VIII SOBER Nordeste
Novembro de 2013
Parnaíba- PI - Brasil
TRANSMISSÃO DE PREÇOS DA MANDIOCA ENTRE PRODUTORES DE RAIZ E FECULARIAS
NO PARANÁ
Aline de Queiroz Assis Andreotti (UEM) - [email protected]
Mestranda do Programa de Pós-graduação em Economia
Alexandre Florindo Alves (UEM) - [email protected]
Professor Associado do Departamento de Economia
VIII SOBER Nordeste
Pluralidades Econômicas, Sociais e Ambientais: interações para reinventar o Nordeste rural
Parnaíba – PI
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Transmissão de preços da mandioca entre produtores de raiz e fecularias
no Paraná
Grupo de Pesquisa: Comercialização e mercado de produtos agropecuários
RESUMO
Devido ao destaque do Paraná na produção da mandioca e seus derivados, objetivou-se nesse
trabalho analisar a relação nos preços da mandioca raiz com os preços da fécula, e
especificamente realizar um estudo empírico da causalidade dos preços e da intensidade dos
seus repasses no mercado da raiz com o da fécula de mandioca, no período de 1994 a 2011.
As series temporais foram construídas com base nos dados disponibilizados pela SEABDERAL (Secretaria da Agricultura e do Abastecimento do Paraná - Departamento de
Economia Rural da Secretaria da Agricultura). Para tal estudo, utilizou os seguintes
mecanismos: a análise de preços das séries em estudo; teste de cointegração; teste de
Causalidades de Granger e a estimação de Funções Impulso a Resposta. Pelo teste de
cointegração foi possível verificar que as séries não possuíam relação de equilíbrio no longo
prazo. Com relação ao teste de Causalidade de Granger, se identificou uma relação de
causalidade entre os preços pagos ao produtor com a fécula no atacado, porém, essa não é
bicausal. As estimações das Funções Impulso a Resposta confirmaram que efeitos de choques
não antecipados sobre os preços da fécula no atacado tem um grande impacto positivo em si
próprio, e que choques não antecipados no preço da raiz pago ao produtor geram um aumento
em seu preço, como também uma elevação momentânea nos preços da fécula durante
primeiros meses que posteriormente voltam ao seu nível inicial. Enfim, o estudo concluiu que
devido às características fisiológicas da mandioca e sua baixa capacidade de armazenamento,
o principal determinante dos preços pago ao produtor é sua oferta da raiz, e quanto aos preços
da fécula no atacado, essa é influenciada por esse comportamento, se diferenciando conforme
sua estrutura de mercado e nível de concorrência.
Palavras-chave: Preços, mandioca, fécula, causalidade Granger e Função Impulso-Resposta
ABSTRACT
Due to outstanding of Paraná State concerning the manioc production and its derivatives, this
study has focused as main objective analyzing the relation on root-manioc with the costs of
the starch, and specifically implement an empirical study on the causality of costs and on the
intensity of its transfers in the root market towards the manioc starch, between 1994 and
2011. Time series were build upon data from SEAB-DERAL (Secretaria da Agricultura e do
Abastecimento do Paraná – Departamento de Economia Rural da Secretaria da Agricultura).
Some mechanisms were used for such studies: the analysis of price series on study; cointegration study; Granger causality test and the evaluation of Impulse to Answer Functions.
Through the test of co-integration it was possible to verify that the series did not have longterm equilibrium. Concerning the Granger causality test, a relation of causality between the
prices paid to the producers with the starch on wholesale was identified, but that one is not bicausal. The evaluations of Impulse to Answer Functions confirmed that non-anticipated shock
effects on the starch wholesale prices have a large positive impact in itself once nonanticipated ones paid to the producers generate an increase in their price, as well as a
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momentaneous raise on the starch prices during the first months which subsequently back to
their initial level.Finally, the study has concluded that owing to the physiological
characteristics of the manioc and its low capacity of storing, the main determinant of the
prices paid to the producer is his root offer,and as to the wholesale starch prices, the offer is
influenced by such behavior, according to its market structure and competition level.
Key words: Prices, manioc, starch, Granger casuality, Impulse to Answer
1. INTRODUÇÃO
Atualmente, muitos são os estudos que circundam a formação do preço nos mercados,
pois além de ser um dos principais determinantes da demanda, os preços delimitam também
os lucros auferidos pelos agentes. Porém, sua análise apresenta certo grau de complexidade,
pois, normalmente, este não é apenas uma função de oferta e demanda, ou seja, muitos são os
fatores determinantes do preço, como a estrutura do mercado, a concorrência do setor e até
mesmo as características de consumo do produto (elasticidade-preço e elasticidade-renda).
A escolha pelo estudo da mandioca e a fécula justifica-se por sua potencial fonte
energética na nutrição humana, estando presente na deita de milhões de habitantes, e por sua
vasta utilização como matéria-prima.
Conforme Santini, Oliveira e Pigatto (2010), a rusticidade da cultura da mandioca e
sua produção intensiva em mão de obra (não especializada) são fatores que favorecem a
redução de barreiras à entrada, principalmente por agricultores menos capitalizados. Sabe-se
que a ausência de barreiras à entrada resultam em mercados mais competitivos, no entanto,
pode impactar na volatilidade da raiz, com elevada produção nos momentos de altas nos
preços do produto e a consequente instabilidade na atividade. O que justifica uma maior
atenção, por parte dos agricultores, quanto às flutuações nos preços e em variáveis que o
influencia, para com isso, determinar a quantidade produzida e os preços que serão auferidos.
Ressalta-se ainda que o Brasil é um dos principais produtores mundiais da raiz e que
cabe ao Paraná o título de maior produtor brasileiro de fécula de mandioca. Nesse contexto,
Felipe, Alves e Camargo (2010) verificaram que nos últimos dez anos algumas fecularias
passaram a agregar valor aos seus produtos, não mais comercializando a fécula em sua forma
in natura, atendendo então outros nichos de mercado como: a indústria de papel e papelão,
química, siderúrgica, entre outras.
Dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE (2012) indicaram que
o Pará é o principal estado produtor de raiz de mandioca com 18,74 % da produção brasileira
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em 2010, seguido pelo Paraná com 16,36 % e pela Bahia com 13,09 %. Outros estados
também se destacam na produção da raiz, sendo eles o Maranhão (6,28 %), Rio Grande do
Sul (5,32 %), São Paulo (4,77 %) e Acre (3,46 %). Ressalta-se que essas regiões são
responsáveis por produzirem aproximadamente 68 % do total brasileiro de raiz de mandioca
no ano de 2010.
No ano de 2009 o Paraná produziu cerca de 413,2 mil t de fécula de mandioca,
correspondendo a 71% da produção nacional, seguido pelos estados de Mato Grosso do Sul
com 82,45 mil t (14%), São Paulo 76,27 mil t (13%), Santa Catarina 6,92 mil t (1%) e Goiás
com 5,1 mil t (1%) (CEPEA/ABAM, 2011). Vale destacar que a região noroeste do Paraná
chegou a ser a maior produtora de raiz de mandioca em 2006, porém, a substituição da área de
mandioca pela de grãos na busca de maiores lucros e rentabilidade levou à queda na produção
de mandioca na região. (ALVES, FELIPE, CARDOSO 2009).
Conforme as características da cadeia produtiva da mandioca e o destaque do Paraná
frente a sua produção, o presente estudo tem o objetivo principal examinar a relação nos
preços da mandioca raiz com os preços da fécula no atacado, e como objetivos específicos: i)
realizar um estudo empírico da causalidade dos preços e ii) verificar a intensidade dos
repasses nos preços entre o mercado da raiz com o da fécula de mandioca.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
Na agricultura brasileira os setores são bastante distintos, e tal comportamento não é
justificado somente pelo tamanho das propriedades, valor da produção ou número de
trabalhadores, mas principalmente pelo processo de formação de preços de cada setor; e esse é
o processo que proporciona a correta elaboração de políticas agrícolas. (COELHO, 2004).
O mesmo autor destaca que, de forma geral, os produtos agrícolas sempre foram
divididos em dois grandes grupos, sendo eles, os produtos de mercado externo e os produtos
de mercado interno. O primeiro grupo apresenta relação direta com variáveis externas como
taxa de câmbio e preços internacionais. Já os produtos de mercado interno, relacionam-se
somente às variáveis internas como renda e taxa de juros. E com pequenas modificações essa
classificação vem sido mantida ao longo do tempo.
Segundo a teoria apresentada, a mandioca se enquadra no grupo dos produtos de
mercado interno, pois mesmo com uma alta produção ainda apresenta uma baixa
competitividade internacional. Como também se observa no mercado da fécula, em que sua
produção se direciona totalmente ao mercado interno, porém, outros derivados de mandioca
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como os plets (também conhecidos como salgadinhos) nos últimos anos passaram a serem
destinado para o mercado externo, mas com uma representatividade ainda é muito baixa.
Ao analisar o agronegócio da mandioca em relação à produção primária identificam-se
três tipos de sistemas produtivos: as unidades familiares, unidades domésticas e a unidade
empresarial; e essas tipologias se diferem conforme o nível tecnológico, origem da mão de
obra, nível de capital e participação do mercado. (SOUZA; FIALHO, 2003). Os autores
classificaram a unidade doméstica pelo uso predominante de mão de obra familiar, de baixa
tecnologia e capital, em que apenas os excedentes são destinados para a comercialização. Nas
unidades familiares já se identifica um nível tecnológico e ainda a presença da mão de obra
familiar. Porém, apresentam capitais para investimentos e significativas participações no
mercado. Por fim, os autores apontaram que na unidade empresarial, diferentemente das
anteriores, a mão de obra é terceirizada e esse sistema dispõe de capital suficiente para
investimentos.
Na literatura identifica-se que os maiores entraves para a melhoria comercialização da
mandioca e seus derivados são a alta perecibilidade da raiz, assimetrias de informações e a
competição por área de produção com outras culturas. Dois fenômenos são responsáveis pela
a deterioração das raízes: um de ordem fisiológica (reduzindo a qualidade) e outro de ordem
microbiana (responsável pela decomposição do produto). (ALVES et al., 2005). A alta
perecibilidade da matéria-prima e seu grande teor hídrico impedem o transporte da raiz para
regiões distantes, fazendo com que a produção fique próxima das unidades de processamentos
(BARROS et al., 2003).
Assim, os agentes incorrem em elevados custos de transporte e na consequente
presença de especificidades locacionais e temporais, fazendo com que o processamento dos
derivados de mandioca fique próximo à produção da raiz. (CARDOSO; ALVES; FELIPE,
2007). Vilpoux (2011) completa essa ideia ao identificar que o nível de especificidade
dependerá da localização de produtores e empresas; e em regiões onde esses mais se
concentram os níveis de especificidades tendem a ser menores.
No que diz respeito ao comportamento dos preços da mandioca e seus principais
derivados, Barros (2004) verificou que a pericibilidade da mandioca, figura uma complicação
na convivência dos dois produtos principais (fécula e farinha) destinados a mercados
completamente distintos. Assim, tal dicotomia exibe implicações no processo de formação
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dos preços à medida que ocorre mudanças na proporção de mandioca raiz destinada para
produção de cada derivado.
Cardoso e Henry (2001 apud Barros, 2004) identificaram que as flutuações nos preços
do varejo, principalmente da farinha, são reflexos de oscilações na oferta do produto, uma vez
que as mudanças na demanda se dão lentamente devido à inelasticidade preço da demanda.
No caso da fécula, revelaram uma relação positiva entre o desempenho da economia nacional
e sua demanda. Então, um aumento na renda pode impactar em uma maior quantidade
demandada do produto, e consequentemente preços mais elevados.
Em seu estudo Cardoso et al. (2001) admitiram que a cadeia produtiva da fécula de
mandioca, em termos gerais, era subsidiada, favorecendo a atividade que passou a auferir
lucros acima do que se teria em condições de ausência de ações de políticas públicas. Desse
modo, pode-se concluir que o mercado da fécula no Brasil apresenta correspondência com as
variáveis internas como taxa de juros, renda e até mesmo com políticas públicas, como
descritas anteriormente. Porém, por apresentar a mesma matéria-prima da farinha, essa pode
influenciar seu preço e vice-versa.
3. METODOLOGIA
3.1. Testes para determinação de ordem de integração
Harris e Sollis (2003) apontaram que existem diversas maneiras de se testar a presença
de raiz unitária, em que uma dessas é a metodologia Dickey-Fuller (DF), proposta por Dickey
e Fuller (1979) para testar a hipótese nula de que as séries apresentam raiz unitária, ou seja,
são não estacionárias. Conforme autores, existem ainda outros testes com a mesma hipótese
nula como o teste Durbin-Watson e o teste não paramétrico desenvolvido por Phillips e
Perron, baseado no teste Z de Phillips (1987). O teste mais popular é o ADF, devido sua
simplicidade e natureza mais geral. Existem também outros testes que buscam testar a
hipótese nula de que as séries são estacionárias contra a hipótese alternativa de não
estacionaridade, como é o caso do teste de Kwiatkowski, Phillips, Schmidt e Shin (1992)
também conhecido por KPSS.
Segundo Gujarati (2006) a maioria dos estudos empíricos de séries temporais
pressupõe que a série subjacente seja estacionária, ou seja, sua média, variância e
autocovariância (em diferentes defasagens) permaneçam as mesmas, indiferente do ponto qual
será medida. Conforme autor, o teste ADF é utilizado no caso em que os erros são
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correlacionados, e é conduzido por um aumento das equações do teste Dickey-Fuller devido
acréscimo dos valores defasados da variável dependente. A idéia se sustenta no fato que deve
se incluir o número de termos suficientes para tornar os erros não correlacionados. Destaca-se
que esse teste segue a mesma distribuição do Dickey-Fuller, utilizando os mesmos valores
críticos.
Phillips & Perron (PP) utilizam de métodos estatísticos não-paramétricos para testar a
correlação serial nos termos de erro sem somar termos de diferença defasados; e sua
distribuição assintótica é a mesma que a da estatística do teste Dickey-Fuller aumentado.
(GUJARATI, 2006). Segundo Aguiar e Figueiredo (2010) o método PP estima a equação não
expandida do teste Dickey-Fuller e modifica a razão t do coeficiente α de modo que a
correlação serial não afeta a distribuição assintótica do teste. Para Enders (2004), Phillips e
Peron (1988) desenvolveram uma generalização do modelo DF com o relaxamento de
pressupostos quanto a distribuição do erro
3.2. Teste de causalidade
No presente estudo utiliza-se os testes de exogeneidade com a finalidade de identificar
a causalidade entre as variáveis, através do método desenvolvido por Granger (1969). Em tal
metodologia uma variável X causará efeito em Y se os valores correntes e passados de X
apresentarem uma melhor previsão de Y. Granger (1969) ilustrou a seguinte definição com um
método simplificado de duas variáveis Xt e Yt:
(1)
onde εt e ηt são duas séries não correlacionadas e ruído branco. A definição de causalidade
implica em que Yt esteja causando Xt quando o valor estimado de bj seja diferente de zero e
para Xt cause no sentido de Granger Yt, cj não poderá ser zero.
Nesse caso, quando somente uma variável causa a outra, diz-se que a relação é
direcional. Caso ambos eventos aconteçam pode-se dizer que existe uma relação bilateral
entre Xt e Yt e quando os coeficientes estimados não são significativos, não existirá
causalidade. Desse modo, tal verificação é realizada pelo teste F e conjunto
2
, onde a
estatística é dada pela seguinte fórmula:
(2)
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em que SQRr é a soma dos quadrados dos resíduos da regressão com restrição, ou seja, com a
inclusão das variáveis presentes e defasadas, SQRu soma do quadrado dos resíduos sem
restrição, m é o número de defasagens, k número total de parâmetros e n o número de
observações.
Em suma, o modelo procura estimar uma equação da variável Y em função de X, para
assim identificar se uma estará causando a outra.
3.3. Testes de Cointegração
Conforme Greene (2003), alguns estudos empíricos da macroeconomia, na maioria das
vezes, envolvem variáveis não estacionárias e com tendência, assim, a forma apropriada de se
trabalhar com elas, é utilizando o método da diferenciação ou outros mecanismos de
diferenciação, ou seja, transformando-as em estacionárias e aplicando o método VAR, ou Box
and Jenkins. Em estudos recentes já se verifica uma forma mais adequada de analisar a
tendência das variáveis, assumindo que os distúrbios são estacionários e o ruído branco,
porém, tal comportamento é verificado somente quando a variável dependente é co-integrada
com a explanatória. Para verificar a existência de co-integração o presente artigo utilizou a
abordagem de Johansen (1988) mas, existe também outra abordagem para esse teste, a de
Engle e Granger (1987).
Segundo Harris e Sollis (2004), a técnica de Johansen (1988, 1995) é um passo
essencial para os modelos de estimação para séries temporais, uma implicação de não
estacionaridade entre variáveis pode levar a regressões espúrias, ao menos que exista um
vetor de cointegração, o que torna o teste um procedimento obrigatório. Os autores
apresentam o modelo da seguinte maneira:
(3)
Onde zt é o vetor (n x 1) de n variáveis endógenas potenciais e cada Ai é uma matriz de
parâmetros (n x n), sendo esse o tipo de modelo VAR qual será exposto posteriormente, ao
reconfigurar a equação para o Modelo de Correção de Erro (VECM) chega-se na seguinte
forma:
(4)
onde Γi = – ( I – A1 – ... – Aj) para i= 1, ..., k – 1) e Π = – ( I – A1 – ... – Ak). Nesse caso,
assume-se que o vetor zt seja não estacionário I(1) e I(0) em primeira diferença, que Πzt-k
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deva ser estacionária e o termo de erro ut I(0) e ruído branco. Desse modo, caso o rank da
matriz Π seja nula o modelo não apresentará vetores de cointegração.
Conforme proposto pelo modelo de Johansen (1988, 1995), o número de raízes
características (λ) diferentes de zero na matriz Π, quais corresponderão ao número de vetores
de cointegração (r), poderão ser identificadas pelos testes do traço e o teste do máximo
autovalor, quais são respectivamente especificados da seguinte maneira:
(5)
(6)
em que T é o número de observações e λi a iésima raiz característica de Π. A estatística do
traço testa a hipótese nula de que o número de vetores de cointegração devem ser inferiores
ou igual a r e quanto mais distantes de zero forem os valores de λi mais elevado será o valor
da estatística. Já a hipótese nula máxima testa o número de vetores de cointegração ser r e a
hipótese alternativa de r +1.
3.4. Modelo de autoregressão vetorial
Judge et al. (1988) apontaram que, em um modelo composto por variáveis endógenas,
é possível se utilizar o recurso de equações simultâneas para especificar as relações
intertemporais e a dinâmica dessas variáveis. Em certos momentos é possível incluir mais do
que uma defasagem para cada variável do modelo, chegando-se à seguinte forma reduzida:
(7)
Em que para um modelo com duas variáveis
e
têm-se:
(8)
Segundo autores, a relação exposta em (7) é muito próxima ao modelo
Autorregressivo tradicional (AR) adicionado a um vetor de intercepto ν. Assim, quando os
vetores das variáveis
são relacionados aos vetores defasados
verifica-se
modelo de Vetor Autorregressivo (VAR) de ordem p. Quando o sistema apresentar M
variáveis, a especificação será a seguinte:
e o vetor de erros
,
e
. Nesse caso, os erros
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apresentam as mesmas propriedades estocásticas do modelo AR (
ou seja, ruído
branco.
Segundo Harris (1995), o modelo VAR tornou-se mais notório por Sims (1980) com
uma forma dinâmica de estimação das relações conjuntas de variáveis endógenas sem a
imposição de restrições.O modelo de auto-regressão vetorial (VAR) desenvolvido por
Christopher Sims pode ser definido da seguinte maneira:
onde o vetor yt é [yt , zt]’. Fazendo as primeiras diferenças se obtêm:
(9)
Se todas as variáveis são estacionárias em primeira diferença, I(1), então todas M
variáveis explicativas são I(0). Portanto, a matriz
produzirá combinações lineares da
variável yt. (GREENE, 2003)
Gujarati (2006) ressalta que, devido à complexidade de se interpretar os coeficientes
individuais do modelo VAR estimado, usualmente, adota-se a técnica denominada por
Função Impulso a Resposta (IRF). A IRF rastreia a resposta da variável dependente no
sistema VAR a choques no termo de erro, ou seja, identifica o impacto de choques no período
atual para vários períodos no futuro.
3.5. Dados
Os dados da pesquisa foram obtidos na SEAB-DERAL, em suas médias mensais, no
período de agosto de 1994 a dezembro de 2011, totalizando 209 observações. Posteriormente,
os preços foram corrigidos para dezembro de 2011 pelo Índice Geral de Preços
Disponibilidade Interna, IGP-DI/FGV.
4. RESULTADOS
Para realização dos testes metodológicos e verificação dos resultados utilizou-se os
softwares estatísticos Stata 10.0 da Statacorp LP e EViews 6 da QMS – Quantitative Micro
Software. Para melhor compreensão dos dados em análise, segue Tabela 1 com as estatísticas
descritivas das séries temporais de preços da mandioca nos níveis de mercado do atacado para
fécula e do produtor para a raiz.
Conforme SEAB (2011) no ano de 2003 a produção total da raiz no Paraná foi de
2.476.346 kg, e já com uma maior estabilização da oferta nas safras subsequentes, a produção
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paranaense voltou a se equilibrar, e no ano de 2007 chegou ao patamar de 3.377.008 kg.
Conforme a Tabela 01 o preço médio recebido pelo produtor foi de R$ 0,19 kg (R$193,75/t)
de raiz, sendo o preço máximo da série de R$ 0,49 kg (R$490,98/t) em fevereiro de 2004
,quando os preços registraram as maiores altas, e o preço mínimo de R$ 0,08 kg (R$ 81,82/t)
em outubro de 2001.
Tabela 1 – Estatística Descritiva dos preços da fécula de mandioca no atacado e do preços da raiz pago ao
produtor período de agosto de 1994 a dezembro de 2011
Estatísticas
Preço Fécula - Atacado
Preço Raiz – Produtor
Média
1,366
0,194
Máximo
2,695
0,491
Mínimo
0,730
0,082
Desvio-padrão
0,406
0,076
Assimetria
0,780
1,294
Curtose
3,356
5,096
209
209
Observações
Fonte: Resultados da pesquisa com dados fornecidos pela SEAB/DERAL (2011).
Os preços da fécula de mandioca no atacado seguem os mesmos comportamentos do
preço da raiz pago ao produtor. Nesse caso, o repasse de preços foi instantâneo de forma que
o valor máximo também foi em fevereiro de 2004, com R$ 2,69 kg (R$ 67,37/25 kg) e o
mínimo no mês anterior, em setembro de 2001 com R$ 0,73/kg (R$18,25/25 kg). Nessa série
desvio padrão foi de 0,406 e o preço médio de R$ 1,36/kg (R$ 34,14/25 kg), indicando uma
estabilidade um pouco maior que ao produtor.
O Gráfico 1 mostra que os anos de 2003 e 2004 foram os que apresentaram maiores
preços da série, justificados pela oferta e estoques reduzidos. Observa-se também, no ano de
2010 e final 2009, que os preços voltaram a se elevar devido os excessos de chuva no período
de janeiro de 2010 e a consequente redução da oferta, aliada ao ligeiro aumento da demanda
dos compradores da matéria-prima para repor os estoques. (FELIPE; ALVES; CAMARGO,
2010).
Segundo Eduardo Pasquini, ex-presidente da Associação Brasileira dos Produtores de
Amido de Mandioca - ABAM a justificativa para os preços abaixo da média nos anos de 2001
e 2002 foi a de elevada oferta da raiz nesses períodos, quando já se imaginava que esse
comportamento teria consequências, e foi que realmente aconteceu, levando a queda nos
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preços pagos ao produtor e o consequente desestímulo de plantio ou até mesmo de colheita da
mandioca nos períodos sequentes.
Dessa forma a oferta que crescia desde 1998 caiu
resultando na alta dos preços nas safras de 2003 e 2004. Com a finalidade de reduzir os
prejuízos dos compradores de matéria-prima, a ABAM programou nesse período uma
campanha de incentivos para atrair o produtor e elevar a oferta (PORTO, 2003).
Conforme os dados coletados e a análise proposta por Barros (2004) verifica-se que a
produção da raiz é sensível a preços, de forma que os momentos de baixa nos preços levam a
um desestímulo de plantio, e à consequente redução na oferta. Portanto, os preços se elevam e
os produtores voltam a produzir ou até mesmo colher uma maior quantidade da raiz,
aumentando a oferta do produto e resultando novamente na queda nos preços. Assim, forma-
0
1
2
3
se o clico oferta preços da mandioca.
1995m1
2000m1
2005m1
2010m1
time
FEC
RAIZ
Gráfico 1 - Variações dos preços da mandioca raiz (preço pago ao produtor) e da fécula de mandioca no atacado
para o período de agosto de 1994 a dezembro de 2011. (Valores corrigidos para dez./2011 pelo IGP-DI)
Fonte: Dados básicos SEAB/DERAL. Elaboração dos autores.
Ressalta-se que ao analisar os picos e vales sinalizados do Gráfico 01, sugere-se uma
possível relação de causalidade entre os preços analisados, pois esses seguem a mesma
relação de alta e baixa nos preços. O teste de causalidade de Granger confirmará tal relação e
identificará o comportamento da causalidade entre os preços.
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Para aplicação do teste de causalidade de Granger é necessário que as séries temporais
estudadas sejam estacionárias, para tal, realizou-se o teste Dickey-Fuller Aumentado (ADF),
para posteriormente identificar a direção da causalidade no sentido de Granger.
O teste ADF foi estimado para os casos da série sem intercepto e com tendência, sem
tendência e o modelo completo (com tendência e com intercepto), utilizando-se a defasagem
("lags") de zero (0) a doze (12). Ressalta-se ser necessário especificar o número de lags que o
modelo deve apresentar tanto para elaboração dos testes de raiz unitária quanto para os de
cointegração. Portanto, por meio do teste DF-GLS realizou-se o calculo dos lags com as
séries logaritimizadas, e os critérios de Akaike e Schuartz indicam uma (1) defasagem.
A Tabela 2 mostra os resultados dos testes de raiz unitária obtidos pelo teste ADF,
para as duas séries .
Tabela 2 – Teste de Raiz Unitária de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e a ordem de integração
Série
Laga
ADF
τ
Ordem de
τµ
ττ
Integração
Nível
Lnfec
1
-2,34929
-3,0037
-2,98325
I(1)
Lnraiz
1
-0,89304
-3,22148
-3,36798
I(1)
Primeira diferença
Dlnfec
1
-10,2263*
-10,2057*
-10,1948*
I(0)
Dlnraiz
1
-7,66667*
-7,65122*
-7,63217*
I(0)
*Rejeita-se a hipótese nula de raiz unitária ao nível de 1% de significância.
a
Para definir o número de lags
utilizou-se a menor defasagem conforme o Critério de Akaike e Schwartz. Os valores em destaque são as
melhores opções indicada pelo Critério Akaike.
Fonte: Informações da pesquisa.
Os resultados indicam que as séries sejam não estacionárias em nível, porém
estacionárias nas primeiras diferença, o que significa dizer que, as séries em nível são
integradas de ordem 1, ou seja, são I(1). E por meio do menor Critério Akaike selecionou-se
como o melhor, o modelo sem intercepto e sem tendência.
Após identificar o comportamento das séries e o melhor modelo, partiu-se par as três
técnicas de análise: 1) análise de cointegração; 2) teste de Causalidades de Granger e 3) a
estimação de Funções Impulso a Resposta.
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A Tabela 3 apresenta os valores obtidos para os testes do traço e do λ máximo,
baseado no método de Johansen, para definir o número de equações cointegradas.
Tabela 3 – Teste de Johansen para co-integração
Testes
λ máximo
Traço
Hipótese
Hipótese
Hipótese
Hipótese
Nula
Alternativa
Nula
Alternativa
r<=0
r>0
11,7379
r=0
r=1
8,2969
r<=1
r>1
3,4410
r=1
r=2
3,4410
Modelo com 2 defasagens, * significativo a 5%
Fonte: Informações da pesquisa.
Constatou-se que nenhuma das duas variáveis são cointegrada. Em ambos os testes
não se rejeita a Hipótese Nula de nenhuma cointegraçã em favor de uma cointegração e de
uma cointegração em favor de 2. Com isso, os resultados apontaram que no longo prazo as
séries não possuem uma relação de equilíbrio.
A Tabela 4 demonstra os resultados do teste de causalidade de Granger, que objetiva
identificar a relação se causalidades no sentido de Granger entre as variáveis: preços da fécula
de mandioca no atacado e preço da raiz de mandioca em nível do produtor. Como verificado
no teste ADF, o teste foi realizado com as séries em primeira diferença.
Tabela 4 –Teste de causalidade de Granger
X2
Probabilidade
dlnraiz não causa dlnfec
19,832
0,000
Rejeita
dlnfec não causa dlnraiz
0,32246
0,570
Não Rejeita
Hipótese Nula
Resultado
Fonte: Informações da pesquisa.
Os valores obtidos para a estatística Quiquadrado indicam que há uma relação de
causalidade, no sentido de Granger, dos preços da raiz pagos aos produtores sobre os preços
da fécula de mandioca no atacado, ou seja, rejeitou-se a hipótese nula de que não há
causalidades entre as séries. Isso pode ser justificado pelo fato da mandioca raiz ser a
principal matéria-prima da fécula, e assim, um dos determinantes de seus respectivos preços.
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Porém, não foi possível identificar uma relação de causalidade bilateral, no sentido de
Granger, pois não se rejeitou a hipótese nula de que não há causalidade dos preços da fécula
no atacado sobre os preços da raiz pagos ao produtor. Deduzindo que devido às características
fisiológicas da mandioca e sua baixa capacidade de armazenamento, o principal determinante
dos preços pago ao produtor é a própria oferta da raiz.
Como as séries em estudo apresentam uma frequência mensal, utilizou-se para as
análises impulso-resposta um período que corresponde a 12 meses depois da ocorrência de
um choque. O comportamento das estimações das Funções Impulso a Resposta, podem ser
observados na Figura 1.
Figura 1 – Funções de Resposta para os preços da fécula no atacado e o preços da raiz pago a produtor
Fonte: Informações da pesquisa.
A análise impulso-resposta para os preços da fécula no atacado revela que um choque
não antecipado no seu preço causa um elevado impacto positivo em si próprio no primeiro
mês, tornado-se constante nos próximos meses, porém, não causa nenhum efeito sobre os
preços da raiz paga ao produtor.
Em relação ao efeito de um choque no preço da raiz de mandioca paga ao produtor,
observa-se um aumento nos preços da fécula no atacado durante os primeiros meses, seguido
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por uma queda nos preços até seu nível inicial, e um aumento em seu próprio preço que,
diferentemente da fécula, não é eliminado ao longo de um ano.
5. CONCLUSÃO
O presente trabalho teve como objetivo examinar a relação de preços da mandioca raiz
e dos preços da fécula no atacado para o estado do Paraná no período de agosto de 1994 a
dezembro de 2011, e especificamente realizar um estudo empírico da causalidade dos preços e
da intensidade dos repasses nos preços entre o mercado da raiz com o da fécula de mandioca.
Para tal, utilizou os seguintes mecanismos: a análise de preços das séries em estudo; teste de
cointegração; teste de Causalidades de Granger e a estimação de Funções Impulso a Resposta.
O teste de cointegração, baseado do método de Johansen, revelou que as séries não
possuem relação de equilíbrio no longo prazo. Com o teste de Causalidades de Granger, pôdese identificar que o preço do produtor influencia o preço da fécula no atacado, no sentido da
causalidade Granger, porém essa relação não é bicausal. Pois o principal determinante dos
preços pago ao produtor é sua própria oferta da raiz.
E com base nas estimações das Funções Impulso a Resposta confirmou-se que os
efeitos de choques não antecipados no preço da fécula no atacado tem um grande impacto
positivo no seu próprio preço. Já os choques não antecipados no preço da raiz pago ao
produtor além de impactar seu próprio preço, gera um aumento momentâneo nos preços da
fécula nos primeiros meses, que posteriormente voltam ao seu nível inicial.
Desse modo, conclui-se que devido às características fisiológicas da mandioca e sua
baixa capacidade de armazenamento, o principal determinante dos preços pago ao produtor é
a oferta da raiz. No que diz respeito aos preços da fécula, essa segue o mesmo comportamento
da raiz, diferenciando-se somente conforme sua estrutura de mercado e nível de concorrência.
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