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Working Paper 203

Hiato do Produto e PIB no Brasil: uma Análise de Dados em Tempo Real


Rafael Tiecher Cusinato, André Minella and Sabino da Silva Pôrto Júnior


Resumo

Os agentes econômicos tomam decisões utilizando dados em tempo real. Entretanto, a literatura recente tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, limitando a confiabilidade dos dados em tempo real. Elaborando um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil, avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB são substanciais, com uma revisão absoluta média do crescimento trimestral de 0,7 p.p., embora as revisões sejam menos importantes para a variação em quatro trimestres. Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitude elevada, com revisão absoluta média entre 0,6 p.p. e 2,3 p.p. Em três dos quatro métodos, a revisão implicou mudança do sinal do hiato em 30% ou mais das vezes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como o aumento da amostra mostraram-se fontes relevantes das revisões do hiato do produto.

Palavras-chave: Dados em tempo real; Hiato do produto; Produto Interno Bruto; Ciclo econômico; Brasil.

Classificação JEL: C82; E32.

Abstract

Economic agents make decisions using real-time data. However, recent literature has shown that several economic activity measures go through important revisions over time, impairing the reliability of real-time data. We organize a real-time dataset for Brazil’s GDP, and assess the revisions of GDP growth and the output gap. We show that GDP growth revisions are substantial, with a 0.7 p.p. mean absolute revision for the quarter-over-quarter growth, although the revisions become less important for four-quarter changes. To assess output gap revisions, we use four methods to estimate the output gap: Hodrick-Prescott filter, linear trend, quadratic trend, and Harvey-Clark model of unobservable components. The output gap revisions are substantial in all methods, with absolute mean revisions between 0.6 p.p. and 2.3 p.p. In three out of the four methods, the revisions implied changes in the output gap sign in 30 percent or more of the cases. In general, both the GDP data revision and the sample increase are relevant sources of output gap revisions.

Key words: Real-time data; Output gap; Gross Domestic Product; Business cycle; Brazil.

JEL classification: C82; E32.