Fonte e natureza dos dados

As séries de preços para a gasolina tanto no varejo como no atacado foram disponibilizadas diretamente pela ANP e retratam uma média ponderada pelo total das vendas nos postos, onde a pesquisa é realizada para cada uma das cidades. Tal pesquisa é realizada pela ANP em 555 municípios em todo o Brasil (10% do total de municípios) e, além de gasolina comum, inclui os preços do diesel, do etanol hidratado combustível, do gás natural veicular (GNV) e o gás liquefeito do petróleo (GLP). A pesquisa é feita semanalmente, por meio de visita pessoal (em geral nos primeiros três dias úteis da semana) aos locais selecionados para amostra (ANP, 2011).

As variáveis preço médio da gasolina no posto e preço médio da gasolina na distribuidora (relatado pelo posto) refere-se ao preço do da gasolina comum (tipo C) que contém em sua composição o álcool combustível. Desta forma, ainda que seja relevante em muitos aspectos o papel do álcool na dinâmica dos preços da gasolina, as variáveis escolhidas já incorporam o álcool em sua relação de preços. Além disso, apesar de esperado certo papel do álcool na formação do preço da gasolina, os resultados analisam a relação da dinâmica de preços entre distribuidora e postos para o mesmo produto (gasolina tipo C), neste caso o papel do álcool mesmo sendo relevante na formação de preços da gasolina de forma geral, é menos relevante na relação entre distribuidoras e postos no processo de disseminação dos preços.

Os dados fornecidos pela ANP foram filtrados de forma a preservar o máximo de cidades no país que tiveram suas séries semanais completas para o período entre Maio de 2004 e fevereiro de 2011, somando 350 semanas. Apesar das séries de dados da ANP se iniciarem em 2001 o período selecionado para a análise neste trabalho inicia-se em Maio de 2004, pois foi neste período que a ANP consolidou a pesquisa para os 555 municípios, para períodos anteriores a esta data, não há informações completas sobre os preços no postos ou

nas distribuidoras para grande parte dos municípios. Também, pelo choque de preços em março de 2011, período final selecionado foi limitado a Fevereiro de 2011. As variáveis utilizadas foram: o preço médio da gasolina comum nos postos ( c) e preço médio da gasolina comum nas distribuidoras ( d) para cada município.

Entre os ganhos relativos de considerar o produto já no seu estado final de produção numa análise por município, está a redução de erros por omissão de variável relevante, como o caso de relacionar o preço do petróleo, no mercado internacional, a gasolina no posto, e não considerar o álcool (que compõe 20% do mesmo), a Petrobrás ou mesmo a extensão geográfica do país como fator de impacto sobre o preço da gasolina em um mercado como o de gasolina no Brasil. Além disso, as variáveis de impulso e resposta são regionalmente localizadas (do mesmo município) o que engloba tanto aspectos regionais, como tributação, quanto à redução do impacto de fatores relevantes para diferentes precificações no país, como custo de transporte.

Dos 555 municípios analisados pela ANP foram selecionados inicialmente 134 (Anexo 1), os quais, sendo somadas suas populações, concentram mais de 50% da população total do país e mais de 70% da frota de veículos. Entre as capitais (25 analisadas representando 92% do total) apenas Macapá e Vitória não foram incluídas na análise, por conterem vários períodos sem observações, e apenas o estado do Amapá não teve nenhum município representante. No Anexo 1 estão os municípios analisados e a Tabela 3 mostra algumas das características destes municípios.

Tabela 3. Características dos municípios analisados segundo dados do IBGE, em 2010 Percentil População (em mil) Frota de Veículos (em mil)

10 86 10

25 121 30

50 260 75

75 551 165

90 1100 329

Fonte: Elaboração própria

A eficácia na aplicação dos modelos de Séries de Tempo depende fortemente da identificação da ordem de integração das séries. No caso das séries serem I(0), integradas em nível, os modelos podem ser estimados com a variável em nível. No entanto, se a ordem de integração for diferente de zero, e a série se caracterizar como um passeio aleatório, os

modelos devem ser ajustados para que as regressões não sejam espúrias26. Entre as vantagens de se usar os modelos ECM TAR e MTAR está justamente a possibilidade de utilizar estes modelos em séries não estacionarias em nível, desde que as variáveis apresentam o mesmo grau de integração.

Com o intuito de testar se as variáveis se caracterizam como passeio aleatório, foi criado uma série de testes. Entre os mais utilizados, estão do Dickey-Fuller Aumentado (ADF), Dickey-Fuller GLS (DF-GLS - Dickey-Fuller Generalized Least Squares), Phillips- Perron27 (PP), NG-Perron28 e o KPSS29 (BUENO, 2008). Neste trabalho, pelo grande número de municípios analisados, são apresentados apenas os resultados para os testes DF-GLS para 5 defasagens, pois apesar dos testes ADF e NG-Perron minimizarem os problemas relacionados ao baixo poder dos demais testes, Elliott et al.(1996) mostrou que o teste DF-GLS, uma versão mais consistente do Dickey-Fuller, tem maior poder que o ADF.

Os resultados gerais dos testes de raiz unitária estão no Anexo 2, pelo teste foi possível identificar que quase todas as séries são I(1) estacionárias em primeira diferença, o que permite a aplicação dos modelos ECM TAR e MTAR. Apenas as cidades de Assis, São José do Rio Preto e Ubá não foram analisadas por conterem diferentes ordens de integração entre suas séries. Com isso o número de municípios totais em que foram empregados os modelos ECM TAR e MTAR foi de 131. No próximo capítulo são mostradas algumas das características das séries analisadas na seção 4.1, seguidas dos resultados dos modelos TAR e MTAR na seção 4.2.

26

Regressão espúria pode ser estendida pela falsa identificação de forte relação entre séries não estacionárias em nível, quando na verdade apenas as suas tendências têm relação comum, sendo necessário tornar as séries estacionárias para a identificação da verdadeira relação entre elas.

27

Phillips e Perron, 1988.

28 _{Perron, Pierre e Ng, Serena, 1994.} 29 _{Kwiatkowski et al., 1992.}