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Robustez de regressões de crescimento frente à incerteza sobre a especificação do modelo: quão robustos são os regressores para o caso brasileiro? Os autores agradecem ao CNPq pelo financiamento da pesquisa através do Edital MCTI / CNPq/MEC/CAPES N º 07/2011.

Resumo

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)RESENDE, G. M.; DE FIGUEIREDO, L. Testes de robustez: Uma aplicação para os determinantes do crescimento econômico estadual brasileiro entre 1960 e 2000. Revista Econômica do Nordeste, Fortaleza, v. 41, n. 1, 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)HANSEN, B. E.; RACINE, J. S. Jackknife model averaging. Journal of Econometrics, v. 167, n. 1, p. 38-46, 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)SALA-I-MARTIN, X. X. I just ran two million regressions. The American Economic Review, p. 178-183, 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.

Palavras-Chave
Regressões de crescimento; Ponderação de modelos; Jackknife Model Averaging

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