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Causalidade

Autor:Equipe Mais Retorno
Data de publicação:19/03/2020 às 16:43 -
Atualizado 4 anos atrás
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O que é Causalidade

Causalidade é o nome dado para uma relação de causa e efeito entre duas coisas, seja objetos, eventos, variáveis etc. A ideia de causalidade remete a uma noção de direção, causando, promovendo, sendo motivo do outro evento.

O objetivo é estabelecer o efeito entre as variáveis e sua intensidade, sendo de grande importância em diversas situações e afeta diretamente as decisões a serem tomadas.

Variáveis financeiras respondem bastante esse tipo de situação, sobretudo relacionado a decisões políticas, econômica e corporativas.

Tipos de Causalidade

De forma intuitiva, a causalidade pode exercer um impacto positivo ou negativo. Isso significa que em uma dada situação o aumento em uma variável A provoca um movimento ou mudança positiva na variável B. Em outros casos, ela tem uma natureza negativa ou inversa, isto é, a acentuação da variável A provoca uma atenuação da variável B.

Um bom exemplo está na relação entre o nível da taxa Selic, estabelecida pelo COPOM, e a atratividade de alguns investimentos.

Quando o COPOM reduz o nível da Selic, isso provoca também uma menor rentabilidade em alguns investimentos mais conservadores, como é o caso da poupança. Nessa situação temos uma causalidade negativa, em que a atitude de uma instituição monetária afeta a decisão e a rentabilidade de um investidor específico.

Por outro lado, quando o COPOM aumenta o nível da Selic, isso pode provar um aumento na atratividade de investimentos que respondem a essa variável, portanto, exercendo um impacto positivo.

Impactar para cima ou para baixo, em si, não é o atributo principal da causalidade. O principal atributo é, de fato, haver algum efeito determinante.

Cuidados na análise

A análise de causalidade é mais complexa do que verificar a simples correlação entre variáveis. O fato de duas variáveis subirem ou caírem juntas não quer dizer que uma está causando a outra, por isso a ressalva na seção anterior.

Para entender melhor, vamos trabalhar com uma situação macroeconômica hipotética. Imagine que o governo anuncia uma nova política fiscal que vai aumentar alíquotas de impostos do segmento. Nesse mesmo dia, o preço do petróleo cai 20%.

Isso significa que o aumento dos impostos está provocando a queda do preço do petróleo? Com certeza não. Apesar da coincidência, a causa da queda no preço do petróleo deve ser outra, provavelmente associada à algum evento global. O preço de uma das principais comodities globais não vai refletir diretamente uma mudança como essa.

No exemplo apresentado, é até fácil observar que não existe causalidade entre as duas variáveis (alíquota dos impostos e preço do petróleo).

Na realidade, é comum que uma porção de outras variáveis em jogo ocorrendo ao mesmo tempo estejam impactando exatamente aquela variável que você está tentando analisar, o que torna mais difícil identificar quais estão exercendo influência direta sobre outras.

Por esse motivo, a análise deve ser cuidadosa, especialmente quando decisões de investimento dependem dessa informação. Uma conclusão incorreta sobre se de fato existe a causalidade e a ordem dela pode levar à perda de valores importantes.

Como o investidor utiliza esta análise

A análise de causalidade pode ser empregada de várias formas pelo investidor que busca tomar decisões melhores.

Ao verificar algum acontecimento no mundo, no país, segmento ou empresa, o investidor acrescenta ao seu repertório uma informação que pode ajudá-lo a ser mais ágil para interpretar o comportamento do mercado no futuro, inferindo uma causalidade daquele contexto.

Ou seja, sabendo de uma causalidade entre as variáveis A e B, amanhã o investidor poderá acompanhar o movimento de A e antecipar a resposta de B.

Além disso, entender a causalidade permite prever os efeitos de políticas econômicas dos governos, antes mesmo que elas sejam implementadas. Desta maneira, as mudanças do cenário político têm seu efeito suavizadas para o investidor.

Formas de análise de causalidade

Apesar de fazermos alguns exercícios mentais e utilizando até alguma lógica, é bem usual estabelecermos causalidade de uma variável para outra.

Por exemplo, se uma política foi tomada prometendo que o preço de algum serviço iria cair e depois de um bom tempo o preço do serviço subiu, quer dizer que a política não teve efeito?

Ai que começa o problema: é possível que essa política tenha feito o preço daquele serviço cair, considerando isoladamente, mas diversas outras variáveis exerceram pressão para o preço subir, contrapondo o efeito inicial.

Isso não quer dizer que não havia causalidade, só estava difícil de “enxergar”. Isso pode acontecer com preços dos ativos, após fatos relevantes serem divulgados no mercado e o movimento ir para a direção contrária da esperada.

Existem metodologias específicas, especialmente em econometria e estatística, para evitar erros na interpretação dos impactos e da direção deles.

Um exemplo de metodologia mais simples é a análise de causalidade de Granger, que verifica a potência de predizer e antecipar o acontecimento futura das variáveis a partir da os eventos passada delas, mostrando qual a direção dessa causalidade. Existem também outros métodos mais avançados envolvem modelos de análise de impacto como as regressões descontinuadas (RDD).

Estudos sobre causalidade costumam ser empíricos, selecionando variáveis específicas e determinando se o comportamento de uma é a causa do comportamento de outra.

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