Robustez de regressões de crescimento frente à incerteza sobre a especificação do modelo: quão robustos são os regressores para o caso brasileiro?
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...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | EN PT |
| Publicado: |
Universidade de São Paulo
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/c88ad4260bec444ba6157731bdbf004c |
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| Sumario: | 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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