Esse trabalho faz uma avaliação não linear sobre "Export-Led Growth" (ELG), por meio do modelo MR-STVAR. O tratamento não linear aqui desenvolvido assumiu que a trajetória da taxa de crescimento do produto, ao longo do tempo, pode alternar entre quatro diferentes tipos de regimes. Cada um destes se caracteriza como uma combinação entre altas e baixas taxas de crescimento, tanto do produto, como das exportações. Realizando o teste de causalidade de Granger, nessa estrutura não linear, é possível verificar se a taxa trimestral de crescimento do valor das exportações aumenta a capacidade preditiva do crescimento do PIB. Portanto, esse enfoque possibilita expandir a análise, até então realizada, de que as contribuições das taxas de crescimento das exportações, às taxas de crescimento do produto, são lineares ao longo do tempo. E essa última perspectiva, implicitamente assume uma dinâmica temporal uniforme, bastante restritiva em termos da complexidade que ronda o padrão de desenvolvimento econômico de uma nação. O modelo MR-STVAR foi aplicado para um conjunto de 7 países, Estados Unidos, Canadá, Japão, Hong Kong, Coréia do Sul, Brasil, Chile e México, além de Hong Kong.

The aim of this thesis is to evaluate Export-Led Growth hypothesis through MR-STVAR. If its model is assumed, the pattern of growth alternates among four distinct regimes. Each of them is characterized by the combination of high and low rates of output and export growth. To verify if the value of export quarterly growth increases the forecasting capabilities of output quarterly growth, it is applied a Granger causality test. Hence, this approach contributes to the analysis of traditional literature that supposes a linear view of development. The traditional literature, in general, verify ELG hypothesis using a Granger causality test in a linear framework. The MR-STVAR was applied to seven countries, United States, Canada, Japan, South Korea, Brazil, Chile and Mexico, furthermore, Hong Kong, special administrative region of the People's Republic of China.