Política Monetária Brasileira: Uma Análise dos Períodos Contracionistas e Expansionistas

A condução da política monetária é uma das tarefas mais sensíveis e estratégicas do Banco Central. Ao definir a taxa básica de juros (Selic), a autoridade monetária busca equilibrar o binômio inflação e atividade econômica.

No Brasil, as decisões sobre a taxa básica de juros são responsabilidade do Comitê de Política Monetária (Copom), órgão do Banco Central encarregado de definir a estratégia monetária do país. Quando o Copom opta por reduzir os juros, o crédito se torna mais acessível, estimulando o consumo das famílias e os investimentos das empresas, trata-se de uma política monetária expansionista, voltada a impulsionar a atividade econômica. Por outro lado, ao elevar os juros, o comitê busca conter a demanda agregada e reduzir as pressões inflacionárias, o que caracteriza uma política contracionista.

Mas como identificar, na prática, se a política vigente está de fato estimulando ou restringindo a atividade econômica?

O juro neutro, também conhecido como taxa de juros natural, é um conceito macroeconômico fundamental. Trata-se de uma referência teórica que indica o nível da taxa de juros real capaz de equilibrar a economia no longo prazo, mantendo a inflação estável e o produto próximo ao seu potencial. Quando a taxa Selic real se encontra acima desse nível, a política monetária tende a exercer um efeito contracionista, ao restringir a demanda agregada. Por sua vez, quando está abaixo, o estímulo à atividade econômica caracteriza uma política expansionista.

Por ser um parâmetro não observável diretamente, o juro neutro precisa ser estimado a partir de aproximações. No contexto brasileiro, uma proxy simplificada da taxa neutra pode ser construída a partir da taxa Selic esperada para três anos à frente (t+3), conforme projeções do Boletim Focus, deflacionada pela expectativa de inflação (IPCA) para o mesmo horizonte. Essa escolha metodológica busca captar uma visão de equilíbrio intertemporal do mercado, minimizando os ruídos conjunturais de curto prazo e se aproximando do componente estrutural da taxa de juros.

O juro real representa o retorno ajustado pela inflação, em outras palavras, indica quanto os juros efetivamente remuneram em termos de poder de compra. Sua mensuração pode ser feita de duas formas: ex-post ou ex-ante. O juro real ex-post utiliza a inflação realizada no período, sendo adequada para análises retrospectivas. Já o juro real ex-ante é uma estimativa prospectiva, construída com base na inflação esperada, e é especialmente útil para avaliar decisões de política monetária no momento em que são tomadas, uma vez que os formuladores de política operam, em grande medida, com base em expectativas futuras, e não apenas em dados já observados.

Neste estudo, será adotado o juro real ex-ante como referência para mensurar a orientação da política monetária. Para isso, será utilizada a taxa swap DI com vencimento em 360 dias como proxy da taxa de juros nominal de mercado, representando o custo de oportunidade em um horizonte anual. Essa taxa será deflacionada pela expectativa suavizada de inflação para os 12 meses seguintes, conforme as projeções do IPCA divulgadas no Boletim Focus.

Aplicação Prática: Estimando Juros Neutro e Real

A seguir, será realizada a aplicação prática da metodologia de estimativa dos juros neutro e real, utilizando a linguagem R, dados do Boletim Focus (Banco Central do Brasil) e da série histórica da taxa de swap DI (IpeaData). O objetivo é construir, de forma reprodutível, uma base que permita inferir se a política monetária está em um regime contracionista ou expansionista, a partir da comparação entre essas duas taxas.

1. Carregamento dos Pacotes

library(rbcb)       # Acesso às séries temporais do BCB
library(ipeadatar)  # Acesso às séries temporais do Ipea
library(tsibble)    # Manipulação de séries temporais
library(tidyverse)  # Manipulação e visualização de dados

2. Coleta das Expectativas do Boletim Focus

O comando abaixo coleta as expectativas anuais para os principais indicadores macroeconômicos dos últimos 10 anos:

dados_focus <- rbcb::get_market_expectations(
  type       = "annual",
  indic      = c("IPCA", "PIB Total", "Selic", "Câmbio"),
  start_date = Sys.Date() - 10*365
)

3. Tratamento das Expectativas

As expectativas diárias são agregadas para periodicidade mensal com yearmonth(), e em seguida calcula-se a média da mediana das projeções:

dados <- dados_focus |>
# Considera apenas a base dos últimos 30 dias
  dplyr::filter(baseCalculo == 0) |>                            
  dplyr::group_by(Indicador, data = yearmonth(Data), DataReferencia) |>
  dplyr::summarise(expectativa_media = mean(Mediana, na.rm = TRUE), .groups = "drop") |>
  dplyr::mutate(
    indicador = Indicador,
    data      = as_date(data),
    data_ref  = as.numeric(DataReferencia),
    .keep     = "none"
  )

4. Coleta da Taxa Swap e do IPCA Suavizado

A série da taxa swap DI 360 dias representa o juro nominal de mercado, enquanto o IPCA 12m suavizado serve como proxy para a inflação esperada. Ambos são ajustados para frequência mensal:

swaps <- ipeadata("BMF12_SWAPDI36012") |> 
  dplyr::select(data = date, swap = value)

ipca_12m <- rbcb::get_market_expectations(
  type  = "inflation-12-months",
  indic = "IPCA"
) |> 
  filter(Suavizada == "S", baseCalculo == 0) |> 
  dplyr::group_by(data = yearmonth(Data)) |> 
  dplyr::summarise(ipca = mean(Mediana, na.rm = TRUE), .groups = "drop") |> 
  dplyr::mutate(data = as_date(data))

5. Cálculo do Juro Neutro (t+3)

Utiliza-se a projeção da Selic e do IPCA três anos à frente (t+3) como aproximação para o cálculo da taxa neutra:

juro_neutro <- dados |>
  dplyr::filter(indicador %in% c("Selic", "IPCA"), 
         data_ref == year(data) + 3) |> 
  tidyr::pivot_wider(names_from = indicador, values_from = expectativa_media) |> 
  dplyr::mutate(
    neutro = ((1 + Selic / 100) / (1 + IPCA / 100) - 1) * 100
  )

6. Cálculo do Juro Real Ex-Ante

Aqui, é estimado o juro real com base no swap nominal deflacionado pela expectativa suavizada de inflação para os próximos 12 meses:

juro_real <- dplyr::left_join(ipca_12m, swaps, by = "data") |>
  dplyr::mutate(
    ex_ante = ((1 + swap / 100) / (1 + ipca / 100) - 1) * 100
  )

7. Classificação da Política Monetária

Nesta etapa, a política monetária é classificada a cada ponto da série temporal como expansionista ou contracionista, de acordo com a relação entre os juros estimados:

pol_monetaria <- dplyr::left_join(
  x  = juro_neutro, 
  y  = juro_real, 
  by = "data") |>
  dplyr::mutate(
    data = data,
    `Juro Neutro` = neutro,
    `Juro Real`   = ex_ante,
    politica      = ifelse(neutro < ex_ante, "Contracionista", "Expansionista"),
    group = cumsum(c(0, diff(ifelse(neutro < ex_ante, 1, 0)) != 0)),
    .keep         = "none"
  )

Abaixo a saída das dez primeiras linhas da tabela.

8. Visualização dos Regimes de Política Monetária

O gráfico final compara as duas taxas ao longo do tempo. A área sombreada destaca visualmente os momentos em que a política monetária operou acima ou abaixo da taxa neutra, facilitando a leitura do regime em cada período.

pol_monetaria |>
  ggplot2::ggplot() +
  ggplot2::aes(x = data) +
  ggplot2::geom_hline(yintercept = 0, 
                      size       = 0.75,
                      linetype   = "dashed",
                      colour     = "gray55") +
  ggplot2::geom_ribbon(
    mapping = ggplot2::aes(ymin  = `Juro Neutro`, 
                           ymax  = `Juro Real`, 
                           fill  = politica,
                           group = group), 
    alpha = 0.3
  ) +
  ggplot2::geom_line(
    mapping = ggplot2::aes(y     = `Juro Neutro`,
                           color = "Juro Neutro"),
    size = 1.5
  ) +
  ggplot2::geom_line(
    mapping = ggplot2::aes(y     = `Juro Real`,
                           color = "Juro Real"),
    size = 1.5
  ) +
  ggplot2::scale_color_manual(values = c("darkblue", "darkred")) +
  ggplot2::scale_fill_manual(values = c("darkred", "darkblue"),
                             guide  = "none") +
  ggplot2::scale_y_continuous(n.breaks = 9) +                         
  ggplot2::scale_x_date(breaks      = "1 years",                        
                        date_labels = "%Y") +
  ggplot2::theme_minimal() +
  ggplot2::theme(
    plot.title            = element_text(size = 15,      
                                         face = "bold"),             
    plot.title.position   = "plot",                
    plot.caption          = element_text(hjust = 0,   
                                         face  = "bold"),            
    plot.caption.position = "plot",              
    legend.position       = "bottom",                 
    legend.text           = element_text(face   = "bold"),  
    strip.background      = ggplot2::element_blank(),         
    strip.text            = ggplot2::element_text(size   = 9.5,   
                                                  colour = "black", 
                                                  face   = "bold"),
    axis.title.y          = element_text(size   = 9,       
                                         colour = "black", 
                                         face   = "bold")
  ) +
  ggplot2::labs(
    title    = "Condução da Política Monetária",
    subtitle = "Juro Neutro: Selic esperada t+3 deflacionada pela inflação t+3",
    color    = NULL,
    y        = "% a.a.",
    x        = NULL,
    caption  = "Dados: Sistema Expectativas de Mercado | Banco Central do Brasil (BCB) & Ipeadata"
  )

O gráfico final sintetiza toda a lógica construída ao longo da análise. A área sombreada em vermelho representa os períodos em que o juro real superou o juro neutro, caracterizando um regime de política contracionista. Já a área sombreada em azul corresponde aos períodos em que o juro real ficou abaixo do juro neutro, sinalizando um ambiente de política expansionista.

A aplicação prática descrita acima demonstra como a união de conceitos econômicos bem fundamentados e ferramentas de análise de dados pode oferecer interpretações robustas sobre o regime da política monetária brasileira. Ao operacionalizar as definições de juro neutro e juro real ex-ante, conseguimos observar como o Banco Central tem atuado nos últimos anos, com fases distintas de estímulo e restrição à atividade econômica.

Referências

1. A. S. Blinder. Bancos Centrais: teoria e prática. São Paulo: Editora 34, 1999.

2. F. J. C. Carvalho, F. E. P. Souza, J. Sicsu, L. F. R. Paula, and R. Studart. Economia Monetária e Financeira - Teoria e Política. Elsevier, Rio de Janeiro, sétima edition, 2000.