[en] ASSESSING DYNAMIC AND EQUILIBRIUM OF FINANCIAL SPREAD IN THE BRAZILIAN ECONOMIC EXPERIENCE WITH AN ESTIMATED DSGE MODEL WITH FINANCIAL FRICTIONS, TREND INFLATION AND ENDOGENOUS GROWTH

[pt] AVALIANDO A DINÂMICA E O EQUILÍBRIO DO SPREAD BANCÁRIO NA EXPERIÊNCIA BRASILEIRA ATRAVÉS DE UM MODELO DSGE ESTIMADO COM FRICÇÕES FINANCEIRAS, INFLAÇÃO TENDENCIAL E CRESCIMENTO ENDÓGENO

[pt] FILIPE COUTINHO PEREIRA

[pt] SPREAD BANCARIO

[pt] CONDICOES DE EQUILIBRIO

[pt] TAXA DE JUROS NEUTRA

[pt] MODELAGEM DSGE

[pt] MODELO NOVO KEYNESIANO

[pt] FRICCOES FINANCEIRAS

[pt] ESTIMACAO BAYESIANA

[pt] POLITICA MONETARIA

[en] SPREAD

[en] EQUILIBRIUM CONDITIONS

[en] EQUILIBRIUM INTEREST RATE

[en] DSGE MODELLING

[en] NEW KEYNESIAN MODEL

[en] FINANCIAL FRICTIONS

[en] BAYESIAN ESTIMATION

[en] MONETARY POLICY

[pt] O spread bancário no Brasil é notoriamente elevado em comparação a outros países no cenário internacional. Utilizamos um Modelo Dinâmico Estocástico de Equilíbrio Geral (DSGE) concebido por Lorena & Frago (2014) para estudar a experiência brasileira do spread bancário elevado. Mostramos a existência de uma região no espaço paramétrico do modelo onde o equilíbrio se dá em coexistência de spread financeiro e taxa de juros neutra elevados, crescimento potencial baixo e certas disfuncionalidades do mercado financeiro. Por fim, confrontamos o DSGE proposto com os dados em uma estimação Bayesiana através do método de Monte Carlo Markov Chain (MCMC) buscando determinar a sua adequação para explicar os dados e identificar variáveis estruturais da economia brasileira levando em consideração a região do espaço paramétrico descrita.

[en] The Brazilian banking and financial spread figures among the highest in the world. We use the Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) model proposed by Lorena and Frago (2014) to analyze this distinguishing trait of the Brazilian economy. We describe the existence of a region in parametric space of the model in which the equilibrium conditions are found within the context of elevated financial spread, high neutral interest rates, low potential growth rates and financial market frictions. We then estimate the DSGE model using Bayesian methods withing the Monte Carlo Markov Chain (MCMC) framework and analyze its suitability to explain the data and identify structural variables of the Brazilian economic taking into account the aforementioned parametric space.

WALDYR DUTRA AREOSA

MARCELO CUNHA MEDEIROS

WALDYR DUTRA AREOSA

CHRISTIANO ARIGONI COELHO

2022-02-08

2017-08-02

[pt] TEXTO

application/pdf

PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57348@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57348@2