ads:
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA
CENTRO SÓCIO ECONÔMICO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA - MESTRADO
Fabiano Dantas
A gripe aviária e a volatilidade dos
preços da carne de frango
Florianópolis
2008
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
ii
Fabiano Dantas
A gripe aviária e a volatilidade dos
preços da carne de frango
Florianópolis
2008
Dissertação apresentada ao Curso
de Pós-graduação em Economia,
da Universidade Federal de Santa
Catarina, como requisito parcial
para a obtenção do título de
Mestre em Economia, sob a
orientação do Professor Celso
Leonardo Weydmann.
ads:
iii
Agradecimentos
Agradeço a todos os Professores e colegas de sala do Curso de Pós-Graduação em
Economia, pelas trocas de informação e conhecimento que foram de fundamental
importância para a realização deste trabalho e para todas as pesquisas realizadas ao
longo do curso.
Ao meu orientador, Prof. Celso Leonardo Weydmann, um agradecimento especial pela
atenção, paciência e compreensão das dificuldades enfrentadas ao longo da realização
do trabalho, além da valiosa contribuição na construção do trabalho.
Agradeço a minha noiva e meus familiares pelo apoio dado durante todo o período de
curso.
Agradeço também a Abef, pela grande atenção dispensada no fornecimento de dados
importantes para a realização deste trabalho.
iv
Resumo
O surto de gripe aviária ocorrido no final de 2005, tendo como focos principais a União
Européia e a Ásia, causou grandes perdas econômicas ao setor. O Brasil, apesar de ser
considerado país livre da doença, também sofreu impactos por conta do grande volume
de exportações de carne frango realizado pelo país, e que foram prejudicadas pela
grande contração na demanda externa. O presente trabalho busca identificar impactos
deste evento na volatilidade dos preços e dos retornos dos preços internos e externos da
carne de frango. Além disso, foi realizado um estudo a respeito da relação entre o preço
externo e interno da carne de frango. Por meio dos métodos de cointegração confirmou-
se a hipótese de existência de uma relação de longo prazo entre os preços internos e
externos da carne de frango. Com relação aos impactos do surto na volatilidade de
preços e retorno dos preços, os modelos GARCH construídos indicam o aumento da
volatilidade no caso do retorno dos preços internos e a redução no caso do retorno dos
preços externos.
Palavras Chave: Gripe aviária, carne de frango, cointegração, volatilidade, GARCH.
v
Abstract
The outbreak of avian influenza occurred in late 2005, with the major targets being the
European Union and Asia, generated great economic losses to the sector. Brazil, despite
being considered a country free of this disease, also felt impacts due to chicken meat
exports made by the country, which has been hampered by the large contraction in
external demand. This study seeks to identify impacts of this event in the volatility of
prices and returns of internal and external prices of chicken meat. Moreover, a study
was conducted on the relationship between the external and internal price of chicken
meat. Through the methods of cointegrating confirmed the possibility of existence of a
long-term relationship between external and domestic prices of chicken meat. With
relation of the impacts of the outbreak of volatility in prices and return prices, the
models constructed GARCH indicate the increased volatility in the case of return on
domestic prices and a reduction in case of return on external prices.
Key words: Avian influenza, chicken meat, cointegrating, volatility, GARCH.
vi
Lista de Tabelas
TABELA 1 – Evolução das Exportações Brasileiras de Frango .................................... 14
TABELA 2 – Produção Mundial de Carne de Frango (Mil Toneladas) ........................ 21
TABELA 3 – Consumo Mundial de Carne de Frango (Mil Toneladas) ........................ 21
TABELA 4 – Exportação Mundial de Carne de Frango (Mil Toneladas) ..................... 22
TABELA 5 – Importação Mundial de Carne de Frango (Mil Toneladas) ..................... 22
TABELA 6 – Exportações brasileiras de Carne de Frango por destinos em Kg. Líq. ... 23
TABELA 7 – Exportações brasileiras de Carne em kg líq. ............................................ 24
TABELA 8 – Produção, Exportação e Disponibilidade Interna mensal (toneladas) ..... 28
TABELA 9 – Estatísticas descritivas das séries de preço e retorno dos preços internos e
externos da carne de frango ............................................................................................ 51
TABELA 10 – Coeficientes de autocorrelação preços e preços ao quadrado internos e
externos da carne de frango ............................................................................................ 52
TABELA 11 – Coeficientes de autocorrelação parcial preços e preços ao quadrado
internos e externos da carne de frango ........................................................................... 52
TABELA 12 – Coeficientes de autocorrelação retornos e retornos ao quadrado dos
preços internos e externos da carne de frango ................................................................ 53
TABELA 13 – Coeficientes de autocorrelação parcial retornos e retornos ao quadrado
dos preços internos e externos da carne de frango ......................................................... 53
TABELA 14 –
Teste de raiz unitária retornos dos preços e preços internos e externos da
carne de frango ............................................................................................................... 54
TABELA 15 – Teste de Causalidade de Granger dos preços e preços internos e externos
da carne de frango ........................................................................................................... 54
TABELA 16 – Equação relação preços internos e externos da carne de frango ............ 55
vii
TABELA 17 – Teste de raiz unitária resíduos Equação relação preços internos e
externos da carne de frango ............................................................................................. 56
TABELA 18 – Teste de cointegração preços internos e externos da carne de frango ... 56
TABELA 19 – Equações da média para preços internos e externos .............................. 57
TABELA 20 – Equações da média para retorno dos preços internos e externos ............ 58
TABELA 21 – Teste ARCH-LM preços internos e externos ......................................... 59
TABELA 22 – Teste ARCH-LM retorno dos preços internos e externos ...................... 59
TABELA 23 – Estimativa modelo GARCH preços internos ......................................... 60
TABELA 24 – Estimativa modelo GARCH preços externos ........................................ 60
TABELA 25 – Estimativa modelo GARCH retorno dos preços internos ...................... 61
TABELA 26 – Estimativa modelo GARCH retorno dos preços externos ..................... 61
TABELA 27 – Estimativa modelo GARCH preços internos considerando a gripe
aviária .............................................................................................................................. 63
TABELA 28 – Estimativa modelo GARCH preços externos considerando a gripe
aviária ............................................................................................................................. 63
TABELA 29 – Estimativa modelo GARCH retorno dos preços internos considerando a
gripe aviária .................................................................................................................... 64
TABELA 30 – Estimativa modelo GARCH retorno dos preços externos considerando a
gripe aviária .................................................................................................................... 64
viii
Lista de Gráficos
GRÁFICO 1 – Preços reais da carne de frango recebidos pelo produtor brasileiro
(R$/Kg) ............................................................................................................................ 15
GRÁFICO 2 – Evolução do consumo per capita de carnes no Brasil por Kg ................ 24
GRÁFICO 3 – Preços internos da carne de frango (PIN) ............................................... 48
GRÁFICO 4 – Preços externos da carne de frango (PEX) ............................................. 49
GRÁFICO 5 – Retorno dos preços internos da carne de frango (RPIN) ........................ 49
GRÁFICO 6 –
Retorno dos preços externos da carne de frango (RPEX) ....................... 50
GRÁFICO 7 –
Volatilidade Estimada pelo modelo GARCH – retorno dos preços
internos ............................................................................................................................ 65
GRÁFICO 8 – Volatilidade Estimada pelo modelo GARCH – retorno dos preços
externos ............................................................................................................................ 65
ix
Lista de Quadros
QUADRO 1 – Primeiro e ultimo surto encontrados nos países afetados pela gripe
aviária .............................................................................................................................. 26
QUADRO 2 – Representação gráfica da lei do preço único ........................................... 31
x
Lista de Siglas e Abreviações
ABEF – Associação Brasileira dos Produtores e Exportadores de Frango.
Abramilho – Associação Brasileira dos Produtores de Milho.
BM – Banco Mundial.
Conab – Companhia Nacional de Abastecimento.
FAO – Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação..
FIPE – Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas.
IA – Influenza Aviária.
OIE – Organização Mundial de Saúde Animal.
ONU – Organização das Nações Unidas.
PEX – Preços Externos.
PIN – Preços internos.
RPEX- Retorno preços externos.
RPIN – Retorno preços internos.
SECEX – Secretaria de Comércio Exterior.
UBA – União Brasileira de Avicultura.
USDA – United States Department of Agriculture.
xi
Sumário
RESUMO ................................................................................................... IV
ABSTRACT ................................................................................................ V
LISTA DE TABELAS ............................................................................... VI
LISTA DE GRÁFICOS ......................................................................... VIII
LISTA DE QUADROS ............................................................................. IX
LISTA DE SIGLAS E ABREVIAÇÕES ................................................. X
1 INTRODUÇÃO
.................................................................................................... 13
1.1 PROBLEMA ............................................................................................................. 14
1.2 OBJETIVOS .............................................................................................................. 16
1.2.1 OBJETIVO GERAL ............................................................................................... 16
1.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................. 16
1.2.3 JUSTIFICATIVA ................................................................................................... 17
1.3 METODOLOGIA ...................................................................................................... 17
1.4 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO ........................................................................ 18
2 MERCADO DE FRANGO E A GRIPE AVIÁRIA
................................ 20
2.1 O MERCADO MUNDIAL DE FRANGO ................................................................ 20
2.2 O MERCADO DE FRANGO NO BRASIL ............................................................. 22
2.3 GRIPE AVIÁRIA ...................................................................................................... 24
2.3.1 IMPACTOS DA GRIPE AVIÁRIA NO BRASIL ................................................. 26
2.4CONSIDERAÇÕES FINAIS ..................................................................................... 28
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
................................................................. 29
3.1 MERCADO MUNDIAL E MERCADO AGRÍCOLA ............................................. 29
3.2 RELAÇÃO ENTRE PREÇOS INTERNOS E EXTERNOS - (LEI DO PREÇO
ÚNICO) ........................................................................................................................... 30
3.3 VOLATILIDADE DE PREÇOS AGRÍCOLAS ....................................................... 31
3.4 VOLATILIDADE E COMPORTAMENTO DO PRODUTOR ............................... 32
3.5 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................... 34
4 MÉTODOS E DADOS
....................................................................................... 35
4.1 BASE DE DADOS .................................................................................................... 35
4.2 ANÁLISE DOS COEFICIENTES DE COINTEGRAÇÃO ..................................... 36
4.3 TESTES DE RAIZ UNITÁRIA ................................................................................ 36
4.4 PREVISÃO ENTRE SI DOS PREÇOS INTERNOS E EXTERNOS: A
CAUSALIDADE PREDITIVA DE GRANGER ............................................................ 37
4.5 A RELAÇÃO DE LONGO PRAZO ENTRE PREÇO INTERNO E EXTERNO E A
ANÁLISE DE COINTEGRAÇÃO ................................................................................. 38
4.5.1 CONCEITO DE COINTEGRAÇÃO ..................................................................... 39
4.5.2 PROCESSO DE TRÊS ETAPAS DE ENGLE E GRANGER .............................. 40
4.5.3 TESTE DE JOHANSEN ........................................................................................ 41
4.6 A VOLATILIDADE DOS PREÇOS E OS MODELOS ARCH E GARCH ............ 42
4.6.1 O MODELO ARCH ............................................................................................... 42
4.6.2 OS MODELOS GARCH ........................................................................................ 43
xii
4.7 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................... 45
5
ANÁLISE DOS RESULTADOS
.................................................................... 48
5.1 SÉRIES DE PREÇOS E RETORNO DE PREÇOS DA CARNE DE FRANGO .... 48
5.2 TESTES DE COINTEGRAÇÃO .............................................................................. 53
5.2.1 MÉTODO DE ENGLE E GRANGER ................................................................... 53
5.2.2 TESTE DE JOHANSEN ........................................................................................ 54
5.3 ESTIMAÇÃO DOS MODELOS GARCH................................................................ 54
5.4 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................... 64
6 CONCLUSÕES
.................................................................................................... 66
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
......................................................... 68
13
1 – Introdução
O mercado de produtos agrícolas tem como uma de suas características
principais a grande interferência de fatos exógenos sobre seu funcionamento.
Fenômenos climáticos ou naturais, pragas ou problemas sanitários podem ser
considerados os principais agentes exógenos a influenciarem este mercado. No caso
específico do mercado de carnes, as pragas e doenças, como a febre aftosa e a gripe
aviária, têm sido uma restrição importante no comércio entre os países.
Problemas desta natureza têm causado grandes perdas ao setor, já que, com o
surgimento de uma epidemia ou praga, países ao redor do mundo fecham seus mercados
para a compra do produto supostamente infectado além, de parte dos consumidores
deixarem de consumi-lo por medo de contaminação. Isso pôde ser visto com clareza no
final de 2005 quando foram descobertos, segundo a OIE, os primeiros casos de gripe
aviária no continente europeu.
Em relação a gripe aviária, a América do Sul, apesar de ser um dos dois únicos
continentes que não apresentam nenhum foco da doença em seu território (o outro
continente é a Oceania), teve o mercado de frango consideravelmente afetado. O Brasil
como um dos maiores produtores e exportadores sofreu impactos econômicos por conta
da proliferação de casos de gripe aviária pela Europa. Este fato possivelmente cooperou
para a redução brusca na exportação da carne de frango nos últimos meses de 2005 e
início de 2006, seguida pela queda dos preços internos e pela diminuição da produção
de frango.
A produção de frango do Brasil é a terceira maior do mundo, estando apenas
atrás de EUA e China. O estado do Paraná é o maior produtor, respondendo em 2006
por 22% de toda a produção no país. Grande parte da produção nacional é vendida no
mercado externo, por exemplo, a produção da região sul do país, que representa mais de
50% da produção total, tem 75% da produção destinada ao mercado externo, fazendo
com que o Brasil seja o maior exportador de frango do mundo.
Pode ser visto na tabela 1 que a exportação de frango no Brasil de 1998 a 2005
passou por um período de oito anos consecutivos de crescimento. Apesar da queda de
exportações de aproximadamente 5% no ano de 2006, em 2007 foi retomado o
crescimento com as exportações apresentando crescimento de 21%. Segundo a ABEF
(2006) as receitas em 2007 cresceram 55% em relação a 2006.
14
Tabela 1 – Evolução das Exportações Brasileiras de Frango 1998 a 2007
Ano Volume (ton) Receita (US$)
1998 612,447 738,925
1999 776,359 892,752
2000 916,094 828,747
2001 1,265,887 1,333,800
2002 1,624,887 1,392,816
2003 1,959,773 1,798,953
2004 2,469,696 2,594,883
2005 2,845,946 3,508,548
2006 2,712,959 3,203,414
2007 3.287.680 4.976.292
Fonte: Abef
Elaboração própria
O surto da gripe aviária em 2005 causou grandes impactos no mercado
internacional de frango e no Brasil por ser o maior exportador. Grande parte da
produção brasileira de frango é voltada para exportação, porém os produtores foram
obrigados a transferir parte desta produção no mercado interno porque as importações
da carne de frango diminuíram na maior parte dos países do mundo. A tabela 8, à página
28, revela com maior detalhe a redução mensal das exportações.
1.1 - Problema
Até então sabe-se que houve instabilidade nos preços do mercado internacional
de frango na metade da atual década. Pelo fato de a carne de frango ser considerada um
produto exportável, provavelmente os preços internos foram impactados pela crise
gerada nos preços externos em decorrência da febre aviária na Ásia e na Europa. Daí
pode-se supor que exista relação entre os preços externos e internos neste mercado.
A evolução entre os preços internos e externos da carne de frango pode ser vista nos
gráficos 1 e 2, respectivamente. Pode-se perceber que as séries apresentam um
comportamento parecido em alguns pontos do tempo. Por exemplo, entre 1999 e 2000 é
visualizada uma grande queda nos dois preços; em 2003 também pode ser percebido um
aumento nos preços. Apesar disso, há diferença entre as oscilações do preço interno e o
preço externo, sendo que o primeiro parece apresentar uma maior volatilidade.
15
Gráfico 1 – Preços reais (base set/07) da carne de frango recebidos
pelo produtor brasileiro média nacional. R$/Kg. 1995-2007
PIN = preço interno; PEX=preço de exportação
2
3
4
5
6
7
8
9
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
PEX
1.6
1.7
1.8
1.9
2.0
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
PIN
Fonte:Dados da Pesquisa
Elaboração própria
Entre os anos de 2005 e 2006, observa-se uma queda acentuada no preço do
mercado externo e uma volatilidade maior no preço interno. Isso possivelmente é um
impacto da gripe aviária, que, como descrito anteriormente, causou grandes impactos no
mercado de frango como um todo. Deve-se, entretanto, considerar a influência de outras
variáveis no comportamento dos preços externos, especialmente a volatilidade cambial.
Já o efeito inflacionário é controlado pelo uso de variáveis reais.
Apesar do cenário desfavorável no começo do ano de 2006, por conta do surto
iniciado em 2005, não houve redução brusca na produção brasileira de frango. Segundo
a UBA (2006/2007) e a Abef (2006) a produção ainda apresentou um pequeno
crescimento de 0,41% em relação a produção do ano anterior. Segundo o relatório anual
ano
Preço R$
Preço R$
ano
16
da UBA (2006/2007) essa recuperação é creditada a uma ligeira melhora do mercado
externo no segundo semestre de 2006 e às medidas sanitárias adotadas pelos produtores
brasileiros que não possibilitaram a contaminação das aves no país.
No caso das exportações, os impactos negativos do surto da gripe aviária são
mais aparentes, pois no início de 2006 diversos países, principalmente na Europa e na
Ásia, fecharam seus mercados para importação da carne de frango, prejudicando
bastante as exportações brasileiras. As exportações de carne de frango, segundo o
relatório anual UBA (2006/2007), apresentaram queda de 4,67% na quantidade
exportada e queda de 8,7% nas receitas cambiais em 2006 com relação ao ano de 2005.
Com o aumento abrupto da oferta de frango no mercado interno o preço do
frango no mês de janeiro de 2006 caiu de maneira acentuada, como pode ser visto no
gráfico 1. O ano de 2006 é considerado pela Abef (2006), por conta do surto da gripe
aviária, como aquele que apresenta os preços mais desfavoráveis. Por exemplo, o preço
médio, já deflacionado pelo IPA-OG, recebido pelo produtor, em reais de setembro de
2007, em janeiro de 2006 era R$ 1,96 e no mês de dezembro de 2006 caiu para R$ 1,76,
o que representa uma variação negativa de 11,26% em 12 meses
1
.
A variabilidade dos preços também foi alterada. O coeficiente de variação do
preço, composto pela razão entre o desvio padrão e a média, para o período que inclui o
intervalo da gripe aviária, final de 2005 e início de 2006, foi de 0,030, superior ao
coeficiente 0,024 encontrado para novembro de 2003 a outubro de 2005, período
supostamente sem gripe aviária. Observando-se o período de novembro de 2005 a
dezembro de 2007, a variabilidade é ainda maior, 0,062, fato que deve estar associado
ao comportamento de valorização das commodities agrícolas no período, aliada a
apreciação do Real frente ao dólar.
Este aumento da variabilidade causa impactos na produção, pois conforme as
premissas do comportamento do produtor perante o risco, um aumento na variabilidade
tem impacto negativo na produção.
Considerando-se esta relação entre o avanço da febre aviária e o comportamento
dos preços no mercado brasileiro de frango, torna-se relevante questionar se a elevação
da variabilidade, juntamente com a queda dos preços, foi influenciada pela gripe aviária.
Sendo assim busca-se responder três questões:
1
Não se retirou o possível efeito da sazonalidade nesta variação de preços.
17
• Existe relação entre preços internos e externos do produtor de carne de frango?
• Existe uma tendência na volatilidade desses preços?
• A volatilidade dos preços teve comportamento distinto por conta do surto de
gripe aviária?
1.2 - Objetivos
1.2.1 - Objetivo Geral
Caracterizar o comportamento da volatilidade de preços no mercado de frango
no Brasil, considerando especialmente a crise gerada pela gripe aviária em 2006.
1.2.2 - Objetivos Específicos
1 - Descrever a gripe aviária como fator gerador de instabilidade nos mercados
mundial e brasileiro.
2 - Determinar a relação entre os preços internos recebidos pelos produtores
brasileiros de frango e os preços externos a partir dos anos 90..
3 - Estudar a volatilidade dos preços recebidos pelos produtores brasileiros de
frango, dando destaque para o período em que a gripe aviária afetou o mercado mundial.
1.2.3 - Justificativa
O movimento das exportações de frango, como na maioria dos produtos
exportados, depende de diversos fatores, e apresenta momentos de altas e baixas. Uma
melhor análise do comportamento dos preços nestes momentos pode dar aos produtores
uma ferramenta adicional para o controle de sua produção, e pode auxiliar as
agroindústrias na coordenação das cadeias para melhor dimensionar as possíveis
dificuldades advindas de grandes oscilações dos preços.
O fato da carne de frango ser um produto com grande representatividade na
balança comercial brasileira faz com que o comportamento da volatilidade cause
impactos na renda do país como um todo, já que os produtores, exportadores e
consumidores que participam deste mercado são agentes importantes no funcionamento
da economia brasileira. Além disso, o consumo per capita da carne de frango no Brasil
também é bastante significativo, em 2006, o consumo médio foi de 38,1 kg por ano,
apresentando-se como um dos países que mais consomem carne de frango no mundo.
Portanto, dado o impacto do preço do frango na alimentação, o conhecimento do
18
comportamento dos preços dessa carne frente a um evento da magnitude da gripe
aviária, pode auxiliar na formulação de políticas preventivas que evitem sobressaltos na
produção do setor avícola.
1.3 - Metodologia
Para atingir o primeiro objetivo específico deste trabalho, apresenta-se o surto da
gripe aviária iniciado no final de 2005 como um fator gerador de instabilidade no
mercado de frango, ou seja, um acontecimento exógeno que interferiu na volatilidade
dos preços deste mercado e por conseqüência, também causou alterações na produção e
consumo do produto. Para se realizar esta análise, comparações foram realizadas entre
as volatilidades encontradas no período anterior ao surto e o período em que
teoricamente a volatilidade afetaria os mercados.
Para atingir o objetivo específico de número dois, que é determinar a relação
existente entre os preços internos e externos da carne de frango, o procedimento é
observar a relação entre estes preços, utilizando-se ferramentas econométricas
relacionadas a cointegração. A seção 4.5 é iniciada com o conceito de cointegração e
posteriormente são apresentados os métodos de estudo existentes para este tipo de
análise. Como a literatura apresenta resultados empíricos de co-integração entre preços
internos e externos de produtos agrícolas, que têm grande rotatividade no comércio
internacional, presume-se que os preços internos e externos do frango também
apresentem esta característica.
O objetivo específico de numero três deste trabalho é analisar a volatilidade dos
preços interno e externo do mercado de frango, buscando-se identificar a existência de
uma tendência nos movimentos de alta e baixa dos preços. São utilizados modelos
econométricos normalmente propostos para este tipo de análise empírica.
Primeiramente, são descritos os modelos ARCH, que são considerados como os
pioneiros no estudo da volatilidade, a seguir o modelo apresentado é o GARCH
considerado uma generalização dos modelos ARCH e mais completo para análise da
volatilidade. São feitas comparações da volatilidade de preços em situações de
instabilidade ou queda significativa nas exportações com o caso específico da eclosão
da gripe aviária, através da inclusão de uma variável dummy para captar o efeito da
volatilidade no período de maior incidência da gripe, visando descobrir possíveis
19
diferenças no comportamento da volatilidade. Assim serão estimados dois modelos
GARCH para a série de dados, um onde o período do surto não será considerado e outro
onde é inserida a variável dummy de valor 1 para o período do surto e zero para o
restante da amostra. Os modelos ARCH e GARCH estão descritos na seção 4.6.
A respeito do comportamento da volatilidade dos preços, espera-se que ela seja
significativamente superior em momentos de instabilidade econômica ou crises como a
gripe aviária, mudança causada exatamente pelo choque exógeno.
1.4 – Estrutura da dissertação
O presente trabalho está estruturado conforme a seguinte organização:
Capítulo 2 – O mercado de frango e a gripe aviária. Neste capítulo são descritas as
principais características relacionadas ao mercado de frangos, tais como, principais
produtores, principais consumidores e as particularidades da produção de frangos. Além
disso, são apresentados o histórico, os principais países afetados e os impactos causados
no mercado de carne de frango (produção, consumo doméstico, exportações e preços)
pelo surto da gripe aviária iniciado no ano de 2004.
Capítulo 3 – Fundamentação teórica e revisão de literatura. São introduzidos os
principais conceitos teóricos relacionados a pesquisa, tais como, lei do preço único,
volatilidade de preços entre outros para um melhor entendimento do tema e moldagem
do procedimento analítico. Contém também a apresentação de artigos relacionados aos
temas da pesquisa como volatilidade, cointegração, mercado agrícola etc.
Capítulo 4 – Métodos e Dados. Descrição e apresentação da base de dados utilizada na
pesquisa, além da descrição e apresentação do funcionamento do ferramental
econométrico utilizado para análise dos dados.
Capítulo 5 – Análise dos Resultados. Neste capítulo são apresentados os resultados
obtidos através da análise econométrica dos dados, realizada através dos métodos
descritos anteriormente.
20
Capítulo 6 – Conclusões e Sugestões. No capítulo final da dissertação é apresentada a
conclusão baseada nas respostas oferecidas pelos resultados da análise empírica às
questões questões de pesquisa formuladas neste capítulo. São também oferecidas
sugestões para futuras pesquisas relacionadas ao tema desta pesquisa.
21
2. O Mercado de Frango e a gripe aviária
2.1 O mercado mundial de frango
O mercado mundial de frango tem como principais produtores os Estados Unidos, a
China e o Brasil, segundo a tabela 2.
Tabela 2 – Produção Mundial de Carne de Frango de 1999 a 2007**
(Mil Toneladas)
ANO EUA CHINA BRASIL UE MÉXICO MUNDO
1999
13.367
8.55
5.526
6.614
1.784
47.554
2000
13.703
9.269
5.977
7.606
1.936
50.097
2001
14.033
9.278
6.736
7.883
2.067
52.303
2002
14.467
9.558
7.517
7.788
2.157
54.155
2003
14.696
9.898
7.843
7.512
2.29
54.282
2004
15.286
9.998
8.494
7.627
2.389
55.952
2005
15.869
10.2
9.2
7.736
2.498
59.092
2006*
16.162
10.35
9.336
7.425
2.61
60.09
2007**
16.413
10.52
9.7
7.53
2.724
61.162
Fonte: USDA / ABEF
* Preliminar ** Previsão
Elaboração própria
Estes dados de produção referem-se a produção total de frango nos países, sendo
que esta produção pode ser divida em três categorias: frango inteiro, frango em corte e
produtos industrializados. No Brasil, a maior parte da produção é comercializada na
categoria em frango em corte. Por exemplo, mais de 62% das exportações de carne de
frango em 2006 foram desta categoria, seguida por 34% de frango inteiro e 3% de
produtos industrializados.
Pelo lado do consumo da carne de frango, Estados Unidos e China mantêm a
primeira e segunda posição, o Brasil é o quarto maior consumidor, depois da União
Européia, conforme a tabela 3.
Tabela 3 – Consumo Mundial de Carne de Frango de 2000 a 2007**
(Mil Toneladas)
ANO EUA CHINA UE BRASIL MÉXICO MUNDO
2000 11.474 9.393 6.934 5.11 2.163 49.36
2001 11.558 9.237 7.359 5.341 2.311 50.854
2002 12.27 9.556 7.417 5.873 2.424 52.846
2003 12.54 9.963 7.312 5.742 2.627 52.903
2004 13.081 9.931 7.28 5.992 2.713 54.172
2005 13.428 10.088 7.503 6.612 2.871 57.339
2006* 13.817 10.37 7.405 6.622 3.01 58.888
2007** 13.901 10.585 7.49 7.12 3.148 59.744
Fonte: USDA / ABEF * Preliminar ** Previsão
22
Estados Unidos, China, Brasil e União Européia podem ser considerados os mais
importantes agentes neste mercado, pois como pode-se perceber nas tabelas 2 e 3 os
quatro países respondem, em média, por 69,81% da produção mundial e 63,03% do
consumo mundial de carne de frango.
A tabela 4 contém dados do comércio internacional da carne de frango. Pode-se
destacar que o Brasil se tornou o maior exportador em 2004, seguido pelos Estados
Unidos e União Européia.
Tabela 4 – Exportação Mundial de Carne de Frango de 2000 a 2007**
(Mil Toneladas)
ANO BRASIL EUA UE TAILÂNDIA CHINA MUNDO
2000
0.907
2.231
0.774
0.333
0.464
4.856
2001
1.265
2.52
0.726
0.392
0.489
5.527
2002
1.625
2.18
0.871
0.427
0.438
5.702
2003
1.96
2.232
0.788
0.485
0.388
6.023
2004
2.47
2.17
0.813
0.2
0.241
6.055
2005
2.846
2.36
0.755
0.24
0.331
6.791
2006*
2.713
2.454
0.62
0.28
0.35
6.47
2007**
3.203
2.508
0.685
0.28
0.365
6.737
Fonte: USDA / ABEF * Preliminar ** Previsão
Elaboração própria
As exportações, tais como a produção e o consumo apresentam uma característica
de grande concentração, pois os três maiores exportadores deste mercado são
responsáveis, em média, por 77,37% de toda carne de frango vendida ao mercado
internacional.
No caso de importações, conforme pode ser visto na tabela 5, Rússia, Japão e União
Européia são os três maiores compradores. Nas importações, diferentemente do que
ocorre com as exportações, a produção e o consumo, os três maiores importadores
respondem, em média, por menos de 50% do total (mais precisamente por 43,1%).
Tabela 5 – Importação Mundial de Carne de Frango de 2000 a 2007**
(Mil Toneladas)
ANO RUSSIA JAPÃO UE
ARÁBIA
SAUDITA MÉXICO MUNDO
2000 0.943 0.721 0.278 0.348 0.228 3.94
2001 1.281 0.71 0.202 0.399 0.245 4.149
2002 1.208 0.744 0.5 0.391 0.267 4.443
2003 1.081 0.695 0.588 0.452 0.338 4.625
2004 1.016 0.582 0.466 0.429 0.326 4.384
2005 1.225 0.748 0.522 0.484 0.374 5.063
2006* 1.24 0.74 0.6 0.434 0.4 5.168
2007** 1.15 0.725 0.645 0.47 0.424 5.337
Fonte: USDA / ABEF * Preliminar ** Previsão
23
2.2 O Mercado de Frango no Brasil
A produção da carne de frango no Brasil apresenta-se de maneira regionalizada, ou
seja, grande parte da produção total do país encontra-se concentrada em apenas uma
região, neste caso, a região sul do país. Esta região foi responsável em 2006 por
aproximadamente 52% de toda a produção nacional, e 75% de toda a exportação, que
segundo a Abef (2006) foram de aproximadamente 9,3 e 2,7 milhões de toneladas,
respectivamente.
Conforme se observa na tabela 6, a maior parte das exportações do país (57,39%)
está direcionada a apenas dois destinos, o Oriente médio e o continente Asiático. Outros
32,75% atenderam outros quatro destinos, sendo eles: União Européia, África, Rússia e
America do Sul e, finalmente, 9,86% das exportações foram para outros países do
mundo.
Tabela 6 – Exportações brasileiras de Carne de Frango por destinos
em Kg líquidos - 2006
Destino
Exportação
%
Oriente Médio
747,504,295
28.88%
Asia
738,151,996
28.51%
União Europeia
242,574,985
9.37%
Africa
288,879,558
11.16%
Russia
184,761,792
7.14%
América do Sul
131,508,133
5.08%
Outros
255,332,028
9.86%
total
2,588,712,787
100.00%
Fonte: Abef
Elaboração própria
A exportação da carne de frango também é a que apresenta a maior participação nas
exportações de carne brasileiras, conforme pode-se observar na tabela 7. Cerca de
52,8% do volume de carnes exportado pelo país se referem a carne de frango, sendo este
percentual bem acima dos 31,12% da carne bovina.
Tabela 7 – Exportações brasileiras de Carne em kg líquidos - 2006
24
Carne
Volume exp.
%
Frango
2,712,959
52.86%
Bovina
1,596,934
31.12%
Suína
528,195
10.29%
Peru
156,056
3.04%
Outras
138,021
2.69%
Total
5,132,165
100.00%
Fonte: Abef
Elaboração própria
Outra característica interessante da produção de frango no Brasil é o ciclo de
produção, que é de aproximadamente 40 dias. Sendo assim, ajustes na oferta de frangos,
por conta de choques, podem ser realizados com uma maior rapidez do que na carne
bovina e suína
Em relação ao consumo de carne de frango no Brasil, destaca-se o aumento do
consumo per capita nos últimos 20 anos, que foi de 198%, conforme o gráfico 2. Em
1987 o consumo per capita era em média 12,4 Kg de carne de frango por ano e em 2006
o consumo per capita se elevou para 37 Kg.
Gráfico 2 – Evolução do consumo per capita de carnes no Brasil por Kg
de 1987 a 2006
Fonte: Abef 2006 Elaboração própria
Com relação ao preço interno do mercado de frango, segundo Nakano (2007),
choques no preço do frango vivo explicam 87,6% da variância de seu próprio preço.
25
Além disso, o mesmo estudo indica que o preço do frango vivo Granger causa o preço
ao consumidor do frango, mas o contrário não é constatado. Ou seja, grande parte da
variação do preço interno do mercado de frango é causada por variações no preço da
ave viva em períodos anteriores, sendo assim, problemas na produção tais como pragas
ou doenças podem causar variações significativas no preço interno do frango.
Alguns fatores que podem influenciar o preço do frango vivo são os insumos
relacionados com a produção, principalmente soja e milho, que são os principais
componentes das rações oferecidas aos animais. O relatório UBA (2006/2007) apresenta
a produção nacional de grãos e a produção nacional de rações nos últimos anos, além de
realizar projeções a respeito da oferta e preço do milho no ano de 2007. Neste relatório
a entidade previa uma provável safra recorde de milho no período 2006/2007, fato
confirmado pela Conab (2008) que divulgou que a safra brasileira no período foi de
51,3 milhões de toneladas, um crescimento de aproximadamente 9% em relação a safra
anterior.
Outro fato relevante no relatório diz respeito ao preço do milho em paridade com as
cotações internacionais, alertando para uma alta nos preços influenciada principalmente
pela produção de etanol a partir do milho nos EUA, que são responsáveis por 40% da
produção e 70% das exportações mundiais. Segundo a Abramilho (2007), confirmando
este fato, o preço do produto subiu aproximadamente 80% no ano de 2007 alcançando o
segundo maior patamar da história perdendo apenas para o ano de 1996.
2.3. Gripe aviária
Segundo dados da OIE (2008), a gripe aviária ou gripe das aves pode infectar
todas as espécies de aves e também é transmissível aos seres humanos. Os sintomas são
variáveis e o mal pode se manifestar de forma moderada ou altamente contagiosa e
fatal, o que resulta em epidemias. A IA, como também é conhecida a doença, é causada
por diversos tipos de vírus e pode matar uma ave em 24 horas. Não há tratamento para a
doença e na ocorrência de focos da doença a recomendação, segundo a OIE, é o
sacrifício de todas as aves, eliminação de todos os produtos animais, limpeza e
desinfecção do local e espera mínima de vinte e um dias para a repovoação.
Em meados de 2003, segundo dados da OIE (2008), Hong Kong registrou uma
vítima humana da doença e surtos em locais de produção foram detectados na Bélgica e
na Holanda com 83 casos humanos de infecção e uma morte. Estes fatos eram os
26
primeiros sinais da grande contaminação que aconteceria ao redor do mundo nos anos
seguintes. Em 2004 dez países constataram casos de gripe aviária, sendo todos eles do
continente asiático. Em 2005, principalmente no final do ano, mais países apresentaram
casos tais como Croácia em outubro, Kuwait e Zimbábue em novembro e Turquia em
dezembro. Os anos de 2006 e 2007 foram marcados por casos de contaminação em aves
domésticas e silvestres. Na Europa as aves contaminadas foram principalmente as
silvestres, porém por conta dos avanços na manutenção dos recursos sanitários os focos
foram controlados rapidamente. O quadro 1 apresenta todos os países afetados pela
gripe aviária entre 2003 e 2006 e quando foi registrado o primeiro e o ultimo surto em
cada um deles.
Quadro 1 – Primeiro e ultimo surto encontrados nos países afetados pela
gripe aviária 2003-2006
Ásia Europa
País 1° surto ult. Surto
País 1° surto ult. Surto
Afeganistão 2-mar-06
4-abr-06
Albânia 16-fev-06
9-mar-06
Camboja 12-jan-04
1-ago-06
Áustria 10-fev-06
22-mar-06
China 20-jan-04
4-ago-06
Azerbaijão 2-fev-06
18-mar-06
Hong Kong 19-jan-04
25-fev-06
Bósnia 16-fev-06
16-fev-06
Índia 27-fev-06
18-abr-06
Bulgária 31-jan-06
9-fev-06
Indonésia 2-fev-04
10-jul-06
Croácia 21-out-05
24-mar-06
Japão 28-dez-03
5-mar-04
Rep. Checa 27-mar-06
19-mai-06
Cazaquistão 22-jul-05
10-mar-06
Dinamarca 12-mar-06
22-mai-06
Rep. Da Coréia
10-dez-03
22-mar-04
França 17-fev-06
26-abr-06
Laos 15-jan-04
14-jul-06
Georgia 23-fev-06
23-fev-06
Malásia 19-ago-04
21-mar-06
Alemanha 8-fev-06
2-ago-06
Mongolia 10-ago-04
1-jun-06
Grecia 30-jan-06
27-mar-06
Mianmar 8-mar-06
25-abr-06
Hungria 4-fev-06
12-jul-06
Paquistão 23-fev-06
20-abr-06
Itália 1-fev-06
19-fev-06
Tailândia 23-jan-04
24-jul-06
Polônia 2-mar-06
7-mai-06
Vietnã 9-jan-04
15-ago-06
Romenia 7-out-06
6-jun-06
Oriente Médio
Rússia 15-jul-06
31-jul-06
País 1° surto ult. Surto
Servia e Montenegro
28-fev-06
9-mar-06
Iran 2-fev-06
2-fev-06
Eslováquia 17-fev-06
18-fev-06
Iraque 18-jan-06
1-fev-06
Eslovenia 9-fev-06
25-mar-06
Israel 16-mar-06
30-mar-06
Espanha 7-jul-06
7-jul-06
Jordânia 23-mar-06
23-mar-06
Suécia 28-fev-06
26-abr-06
Palestina 21-mar-06
2-abr-06
Suíça 26-fev-06
11-mar-06
África
Turquia 5-out-05
31-mar-06
País 1° surto ult. Surto
Reino Unido 30-mar-06
30-mar-06
Burkina Faso 1-mar-06
18-mai-06
Ucrânia 2-dez-05
11-jun-06
27
Camarões 21-fev-06
28-mar-06
América do Norte
Costa do Marfim
31-mar-06
10-jun-06
País 1° surto ult. Surto
Djibuti 6-abr-06
6-abr-06
Canadá 11-fev-04
3-set-04
Egito 17-fev-06
5-jul-06
EUA 19-fev-04
29-abr-04
Niger 6-fev-06
25-abr-06
México 20-mar-04
15-jul-05
Nigéria 16-jan-06
1-ago-06
Sudão 25-mar-06
1-abr-06
Fonte: Boletins FAO
Elaboração própria
Conforme o quadro 1, até 2006, a América do Sul e a Oceania são os únicos
continentes que não contém focos de gripe aviária dentro do seu território.
Segundo Nicita (2008), os países mais afetados pela gripe aviária seriam os
países asiáticos. Na Tailândia e no Vietnã, os estoques de frango foram reduzidos em
aproximadamente 20% por conta do sacrifico das aves infectadas.
Segundo Nicita (2008), o prejuízo causado pela gripe aviária ao comércio global
foi de aproximadamente US$ 10 bilhões por ano. Segundo o autor, os impactos
econômicos da gripe aviária dependem de dois aspectos, da confiança do consumidor e
da interrupção do abastecimento. Isso porque, na perspectiva do comércio, mudanças na
demanda, por conta da queda na confiança do consumidor, causariam mudanças no
volume global de importações, enquanto a interrupção do abastecimento causaria
problemas aos fluxos comerciais, pois teria como conseqüência uma alteração na
participação comercial dos países livres do surto.
2.3.1 Impactos da gripe aviária no Brasil
Segundo Fachinello (2008), as conseqüências econômicas de surtos de doenças
animais variam de acordo com a área atingida, a eficiência na eliminação dos focos, e a
importância do complexo produtivo entre outros, porém, de maneira geral, os surtos
provocam mudanças no sistema produtivo ou alterações no lado da demanda.
Como o Brasil tem posição de destaque no mercado mundial de frango, os
impactos da gripe aviária foram ser sentidos no país mesmo que não fosse considerada
área infectada. Isso aconteceu em grande parte por conta do fechamento do mercado,
principalmente o asiático e o europeu, entre o fim de 2005 e meados de 2006, para as
importações de frango por conta dos primeiros casos de gripe aviária no continente.
Pode-se observar na tabela 6, apresentada anteriormente, que a União Européia
é um dos principais destinos de exportação da carne de frango brasileira, sendo o quarto
28
maior importador, consumindo quase 10% da exportação total. O grande impacto na
exportação brasileira no período pode ser melhor observado na tabela 8 que apresenta a
produção, a exportação e a disponibilidade interna da carne de frango de janeiro de
2005 a março de 2006.
Tabela 8 – Produção, Exportação e Disponibilidade Interna mensal
Em toneladas. Jan/2005 a dez/2006
mês/ano produção exportação disp. interna
jan/05 742,777 182,835 559,942
fev/05 667,826 210,728 457,098
mar/05 750,648 225,381 525,267
abr/05 739,487 227,033 512,454
mai/05 763,707 233,023 530,684
jun/05 755,329 237,458 517,871
jul/05 797,400 254,811 542,589
ago/05 803,894 255,668 548,226
set/05 786,311 247,725 538,586
out/05 830,129 250,138 579,991
nov/05 827,134 200,150 626,984
dez/05 883,606 237,016 646,590
jan/06 856,768 206,555 650,213
fev/06 755,395 190,331 565,064
mar/06 814,879 213,267 601,612
abr/06 709,282 202,781 506,501
mai/06 690,210 186,975 503,235
jun/06 725,605 185,154 540,451
jul/06 778,996 178,247 600,749
ago/06 766,568 285,746 480,822
set/06 803,151 200,412 602,739
out/06 791,013 242,657 548,356
nov/06 826,657 268,436 558,221
dez/06 819,463 225,158 594,305
Fonte: Apinco e Jox Assessoria.
Elaboração própria
Conforme se pode observar na tabela 8, as exportações brasileiras praticamente
cresceram em 2005, porém entre os meses de outubro para novembro as mesmas caíram
de 250.00.150 toneladas para 200.150 toneladas, uma queda de praticamente 20%.
Outro fator importante é que como o ciclo de produção é de aproximadamente 40 dias,
nota-se que a produção de dezembro ainda sofreu um acréscimo, pois o alojamento de
pintos de engorda provavelmente já tinha sido iniciado, sendo assim, a oferta interna do
29
produto teve um aumento momentâneo que causou uma redução no preço (UBA
2006/2007).
Em 2006 foi restabelecido o equilíbrio de longo prazo entre a oferta e a demanda
interna da carne de frango através da diminuição da produção, bastante visível entre os
meses de março e maio, através da redução do alojamento de pintos de corte e a
eliminação de matrizes.
Portanto os impactos da gripe aviária aparentemente afetaram produtores e
consumidores brasileiros. No capítulo seguinte serão apresentados os principais
conceitos teóricos relacionados ao presente trabalho, tais como lei do preço único,
mercado mundial e mercado agrícola entre outros.
2.4 Considerações finais
Apresentou-se neste capítulo dados que demonstram que o Brasil é um
participante importante no mercado mundial da carne de frango, sendo o maior
exportador e o quarto maior consumidor do mundo assim como a carne de frango tem
grande representatividade nas exportações de carnes do Brasil, já que corresponde a
mais de 50% do valor de exportações de carnes.
Por conta disso, os surtos da gripe aviária iniciados no final de 2005, apesar de
não atingirem o Brasil diretamente, pois no país não foram descobertos focos da doença,
o atingiram de maneira indireta por meio da redução de exportações de carne de frango
para dois dos principais consumidores do produto brasileiro, a Ásia e a União Européia.
30
3 – Fundamentação Teórica
Neste capítulo são apresentados autores e conceitos para um melhor
entendimento a respeito da relação entre a volatilidade dos preços e a produção agrícola.
3.1 – Mercado Mundial e Mercado Agrícola
O conceito de mercado em economia pode ser definido pelo conjunto de oferta e
demanda de um determinado bem, serviço ou capital. Seguindo neste conceito o
mercado mundial seria formado, então, pela união da oferta e da demanda no mundo
inteiro relativas a um bem, serviço ou capital. O comércio no mercado mundial
apresenta diversas características particulares, dentre elas pode-se citar duas principais:
a imobilidade dos fatores de produção e o fator monetário.
A imobilidade dos fatores de produção (capital e trabalho) entre as nações existe
por conta de diversos motivos tais como a legislação, a política externa, processos
burocráticos, a questão geográfica e de transportes. O fator monetário diz respeito as
negociações dentro deste mercado, já que cada nação apresenta sua moeda oficial. Para
a solução deste problema existe a taxa de câmbio que pode ser definida como a
quantidade necessária de moeda local para se obter uma unidade de moeda estrangeira.
O mercado agrícola, além do risco sobre o preço, também têm a influencia de
outros fatores. Como Santos e Aguiar (2003) apresentam, o mercado agrícola tem três
categorias diferentes de risco: de preço, de produção e climáticos, sendo que os dois
últimos podem ser diminuídos através de medidas como seguros. O presente trabalho
trata do risco com relação ao preço por meio da volatilidade de preços. A volatilidade
assim como o risco são componentes importantes de estudos em economia, já que a
tentativa de modelar estes dois fatores estão presentes em grande parte das pesquisas
realizadas em economia.
O mercado agrícola, da mesma maneira que o mercado mundial, depende
também de fatores exógenos e particulares para o seu funcionamento como fenômenos
climáticos, doenças e pragas e políticas governamentais, os quais podem afetar a
formação do preço do produto nele negociado.
O mercado agrícola apresenta importância ainda maior em países em
desenvolvimento, pois a oferta agrícola interna é uma das principais responsáveis pela
receita obtida no comércio internacional. No caso do Brasil, por exemplo, as
commodities agrícolas têm grande participação na balança comercial.
31
Sendo assim, o estudo sobre a relação entre preços internos e externos de uma
mercadoria é amplamente discutido na teoria econômica. Coelho (2004) classifica os
produtos agrícolas em dois grandes grupos: produtos de mercado externo e de mercado
interno. No caso dos produtos de mercado externo podem ser apontados como
principais aspectos para formação de seu preço o câmbio e preços externos. No segundo
caso os preços respondem mais às variáveis internas como taxas de juros e renda.
3.2 Relação entre preços externos e internos (lei do preço único)
Para se entender a relação entre o preço externo e o preço interno de um bem é
necessário compreender a lógica básica da formação de preço. Em uma economia
aberta, supondo-se que não existe nenhum tipo de restrição a importação ou exportação,
não há custos de transação, os bens são homogêneos, a informação no mercado é
perfeita, então é gerado um preço interno equiparado ao preço mundial, que é
determinado pela interação de oferta e demanda mundial. Supondo-se constante o
câmbio, o preço interno e externo, cotados na mesma moeda, tenderiam a ser igualados
caracterizando, o que na teoria econômica, é conhecido como a lei do preço único
(Gremaud et. al. 2004). Marçal, Pereira e Santos (2003) tratam deste conceito, testando
dados brasileiros para a condição da paridade do poder de compra. Em Abreu, Medeiros
e Werneck (2006) esta lei é apresentada por meio de gráficos como no quadro 2 abaixo.
Quadro 2 – Representação gráfica da lei do preço único
mercado importador mercado mundial mercado exportador
preço preço preço
O
O
O
pmund
D
D D
qtde
qtde
qtde
Fonte: Abreu, Medeiros e Werneck (2006)
Elaboração própria
Conforme observa-se nos gráficos acima, caso sejam respeitadas todas as
premissas descritas anteriormente, é possível afirmar que existe um preço mundial para
32
determinado bem ou serviço. No caso desta representação gráfica o preço corresponde a
linha tracejada que atravessa os três gráficos, chamada de pmund. O gráfico a esquerda
representa um mercado importador, ou seja, dado o preço estabelecido, a quantidade
demandada na economia superaria a quantidade ofertada, sendo esta diferença suprida
por meio das importações. No gráfico a direita é apresentado um mercado exportador,
onde a quantidade ofertada do bem supera a quantidade demandada, sendo esta
diferença negociada no comercio internacional.
Esta noção de preço único é simplificadora da realidade já que os custos de
transporte, tais como frete e seguros entre outros podem fazer com que os preços
internos e externos não sejam iguais. Além disso, as políticas comerciais de cada país
são diferentes, apresentando algumas restrições a importações ou exportações conforme
sua necessidade. Ademais existem as políticas de preços das empresas, sendo que
aquelas com maior poder de mercado podem praticar preços que variam ou não
conforme o preço externo, dependendo das estratégias das mesmas.
Apesar da diferença entre os preços, decorrente de todos os fatores citados
acima, não se pode afirmar que não existe nenhum tipo de relação entre eles, ou seja, a
diferença entre os dois pode ser relativamente constante. (Abreu , Medeiros e
Werneck(2006))
Na literatura econômica esta relação é amplamente discutida por meio de artigos
que buscam indícios de relações estáveis a longo prazo por meio dos testes de
cointegração entre as variáveis estudadas. Por exemplo, Coelho (2004) busca-se
verificar se ocorreu um aumento na influência do preço externo do algodão sobre o
preço interno do produto após a abertura econômica realizada no início da década de 90,
dividindo sua amostra em dois períodos. O autor chega a conclusão que o mercado de
algodão brasileiro realmente apresenta-se mais integrado ao mercado mundial na década
de 90. Abreu, Medeiros e Werneck (2006), fazem uma análise de seis commodities
diferentes em oito países, buscando indícios a respeito de uma relação existente entre os
preços externos e o preço no mercado nacional. Neste artigo, os autores encontram
relação entre os preços para 29 casos dos 48 possíveis. Por sua vez, Silva et alli (2003),
analisam a cointegração entre o preço da soja no Brasil e nos Estados Unidos, chegando
à conclusão que realmente existe a evidência de uma relação de equilíbrio de longo
prazo entre os preços da soja nos dois países. No caso da carne de frango, Gomes e
Talamini (1992), encontraram evidências através de testes de causalidade que o preço
externo Granger causa o preço recebido pelo produtor.
33
Sendo assim, não se pode desconsiderar a possibilidade de existência de uma
relação entre o preço externo e o preço interno da carne de frango, que é fundamentada
na lei do preço único. O presente trabalho busca verificar a existência desta relação por
meio dos testes de cointegração, no método de Engle e Granger e o teste de Johansen,
que são descritos com maiores detalhes no capítulo 4.
3.3 - Volatilidade de preços agrícolas
A volatilidade de preços agrícolas é um importante campo de estudo dada sua
relevância para a economia, já que a instabilidade destes preços afeta os produtores
rurais e os consumidores. Além disso, os governos também formulam políticas publicas
com a intenção de garantir certa estabilidade nos preços e na renda dos produtores. A
importância do tema instabilidade dos preços agrícolas e seus efeitos na renda de países
em desenvolvimento também se reflete no fato de ser objeto de estudo de órgãos
internacionais como o Banco Mundial e o FMI.
A volatilidade é representada por oscilações no preço de um bem num
determinado intervalo de tempo. Quanto maior a oscilação do preço maior a volatilidade
deste mercado. Segundo Otuki (2007), características do mercado agrícola, tais como,
estrutura de mercado, elasticidades, informações incertas a respeito da produção entre
outros, fazem com que a volatilidade deste mercado seja alta, já que são apresentadas
nas séries de dados grande variações nos preços e mudanças nestas variações ao longo
do tempo.
Além das características particulares do mercado agrícola, fatores exógenos
como clima, safras, etc, também influenciam a volatilidade deste mercado. Por exemplo,
se em determinada região do país, que concentra grande produção de milho, houvesse
um período anormal de seca a ponto de prejudicar a colheita, a safra de milho seria
menor do que a projetada anteriormente, prejudicando o comércio do milho e também o
comércio dos produtos que usam o milho como insumo principal, como por exemplo o
mercado de rações.
Sendo assim diversos estudos empíricos são realizados buscando compreender
melhor o comportamento dos preços agrícolas, já que os produtores agrícolas, tanto
como os agentes econômicos, apresentam certo grau de aversão ao risco e o estudo da
volatilidade de preços agrícolas pode ser apresentado com finalidades distintas. Este
fato pode ser observado nos estudos de Helfand (2001) e Santos e Aguiar (2003). O
34
primeiro equipara a variabilidade de preços agrícolas à variabilidade do bem–estar de
produtores e consumidores, enquanto o segundo analisa a volatilidade dos preços como
um dos fatores importantes para avaliar a implementação de contratos futuros de suínos
vivos no Brasil. No caso de Ribeiro, Sousa e Rogers (2006), a variabilidade do preço à
vista do café é verificada para explicar a variabilidade dos preços futuros neste mercado.
Em cada um dos casos os autores estudam a volatilidade de preços agrícolas, porém
cada qual com uma finalidade consideravelmente diferente.
3.4 Volatilidade e comportamento do produtor
O comportamento do produtor perante a volatilidade dos preços agrícolas pode
ser equiparado ao comportamento do investidor perante a volatilidade dos preços das
ações no mercado financeiro. Isso ocorre pelo fato da dimensão da volatilidade estar
diretamente relacionada ao risco que o produtor assumirá ao decidir produzir ou não
determinada commodity. Levando em conta a teoria da utilidade esperada de Von
Neumann e Morgenstern (1944), o agente econômico tende a apresentar comportamento
avesso ao risco, ou seja, procura maximizar sua utilidade incorrendo o mínimo risco
possível. Segundo a teoria econômica, uma carteira é representada por um conjunto de
ativos com características específicas de risco, retorno, entre outras, e se encontra em
equilíbrio quando as características dos ativos e as preferências do agente se mantêm
constantes além do retorno marginal (corrigido pelo risco, liquidez entre outros) de
todos os ativos que compõem a carteira ser igual (Gremaud et all, 2006).
Como é necessário o dispêndio de recursos para a produção dos bens, o agente
econômico, levando-se em conta as premissas a respeito de seu comportamento
contempladas pela microeconomia, buscará o maior lucro possível incorrendo o menor
risco possível. Estas premissas do agente avesso ao risco são amplamente utilizadas
para estudos referentes ao retorno de ações do mercado financeiro.
No caso de produtos agrícolas, diversos autores também utilizam o artifício da
taxa de retorno de preços (que é medido pela relação entre o preço atual e o preço
passado), pois o comportamento do produtor frente à volatilidade destes retornos
poderia ser equiparada ao comportamento do investidor frente à volatilidade do retorno
de suas ações, com a diferença que no caso do produtor, a reação é reduzir ou, em um
caso extremo, deixar de produzir determinada commodity.
35
Portanto, dada a provável similaridade do processo decisório de um produtor
(avesso ao risco) frente às possibilidades alternativas de produção, com a decisão de um
investidor, que procura definir as opções de composição de uma carteira de ativos, então
pode ser razoável se considerar que a alteração na volatilidade do retorno dos preços
agrícolas, e não apenas a volatilidade dos preços, também dificultaria a realização de
previsões com relação aos ganhos auferidos com a produção do bem.
Esta teoria já foi utilizada em estudos referentes aos preços das commodities
agrícolas, como por exemplo, Otuki (2007), onde o autor utiliza o retorno dos preços da
carne bovina e suína para medir o impacto da febre aftosa nos mercados. Newbery e
Stiglitz (1979) utilizam-se do argumento de aversão ao risco de produtores e
consumidores para avaliar os efeitos de políticas de estabilização de preços das
commodities agrícolas.
Aradhyula e Holt (1990) realizaram uma análise referente a influência da
aversão ao risco dos produtores de frango nos EUA. Neste estudo, os autores estimam
um modelo para a oferta do frango, onde utilizam entre outros fatores a estimativa da
variância do preço do frango com informações do período imediatamente anterior. Em
hipótese esta variância estimada teria impacto negativo na decisão de produção, pois se
ela apresentar valores considerados altos, a previsibilidade dos preços para venda após o
ciclo de produção de frango fica prejudicada, diminuindo assim a oferta de frango por
conta da aversão ao risco. Após a estimação dos modelos, os autores concluem que um
aumento na expectativa do preço aumenta a oferta de frango e confirmam a hipótese de
aversão ao risco, já que um aumento na variância estimada diminui a oferta de frango no
país.
3.5 Considerações Finais
Conforme observado nos conceitos apresentados ao longo deste capítulo, pode-se supor,
baseado na lei do preço único, que existe uma relação entre os preços interno e externo
de commodity importante na pauta de exportações de um país. Verificou-se também que
a literatura indica uma relação inversa entre a volatilidade dos preços e a produção
agrícola, ou seja, quanto maior a volatilidade do preço do produto menor é o estímulo
para a produção. Isso acontece principalmente por conta da aversão ao risco do agente
econômico, ou seja, o risco associado a produção de determinada commodity é maior
que o risco que o agente correria caso optasse por outra aplicação de seus recursos,
36
sendo assim, o agente pode alterar o equilíbrio de sua carteira. Além disso, a literatura
mostra que além dos preços, os retornos dos mesmos podem ser usados para examinar a
relação entre volatilidade e produção. No capitulo seguinte são apresentados os métodos
para se avaliar a relação da volatilidade com preços e retornos.
37
4 – Métodos e Dados
Neste capítulo são apresentados, inicialmente, os dados utilizados para a
construção dos modelos e, posteriormente os métodos econométricos, nos testes de raiz
unitária, testes de cointegração e os modelos ARCH e GARCH, utilizados para atingir
os objetivos deste trabalho.
4.1 - Base de Dados
Os dados utilizados para a realização dos testes de cointegração e na construção
dos modelos GARCH no presente trabalho são:
• Preço interno do frango (pin): representado pelo preço médio (média nacional),
em Reais, recebido pelo produtor em corte por kg de 1995-01 até 2007-12,
coletados no site www.ipeadata.com.br.
• Preço externo do frango (pex): representado pela razão entre a quantidade
exportada de frango e a receita recebida pelos exportadores de 1995-01 até
2007-12, coletadas no site da Secretaria de Comercio Exterior (SECEX) do
Ministério do Desenvolvimento Indústria e Comércio Exterior, e transformado
em Reais por meio dos dados de câmbio mensal (média do período/venda)
também de 1999-01 a 2007/12, coletados no site www.ipeadata.com.br.
• Índice de Preços no Atacado – Oferta Global-Carnes e Pescados (IPA-OG) :
índice de inflação usado para deflacionar a série de preços internos, à
semelhança de Otuki (2007), e é referente ao período da amostra, 1995-01 a
2007-12 e tem base em setembro de 2007.
• Índice de Preços no Atacado EUA: índice utilizado para deflacionar a série de
preços externos, e é referente ao período da amostra, 1995-01 a 2007-12 com
base em setembro de 2007.
• Preço do milho: representado pelo preço médio (média nacional), em reais,
recebido pelo produtor por kg da FGV/Agroanalysis de 1995-01 até 2007-12
deflacionados pelo índice de preços no atacado oferta global grãos e sementes,
ambos coletados no site www.ipeadata.com.br.
Para analisar a volatilidade dos preços da carne de frango, utiliza-se o retorno
instantâneo dos preços, ou seja, o log neperiano do preço no período atual (t), menos o
38
log neperiano do preço no período imediatamente anterior (t-1), conforme utilizado em
estudos deste tipo como o de Otuki (2007), Santos e Aguiar (2003) e Helfand (2001).
1
lnln
−
−
=
tt
t
ppretorno
A justificativa é que com os preços transformados em retorno o comportamento da
volatilidade é visto de maneira mais clara, além de conterem propriedades estatísticas
mais tratáveis (Tsay 2005). Foram realizados também testes com o uso dos preços de
maneira direta, porém os resultados não foram adequados dentro dos objetivos deste
trabalho, conforme pode ser visto no capítulo de resultados.
4.2 Análise dos Coeficientes de correlação
Com o intuito de verificar evidências a respeito do efeito ARCH nas séries
foram estimados os coeficientes de autocorrelção e de autocorrelação parcial. A
autocorrelação de uma série de preços p na defasagem k é estimada por:
2
1
1
∑
∑
=
−
+=
−
−
−
−
−
−
=
T
t
t
T
kt
ktt
t
pp
pppp
r
Sendo
−
p a média amostral de p. O coeficiente de autocorrelação parcial na
defasagem k mede a correlação entre
t
p e
kt
p
−
, excluindo os efeitos dos termos
intermediários
1−t
p ,
2−t
p ,...,
1+−kt
p (Enders, 2004).
Além destes coeficientes, também é realizado o teste ARCH-LM nos resíduos
das séries na tentativa de detectar o padrão ARCH. Este teste é descrito de maneira mais
detalhada na seção 4.6 deste capítulo.
4.3 Testes de Raiz unitária
Os testes de raiz unitária tornaram-se populares recentemente e são utilizados
para a verificação de estacionariedade nos trabalhos com séries de tempo. O meio mais
fácil de apresentar este teste é a seguinte:
Yt =
β Yt-1 + ut
39
onde ut é o termo de erro estocástico e tem média zero, variância constante e não
autocorrelacionado. Ou seja, temos um modelo de regressão de primeira ordem, se o
coeficiente (
β) de Yt-1 for igual a 1, temos o problema de raiz unitária, que significa
uma situação de não-estacionariedade. Uma série temporal que possui raiz unitária é
conhecida como uma série de caminho aleatório.
No presente trabalho, utiliza-se o argumento do teste de Dickey-Fuller
Aumentado (ADF), no qual a hipótese nula (H0) afirma que β=1. Logo, no caso da
hipótese nula ser rejeitada, a série é dita estacionária. Este teste baseia-se em três
modelos sendo eles:
Modelo1:
t
j
ttt
CPCPtCP
εγγβα
+∆+++=∆
∑
−− 11
Modelo2:
t
j
ttt
CPCPCP
εγγα
+∆++=∆
∑
−− 11
Modelo3:
t
j
ttt
CPCPCP
εγγ
+∆+=∆
∑
−− 11
O procedimento do teste consiste na escolha das defasagens da primeira diferença da
série que serão utilizadas na estimação com o intuito de eliminar a presença de
autocorrelação dos resíduos e em seguida os termos deterministas são testados
começando do modelo 1 indo até o modelo 3. Os valores críticos utilizados no teste
estão descritos no artigo de Dickey-Fuller (1981) e MacKinnon (1991). Simulações
indicam que a inclusão de termos deterministas desnecessários reduz a potência do teste
(Enders, 2004). Por outro lado, a exclusão de termos deterministas leva sua potência a
zero, por conta disso é fundamental a especificação dos modelos com relação a
existência de do intercepto e/ou tendência (ibidem).
Sendo assim, a verificação de presença ou não da raiz unitária é realizada nas séries de
preços externos e preços internos sendo apresentadas, respectivamente por:
pex
t
= β pex
t-1
+ ut
e
pin
t
= α pin
t-1
+ ut
4.4 Previsão entre si dos preços internos e externos: a causalidade preditiva de
Granger
Após o exame da estacionariedade das séries, um teste de causalidade de
Granger pode dar indicação da capacidade de previsão dos preços externos pelos preços
40
internos passados ou vice-versa, ou seja, verifica-se se os preços internos passados
precedem os preços externos e vice-versa. Para se aplicar o teste é necessário que as
variáveis, ou suas primeiras diferenças, sejam estacionárias e que os termos de erro u1t
e u2t não tenham correlação (Gujarati, 1995). O procedimento do teste de causalidade
de Granger é basicamente o seguinte:
i) Estimam-se duas regressões: pin
t
= ∑ a
i
pex
t-i
+ ∑ b
i
pin
t-i
+ u
1t
pex
t
= ∑ c
i
pin
t-i
+ ∑ d
i
pex
t-i
+ u
1t
ii) Se os coeficientes defasados dos preços externos (pext-i) são conjuntamente
diferentes de zero na equação dos preços internos (pint) pode-se dizer que pex Granger
causa pin. Analogamente se os coeficientes dos preços internos (pin
t-i
) são
conjuntamente diferentes de zero na equação dos preços externos (pext) pode-se dizer
que pin Granger causa pex.
Depois de verificar se as séries têm raiz unitária e o resultado do teste de
Causalidade de Granger o próximo passo é analisar a existência de cointegração. Esta
análise é realizada por meio do método de Engle e Granger (1982), conforme a próxima
seção.
4.5 – A relação de longo prazo entre preço interno e externo e a análise de co-
integração
Dada a relação entre produção e exportação, o preço externo do frango
provavelmente pode ser apontado como um dos parâmetros para a formação do preço
interno e a produção de frango no país. Esta ligação entre os preços internos, recebidos
pelo produtor, e o preço externo, pago ao exportador, não pode ser ignorada já que a
carne de frango, conforme foi citado anteriormente é um produto com grande
representatividade na balança comercial brasileira e na renda de produtores e
consumidores.
Sendo assim, é interessante realizar uma análise prévia à avaliação da
volatilidade para verificar a relação de longo prazo entre estes preços, conferindo assim
uma maior robustez aos resultados dos modelos. Esta análise é baseada nos testes de co-
integração entre os preços internos e externos.
Este tipo de estudo é amplamente realizado na literatura econômica, como
exemplo podendo-se citar Coelho (2004) e Abreu, Medeiros e Werneck (2006).
41
4.5.1 Conceito de co-integração
O conceito de co-integração apresenta que no caso de duas ou mais séries I (1),
ou seja, que são estacionárias apenas em sua primeira diferença, existir uma relação
linear entre as séries que é I (0) ou estacionária em nível, dizemos que as séries são
cointegradas. Supondo um vetor qualquer xt composto por (x1t, x2t, ..., xnt), este é
cointegrado de ordem d,b se:
(i) Se todos os x1, x2,..., xn forem integrados de ordem d.
(ii) Se existe um vetor
β = (β1, β2,...,n) tal que β1x1t+ β2x2t + βnxnt é integrado de
ordem (d-b) onde b>0.
Suponha-se um vetor Zt composto por duas variáveis: Zt = (Yt, Xt) sendo que:
Yt= µyt + εyt
Xt= µxt + εxt
onde µit é um random walk que representa a tendência na variável i no período t, e
εit é um componente estacionário (irregular) da variável i no período t.
Se {Yt} e {Xt} são cointegradas de ordem (1,1), deve existir valores β1 e β2 na
qual a combinação linear é estacionária.
Β1Yt + β2Xt = β1 (µyt + εyt) + β2 (µxt + εxt) (1)
= (β1 µyt + β2 µxt) + (β1 εyt + β2 εxt) (2)
Para haver a combinação linear o termo (β1 µyt + β2 µxt) deve desaparecer. Se
qualquer uma das tendências aparecer em (2) significa que a combinação linear
igualmente tem tendência. Desde que o segundo termo, ou seja, (β1 εyt + β2 εxt) seja
estacionário a condição necessária e suficiente para que {Yt} e {Xt} sejam cointegradas
de ordem (1,1) é :
β1 µyt + β2 µxt = 0
Para se detectar a co-integração podem-se utilizar alguns testes, e os dois
normalmente mais utilizados são o processo de três etapas de Engle e Granger (1982) e
o teste de Johansen (1988).
42
4.5.2 Processo de três etapas de Engle e Granger
O processo, proposto por Engle e Granger (1982), de três etapas para a detecção
de co-integração entre duas séries quaisquer, consiste no seguinte: supondo Zt =
α0 +
α1 Xt + α2 Yt + vt
i) Verificar a ordem de integração de {Xt} e {Yt}.
ii) Estimar a equação com Xt e Yt no mesmo nível de integração e verificar a ordem
de integração dos resíduos (vt). Se {Xt} e {Yt} são I (1) e {vt} é I (0) então {Xt} e
{Yt} são co-integradas.
iii) Se existe co-integração, estima-se o mecanismo de correção de erro que se dá
por:
∆Zt= α0 + α1 ∆Xt + α2 ∆Yt + γ (Zt-1 - α0 - α1 Xt-1 - α2 Yt-1) + wt
onde o termo entre parênteses representa o resíduo estimado com uma defasagem, ou
seja vt-1. O termo γ deve ser estatisticamente significativo e negativo, pois assim, se o
termo vt-1 for positivo leva-se a equação para próximo da equação de longo prazo.
No caso do presente trabalho tem-se a seguinte equação para verificar a
existência de cointegração entre as variáveis:
pin
t
= α
0
+α
1
pex
t
+ ut
onde pin
t
e pex
t
representam respectivamente, o preço interno e o preço externo no
tempo t e ut são os resíduos desta equação.
Então, seguindo-se o modelo de três etapas de Engle e Granger é necessário
verificar: (1) a ordem de integração das duas variáveis; (2) ordem de integração dos
resíduos através dos testes de raiz unitária e (3) construir o mecanismo de correção erro
que apresenta-se por:
∆ pin
t
= α0 + α1 ∆ pex
t
+ γ (pin
t-1
- α0 - α1 pex
t-1
) + wt
4.5.3 Teste de Johansen
O teste de Johansen (1988), apesar de sua complexidade em termos teóricos
(Margarido, 2004), é bastante utilizado porque, além de revelar a existência ou não de
co-integração entre as séries, conforme o procedimento anterior, o teste permite também
obter o número de vetores de co-integração entre as variáveis. Além disso, segundo
Enders (2004) o teste de Johansem evita um dos maiores problemas ocorridos no
método de Engle e Granger, por não depender de um sistema de estimação em dois
43
estágios. Por fim, com o avanço tecnológico dos softwares disponíveis, a maioria dos
pacotes apresenta o teste em suas ferramentas.
No processo de Johansen, basicamente, é construído um modelo VAR que pode
ser descrito por:
tktktt
xAxAAx
ε
+
+
+
+
=
−−
...
110
onde: x
t
é o vetor das n variáveis integradas de mesma ordem, A
0
0
0
é a matriz de
interceptos n x 1, A
i
é a matriz de coeficientes n x n e ε
t
é o vetor de termos de erro n x 1.
Observando a equação acima pode-se observar que cada variável além de ser
função de sua própria defasagem, também depende da defasagem das demais variáveis
incluídas no modelo.
O primeiro passo, para a realização do teste de Johansen é determinar a ordem
de defasagens da variável dependente, pois esse procedimento tem como base a hipótese
de que ao se introduzir um numero suficiente de defasagens é possível obter-se uma
estrutura de resíduos estacionários. Para decisão em relação ao número de defasagens se
utiliza os critérios de Akaike e Schwarz.
Após isto a equação pode ser descrita em termos de um vetor de correção de
erros, que segundo Harris (1995), apresenta vantagem no formato por incorporar
informações de curto e longo prazo por meio das variações na variável dependente.
Depois deste passo é necessário observar o termo que contém os componentes
da velocidade de ajustamento dos parâmetros de curto prazo e a matriz de coeficientes
de co-integração de longo prazo, que representa as n-1 relações de co-integração no
modelo multivariado e que assegura que a variável converge para um equilíbrio no
longo prazo.
O teste do traço e do máximo autovalor, realizados pelo teste de Johansem,
ajudam a identificar tanto o número de vetores de cointegração do modelo quanto a
inclusão de termos determinísticos.
4.6 A volatilidade dos Preços e os modelos ARCH e GARCH
4.6.1 O modelo ARCH (autoregressive conditional heteroscedaticity)
O modelo ARCH, proposto por Engle (1982), é um modelo que considera que a
variância do termo de erro corrente é uma função das variâncias dos termos de erros
44
passados, ou seja, os erros contêm dependências uns dos outros, contudo sem apresentar
correlação serial. Este modelo possibilita verificar a presença de aglomeração de
volatilidade (efeito ARCH) , a qual economicamente pode ser um problema para os
agentes econômicos na medida em que a mesma pode dificultar o planejamento
financeiro e a tomada de decisão.
Um modelo ARCH(q) poderia ser representado por: R
t
= c+ ε
t
onde o retorno no
período t (R
t
) depende de uma constante mais um erro residual do modelo em t. Neste
modelo:
0)( =
t
E
ε
,
1)(
2
=
t
E
ε
,
1
2
1
2
,)\(
−−
=
tttt
IIE
σε
(informações disponíveis em t-1),
+=
0
2
ασ
t
∑
=
−
q
i
iti
1
2
εα
Para que o modelo seja bem definido e a variância condicional ser positiva, as
restrições dos parâmetros devem satisfazer
0
0
>
α
e
i
α
> 0, i = 1,2,.......,p.
Um modelo ARCH pode ser estimado por meio dos mínimos quadrados
ordinários (MQO) e o teste para a presença de ARCH pode ser feito utilizando-se o
Lagrange multiplier test (LM-test) proposto por Engle (1982) de acordo com os
seguintes passos:
i) estimar o processo AR(q) da melhor maneira possível.
ii) obter o quadrado dos erros e regredi-los com a constante e os q termos defasados.
iii) observar a significância de cada termo defasado, se todos os termos forem
significativamente iguais a zero não há presença de ARCH, caso contrário o ARCH está
presente.
Supondo que Pt seja o preço do frango no período t e que rt = ln[Pt]-ln[Pt-1] seja
o retorno composto gerado pelo frango entre o período t e t-1, pode-se considerar que os
retornos sejam representados pelo modelo auto regressivo
∑
++=
−
K
i
tktt
ixr
εββ
0
.
Daí o modelo ARCH (p), sendo p a ordem do modelo pode ser dado por:
[
]
∑
−−
+=Ω=
p
i
itittt
E
2
01
22
|
εααεσ
, onde é a σ
t
2
é a variância condicional a partir de
dados em t-1. O termo
[
]
1
2
|
−
Ω
tt
ε
segue uma distribuição normal com média zero e
variância constante
σ
t
2
.
45
O modelo GARCH é considerado uma generalização do ARCH e é exposto a
seguir.
4.6.2 - Os modelos GARCH
O modelo GARCH, proposto por Bollerslev (1986), é um modelo ARMA que
assume a variância do erro como uma variável do modelo. Sendo assim um modelo
GARCH (p,q) (onde p é a ordem dos termos de GARCH
e q é a ordem dos termos
de ARCH ) pode ser representado por:
onde as restrições são dadas por:
i
α
>0, i = 1,2,.....q ;
β
i
> 0 , i = 1,2,....,p e
1<+
ii
βα
. Assim sendo,
2
t
σ
segue um modelo GARCH (p,q), onde q representa a
ordem do componente ARCH e p a ordem do componente GARCH.
Em um modelo GARCH (1,1) pode-se perceber a persistência da volatilidade, ou
seja, a taxa que reflete como o impacto de um choque no retorno hoje se propaga ao
longo do tempo sobre a volatilidade dos termos futuros, através da soma
)(
11
βα
+
.
O modelo GARCH foi proposto como uma tentativa de se expressar a
dependência temporal da variância condicional de maneira mais parcimoniosa que no
modelo ARCH, ou seja, que esta operação consiga ser feita sem que seja necessária a
estimação de um grande numero de parâmetros. Isso ocorria no caso do modelo ARCH
por conta do elevado valor de q encontrado por conta da alta persistência na volatilidade
das séries de retorno.
Este tipo de modelo é bastante utilizado nos estudos de finanças, pois com ele os
pesquisadores podem medir a volatilidade, por exemplo, dos retornos de uma ação.
Como dados do mercado financeiro apresentam claramente heterocedasticidade, ou seja,
mudança da variância ao longo do tempo, os modelos ARCH e GARCH aplicam-se de
maneira muito funcional.
As etapas para a construção dos modelos GARCH são:
46
i) modelagem da equação da média; esta etapa diz respeito a definição do
número de defasagens ótimas para a equação da média, que, no presente
trabalho, é realizada por meio dos critérios de Akaike e Schwartz.
ii) modelagem da volatilidade do GARCH com base nos erros gerados na
equação da média. Nesta etapa é necessária a definição de defasagens
para a equação da volatilidade condicional, que é definida pelo critério
de Akaike, porém cabe a observação que, na prática, a maioria dos
modelos de volatilidade condicional têm sido apresentados como
GARCH (1,1), já que modelos de ordem superior normalmente não
apresentam resultados melhores (Greene (1997) e Hall et al (1995)).
No presente trabalho, os modelos utilizados para a estimativa do comportamento
da volatilidade dos preços e do retorno dos preços internos e externos do frango são
representados por:
2
1
1
2
1
10
2
jt
q
i
it
p
i
pext
câmbio
−
=
−
=
∑∑
+++=
σβεαχασ
2
1
1
2
1
10
2
int jt
q
i
it
p
i
p −
=
−
=
∑∑
++=
σβεαασ
2
1
1
2
1
10
2
jt
q
i
it
p
i
rpext
câmbio
−
=
−
=
∑∑
+++=
σβεαχασ
2
1
1
2
1
10
2
int jt
q
i
it
p
i
rp −
=
−
=
∑∑
++=
σβεαασ
onde
2
pext
σ
,
2
intrp
σ
,
2
rpext
σ
e
2
intrp
σ
são a variância condicional em t dos preços e do retorno
dos preços externo e interno do frango respectivamente. A variável câmbio é medida
por uma dummy que procura amenizar os efeitos de regimes cambiais distintos dentro
do período, ou seja, assume valor 1 do início da amostra em 1995:01 até 1998:12,
quando ocorreu a troca do regime de câmbio fixo para câmbio flutuante.
A utilização destes dois modelos acima apresenta a estimativa para o
comportamento da volatilidade dos preços e do retorno dos preços do frango no período
total da amostra sem levar em conta o período da gripe aviária. Para que seja realizada a
análise no período da gripe aviária, é utilizada uma variável dummy para destacar este
período da amostra. Sendo assim esta variável assume valor 1 para dados a partir de
outubro de 2005, mês no qual surgiram os primeiros surtos na Europa, e assume valor 0
para o restante da amostra. Em conseqüência os modelos são:
47
2
1
1
2
1
10
2
jt
q
i
it
p
i
pext
gavcâmbio
−
=
−
=
∑∑
++Π++=
σβεαχασ
2
1
1
2
1
10
2
int jt
q
i
it
p
i
p
gav
−
=
−
=
∑∑
+Π+=
σβεαασ
2
1
1
2
1
10
2
jt
q
i
it
p
i
rpext
gavcâmbio
−
=
−
=
∑∑
++Π++=
σβεαχασ
2
1
1
2
1
10
2
int jt
q
i
it
p
i
rp
gav
−
=
−
=
∑∑
+Π+=
σβεαασ
onde Π gav representa a variável dummy, sendo as outras variáveis definidas como
anteriormente.
4.7 Considerações Finais
Neste capítulo foram descritos os modelos utilizados para a realização dos testes
propostos no presente trabalho. Os testes de cointegração buscam verificar a existência
de uma relação de longo-prazo entre as variáveis. Por meio das estatísticas descritivas
das séries e do teste ARCH-LM busca-se a existência de indícios de processo ARCH
nos preços e retorno dos preços internos e externos da carne de frango. Por fim, estima-
se a volatilidade de cada uma das séries, sendo que tenta-se captar os impactos da gripe
aviária por meio da inserção de uma variável dummy nos modelos GARCH. Além disso,
os modelos construídos com preços e retorno dos preços externos possuem uma variável
dummy para amenizar os impactos da mudança de regime cambial ocorrida em 1999.
48
5 – Análise dos Resultados
Este capítulo contém a análise dos dados conforme os métodos indicados no
capitulo precedente. Inicialmente são apresentados os resultados das estatísticas das
séries de preços e retorno de preços, análise da autocorrelação, teste de raiz unitária e a
análise de cointegração. Posteriormente são evidenciados os resultados dos modelos
GARCH. .
5.1 Séries de preços e retorno de preços da carne de frango
Os gráficos 3, 4, 5 e 6 representam, respectivamente, o preço interno, preço
externo, retorno interno e retorno externo da carne de frango. Os quatro gráficos têm as
séries temporais divididas em dois períodos por uma linha vertical, separando os
períodos com e sem gripe aviária, e que serve para facilitar a visualização da diferença
de volatilidade nos dois períodos.
Verifica-se que a variabilidade do preço interno torna-se maior no período da
gripe aviária, conforme o gráfico 3.
Gráfico 3 – Preços internos da carne de frango (PIN)
Jan/1995 a dez/2007
1.6
1.7
1.8
1.9
2.0
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
PIN
Fonte: Dados da pesquisa Elaboração própria
No caso do preço externo da carne de frango, o gráfico 4 não possibilita a visualização
de maior variabilidade no período com febre aviária.
49
Gráfico 4 – Preços externos da carne de frango (PEX)
Jan/1995 a dez/2007
2
3
4
5
6
7
8
9
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
PEX
Fonte: Dados da pesquisa Elaboração própria
No caso do retorno do preço interno (gráfico 5) é visível a grande mudança na
volatilidade alguns meses depois do anúncio de descoberta de focos da doença na
Europa, ocorrido em outubro de 2005. Há também alguma concentração de variação no
ano de 1999, possivelmente por conta da desvalorização cambial.
Gráfico 5 – Retorno dos preços internos da carne de frango (RPIN)
Jan/1995 a dez/2007
-.08
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
RPIN
Fonte: Dados da pesquisa Elaboração própria
O retorno dos preços externos, no gráfico 6, não apresenta variação muito
amplificada após a descoberta do foco de gripe aviária. Percebe-se, por outro lado, uma
50
variação expressiva do preço externo no ano de 1999, associada provavelmente com
desvalorização cambial.
Gráfico 6 – Retorno dos preços externos da carne de frango (RPEX)
Jan/1995 a dez/2007
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
.20
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
RPEX
Fonte: Dados da pesquisa Elaboração própria
O comportamento dos retornos dos preços interno e externo, conforme os
gráficos 5 e 6, é semelhante até 2005. Apesar da diferença na intensidade, as variações
dos retornos ocorrem no mesmo sentido em praticamente toda a série. Após o
descobrimento do foco na Europa no final de 2005, os comportamentos são distintos,
pois o retorno do preço interno apresenta maior variabilidade que o retorno do preço
externo. Essa maior variabilidade pode estar relacionada com a brusca diminuição da
importação da carne de frango pela União Européia, e de outros mercados, prejudicando
sobremaneira o desempenho do Brasil, que é o maior exportador mundial desta carne.
A exceção na variabilidade aparenta ser a desvalorização cambial no início do
ano de 1999, a qual é captada pelo preço interno no gráfico 3 e também pelo retorno do
preço interno no gráfico 5. Como a desvalorização cambial tem impacto na variação dos
preços internos e externos do frango, então a mesma é considerada através da inserção
de uma variável dummy quando da estimação dos modelos GARCH.
Além dos gráficos a observação das estatísticas descritivas de cada série de
preços e de retorno dos preços permite apreender algumas características importantes. A
tabela 9, apresenta estas estatísticas.
51
Tabela 9 – Estatísticas descritivas das séries de preço e retorno dos preços
internos e externos da carne de frango. Jan/1995 a dez/2007
Estatisticas pin pex retorno pin retorno pex
média 1.99559 4.76495 -0.000950 -0.001883
mediana 1.997099 4.817264 -0.000450 -0.001268
máximo 2.4755 8.207618 0.052890 0.183653
mínimo 1.635507 2.706607 -0.071882 -0.091645
desvio padrão 0.136799 1.115949 0.154810 0.030499
assimetria 0.116381 0.114941 -0.811876 1.228765
curtose 3.181115 2.7436 8.217647 11.31421
Jarque-Bera (JB) 0.565373 0.770811 192.8485 485.4437
Valor P (JB) 0.753756 0.680175 0.000000 0.000000
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
As estatísticas descritivas dos retornos dos preços internos e dos preços externos
confirmam a tendência de queda no período da amostra,que é comprovada ao observar-
se o gráfico 1, que apresenta os preços internos e externos.
Outro aspecto a ser destacado é a variabilidade medida pelo desvio padrão das
séries, no caso dos preços externos esta variabilidade é grande, sendo que parte desta
variação pode ser associada a mudança cambial em 1999, nos preços internos esta
variação é de pouco mais de 13%. As duas séries apresentam valor-p não significante,
indicando uma boa aproximação da distribuição normal em ambas as séries.
Os retornos da carne de frango apresentam resultados semelhantes aos resultados
apresentados por Otuki (2007) para a carne bovina e suína em relação a curtose, já que
no caso do presente trabalho as séries também apresentam excesso de curtose e
elevados valores da estatística Jarque-Bera, ou seja, as séries são leptocúrticas
apresentam um maior número de observações no centro e nas pontas quando
comparadas com a distribuição normal. A não normalidade das séries de retorno, reforça
a necessidade da aplicação de testes para verificar a estacionariedade das séries.
Segundo Curto (2003) esta é uma característica encontrada na maior parte dos estudos
realizados com séries financeiras. Silva, Safádi e Castro Jr. (2005) acrescentam ainda
como características os sinais de heterocedasticidade e agrupamento de volatilidade a
este tipo de série.
As tabelas 10,11,12 e 13 apresentam os coeficientes de autocorrelação e
autocorrelação parcial.
52
Tabela 11 – Coeficientes de autocorrelação preços e preços ao quadrado
internos e externos da carne de frango jan/1995 a dez/2007
pin pin²
Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q
0.801 1 102.000 0.000 0.797 1 100.980 0.000
0.686 2 177.320 0.000 0.677 2 174.290 0.000
0.640 3 243.260 0.000 0.631 3 238.360 0.000
0.607 4 302.950 0.000 0.600 4 296.740 0.000
pex pex²
Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q
0.911 1 131.950 0.000 0.887 1 125.080 0.000
0.828 2 241.560 0.000 0.780 2 222.390 0.000
0.759 3 334.460 0.000 0.710 3 303.530 0.000
0.693 4 412.380 0.000 0.647 4 371.450 0.000
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Tabela 12 – Coeficientes de autocorrelação parcial preços e preços ao
quadrado internos e externos da carne de frango jan/1995 a dez/2007
pin pin²
Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q
0.801 1 102.000 0.000 0.797 1 100.980 0.000
0.124 2 177.320 0.000 0.114 2 174.290 0.000
0.167 3 243.260 0.000 0.172 3 238.360 0.000
0.095 4 302.950 0.000 0.100 4 296.740 0.000
pex pex²
Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q
0.911 1 131.950 0.000 0.887 1 125.080 0.000
-0.013 2 241.560 0.000 -0.032 2 222.390 0.000
0.045 3 334.460 0.000 0.114 3 303.530 0.000
-0.022 4 412.380 0.000 0.001 4 371.450 0.000
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
As tabelas 10 e 11 apresentam os coeficientes de autocorrelação e de
autocorrelação parcial das séries de preços e preços ao quadrado, onde, nos dois casos,
observa-se um bom padrão de previsibilidade da média condicional, já que as
estatísticas Q de Ljung-Box apresentam valores altos.
Os coeficientes de autocorrelação e autocorrelação do retorno dos preços e do
retorno dos preços ao quadrado, apresentados nas tabelas 12 e 13 respectivamente,
apresentam o seguinte resultado: um padrão de previsibilidade maior para as séries de
retorno e retorno ao quadrado dos preços internos e os retornos ao quadrado dos preços
externos, demonstrando a possibilidade de efeito ARCH (aglomeração de volatilidade)
nestas séries. No caso das séries de retornos de preços externos as estatísticas Q de
Ljung-Box apresentam valores baixos, ou seja, uma maior dificuldade para previsão da
média condicional da série, indicando a não existência de efeito ARCH na série.
53
Tabela 12 – Coeficientes de autocorrelação retornos e retornos ao quadrado
dos preços internos e externos da carne de frango jan/1995 a dez/2007
Rpin Rpin²
Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q
-0.063 1 0.625 0.429 0.144 1 3.295 0.069
-0.188 2 6.241 0.044 0.169 2 7.864 0.020
-0.014 3 6.271 0.099 0.100 3 9.472 0.024
0.007 4 6.278 0.179 0.008 4 9.483 0.050
Rpex Rpex²
Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q
0.080 1 1.007 0.316 0.223 1 7.843 0.005
0.011 2 1.026 0.599 0.201 2 14.238 0.001
0.083 3 2.120 0.548 0.045 3 14.568 0.002
-0.001 4 2.120 0.714 0.034 4 14.762 0.005
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Tabela 13 – Coeficientes de autocorrelação parcial retornos e retornos ao
quadrado dos preços internos e externos da carne de frango jan/1995 a dez/2007
Rpin Rpin²
Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q
-0.063 1 0.625 0.429 0.144 1 3.295 0.069
-0.193 2 6.241 0.044 0.152 2 7.864 0.020
-0.042 3 6.271 0.099 0.060 3 9.472 0.024
-0.035 4 6.278 0.179 -0.038 4 9.483 0.050
Rpex Rpex²
Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q Coeficientes defasagem estatistica Q prob Q
0.080 1 0.625 0.429 0.223 1 7.843 0.005
0.004 2 6.241 0.044 0.159 2 14.238 0.001
0.082 3 6.271 0.099 -0.030 3 14.568 0.002
-0.014 4 6.278 0.179 0.000 4 14.762 0.005
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
A seguir, de acordo com o procedimento do capítulo 4, apresentam-se os testes
de raiz unitária, realizados por meio do teste ADF, nas séries de preços e de retornos.
No caso das raízes unitárias, as séries de retorno apresentam-se estacionárias em nível e
em primeira diferença a 1% de significância, no entanto os preços apresentam-se
estacionários apenas em primeira diferença. Estes resultados podem ser melhores
observados na tabela 14.
54
Tabela 14 – Teste de raiz unitária retornos dos preços e preços internos e
externos da carne de frango
defasagem valor p estatística t
pin nível -2.579967 -1.082241
pin 1ª diferença -2.580164 -11.22389**
pex nível -2.579967 -1.005949
pex 1ª diferença -2.580065 -13.06807**
Rpin nível -2.580164
-11,20663**
Rpin 1ª diferença -2.580574
-11.05573**
Rpex nível -2.580065
-13.38184**
Rpex 1ª diferença -2.580366
-12.70892**
** significante a 1%
Variaveis
Estatística ADF
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Finalmente, resta examinar o teste de causalidade de Granger, na tabela 15. Foi
realizado com 2, 4 e 8 defasagens, usando as primeiras diferenças das séries de preços,
pois são estacionárias. Os resultados indicam a ausência de causalidade nos dois
sentidos, ou seja, os preços internos não Granger causam os preços externos e o
contrário também não acontece. Apesar da possível relação existente entre preços
internos e externos da carne de frango, não é possível afirmar que um Granger cause o
outro, sendo este resultado diferente do encontrado por Gomes e Talamini (1992), onde
com dados da época é possível afirmar que os preços externos Granger causam os
preços ao produtor. A diferença no resultado dos testes pode estar associada com as
mudanças ocorridas no mercado de frango neste intervalo de tempo.
Tabela 15 – Teste de Causalidade de Granger dos preços e preços internos e
externos da carne de frango
defasagens n° de observ. Estatística F Prob.
0.36251 0.69654
0.63697 0.52892
defasagens n° de observ. Estatística F Prob.
0.31582 0.86703
0.80704 0.52261
defasagens n° de observ. Estatística F Prob.
0.64238 0.74086
0.85275 0.55826
Hipóteses
dpex não granger causa dpin
dpin não granger causa dpex
Hipóteses
dpex não granger causa dpin
dpin não granger causa dpex
153
151
147
2
4
8
Hipóteses
dpex não granger causa dpin
dpin não granger causa dpex
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
55
A partir dos testes de raiz unitária e do teste de causalidade de Granger, parte-se
para o objetivo especifico número dois deste trabalho que consiste em analisar a relação
entre os preços externos e internos no mercado da carne de frango através dos testes de
cointegração. Como os retornos dos preços internos e externos apresentam
estacionariedade não faz sentido realizar a análise de cointegração entre os mesmos,
portanto, estas duas variáveis serão utilizadas somente no momento da construção dos
modelos ARCH e GARCH.
5.2 Testes de cointegração
5.2.1 Método de Engle e Granger
O primeiro teste de cointegração a ser realizado é o método de Engle e Granger.
Para isso, é necessária a utilização da equação exposta no capítulo anterior que relaciona
as duas variáveis, cuja estimação está na tabela 16. A equação apresenta além dos
preços internos e externos da carne de frango, o câmbio mensal e o preço recebido pelo
produtor de milho no período da amostra, sendo todas em nível, ou seja, de jan/1995 a
dez/2007, já que as duas variáveis apresentam-se de maneira importante na relação entre
preços interno e externo. Isso se dá pelo fato do milho, segundo UBA (2006/2007) ser o
principal ingrediente da ração fornecida aos pintos de corte e o câmbio influenciar
diretamente o preço externo da carne de frango.
Tabela 16 – Equação relação preços internos e externos da carne de frango
Variavel dependente PIN
Variável Coeficiente Prob
C 0.293128 0.0000
pex 0.117878 0.0000
cambio -0.108714 0.0014
milho 1.635874 0.0000
R² 0.329043
R² ajustado 0.3158
DW 1.415977
Obs.: variáveis em nível.
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Segundo o método de Engle e Granger os resíduos desta equação devem
apresentar ordem de integração inferior as variáveis, ou seja, se os preços apresentam-se
56
como I(1), estacionárias apenas em 1ª diferença, os resíduos da equação devem ser
estacionários em nível. Para o teste desta afirmação foi utilizado o teste ADF, e o
resultado obtido indica cointegração já que os resíduos realmente se apresentam como
I(0), ou seja, estacionários em nível, conforme tabela 17 abaixo.
Tabela 17 – Teste de raiz unitária resíduos Equação relação preços internos e
externos da carne de frango
nível 1ª diferença
resíduo coint -12.86298** -12.40775**
** significante a 1%
Variaveis
Estatística ADF
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Portanto, segundo o método de Engle e Granger é possível afirmar que os preços interno
e externo da carne de frango são cointegrados. Para reforçar o resultado deste teste e dar
maior credibilidade a afirmação da existência de cointegração entre as variáveis é
realizado a seguir o teste de Johansem.
5.2.2 Teste de Johansem
No caso do teste de Johansem é testada a existência de cointegração entre o par
de variáveis, ou seja, os preços internos e externos da carne de frango, por meio do
método descrito no capítulo anterior e o resultado obtido está na tabela 18.
Tabela 18 – Teste de cointegração preços internos e externos da carne de frango
Teste Vl. Crítico Estatística p-value
Traço 18.39771 19.72677** 0.0325
Máximo Autovalor 17.14769 12.37343 0.2168
** i ndi ca 2 vetores de coi ntegração com 5% de s igni ficânci a .
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
O teste de Johansem também confirma a cointegração entre as variáveis já que o
teste de traço aponta a existência de dois vetores de cointegração entre as séries. A
grande vantagem do teste de Johansem sobre o método de Engle e Granger é que além
do teste apresentar a existência ou não de cointegração ele também apresenta a
quantidade de vetores de cointegração existentes.
57
5.3 - Estimação dos modelos GARCH
Para atingir o objeto específico de numero três deste trabalho foram definidas as
equações da média e realizados os testes ARCH-LM, para posteriormente serem
construídos os modelos do tipo GARCH(1,1) para o estudo da volatilidade dos preços e
retornos dos preços.
As equações da média, para os preços e retornos dos preços internos e externos,
foram definidas seguindo o método descrito no capítulo anterior e estão descritas nas
tabelas 19 e 20 respectivamente. Neste sentido, a definição de número de defasagens
seguiu os critérios de Akaike e Schwarz.
Tabela 19 – Equações da média para preços internos e externos
Variavel dependente PIN
Variável Coeficiente Prob
C 0.239117 0.0068
pin(-1) 0.835491 0.0000
pin(-2) -0.135298 0.2118
pin(-3) 0.17808 0.0314
R² 0.742436
R² ajustado 0.73725
DW 2.014528
Variavel dependente PEX
Variável Coeficiente Prob
C 0.233798 0.0988
pex(-1) 0.919372 0.0000
pex(-2) 0.027758 0.7352
R² 0.88186
R² ajustado 0.880295
DW 2.000123
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
58
Tabela 20 – Equações da média para retorno dos preços internos e externos
Variavel dependente RPIN
Variável Coeficiente Prob
C -0.000659 0.5909
rpin(-1) -0.124569 0.1354
rpin(-2) -0.281624 0.0022
rpin(-3) -0.102148 0.2758
rpin(-4) -0.107446 0.2521
rpin(-5) -0.148635 0.0948
rpin(-6) 0.094152 0.2838
R² 0.097768
R² ajustado 0.059645
DW 1.964147
Variavel dependente RPEX
Variável Coeficiente Prob
C -0.001489 0,4320
rpex(-1) 0.220619 0,0005
rpex(-2) 0.045209 0.4656
R² 0.079578
R² ajustado 0.067305
DW 2.322314
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Observa-se nas tabelas 19 e 20 que as equações da média apresentam defasagens
distintas para cada variável. Isso ocorre por conta dos critérios de especificação dos
modelos, mais precisamente os critérios de Akaike e Schwarz, que foram utilizados para
a seleção da defasagem ótima de cada modelo. Os dois critérios apontam para o número
de defasagens utilizado.
Após a definição das equações da média foram realizados os testes ARCH-LM
nos resíduos destes modelos para verificar se as séries de preços e de retorno dos preços
realmente apresentam algum padrão ARCH que possa sugerir a adequação de alguma
modelagem da variância condicional dos dados. Com relação aos preços internos e
externos, os resultados dos testes apresentados na tabela 21 indicam a ausência de
padrão ARCH nas séries, sendo que somente no caso dos preços internos na primeira
defasagem, apresentam-se resultados significantes a 10%.
59
Tabela 21 – Teste ARCH-LM preços internos e externos
Série defasagem Estat. F TR²
pin 1 3.082427* 3.060631*
pin 12 0.46185 5.340602
pex 1 0.083601 0.084661
pex 12 0.526472 6.629648
* s igni fi ca nte a 10%
**si gni ficante a 5%
***s i gni ficante a 1%
Os resultados apresentados pela tabela 22 demonstram que ambas as séries de
retorno apresentam padrão ARCH, sendo que os retornos na série de preços internos o
padrão ARCH é significante para as duas defasagens.
Tabela 22 – Teste ARCH-LM retorno dos preços internos e externos
Série defasagem Estat. F TR²
rpin 1 2,970684* 2,951327*
rpin 12 5,473579*** 47,44003***
rpex 1 3,928356** 3,879143**
rpex 12 0.671211 8.347307
* s igni fi ca nte a 10%
**si gni ficante a 5%
***s i gni ficante a 1%
Portanto, após a realização da equação da média e a confirmação da existência
de padrão ARCH nas séries de retornos, o próximo passo é a estimação dos modelos
GARCH descritos no capítulo anterior. Apesar da não indicação de ARCH nas séries de
preços, os modelos são apresentados para confirmação do teste realizado anteriormente.
Os resultados baseados nas séries de preços internos e externos, sem a variável dummy
para indicar a presença da gripe aviária estão descritos nas tabelas 23 e 24, abaixo.
Entretanto, em todos os modelos onde utiliza-se preços externos e retorno dos preços
externos há uma variável dummy para controlar os efeitos da desvalorização cambial
ocorrida em 1999, conforme definição apresentada no capítulo 4.
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
60
Tabela 23 – Estimativa modelo GARCH preços internos
Parâmetros
Equação da média coeficiente estatistica Z
c 0.211218** 2.13458
λ
1
0.873885*** 6.972588
λ
2
-0.105089 -0.706943
λ
3
0.123395 1.021943
Equação da variância
α
0
0.000344** 0.000344
α
1
0.097188** 0.097188
β
1
0.836457*** 0.836457
* s i gnificante a 10%
**s i gni ficante a 5%
***s i gni ficante a 1%
Tabela 24 – Estimativa modelo GARCH preços externos
Parâmetros
Equação da média coeficiente estatistica Z
c 0.021013 0.262148
λ
1
0.851191*** 14.44101
λ
2
0.137411 2.223725
Equação da variância
α
0
-0.001909*** -2.864883
α
1
0.002356 0.771139
β
1
0.997061*** 608.3547
χ 0.005084*** 8.588626
* s igni fi ca nte a 10%
**si gni ficante a 5%
***s i gni ficante a 1%
Conforme observa-se nas tabelas 23 e 24, as equações da média para os preços
internos e externos do preço do frango têm vários coeficientes não significantes, apesar
de os modelos serem, segundo os critérios de Akaike e Schwarz, os melhores com
relação ao número de defasagens utilizadas. No caso dos preços internos, a constante e o
primeiro coeficiente são estatisticamente significativos em 5 e 1% respectivamente. No
caso dos preços externos apenas o primeiro coeficiente é estatisticamente significante.
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
61
No caso da equação da variância, os preços internos apresentam todos os termos
significantes a 5%, sendo o termo
β1 ligado ao efeito da volatilidade defasada,
significante a 1%. No caso dos preços externos, apenas o termo relacionado aos erros
passados não é significante. Neste caso, pode-se concluir que os modelos GARCH
utilizando-se as séries de preços internos e externos diretamente não apresentam um
bom ajuste, confirmando os resultados do teste ARCH-LM.
Os modelos contendo a análise sobre os retornos dos preços internos e externos,
sem a presença da gripe aviária estão descritos nas tabelas 25 e 26 abaixo.
Tabela 25 – Estimativa modelo GARCH retorno dos preços internos
Parâmetros
Equação da média
coeficiente
estatistica Z
c
-0.000878
-0.753243
λ
1
-0.100848 -0.790373
λ
2
-0.197775* -1.670551
λ
3
-0.082411 -0.718786
λ
4
-0.150622 -1.253315
λ
5
-0.160189 -1.404725
λ
6
0.072738 0.584329
Equação da variância
α
0
0.0000157* 1.898235
α
1
0.10212*** 2.618926
β
1
0.83355*** 15.01149
* significante a 10%
**significante a 5%
***significante a 1%
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
62
Tabela 26 – Estimativa modelo GARCH retorno dos preços externos
Parâmetros
Equação da média
coeficiente
estatistica Z
c
-0.002274
-1.556644
λ
1
-0.149694** -2.028165
λ
2
-0.107611 -1.598999
Equação da variância
α
0
0.002239*** 9.717267
α
1
0.036191*** 3.643682
β
1
-1.027941*** -38.09451
χ
-0.001843***
-8.226401
* significante a 10%
**significante a 5%
***significante a 1%
Nas tabelas 25 e 26 é possível observar que as equações da média para cada um
dos retornos, internos e externos são diferentes. Isso ocorre pelo fato da especificação
diferenciada de cada modelo AR(q) para a construção do GARCH, conforme o primeiro
passo descrito no capítulo anterior. Sendo assim, na equação da média do retorno de
preços internos são utilizadas seis defasagens e na equação do retorno dos preços
internos são utilizadas duas defasagens.
Os resultados das tabelas 25 e 26 mostram que as equações de variância nos dois
retornos de preços são significativas, pois todos os termos com exceção da constante do
modelo de retorno de preços internos são significantes a 1%, inclusive no modelo de
preços externos a variável χ ,que representa a variável dummy para controlar o efeito da
mudança de regime de cambio ocorrida no período.
As tabelas 27, 28, 29 e 30 contêm os resultados dos modelos para preços e
retorno dos preços, com a inclusão da variável dummy que indica a presença da gripe
aviária.
Nos modelos construídos a partir das séries de preços internos e externos, nas
tabelas 27 e 28, apesar da melhora nos critérios de Akaike e Schwarz, os coeficientes da
equação da média continuam em sua maioria estatisticamente não significantes,
confirmando a impressão de que estas séries não contêm uma boa estrutura para a
estimação da volatilidade condicional a partir dos modelos GARCH. Além disso, os
coeficientes da equação da variância, que sem a inserção dos impactos da gripe aviária
apresentavam-se em sua maioria significantes, agora não o são. Uma possível
explicação para inadequação do modelo GARCH para os preços diretos seria a não
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
63
dependência da variância condicional da série dos quadrados dos erros passados e nem
das variâncias condicionais passadas.
Tabela 27 – Estimativa modelo GARCH preços internos considerando a
gripe aviária
Parâmetros
Equação da média coeficiente estatistica Z
c 0.190232** 3.620776
λ
1
0.903548* 13.00085
λ
2
-0.136361 -1.467765
λ
3
0.136042 1.190446
Equação da variância
α
0
0.001664 0.1997
α
1
0.133439 0.1577
β
1
0.261779 0.6129
π 0.005385 0.1681
* s igni fi ca nte a 10%
**si gni ficante a 5%
***s i gni ficante a 1%
Tabela 28 – Estimativa modelo GARCH preços externos considerando a
gripe aviária
Parâmetros
Equação da média coeficiente estatistica Z
c 0.046973 0.469755
λ
1
0.84995*** 14.14312
λ
2
0.133483 2.131714
Equação da variância
α
0
-0.002168** -2.156675
α
1
-0.001104 -0.257895
β
1
1.002422*** 264.903200
π 0.000401 0.245421
χ 0.005376*** 4.969054
* s igni fi ca nte a 10%
**si gni ficante a 5%
***s i gni ficante a 1%
As tabelas 29 e 30 mostram os resultados dos modelos GARCH para os retornos
dos preços. Pode-se observar que as equações da variância apresentam todos os
coeficientes significantes a 1%. Também os coeficientes que acompanham a variável
π,
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
64
que representa a gripe aviária no modelo, são significantes a 1%, porém no caso dos
preços externos ele é negativo.
Tabela 29 – Estimativa modelo GARCH retorno dos preços internos
considerando a gripe aviária
Parâmetros
Equação da média
coeficiente
estatistica Z
c
0.000515
0.523961
λ
1
-0.042028 -0.555872
λ
2
-0.222535*** -2.712442
λ
3
-0.06233 -0.69909
λ
4
-0.137123* -1.747888
λ
5
-0.156254** -2.012748
λ
6
0.16607** 2.024519
Equação da variância
α
0
0.0000142*** 2.585228
α
1
-0.131362*** -3.865581
β
1
1.01824*** 42.1287
π
0.0000565***
5.603384
* significante a 10%
**significante a 5%
***significante a 1%
Tabela 30 – Estimativa modelo GARCH retorno dos preços externos
considerando a gripe aviária
Parâmetros
Equação da média
coeficiente
estatistica Z
c
-0.001938
-1.43744
λ
1
-0.184494*** -3.17048
λ
2
-0.106281* -1.834745
Equação da variância
α
0
0.002543*** 40.30958
α
1
0.044328*** 5.594603
β
1
-1.027882*** -80.30232
χ
-0.002145***
-3.201072
π -0.001481*** -423.5336
* significante a 10%
**significante a 5%
***significante a 1%
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
65
Os resultados indicam que a mudança na volatilidade ocasionada a partir do
surto de gripe aviária ocorrido no final de 2005 em alguns países da União Européia
pode ser confirmada, no caso dos retornos dos preços externos e internos, porém de
maneira diferente. No caso dos retornos de preços internos a volatilidade estimada
aumenta substancialmente após a descoberta do surto. Por outro lado, no caso dos
retornos dos preços externos, a volatilidade estimada apresenta queda acentuada. Este
fato pode ser melhor constatado nos gráficos 7 e 8 que apresentam a volatilidade
estimada pelo modelo GARCH após o acontecimento do evento para os retornos dos
preços internos e externos respectivamente.
Gráfico 7 – Volatilidade Estimada pelo modelo GARCH – retorno dos
preços internos
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
.0010
.0012
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
GARCHPIN
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Volatilidade Estimada RPIN
66
Gráfico 8 – Volatilidade Estimada pelo modelo GARCH – retorno dos
preços externos
.0000
.0004
.0008
.0012
.0016
.0020
.0024
95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
GARCH02
Fonte: Dados da pesquisa
Elaboração própria
Uma explicação possível para a diferença no impacto da gripe aviária sobre a
volatilidade do retorno dos preços internos e externos é a configuração dos mercados.
Como o Brasil apresenta-se como um grande exportador, com a retração do mercado
internacional, parte da produção destinada ao mercado externo foi inserida no mercado
interno, causando assim uma seqüência de pequenos choques positivos de oferta interna
no período. Em consequência houve grande redução no preço e um aumento na
volatilidade. Além disso, pode-se observar no gráfico que a volatilidade segue alta nos
anos de 2006 e 2007, isso possivelmente ocorre por conta da elevação geral dos preços
das comoditties, aliada à apreciação do Real.
Estes fatores aliados ao surto ocorrido no final de 2005 e , consequentemente, a
retração no mercado mundial, alteraram de maneira significativa a volatilidade no preço
interno do frango.
No caso do preço externo, a retração da demanda por frango, viria acompanhada
de uma retração na oferta por conta do abate de aves possivelmente infectadas e queda
no comércio internacional com o fechamento de mercados importantes como o da Ásia
(Japão), Arábia Saudita e União Européia, que pode ser demonstrado pela redução de
importações destes mercados conforme a tabela 5. Sendo assim, o mercado não recebe
um excesso de oferta e o impacto nos preços e consequentemente no retorno dos preços
é menor. No caso do retorno dos preços, a ajuda dada pelos governos nacionais aos
Volatilidade Estimada RP
EX
67
produtores, conforme citado no relatório conjunto BM e ONU (2007), colaboraria ainda
mais para a diminuição do impacto da gripe aviária acelerando o processo de ajuste.
No caso dos preços internos, a persistência dos choques é elevada. Este fato é
constatado ao realizar-se a soma
α1 + β1, que é próxima de 0,89 sendo que quanto mais
próxima de 1 esta soma, maior a duração do choque sobre a volatilidade, ou seja, o
choque demora para se dissipar. Este fato possivelmente também esta ligado a
incidência dos novos choques no mercado já citados anteriormente. Os preços externos
apresentam esta tendência de maneira mais intensa, pois a soma α1 + β1 fica mais
próxima de 1, sendo de aproximadamente de -0,98.
Outro fato interessante é que os critérios de avaliação dos modelos, Schwarz e
Akaike mostram um melhor ajuste nos modelos GARCH que incluem a variável da
gripe aviária, Isso confirma a importância deste evento para entender a volatilidade dos
retornos dos preços no período estudado.
5.4 Considerações Finais
Neste capítulo foram realizados os testes de cointegração e estimados os
modelos GARCH propostos na metodologia. Os testes de cointegração confirmaram a
hipótese da existência de uma relação estável no longo prazo entre os preços externo e
interno da carne de frango. Com relação aos modelos GARCH, os modelos contruídos a
partir das séries de preços não apresentaram comportamento compatível com a
modelagem proposta, fato este que pode estar associado ao fato destas variáveis não
sofrerem impactos dos erros e nem da variância condicional passada das séries. Por
outro lado os modelos construídos a partir das séries de retorno dos preços confirmam a
hipótese de impacto em sua volatilidade por conta do surto de gripe aviária ocorrido no
final de 2005.
Os impactos apresentados nas séries foram distintos, sendo que no caso dos
preços internos verifica-se um aumento na volatilidade e nos preços externos uma
redução. Estes fatos podem estar associados as diferentes configurações dos mercados.
No caso dos preços internos, por conta do perfil exportador da produção interna, com a
retração inicial da demanda externa ocorre um grande aumento na oferta interna,
causando brusca redução nos preços e consequentemente um aumento na volatilidade.
No caso dos preços externos, a retração da demanda é acompanhada por uma retração
na oferta, por conta de abate das aves infectadas e a diminuição das exportações por
exemplo, causando uma redução do preço mas certa estabilidade após esta redução.
68
6 – Conclusões
O surto de gripe aviária ocorrido no final de 2005, que atingiu principalmente a
Ásia e a Europa, causou impactos na produção, preços e no comércio mundial da carne
de frango, afetando, inclusive, países localizados nos continentes livres da doença,
como no caso do Brasil.
Dada a importância da carne de frango na balança comercial brasileira e a
posição de destaque do país no mercado internacional do produto, esta dissertação
buscou realizar uma análise empírica a respeito da variabilidade dos preços e dos
retornos dos preços por conta do surto da gripe aviária.
Para isso foram utilizadas as séries de preços e retorno dos preços internos e
externos da carne de frango. Testes de cointegração foram realizados através dos
métodos de Engle e Granger e de Johansen, e foi verificada a presença de efeito ARCH
nas séries, sendo, posteriormente, construídos os modelos GARCH. Na construção
destes modelos foi inserida uma variável dummy com o intuito de captar os efeitos do
surto da gripe aviária para explicar a variabilidade dos preços.
O trabalho concentrou-se em buscar respostas para três questões. A primeira diz
respeito à existência de uma relação entre os preços internos e externos da carne de
frango. Esta relação é amplamente estudada em produtos que têm grande aceitação no
mercado internacional. Apesar da lei do preço único apresentar algumas restrições,
conforme exposto no capítulo 3, os testes de cointegração demonstraram a existência de
uma relação estável de longo prazo entre os preços interno e externo, o que é uma
característica comumente encontrada no caso dos preços agrícolas.
A segunda questão investigada diz respeito a uma tendência na volatilidade dos
preços do frango, através do efeito ARCH. A literatura mostra que a volatilidade de
preços agrícolas é um assunto muito difundido, assim como a relação entre preços
externos e internos. O estudo da volatilidade se dá por conta da tentativa em diminuir os
riscos associados à produção e ao mercado. O mercado agrícola apresenta,
normalmente, considerável volatilidade de preços e de produção devido, principalmente,
a fatores exógenos como mudanças climáticas. Os resultados indicam a existência do
efeito ARCH causado pela gripe aviária para o comportamento dos preços internos, cuja
volatilidade aumentou, porém não se constatou o mesmo efeito para os preços externos.
As principais explicações para este fato podem estar relacionadas com as diferentes
69
estruturas dos mercados interno e externo e possivelmente com o apoio dos governos
aos produtores externos afetados pelo surto da gripe.
A terceira pergunta está relacionada com a mudança de comportamento da
volatilidade dos preços por conta do surto de gripe aviária. Os resultados indicam que a
gripe aviária inicialmente afetou a volatilidade do retorno dos preços. Porém, no caso
dos preços, os resultados foram diferentes considerando-se os preços internos e os
preços externos. Em relação aos preços internos, houve um aumento na volatilidade,
que possivelmente é explicado pelo grande aumento de oferta no mercado nacional, e
consequentemente uma grande redução de preço, causado pelo redirecionamento da
produção de exportação para o mercado interno. Além deste fato, não se observa
retração na demanda interna, possivelmente explicada pelo fato de o plantel de aves no
Brasil não ter sido atingido pela gripe aviária.
Por outro lado, no caso dos preços externos, os resultados apontam para uma
redução na volatilidade. Um conjunto de fatores pode possivelmente explicar esta
situação: a retração na demanda por conta da desconfiança a respeito da saúde das aves,
a retração na oferta devido aos abates realizados para controle do surto e aos recursos
fornecidos pelas autoridades públicas para amenizar o impacto nos rendimentos dos
produtores afetados pela doença e diminuição do comércio internacional.
Sendo assim, para os produtores brasileiros de frango, a existência de controle
sobre doenças e pragas por parte do governo não foi suficiente para garantir um menor
risco associado a variabilidade dos preços. Isto se deve, principalmente, por conta de
grande parte da produção nacional ser direcionada a exportação, e , consequentemente,
depender de fatores relacionados à demanda externa. Apesar deste fato, a grande
valorização das comodities agrícolas e a apreciação cambial a partir de 2006,
contribuíram para um grande crescimento da exportação da carne de frango brasileira,
sendo estes também, fatores importantes para a manutenção da alta volatilidade neste
mercado.
Uma sugestão para trabalhos futuros é a análise de choques positivos sobre o
mercado da carne de frango, buscando responder se choques positivos causam os
mesmos impactos, de choques negativos, na volatilidade deste mercado. Outra sugestão
é a análise da formação de preços da carne de frango através do exame de sua cadeia
produtiva, ou seja, a análise dos índices de produtividade da cadeia e dos principais
problemas econômicos que afetam a atividade.
70
7 – Referências Bibliográficas
ABREU, M. P. MEDEIROS, M. C. WERNECK, R.L.F.Formação de Preços de
Commodities: Padrões de Vinculação dos Preços Internos aos Externos. Texto Para
Discussão n.474, PUC, Rio de Janeiro, 2006.
ARADHYULA, S.V., HOLT, M. T. Price risk in supply equations: An application of
GARCH time series models to the U.S. broiler market. Southern Economic Journal, vol.
57, p. 230-242, 1990.
Associação Brasileira dos Produtores de Milho, ABRAMILHO. Estatísticas.
Associação Brasileira dos Produtores e Exportadores de Frangos, ABEF. Estatísticas.
Associação Brasileira dos Produtores e Exportadores de Frangos, ABEF. Relatório Anual
2006
BITTENCOURT, M. V. L. SAMPAIO, A. V. Estabilização Econômica e as Mudanças nos
Preços Relativos Agrícolas e Industriais.Texto para discussão 09/2000 CMDE/UFPR, 2000.
CHALMERS, A. F. O que é Ciência, afinal? São Paulo: Brasiliense, 1993.
COELHO, ALEXANDRE B. A Cultura do Algodão e a Questão da Integração entre Preços
Internos e Externos. Revista de Economia Rural, vol. 42, n.2, 2004.
CURTO, J.J.D. Distribuições de Pareto Estáveis: Aplicação aos índices PSI20, DAX e
DJIA. Portugal, 2003.
DIAS, D. F. KRETZMANN, C. K. ALVES, A. F. PARRÉ, J. L. Análise da Transmissão de
Preço para o Leite Paranaense Utilizando Modelos de Séries Temporais. In: XLV
Congresso da Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural
Londrina. Conhecimentos para a agricultura do futuro. Brasília : SOBER, 2007.
ENGLE, R. F. Autorregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the
Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, v.50, n.4, p.987-1007, 1982.
71
ENDERS, W. Applied Econometric Time Series. New York: J. WILEY, 2004.
FACHINELLO, A. L. Avaliação do impacto econômico de possíveis surtos da gripe aviária
no Brasil: uma análise de equilíbrio geral computável. Tese de Doutorado Universidade de
São Paulo, Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” (ESALQ). Piracicaba 2008.
FREITAS, S. M. MARGARIDO, M. A. BARBOSA, M. Z. Formação de Preços de Óleos
Especiais no Mercado Internacional: uma Contribuição dos Modelos de Séries Temporais.
IEA, São Paulo.
GIEMBINSKY, R. HOLLAND, M. Comportamento do Preço no Complexo Soja: uma
Análise de Cointegração e Causalidade. Anais do XXXI Encontro Nacional de Economia.
Apec2003.
GOMES, M. F. M. TALAMINI D. J. D. Influência do preço externo no preço interno de
Frango. CT 188/ EMBRAPA-CNPSA. Santa Catarina Junho 1992.
GREENE, W. H. Econometric analysis. 3. ed. New Jersey: Prentice-Hall, 1997.
GREMAUD, Amaury Patrick et al. Manual de Economia. 5ª ed. São Paulo: Saraiva 2004.
GUJARATI, D. N. Econometria Básica. Singapore: 3°ed. São Paulo: Pearson 2000.
HALL, R.E. et al. QMS: eviews 2.0 – user’s guide. Irvine, California, 1995.
HARRIS, R. I. D. Cointegration analysis in econometric modelling. London: Prentice Hall,
1995.
HELFAND, S. M. The Variability of Agricultural Prices in Brazil: the impact of policies in
the 1980s and of policy reform in the 1990s. Paper presented at the Conference of the
Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural (SOBER), Recife, August 2001.
72
MARÇAL, E. F. PEREIRA, P. L. V. SANTOS, O. C. F. Paridade do Poder de Compra:
testando dados brasileiros. Revista Brasileira de Economia, vol. 57 n. 1,Rio de Janeiro
jan/mar 2003
MARGARIDO, MARIO A. Teste de Co-integração de Johansen Utilizando o SAS. Revista
Agric. São Paulo, vol.51, n.1, 2004.
MATOS, J.C.F. Inflação e Variabilidade de Preços Relativos com Abordagem Novo-
Clássica: Teoria e Evidência Empírica Para o Brasil. Texto para discussão n. 302, IPEA,
1993.
NAKANE, M. I. O pass through da ave viva para o frango. Boletim de Informações da
FIPE, n.318 São Paulo, março de 2007.
NEWBERY, D. M. G., STIGLITZ, J. E.. The Theory of Commodity Price Stabilisation
Rules: Welfare Impacts and Supply Responses. The Economic Journal, Vol. 89, n. 356,
p. 799-817, 1979.
NICITA, A. Avian Influenza and the Poultry Trade, Policy Research Working Paper, The
World Bank, Março 2008.
Organização mundial de Saúde Animal, OIE, Compilation of data by disease, 2008.
Disponível em www.oie.int/eng/en_index.htm.
OTUKI, THIAGO Febre Aftosa e Seu Impacto Sobre a Volatilidade dos Preços da Carne
Suína e Bovina. Dissertação de Mestrado Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC),
Florianópolis 2007.
PINTO, H. Q. Jr. IOOTTY, M. ROPPA, B. Volatilidade dos Preços da Gasolina e dos
Preços Internacionais do Petróleo: uma Análise a partir do Índice de Instabilidade no
período 2002-2004. Instituto de economia UFRJ. Rio de Janeiro.
RIBEIRO, K.C. S. SOUSA, A.F. ROGERS, P. Preços do Café no Brasil: Variáveis
Preditivas no Mercado A Vista e Futuro. Revista de Gestão USP, vol. 13, n. 1, 2006.
73
SANTOS, A. H. G. AGUIAR, D. R. D. Análise dos Fatores Determinantes da Viabilidade
de Implantação do Contrato Futuro de Suínos Vivos no Brasil. Revista de Economia e
Agronegócio, vol.1, n.2, 2003.
SILVA, W. V. SANTO, E. L. SILVA, L. S. C. V. Cointegração entre os preços da soja
cotados nos Mercados do Brasileiro e Norte-Americano: Uma Análise Empírica. Caderno
de Pesquisas em Administração vol. 10, n° 3, p. 69-78, julho/setembro 2003.
SILVA, W. V. SAFADI, T. JUNIOR L. G. C. Uma análise empírica da volatilidade do
retorno de commodities agrícolas utilizando modelos ARCH: os casos do café e da soja.
RER, Rio de Janeiro vol. 43 n° 1 jan/mar 2005.
TSAY, R. S. Analysis of Financial Time Series, 2° ed., Wiley, 2005
União Brasileira dos Avicultores, UBA. Relatório Anual 2006/2007.
UM System Influenza Coordinator and World Bank, Third Global Progress Report:
Responses to Avian Influenza and State of Pandemic Readiness, dezembro 2007.
VON NEUMANN, J., MORGENSTERN, O. Theory of Games and Economic Behavior
(Princeton University Press, Princeton), 1944.
WEYDMANN, CELSO L. SEABRA, FERNANDO Transmissão de Preços na Cadeia de
Carne Suína: Uma Aplicação para os Preços de São Paulo. Revista de Economia e
Agronegócio, vol. 4, n. 3, 2006.
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
