Robustez de regressões de crescimento frente à incerteza sobre a especificação do modelo: quão robustos são os regressores para o caso brasileiro?

Autores

  • Christiano Modesto Penna Universidade Federal do Ceará
  • Fabricio Carneiro Linhares Universidade Federal do Ceará

DOI:

https://doi.org/10.1590/0101-416145497cpf

Palavras-chave:

Regressões de crescimento, Ponderação de modelos, Jackknife Model Averaging

Resumo

Embora haja uma vasta literatura que busca identificar regressores robustos capazes de influenciar o crescimento econômico em âmbito internacional, esse tema ainda carece de pesquisas que apresentem resultados estatisticamente satisfatórios para o caso brasileiro. O presente artigo busca contribuir para a identificação de variáveis robustas capazes de influenciar o crescimento econômico brasileiro. A base de dados de Resende e Figueiredo (2010) é reexaminada e busca-se contornar o problema da incerteza com relação à especificação do modelo. Para tanto, utilizou-se a técnica de Ponderação de Modelos Frequentista proposta em Hansen e Racine (2012), conhecida por Jackknife Model Averaging. Essa técnica não é tão restritiva quanto a Extreme Bound Analysis e nem tão permissiva quanto a abordagem de Sala-i-Martin (1997).  Os resultados da pesquisa sugerem que, dentre os 22 regressores investigados, apenas a carga tributária global teria influência significante sobre o crescimento. Em linhas gerais, nossos resultados permanecem indicando muita cautela ao se trabalhar com regressões de crescimento que fazem uso de dados estaduais. Outrossim, o trabalho motiva estudos futuros e chama a atenção para a importância de se retomar essa linha de pesquisa.

 

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Publicado

2015-12-01

Edição

Seção

Artigo