Lendo as folhas de chá do ciclo de negócios nos EUA – parte um – Liberty Street Economics

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Lendo as folhas de chá do ciclo comercial dos EUA - parte um

O estudo do ciclo de negócios – flutuações na atividade econômica agregada entre tempos de ampla expansão e contração – é uma das principais atividades da macroeconomia. Mas mesmo períodos distintos de expansão e recessão podem ser desafiadores. Neste post, discutimos diferentes abordagens conceituais para datar o ciclo de negócios, estudamos seu desempenho passado na economia dos EUA e destacamos a informatividade dos indicadores do mercado de trabalho.

Nos Estados Unidos, a designação oficial de altos e baixos na atividade econômica é fornecida pelo comitê de namoro do ciclo comercial do NBER (BCDC). Recessões são definidas como os períodos de pico a vale, enquanto expansões são os períodos de vale a ponto. O BCDC foi iniciado por Arthur Burns (que mais tarde se tornou presidente do Federal Reserve em 1970) e Wesley Mitchell na década de 1940. Burns e Mitchell exploraram muitas séries temporais diferentes (como pioneiras em “big data”) e descobriram o “ciclo de negócios”, um dos fatos empíricos mais robustos da história econômica, definindo-o como “…[the] tipo de flutuação encontrada na atividade econômica agregada das nações que organizam seu trabalho principalmente em empresas: um ciclo consiste em expansões ocorrendo quase ao mesmo tempo em muitas atividades econômicas, seguidas de recessões semelhantes em geral … ”Em outras palavras, recessões são tempos de declínios generalizados na atividade econômica que afetam diferentes indústrias e regiões. Para uma visão moderna, o comitê de namoro do NBER observa: “Durante uma recessão, um declínio significativo da atividade econômica se espalha por toda a economia e pode durar de alguns meses a mais de um ano. Da mesma forma, durante uma expansão, a atividade econômica aumenta substancialmente, se espalha por toda a economia e geralmente dura vários anos. ”

De uma perspectiva matemática, os pontos de inflexão no ciclo de negócios nada mais são do que máximos locais (picos) e mínimos (vales). O desafio é identificar picos e vales a partir de dados heterogêneos e ruidosos. Burns e Mitchell e, mais tarde, o comitê de namoro do NBER, contam com inspeção visual para identificar pontos de virada (no que pode ser chamado de “aprendizado humano”). Bry e Boschan (1971) introduziram um algoritmo formal, o algoritmo Bry-Boschan (BB), para automatizar a identificação de picos e vales em uma série temporal. Neste post, seguimos seu procedimento (conforme implementado por Stock e Watson [2014]) na análise de dados mensais e o algoritmo trimestral de Bry-Boschan (BBQ) de Harding e Pagan (2002) para dados trimestrais.

Com esse método, determinar os pontos de viragem do ciclo de negócios é um processo de duas etapas: primeiro, identificar pontos de virada em cada uma das séries de dados usando o algoritmo BB e, segundo, construir pontos de virada na “atividade econômica” agregando informações do pontos de viragem de séries individuais. Essa abordagem geralmente é chamada de “data e agregação” (Stock e Watson [2014]) Especificamente, usaremos grupos de pontos de virada como sinal de um ponto de virada na economia agregada. Aplicamos essa abordagem a um conjunto de dados do painel de carga horária de séries temporais econômicas originalmente construídas por Stock e Watson (2014) para a análise empírica de big data em macroeconomia. Esse conjunto de dados mensal de 130 variáveis, completo com safras em tempo real desde 1999, é mantido pelo Federal Reserve Bank de St. Louis. Excluímos dados de dinheiro, crédito, taxas de juros, taxas de câmbio e preços de nossa análise e nos concentramos em variáveis ​​econômicas relacionadas às flutuações do ciclo de negócios: produto e renda (série 17); o mercado de trabalho (série 32); carcaça (série 10); e consumo, pedidos e estoques (14 séries).

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O painel inferior do gráfico interativo abaixo ilustra os resultados da abordagem de “data e agregação” para essas séries de dados. Linhas indicam séries individuais agrupadas pelas quatro categorias. Os pixels vermelhos identificam os meses em que a série esteve em contração (pico a vale), enquanto os pixels brancos indicam expansões (vale a pico). O ciclo de negócios é claramente evidente pelo agrupamento de pixels vermelhos ao longo do tempo. Por exemplo, na última recessão, quase todas as séries estavam simultaneamente em contração, produzindo uma faixa vertical vermelha na trama.

O painel superior do gráfico mostra a porcentagem de participação das séries designadas para estar em contração a cada mês. A série “share” cresce acentuadamente em torno das recessões do NBER, que são aproximadamente caracterizadas por cerca de 60% das séries subjacentes consideradas em contração. A linha gold repete o exercício usando safras em tempo real dos dados a partir de 1998, ou seja, usando os dados que estariam disponíveis publicamente na época. O gráfico mostra que o sinal é igualmente informativo em tempo real, pois utiliza dados totalmente revisados ​​(com exceção do período de 2003, quando a atividade econômica desacelerou, mas não se contraiu). Também podemos observar que, no final do ano passado, a participação atual das séries em contração estava em um nível semelhante ao da desaceleração em 2015-16.

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Uma abordagem alternativa para “data e agregação” é “agregação e data”, que é identificar picos e vales em um pequeno número de medidas representativas da atividade econômica. A medida mais abrangente e conhecida da atividade econômica é o produto interno bruto (PIB). Foi desenvolvido por Simon Kuznets na década de 1930, usando a teoria econômica e os princípios contábeis para combinar um grande conjunto de informações sobre diferentes setores da economia e diferentes agentes econômicos. Esta é a medida de condições econômicas mais seguida e amplamente compreendida e foi referida como uma das maiores invenções do século XX.

O próximo gráfico mostra os resultados da datação do ciclo de negócios com base no nível do PIB real usando o algoritmo de churrasco. O painel superior mostra o logaritmo natural do nível do PIB real (linha azul) junto com as recessões do NBER (sombreamento em azul claro) e as recessões implícitas no algoritmo de churrasco (sombreamento em rosa) com base nos dados atuais atuais do PIB real. Os picos e mínimos deste indicador único são muito próximos dos identificados pelo BCDC. Esse resultado é notável, pois destaca a robustez da datação do ciclo de negócios, permitindo que o público em geral entenda o conceito. De fato, a imprensa especializada cunhou seu próprio namoro: a recessão técnica, definida como dois quartos consecutivos de crescimento negativo do PIB, que é uma versão simplificada e heurística da detecção de pico pelo BCDC ou com base no algoritmo de churrasco.

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Embora a datação fornecida pelo PIB real esteja bem alinhada com as recessões definidas pelo NBER, existem exceções notáveis. Primeiro, a recessão de 1981-82 é vista como muito mais curta, usando dados revisados ​​do que o BCDC designado na época. Segundo, a recessão de 2001 não é identificada pelo algoritmo. O painel inferior do gráfico mostra como esses resultados mudam com base no vintage da série real do PIB usada. Como as contas nacionais estão sujeitas a revisões e alterações nas definições, “por safra” (observado no eixo y) indica como os picos e vales da série real do PIB teriam ficado nessa data. Se procurarmos horizontalmente um vintage escolhido, o sombreamento vermelho (cinza) indica períodos de recessão (expansão) com base no algoritmo de churrasco e nos dados antigos. Este gráfico mostra que, usando dados em tempo real, o algoritmo falha em identificar a recessão de 1980 até as revisões da série real do PIB disponíveis em meados da década de 90. Em contraste, a recessão de 1981-82 é determinada por ser muito mais longa com safras anteriores, mas mais rapidamente quando safras posteriores são usadas para datar o ciclo. Finalmente, podemos observar que a recessão de 2001 era aparente apenas nas safras das primeiras décadas, e ausente nos dados posteriormente revisados.

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Embora o PIB real seja uma medida preferida, as diferenças de datação ao usar o algoritmo de churrasco e as recessões datadas de NBER no gráfico acima mostram que o crescimento real do PIB não é a única medida que o BCDC considera. O estudo de muitas séries de dados protege contra a incerteza do modelo, revisões de dados e outros problemas de medição que surgem em uma série abrangente, como o PIB real. O BCDC identifica várias outras séries como indicadores informativos, incluindo renda pessoal real menos pagamentos por transferência, vendas reais de manufatura e comércio a varejo e atacado e produção industrial. O BCDC vê a medida de emprego na folha de pagamento como a estimativa abrangente mais confiável de emprego, mas também rastreia as estimativas de emprego com base na pesquisa domiciliar do Bureau of Labor Statistics Labor Situation Report. No gráfico abaixo, mostramos a série temporal de cada um desses indicadores em relação ao pico de atividade econômica designado pelo BCDC. Ao examinar esses quatro painéis, observe que na maioria das vezes essas séries mensais atingem o pico exatamente na data designada pelo BCDC como o pico da atividade econômica geral.

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Essas séries usadas pelo NBER enfatizam particularmente as medidas da atividade manufatureira, uma vez que historicamente capturam os movimentos da atividade econômica agregada nos Estados Unidos. No entanto, evidências recentes sugerem que essa regularidade empírica diminuiu em relevância. No período 2014-16, o setor manufatureiro sofreu uma contração sustentada (a julgar pelo crescimento da produção industrial ano a ano), mas a atividade econômica mais ampla dos EUA continuou a se expandir. Essa divergência foi a primeira ocorrência desse tipo ao longo de toda a história desta série (disponível a partir de 1920). Ele fornece evidências sugestivas de que talvez outros indicadores – como os indicadores do mercado de trabalho – possam se mostrar mais confiáveis ​​daqui para frente em comparação com os indicadores de fabricação. Com essa observação em mente, podemos revisitar nosso exercício de “big data”, mas estudar a parcela de pontos de virada para cada um dos quatro segmentos da economia dos EUA mostrados no gráfico abaixo.

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Como fica claro nas ilustrações, os indicadores do mercado de trabalho parecem ser os mais confiáveis, pois são menos barulhentos e têm menos “falsos positivos” (indicando uma recessão quando não ocorreu). O desempenho em tempo real também é quase indistinguível do desempenho da amostra completa, sugerindo que o sinal que podemos extrair é muito menos sensível às revisões do que o PIB real. Em nosso próximo post, focamos especificamente nas variáveis ​​do mercado de trabalho e demonstramos as propriedades atraentes que elas possuem para designar expansões e recessões na economia dos EUA. Procure na quarta-feira.

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Richard Crump é vice-presidente do Grupo de Pesquisa e Estatística do Federal Reserve Bank de Nova York.

Domenico Giannone era anteriormente vice-presidente assistente do Grupo de Pesquisa e Estatística do Banco. Este trabalho foi concluído enquanto ele era um empregado.

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David Lucca é vice-presidente assistente do Grupo de Pesquisa e Estatística do Banco.

Como citar este post:

Richard Crump, Domenico Giannone e David Lucca, “Lendo as folhas de chá do ciclo comercial dos EUA – parte um”, Federal Reserve Bank de Nova York Liberty Street Economics, 10 de fevereiro de 2020, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2020/02/reading-the-tea-leaves-of-the-us-business-cyclepart-one.html.


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As opiniões expressas neste post são de responsabilidade dos autores e não refletem necessariamente a posição do Federal Reserve Bank de Nova York ou do Federal Reserve System. Quaisquer erros ou omissões são de responsabilidade dos autores.

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