentes, mas não abordam a autocorrelação, um problema crucial na investigação empírica. A segunda parte do nosso projeto estende o MILS ao LP e LP-IV em painel, corrigindo a autocorrelação e erros de especificação do modelo, permitindo simultaneamente dados não estacionários e uma forma mais geral de dependência dos erros. Para reforçar a robustez da inferência, desenvolvemos um método de bootstrap válido, melhorando a fiabilidade da estimação das IRFs. Por fim, na terceira parte do projeto , aplicamos os nossos métodos de correção de autocorrelação e viés a três aplicações macroeconómicas fundamentais. Primeiro, reavaliamos o impacto dos choques de política monetária dos EUA no produto, na inflação e no crédito, construindo um novo instrumento para o choque não observado com base numa abordagem estabelecida e dados recentemente adquiridos. Segundo, realizamos o primeiro estudo empírico sobre os efeitos da política monetária do BCE nas economias da Zona Euro, utilizando um método de identificação de choques adaptado. Terceiro, estendemos o nosso método MILS em painel para um modelo SUR (Seemingly Unrelated Regression), analisando os efeitos da política monetária nos subcomponentes do PCEPI (Índice de Preços das Despesas de Consumo Pessoal), fornecendo novas perspetivas, especialmente para a Europa. Ao estimar as IRFs com e sem correção, a nossa análise melhora a compreensão da transmissão da política monetária entre economias e setores, fornecendo insights valiosos para investigadores, decisores políticos e banqueiros centrais. As projeções locais oferecem uma ferramenta flexível que liga a macroeconomia aplicada à microeconomia aplicada, proporcionando um enquadramento robusto para estudos empíricos relevantes para a formulação de políticas. Os avanços metodológicos deste projeto poderão abrir novas linhas de investigação, com implicações não só para macroeconomistas, mas também para microeconomistas que estudam a resposta das empresas, das famílias e dos mercados financeiros a choques agregados.

Instituições

Instituições Principais

  • ISEG Lisbon School of Economics and Management (ISEG/ULisboa)

Outras Instituições

  • Tilburg University (TU)
  • ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa (ISCTE-IUL)
  • School of Social Sciences - University of Manchester (SSS - UM)

Financiamento 59.967,30 €

Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - Portugal

59.967,30 €