O presente trabalho procura detectar dominância fiscal no Brasil sob o regime de metas para inflação. Nesse regime, o Banco Central escolhe, como primeira decisão, a trajetória da taxa de juros que minimize uma função perda social, composta pelo quadrado do hiato do produto e pelo quadrado da diferença entre a taxa de inflação ocorrida e a meta anunciada, sujeita a uma curva IS, a uma curva de PHILLIPS e a uma regra de câmbio (Problema A).

Mediante a definição do fator de esforço fiscal, derivou-se uma equação reduzida que explica o risco país pelo logaritmo da variação da dívida líquida do setor público. Esta equação foi incorporada, como restrição, ao Problema A do Banco Central do Brasil dando origem ao Problema B.

Para resolver os problemas A e B, utilizou-se a metodologia do Problema do Regulador Linear. A regra de política monetária ótima do Problema A foi utilizada para simular as trajetórias de inflação e juros do Problema B, com o objetivo de detectar se a decisão ótima de taxa de juros estava influenciada pela trajetória da dívida pública brasileira.

Os resultados mostraram que, mesmo com a restrição de dívida mostrando-se estatisticamente significativa, na maior parte das trajetórias de inflação e juros simuladas, ela mostrou-se inativa. Em outras palavras, não é possível afirmar se houve dominância fiscal durante todo o período de Metas para Inflação no Brasil. No entanto, na pequena parte da trajetória entre o décimo e o vigésimo período analisados, que corresponde de a dezembro de 2001 a fevereiro 2003, houve diferença estatisticamente significativa entre as trajetórias de juros, evidenciando que o modelo poderia haver captado indício de dominância fiscal no período em questão.

De forma geral, os resultados apresentados mostram neutralidade da política fiscal brasileira na determinação das trajetórias ótimas de juros. Assim, a política fiscal implementada durante a vigência do Regime de Metas para Inflação apresentou-se como uma política Ricardiana e que a política monetária domina a política fiscal.