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5 O MODELO PROPOSTO E SEUS RESULTADOS
5.4 A estimação do modelo
Definido o modelo do trabalho, adotamos a metodologia DVOLSH (Dummy Variable Ordinary Least Square Multiplicative Heteroscedasticity), utilizando a função reghv do software STATA 10, para estimarmos os nossos parâmetros. Os resultados são apresentados na tabela abaixo
:
Tabela 5.6 Resultados estimados do modelo Regressão heterocedástica Multiplicativa Estimador: 2sls
Prod Variáveis Coeficientes Z P>|z| Eq_Média d1 10,41302 1,55 0,122 d2 -0,33921 -0,06 0,953 d3 -2,69945 -0,63 0,529 d4 17,72656 4,49 0,000 d5 3,63601 0,69 0,489 d6 -26,61505 -2,25 0,025 d7 -10,70015 -2,59 0,010 d8 -5,18448 -1,32 0,185 d9 -11,28664 -1,81 0,070 cap_inst 0,69874 19,15 0,000 Abcom 0,14671 2,48 0,019 cons_pc -0,00321 -0,39 0,697 Ore -0,26060 -4,11 0,000 PIB 0,68415 4,65 0,000
Cru 0,08185 2,69 0,007 Coal 0,31053 3,70 0,000 prod_o2 0,51976 4,55 0,000 Cambio 0,02576 2,99 0,000 Constante -49,19149 -7,03 0,000 Eq_Log-linear cap_inst 0,00810 3,48 0,000 Abcom -0,00007 -0,01 0,993 prod_o2 0,01276 0,82 0,415 Constante 1,96254 1,92 0,055 Log Likelihood = -417.400 Número de Observações = 140 Modelo chi (21) = 774,078 Prob> chi(2) = 0,0000 Vwls R2 = 0,9785
Fonte: Formatação própria, com base no programa STATA 10.
A partir dos resultados evidenciados na Tabele 5.6 e aceitando um nível de significância de 10% podemos concluir que:
x As variáveis binárias d1, d2, d3, d5, d8: não são significativas, segundo o teste da estatística Z39
, conforme especificado na Tabela 5.3 de resultados. Para estes casos, observa-se que não ocorreram a existência de políticas normativas e legislativas que favoreceram e nem prejudicaram estes países indistintamente (no caso, d1= País 1 , d2= País 2, d3=País 3, d5= País 5, d8= País 8), no que se refere a efeitos endógenos, relativos ao país 10. Portanto, para os países 1, 2, 3, 8 e 10, o efeito autônomo sobre a produção de aço bruto é idêntico e captado pelo intercepto, sendo de -49,19149. Este efeito advém de fatores
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o software STATA 10 utiliza a estatística Z, ao invés de t, porque o tamanho da amostra é grande e neste caso, as duas estatísticas são iguais, devendo a estatística Z ser analisada da mesma maneira que seria um teste t.
que não detectados pelas variáveis explicativas e atuam de forma negativa nos níveis de produção de aço bruto;
x As variáveis binárias d4, d6, d7 e d9 são significativas na estatística, conforme especificado na Tabela 5.3 de resultados. Isto implica que a utilização do modelo efeito fixo foi o correto, e os países 4, 5, 7 e 9 da amostra apresentaram efeitos autônomos sobre a produção de aço bruto importantes, ou seja, outros que não sejam aqueles captados pelas variáveis explicativas do modelo. Estes efeitos autônomos alteram os interceptos do modelo para os países especificados e apresentam os seguintes valores estimados: País 4, -31,46493; País 6, -75,80654; País 7, -59,89164, País 9, -60,47813. Observa nestes resultados que, exceto para o país 4, o efeito autônomo atua como um fator negativo mais drástico que pra os países especificados no item anterior, na produção de aço bruto; x variável cap_inst: a estatística Z é significante e seu sinal é positivo esta apresenta um comportamento positivo em relação a variável estimada, isto é, quando maior a produção mundial de aço bruto, maior deve ser a capacidade instalada de produção. Esta relação é evidenciada no gráfico abaixo:
0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 P ro d u ç ã o A ju s ta d a 0 200 400 600 800 Capacidade Instalada 95% CI predicted prodHATF1 Linear prediction
Gráfico 5.4: Evolução da variável cap_inst em relação a produção ajustada
Fonte: Formatação própria, com base no programa STATA 10.
x variável abcom: é significante conforme a estatística Z e tem sinal negativo. Dentro de um contexto de aumento do comércio internacional, de expansão econômica mundial e de tempo na
maturação dos investimentos em ampliação da capacidade efetiva de produção da indústria siderúrgica, o aumento da produção implica em num aumento no comércio internacional de produtos siderúrgicos semi-acabados e acabados, ocasionado pelo aumento da demanda mundial e por isto, o coeficiente estimado tem sinal positivo. Ou seja, aqueles países que apresenta uma menor capacidade produtiva, aliadas a uma alta taxa de consumo interno, serão os que vão apresentar uma maior taxa de abertura comercial. Esta relação é apresentada no gráfico abaixo: 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 P ro d u ç ã o A ju s ta d a 0 50 100 Abertura Comercial 95% CI predicted prodHATF1 Linear prediction
Gráfico 5.5: Evolução da variável abcom em relação a produção ajustada
Fonte: Formatação própria, com base no programa STATA 10.
x variável cons_pc: é não significativa, segundo a estatística Z. Tem este comportamento porque os países que apresentaram as maiores produções do produto como a China, a Índia e a Rússia, têm um consumo aparente per capita muito pequeno quando comparado a outros países da amostra (Japão e Coréia do Sul). Dada estas discrepâncias de demanda interna e produção nacional, a variável apresentou-se não significante.
x variável ore: é significativa e tem sinal negativo: Por ser a principal matéria-prima utilizada mundialmente na produção de aço em usinas integradas e pela metodologia usada para precificação do insumo no período em análise (política benchmark) constata-se que quanto mais caro esta for, maiores
serão os custos de fabricação do aço neste tipo de rota tecnológica, reduzindo assim produção neste tipo de rota tecnológica. Normalmente, as usinas integradas tem capacidade de produzir o ferro-gusa (insumo utilizado pelas usinas semi- integradas) que é u produto derivado do minério de ferro. Como as mini-mills necessitam da ferro-gusa para a sua produção de aço, as usinas integradas tem mais incentivo em produzir este insumo a aço, levando a uma queda ainda maior na produção mundial agregada de aço bruto.. Desta forma um aumento de preços do mineral implica em uma redução da quantidade produzida de aço.
x variável pib: é significativa e tem sinal positivo. Por estar posicionada no centro da cadeia produtiva de um país, a expansão do produto interno bruto real tem impacto determinante na expansão da produção siderúrgica, conforme evidenciado no Gráfico 5.6 abaixo:
0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 P ro d u ç ã o A ju s ta d a -10 -5 0 5 10
Taxa de variação PIB REAL
95% CI predicted prodHATF1 Linear prediction
Gráfico 5.6: Evolução da variável pib em relação a produção ajustada
Fonte: Formatação própria, com base no programa STATA 10.
x variável cru: é significativa e tem sinal positivo. Quanto maiores os preços dos produtos siderúrgicos, mais as empresas tem incentivos para produzir.
x variável coal: é significante segundo a estatística Z e apresenta sinal positivo. Por ser a principal fonte de energia para produção de aço via utilização de altos-fornos, e também pelo aumento da quantidade de aço bruto produzida absoluta por este processo, a maior demanda do insumo, a qual implica em um aumento dos preços praticados, não irá provocar um comportamento contrário por parte da produção de aço. A produção siderúrgica consome mais de 80% da produção mundial de carvão mineral coqueificável, o que faz com que a demanda pelo produto seja definida pelas decisões estratégicas das usinas siderúrgicas. Dado o baixo investimento na ampliação da oferta de carvão, uma maior produção siderúrgica, implica em um aumento nos preços da commoditie, afetando o nível de preços no mercado de produtos siderúrgicos.
x variável prod_o2; é significativa segundo a estatística Z e apresenta sinal positivo.. Por ter havido no período uma maior expansão das indústrias siderúrgicas integradas em relação às semi-integradas, a fabricação e o refino do aço através do processo BOF aumentou. Esta relação é perceptível no gráfico abaixo: 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 P ro d u ç ã o A ju s ta d a 40 50 60 70 80 90
Produção via BoF
95% CI predicted prodHATF1 Linear prediction
Gráfico 5.7: Evolução da variável prod_o2 em relação a produção ajustada
x variável cambio: ; é significativa segundo a estatística Z e apresenta sinal positivo.. Quanto mais depreciada estiver a moeda local em relação ao dólar, maior será a produção de aço daquele país, uma vez que na análise intra-amostra os países que apresentam as maiores produções são aqueles que apresentam as taxas de câmbio mais desvalorizadas.
x variável constante: é significativa segundo a estatística Z e apresenta sinal negativo,o que significa que, :independentemente das variáveis explicativas, a variável dependente vai variar negativamente ao valor da constante. A Tabela 5.6 nos mostra também que o modelo proposto apresentou um alto coeficiente de ajustamento (Vwls R2 = 0,9785), ou seja, em torno de 98% das variações na variável dependente são explicadas por variações nas variáveis explicativas do modelo e que o valor da log da verossimilhança que apresenta um p-valor ( 2
1
F
) com probabilidade igual zero (O) nos indica que estamos trabalhando com um modelo de boa qualidade de ajustamento.Desta forma, a análise em conjunto dos parâmetros estimados com os resultados apresentados na parte inferior da Tabela 5.6, nos permite concluir o modelo estimado tem os pressupostos básicos para que possa ser feitas inferências estatísticas a cerca da produção siderúrgica mundial.