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A CRISE E OS NOVOS 
DILEMAS DE POLÍTICA 
ECONÔMICA 
Monica Baumgarten de Bolle 
 
Nesta Aula (e na Próxima...) 
• Um pouco mais de teoria: 
• Os Modelos e as Crises dos Anos 80, 90 e 2000 
• Fragilidade Financeira encontra Diamond-Dybvig 
 
• Novos Conceitos para entender a Crise de 2008 
• Leis de Potência 
• Pilhas de Areia 
• Fractais 
• Redes Complexas 
 
• Implicações para o Risco Sistêmico 
 
Crises Financeiras: Anos 80, 90 e 
2000 
• Modelos “Tradicionais”: 
• Crises de Balanço de Pagamentos 
• Krugman (1979) e os modelos de primeira geração; 
• Crises de BOP convencionais: AL nos anos 80, onde desequiilíbrios macro e 
inconsistências de pol eco na origem do problema. 
• Obstfeld (1994) e os modelos de segunda geração; 
• Crise do sistema monetário europeu de 1992 – o problema não eram as 
inconsistências macro, e sim existência de equilíbrios múltiplos. 
• Crises Bancárias 
• Diamond e Dybvig (1983) e o modelo canônico de corridas bancárias. 
• Crises “Híbridas” 
• Krugman (1998), Chang e Velasco (1998) e outros. Crise asiática – 
bancos e balanço de pagamentos. 
• Turquia (2000/01), Argentina (2001/02), Uruguai (2002/03): bancos, 
bop e dívida. 
 
 
Uruguai, 2002/2003: A Crise 
Completa 
• Uruguai: pequena economia aberta, com um enorme 
sistema financeiro – PIB US$ 20 bilhões. Depósitos em 
USD de US$ 14 bilhões; destes, cerca de 40% (ou 
US$5,6 bi) eram de argentinos. Investment grade. 
• Reservas de US$3 bilhões. 
• Razão Dívida/PIB de uns 50%. 
• Câmbio fixo (bandas ajustáveis, porém estreitas). 
• Fiscal razoável: déficit nominal de 3% do PIB. 
• Crise bancária deflagrada pelo corralito argentino. País 
perdeu 80% de suas reservas em 4 meses. Recorreu ao 
FMI. 
Uruguai, cont. 
• FMI mandou desvalorizar a moeda, i.e. abandonar o câmbio 
fixo. A desvalorização acentuou a corrida bancária. Feriado 
bancário foi declarado em agosto de 2002. 
• Negociações difíceis com a missão. Havia a necessidade de 
reestruturar a dívida, que alcançara mais de 100% do PIB 
devido à desvalorização do peso. 
• Reestruturação “voluntária” de cerca de 50% da dívida 
pública conduzida em maio de 2003 – um sucesso, com mais 
de 95% de adesão dos investidores. Como? Serviu de molde 
para a reestruturação da Grécia. 
• CACs 
• Exit consents 
Crises Anos 90, 2000 
• Modelos de crises inspiraram literatura de “early warning systems” (EWS): 
Eichengreen and Rose (1998), Frankel and Rose (1996), Kaminsky and 
Reinhart (1999), Calvo, Izquierdo and Mejía (2008) e muitos outros. 
 
• Diagnóstico destas crises baseado na presença de desequilíbrios 
macroeconômicos como: 
 
• Inconsistência entre política fiscal, política monetária, e política 
cambial. 
• Exposição do setor privado (e.g. Bancos) ao financiamento externo, 
elevados déficits em conta-corrente e insuficiência de reservas. 
• Descasamentos de moeda – setor privado e público – e insuficiência 
de reservas. 
 
• EWS: indicadores como (dívida de cp)/Reservas, dependência do BOP de 
fluxos de cp, exposição do setor privado aos descasamentos de moeda, 
grau de desalinhamento cambial, etc, para calcular a probabilidade de 
crises. 
 
• Departamento de Pesquisa do FMI – uma divisão inteira dedicada ao 
desenvolvimento de modelos EWS. 
 
Um Modelo Estilizado de Crise de 3ª 
Geração (de Bolle (2001)) 
• Modelo de 3 períodos: t = 0, 1, 2 
• Em t = 0, devedor contrai uma dívida do banco para 
investir num projeto que rende X em t = 2 com 
probabilidade p e 0 com probabilidade (1-p), se o esforço 
for alto; se o esforço for baixo, X com probabilidade p´ e 
0 com prob (1-p´), onde p>p´. 
• Esforço alto custa Y, esforço baixo custa ao devedor Y´; 
• Y > Y´ 
• Devedor toma dívida em t = 0, tem de saldá-la em t = 2. 
Banco cobra R. Se resolver não fazer o projeto, fica com 
we (riqueza inicial). Há assimetria de informação. Banco 
não sabe qual o grau de esforço do empresário. 
 
Devedor, cont. 
• Toma o empréstimo em t = 0 com esforço alto se: 
• U(C)=p(X-R) + (1-p)(-u)-Y ≥ we 
(-u) acontece porque se não há retorno em t=2, consumo fica 
abaixo da subsistência gerando utilidade negativa. 
• Prefere esforço alto se: 
• p(X-R)+(1-p)(-u)-Y ≥ p´(X-R)+(1-p´)(-u)-Y´ 
• Devedor emprega esforço em t = 0, mas pode mudar de ideia 
em t = 1. Projeto não pode ser liquidado em t = 1 (rende zero 
neste caso). 
• Quando fica complacente? Suponha que em t = 1 sofra um 
choque de riqueza w que cubra o consumo de subsistência – 
fica neutro ao risco. 
• Portanto, mudará de ideia se: 
• p´(X-R)-Y´≥p(X-R)-Y 
 
 
Um modelo simples: neutralidade 
ao risco quando C>C* 
• U(C) 
C* 
-u 
O Banco e a Crise 
• O banco é neutro em relação ao risco. Em t=0, financia o empresário 
com uma parte de seus depósitos, oferendo um contrato R que 
atenda às condições para que empregue esforço máximo. 
• Depositantes têm mesma função utilidade que os empresários. 
• Em t=1 ocorre o choque. Banco está atado, não pode liquidar o 
projeto, pois este não renderá nada neste período. Sabe, entretanto, 
que o risco agregado mudou pois o empresário empregará menos 
esforço sob determinadas condições... A probabilidade de fracasso 
do projeto é maior. 
• Sabendo disso, o que fazem os depositantes? 
• Depositantes podem agir, sob determinadas circunstâncias, como no 
modelo de DD – há uma combinação de parâmetros para a qual a 
estratégia dominante é correr. 
• Se correrem, banco quebra... 
• Bottom line: choque positivo, aumenta a fragilidade financeira da 
economia e bancos podem acabar quebrando – Financial Dutch 
Disease! 
O Jogo em t = 1: payoffs 
• Colunas: 1 indivíduo; Linhas: todos os outros 
Sacar 
Todos os Outros 
Não Sacar 
Sacar 
Não Sacar 
0<Y<100 
0 
100 110 
Crises Anos 90, 2000 
• Problema: modelos de “previsão” à la EWS dão alguma idéia 
sobre a vulnerabilidade do país (conseguem mensurar a 
fragilidade financeira, como a descrita no modelo anterior), 
mas não conseguem dizer nada sobre a potencial magnitude 
da crise. 
 
• E.g., extensão do contágio, custo fiscal, custo em termos da 
potencial queda do PIB, etc. 
 
• Ou seja, mesmo no caso das crises “originadas” em 
desequilíbrios macro, modelos não conseguem refletir todas 
as dimensões da imprevisibilidade das crises. 
 
• Modelos de Física Aplicada oferecem bons pontos de partida 
para entender a real natureza desta imprevisibilidade. 
 
A Interdisciplinaridade da 
Crise! 
• “Precisely because it is impossible to say, for example, 
where the chemical process ends and the biological one 
begins, even natural sciences do not have rigidly fixed 
and sharply drawn frontiers. There is no reason for 
economics to constitute an exception in this respect.” 
 
• Nicholas Georgescu-Roegen, 1966 
 
Crises Financeiras e Pilhas de 
Areia 
• Bak, Tang e Wiesenfeld (1987): 
• Empilhar areia, grão a grão, em uma superfície lisa oferece profundos 
insights sobre a dinâmica de sistemas complexos que operam fora do 
equilíbrio. 
 
• Como a pilha de areia não pode crescer infinitamente, desmoronamentos 
tornar-se-ão mais frequentes a partir de um determinado 
tamanho/estrutura da pilha. 
 
• É possível calcular a probabilidade de acontecer uma avalanche de uma 
determinada magnitude? 
 
• Resultado surpreendente: o tamanho da avalanche provocada pelo 
próximo grão de areia a cair na pilha quando esta se encontra no seu 
“estado crítico” é completamente imprevisível. 
• Estado crítico é uma transição de fase – de sólido para líquido, de líquido para 
vapor... 
 
• O próximo grão pode gerar desde um pequeno deslizamento até a total 
destruição da pilha: tudo depende

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