Relações entre determinantes do investimento estrangeiro direto e em carteira no Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2357797588097

Palavras-chave:

Investimento estrangeiro direto, Investimento estrangeiro em carteira, Análise de cluster, Vetor de correção de erros

Resumo

Esta pesquisa analisa as relações existentes entre investimentos estrangeiros diretos (IEDs) e em carteira (IECs) no Brasil e seus determinantes macroeconômicos internos, visando responder à seguinte questão: há diferenças entre o IED e o IEC no Brasil e seus determinantes macroeconômicos internos? Para uma análise exploratória, utilizou-se a revisão bibliográfica, a estatística descritiva e a análise de cluster. A análise confirmatória deu-se por meio da estimação de dois modelos vetorial de correção de erro (VEC), considerando como variáveis dependentes o investimento estrangeiro direto e o investimento estrangeiro em carteira. As variáveis independentes foram risco, abertura comercial, taxa de câmbio e taxa de inflação. A análise de cluster foi utilizada como um pré-tratamento aos modelos VEC e demonstrou-se eficiente na classificação das variáveis com base em sua exogeneidade. As estimativas dos modelos VEC indicaram que a variável risco foi contrária ao investimento estrangeiro direto, mas positiva ao investimento estrangeiro em carteira. A abertura comercial não representou estímulo ao IED, mas foi favorável ao IEC. A desvalorização cambial atuou de forma distinta ao investimento estrangeiro, servindo como estímulo ao IED e desestimulando o IEC. A variável taxa de inflação apresentou sinal positivo ao investimento estrangeiro direto, mas foi negativa ao investimento estrangeiro em carteira.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Luciane Flores Jacobi, Universidade Federal de Santa Maria

Possui graduação em Matemática Licenciatura Plena pela Universidade Federal de Santa Maria (1993), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Maria (2001) e doutorado em Agronomia pela Universidade Federal de Santa Maria (2007). Atualmente é professora Adjunta do Departamento de Estatística (UFSM), atuando nos curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa (UFSM) e no Programa de Pós-graduação em Ciências de Saúde (UFSM). Membro do comitê editorial da Editora-UFSM e atua como avaliadora de diversas revistas cientificas nacionais e internacionais. As área de interesse são Bioestatística, estatística aplicada, controle de qualidade, análise de regressão, Experimentação e avaliação de dados de Saúde Pública.

Daniel Arruda Coronel, Universidade Federal de Santa Maria

Professor Associado do Departamento de Economia e Relações Internacionais, com atuação como Docente Permanente nos Programas de Pós-Graduação (Stricto sensu) em Administração Pública, em Gestão de Organizações Públicas e de Economia e Desenvolvimento, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Atualmente é Bolsista de produtividade do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Coordenador da área de Economia e Administração da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul (Fapergs); Consultor ad hoc da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); do Instituto de Pesquisas Educacionais INEP/MEC e do CNPq; Editor Chefe da Revista de Economia e Sociologia Rural (RESR-ISSN: 0103-2003); Editor Associado da Revista Práticas em Administração Pública (ISSN:2526-6292); e Editor Adjunto da Revista Ciência Rural (ISSN:0103-8478); Membro do Comitê de Iniciação Científica (COIC-PRPGP-UFSM); Acadêmico e membro do Conselho Fiscal da Academia Santa-Mariense de Letras (ASL); Parecerista de Periódicos Internacionais e Nacionais e Líder do Grupo de Estudos em Administração Pública, Econômica e Financeira (UFSM); (certificado pelo CNPq). Foi Professor Permanente dos Programas de Pós-Graduação em Administração (2011-2016) e de Agronegócios (2017-2021) da UFSM; Assessor do Gabinete do Reitor da UFSM (2023-2024) ; Pró-reitor de Gestão de Pessoas da UFSM (2022-2023); Diretor da Editora UFSM e Presidente do seu Conselho Editorial (2013-2022); Diretor da Associação Brasileira de Editoras Universitárias (ABEU, 2021-2022); Membro do Conselho Fiscal da Câmara do Livro de Santa Maria (2017-2022); Editor Chefe da Revista Práticas em Administração Pública (2020-2021); Presidente da Comissão de Ética da UFSM (2018-2019); Membro do Comitê Assessor da área de Economia e Administração da Fapergs (2013-2019); Secretário do Conselho Municipal de Cultura de Santa Maria (2016); Diretor da Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural (2013-2015); e Coordenador Substituto do Curso de Administração da UFSM (2011-2012). É Doutor em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (UFV); Mestre em Agronegócios pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS); Especialista em Estatística e Modelagem Quantitativa pela UFSM; Bacharel em Administração pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos) e em Ciências Econômicas pela UFSM. Suas pesquisas e orientações são nas áreas de Economia Internacional e Administração Pública, atuando principalmente nos seguintes temas: Análise Econômica Brasileira, Política Industrial e de Comércio Internacional e Métodos Quantitativos.

Leonardo Sangoi Copetti, Universidade Federal de Santa Maria

Mestre em Administração de Empresas pela Universidade Federal de Santa Maria - UFSM (2013) - foco em Finanças; Bacharel em Administração pela Universidade Federal de Santa Maria - UFSM (2010); Bacharel em Psicologia Universidade Franciscana, UFN (2006); MBA em RH e Marketing pela FAMES (2008); MBA em Gestão Empresarial pela Fundação Getúlio Vargas - FGV (2015); e Especialista em Estatística e Modelagem Quantitativa pela Universidade Federal de Santa Maria - UFSM. Suas pesquisas são nas áreas de Finanças e Economia Internacional. Foi gerente executivo em empresa de construção civil de 2010 a 2022, atuando na supervisão e coordenação dos setores de suprimentos, vendas, recursos humanos, orçamento e contratos. É membro integrante do grupo de pesquisa Economia e Finanças da Universidade Federal de Santa Maria; e parecerista dos periódicos Revista Práticas em Administração Pública (ISSN: 2526-6292), REDES - Revista do Desenvolvimento Regional (ISSN: 1982-6745), Revista de Economia e Sociologia Rural - RESR (ISSN: 1806-9479) e Revista Ciência Rural (ISSN:0103-8478).

Adriano Mendonça Souza, Universidade Federal de Santa Maria

Adriano Mendonça Souza possui graduação em Matemática (FIC - Faculdade Imaculada Conceição, Santa Maria), Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa (UFSM - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria) e Mestrado em Engenharia de Produção (UFSM). Doutorado em Engenharia de Produção (UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina - SC) e neste período atuou como pesquisador na Texas A & M University (TX - USA), em 2010 realizou post-doc no Instituto Superior da Ciência do Trabalho e da Empresa - ISCTE - Business School - Lisbon Institute - Portugal. Atualmente é Professor Titular do Departamento de Estatística (UFSM) atuando nos curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa (UFSM), no Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção (UFSM), no Programa de Pós-graduação em Ciências Contábeis e no Programa dePós-graduação em Adminstração Pública. A partir de 2007 passou a avaliador de curso e avaliador institucional do MEC. Faz parte do corpo editorial da Revista Ciência e Natura e membro do comitê editorial da Editora-UFSM, assim como avaliador de diversas revistas cientificas nacionais e internacionais. As área de interesse são estatística aplicada, controle de qualidade, análise de séries temporais, análise multivariada, pesquisa operacional e gerência de produção, controladoria e avaliações de políticas públicas por meios de modelos econométricos.

Referências

AMISANO, G; GIANNINI, C. Topics in structural VAR econometrics. 2. ed. Berlin: Spring-Verlag, 1997.

BANCO CENTRAL DO BRASIL. Sistema Gerenciador de Séries Temporais. Disponível em: https://www.bcb.gov.br/?SERIESTEMP. Acesso em: 04 jan. 2021.

BITTENCOURT, G. M. Três ensaios sobre investimento direto estrangeiro no Brasil. 2016. 125 f. Tese (Doutorado em Economia Aplicada) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2016.

BOX, G. E. P.; PIERCE, D. A. Distribution of Residual Autocorrelations in AutoregressiveIntegrated Moving Average Time Series Models. Journal of the American Statistical Association, v. 65, n. 332, p. 1509-1526, 1970.

BRANDT, P. T.; WILLIAMS, J. T. Multiple Time Series Models. California: Sage, 2007.

BREUSCH, T. S. Testing for autocorrelation in dynamic linear models. Australian Economic Papers, v. 17, n. 31, p. 334-355 1978.

BREITUNG, J; BRÜGGEMANN, R.; LÜTKEPOHL, H. Structural vector autoregressive modeling and impulse responses. In: LÜTKEPOHL, H.; KRÄTZIG, M. (Ed.). Applied time series econometrics. New York: Cambridge University Press, 2004.

BROOKS, C. Introductory Econometrics for Finance. New York: Cambridge University Press, 2008.

BUENO, R. L. S. Econometria de séries temporais. 2.ed. São Paulo: Cengage Learning, 2015.

CONCER, R. O. Three essays on foreign direct investment. 2017. 85 f. Tese (doutorado) - Escola de Administração de Empresas de São Paulo. São Paulo. 2017.

DIAS, A. R. Determinantes do investimento direto externo para economias em desenvolvimento e em transição, 1996-2011. 2014, p. 80. Dissertação - Faculdade de Administração, Contabilidade e Economia da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2014.

DICKEY, D. A.; FULLER, W. A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, v.74, n.366, p.427-431, 1979.

DICKEY, D. A.; FULLER, W. A Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, v. 49, p.1057-1073, 1981.

ENDERS, W. Applied Econometric Time Series. 4. ed. Nova Jersey: Wiley, 2015.

GODFREY, L. G. Testing for higher order serial correlation in regression equations when the regressors include lagged dependent variables. Econometrica, 1978.

GONÇALVES JUNIOR, W. A Atividade do Capital Estrangeiro na Bovespa. 2011. 132f. Tese (doutorado) - Escola de Administração de Empresas de São Paulo. São Paulo. 2011.

GREENE, W. H. Econometrics Analysis. 6. ed. New Jersey: Pearson Education, 2008.

HAMILTON, J. D. Time series analysis. New Jersey: Princeton University Press, 1994.

HARRIS, R.I.D. Using cointegration analysis in econometric modelling. London: Prentice-Hall-Harvester Wheatsheaf, 1995.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Homepage. 2024. Disponível em: https://www.ibge.gov.br. Acesso em: 04 jan. 2021.

INTERNATIONAL MONETARY FUND (IMF). Revision of the Fifth Edition of the IMF's Balance of Payments Manual. Disponível em: https://www.imf.org/external/np/sta/bop/bopman5.htm. Acesso em: 04 jan. 2021.

INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA (IPEA). Ipeadata. Metodologia EBMI. Disponível em: http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=40940&module=M. Acesso em: set. 2020.

INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA (IPEA). Ipeadata. Disponível em: http://www.ipeadata.gov.br/. Acesso em: 04 jan. 2021.

INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA (IPEA). Ipeadata. Metodologia EBMI. Disponível em: http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=40940&module=M. Acesso em: 09 jan. 2021.

JOHANSEN, S. Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamic and Control, v.12, p.231-254,1988.

JOHANSEN, S. Times series cointegration. Creates Research Paper, n. 38, p. 1 – 17, 2014.

KOOP, G. Analysis of financial data. John Wiley & Sons Ltd, 2006.

KWIAKOWSKI, D.; PHILLIPS, P. C. B.; SCHMIDT, P.; SHIN, Y. Testing the alternative of stationary against the alternative of a unit root: how sure are we that economic time series have a unit root? Journal of Econometrics, v. 54, p. 159-178, 1992.

LJUNG, G. M.; BOX, G. E. P. On a measure of lack of fit in time series models. Biometrika, v. 65, n. 2, p. 297–303, 1978.

LÜTKEPOHL, H. New introduction to multiple time series analysis. New York: Springer, 2007.

LÜTKEPOHL, H. Vector autoregressive models. EUI Working Paper, n. 30, p. 2 -2 28, 2011.

MCMILLAN, M. et. Al. Globalization Structural Change Productivity Growth with Africa update. World Development, v. 63, p. 11–32, 2014

MINISTÉRIO DE DESENVOLVIMENTO, INDÚSTRIA E COMÉRCIO EXTERIOR (MDIC).Balança Comercial. Disponível em: http://www.mdic.gov.br/index.php/balanca-comercial. Acesso em: 04 jan. 2021.

SCHNORRENBERGER, R.; MEURER, R. Determinantes do Investimento Estrangeiro em Carteira e Total para Economias Emergentes de 2007 a 2014. Revista Brasileira de Finanças (Online), Rio de Janeiro, v.15, n. 4, p. 605-629, 2017.

SHUMWAY, R. H.; STOFFER, D. S. Time series analysis and its applications: with R examples. New York, Ny: Springer, 2006.

SILVA FILHO, E. B. Trajetória Recente do Investimento Estrangeiro Direto e em Carteira no Brasil. Boletim de Economia e Política Internacional – BEPI. Brasília: IPEA, n. 19, Jan./Abr. 2015.

UEDA, R. M. et al. How macroeconomic variables affect admission and dismissal in the Brazilian electro-electronic sector: A VAR-based model and cluster analysis. Physica A. v. 557, n. 124872, 2020.

VICINI, L. Técnicas multivariada exploratórias: teorias e aplicações no software Statistica. Santa Maria, RS: Editora UFSM, 2018.

WORLD BANK. World Bank Open Data. Disponível em: https://data.worldbank.org/. Acesso em: 04 jan. 2021.

Downloads

Publicado

2024-12-31

Como Citar

Jacobi, L. F., Coronel, D. A., Copetti, L. S. ., & Souza, A. M. . (2024). Relações entre determinantes do investimento estrangeiro direto e em carteira no Brasil. Revista InterAção, 15(4), e88097. https://doi.org/10.5902/2357797588097