Como queremos entender como a renda, o crédito e a taxa de juros interagiram na formação dos preços dos imóveis residenciais dos EUA, consideramos as seguintes variáveis:
• RPP – Residential Property Prices. Preço real dos imóveis residenciais nos EUA, número índice. Fonte: BIS – Bank for International Settlements.
• INC – Total Disposable Personal Income. Renda total pessoal disponível nos EUA em bilhões de dólares. Fonte: BEA – Bureau of Economic Analysis.
• CRDF – Home Mortgage Flow. Hipotecas residenciais, fluxo de crédito concedido às famílias nos EUA em bilhões de dólares. Fonte: FED – Federal Reserve System: Flow of Funds.
• INT – Wu-Xia Shadow Federal Funds Rate. Taxa de juros nominais de curto prazo do Federal Reserve System – FED, com ajuste a partir de dezembro de 2008.11 Fonte: Federal Reserve Bank of Atlanta.
A origem dos dados está apresentada ao final do trabalho, na seção “Fontes de Dados”. As séries INC e CRDF foram deflacionadas pelo índice de preços ao consumidor dos EUA (CPI). Todas as séries têm periodicidade trimestral, compreendem o período do quarto trimestre de 1975 (1975Q4) ao quarto trimestre de 2013 (2013Q4) e foram transformadas em índice base 100 (100=1975Q4).
11 A Fed Funds Rate (taxa de juros de curto prazo) é usada pelo FED como o principal instrumento de política monetária dentro dos EUA. A partir dezembro de 2008, com o objetivo de estimular a economia abatida pela crise financeira, a taxa ficou próxima de zero, de modo que não havia mais possibilidade de reduzi-la. Para tentar estimular ainda mais a economia norte-americana, dada a limitação imposta pela já baixa taxa de juros, o FED passou a utilizar outra alternativa de política monetária: a compra de ativos em larga escala, conhecida como quantitative easing. Com o objetivo de entender o impacto dessa política, Wu e Xia (2015) desenvolveram um modelo que traz uma descrição empírica do comportamento das taxas de juros a partir de 2008. A série de dados Wu-Xia Shadow Federal Funds Rate considera a Fed Funds Rate efetiva até dezembro de 2008; a partir de janeiro de 2009, incorpora uma série de taxas de juros ajustada pelo modelo que as autoras desenvolveram. Vale observar que essa série ajustada se torna negativa a partir de julho de 2009, refletindo conjuntamente as baixíssimas taxas de juros nominais e o aumento da oferta monetária desse período. Outro ponto que merece ser destacado é que a série pura do FED (positiva, mas muito próxima de zero) não rendeu resultados satisfatórios nos modelos aqui desenvolvidos, provavelmente porque mascaravam o real efeito das políticas monetárias do período que estudamos, que vai até 2013Q4. Os resultados das regressões desenvolvidos com a série pura de taxas de juros nominais do FED forneceram modelos onde os sinais dos juros não faziam sentido, eram positivos. Já os resultados obtidos com a série ajustada de juros fornecida por Wu e Xia (2015) produziram resultados conforme o esperado: os sinais obtidos foram negativos.
Com relação à taxa de juros nominal de curto prazo que usamos aqui, além do esclarecimento contido na nota de rodapé n. 11, acima, é importante mencionar por que não utilizamos uma série real de juros de curto prazo. A escolha da taxa nominal obedeceu a dois critérios que provavelmente estão ligados entre si. O primeiro, de ordem prática, refere-se aos sinais encontrados na modelagem dos juros reais: a maioria dos modelos testados apresentou sinais positivos para essa variável real. Portanto, descartamos os juros reais, uma vez que se espera que essa variável tenha sinal negativo nos modelos.12
O segundo critério, de ordem teórica, refere-se aos conceitos de taxa de juros nominais e reais, e pode ter influenciado os resultados do primeiro. A taxa de juros nominal é escolhida pelo banco central com base em expectativas sobre a inflação futura e sobre o nível de atividade presente e futuro — é uma definição anterior à realização da inflação e do nível de atividade. Já a taxa de juros reais considera a taxa nominal (que embutia expectativas) menos a taxa de inflação efetivamente ocorrida, e só pode ser determinada ex-post. Embora se possa fazer hipóteses sobre a taxa real corrente, a decisão de alocação da riqueza das famílias é tomada ex-ante, considerando a taxa nominal de juros. Aliás, é essa a taxa que, junto com as expectativas sobre inflação e atividade futuras, orientam a decisão de alocação de portfólio das famílias e das empresas — este ponto faz parte do quadro teórico do IT. Portanto, faz sentido que os preços dos imóveis sejam influenciados pela taxa nominal de juros, e não pelas taxas reais. Há uma discussão ampla sobre esse tema, mas parece haver certo consenso quanto à utilização da taxa nominal de juros em trabalhos acadêmicos que procuram entender bolhas imobiliárias. Por exemplo, Dokko et al. (2009) acima citados, usam a taxa de juros nominal de curto prazo em seus modelos para entender as relações entre a política monetária norte- americana e a bolha imobiliária dos anos 2000. Goodhart e Hofmann (2008), também já citados, usam a taxa nominal de juros de curto prazo em modelos para 17 países onde querem também entender as relações desta com os preços dos imóveis. Mendonça e Sachsida (2012), num trabalho intitulado “Existe bolha no mercado imobiliário brasileiro?”, desenvolvem modelos
12 Como os imóveis são considerados ativos, espera-se que um aumento das taxas de juros impacte negativamente em seus preços. O conceito que sustenta este efeito baseia-se na ideia de que os imóveis são ativos que têm retorno — os aluguéis. Nesse sentido, um aumento das taxas de juros aumenta o custo de aquisição de um imóvel, via encarecimento de crédito, fazendo com que caia a rentabilidade desse ativo: o valor relativo dos aluguéis cai em relação ao custo de aquisição do imóvel. Com a queda dos rendimentos dos imóveis, caem seus preços. Concomitantemente, um aumento dos juros torna mais atrativas as aplicações em títulos atrelados a estes, provocando uma realocação de recursos aplicados em imóveis para, por exemplo, papéis que rendem juros. É o mesmo efeito que se observa no mercado de ações: um aumento das taxas de juros faz os preços das ações caírem. Por fim, vale lembrar que esse efeito dos juros sobre os ativos é exatamente aquele esperado e preconizado pelo quadro teórico do IT.
que usam a taxa de juros nominais de curto prazo para entender os preços dos imóveis em algumas regiões do Brasil.
Por fim, se faz necessário um último esclarecimento quanto à definição da variável de política monetária aqui utilizada. Como já explicitado acima, as taxas de juros reais não renderam modelos onde o sinal fizesse sentido. Estes resultados podem ser atribuídos a algum problema de correlação entre variáveis dependentes (que optamos por não explorar) ou à omissão de alguma variável ligada à política monetária. Considerando esta última hipótese, testamos incluir a oferta monetária (M1) do período que examinamos, uma vez que a política monetária dos EUA, antes da implementação do sistema IT — e, portanto, antes de a taxa de juros se tornar o instrumento de política monetária —, era baseada na manipulação da quantidade de moeda.13 De todo modo, os resultados obtidos com a inclusão do M1 não renderam sinais satisfatórios para os juros reais, nem tampouco para o próprio agregado. Vale ressaltar que a utilização do M1 em conjunto com a Wu-Xia Shadow Federal Funds Rate, que é a taxa de juros nominais de curto prazo ajustada que utilizamos, também não rendeu resultados satisfatórios em termos de sinais para os juros nem para este agregado monetário.