7. ANÁLISES COMPLEMENTARES: VARIÁVEIS RELACIONADAS À
7.3. AJUSTE DOS MODELOS
7.3.2. Modelo ajustado para TRC intermunicipal, interestadual e internacional
para os transportadores registrados com o CNAE 4930-2/02 (TRC intermunicipal, interestadual e internacional), dados: o tamanho da frota (FROTA), o percentual de veículos próprios (VPC) e o percentual de veículos de tração (VTC), que se mostraram adequados, de acordo com as análises apresentadas a seguir (ver detalhamento no Apêndice 5). Foram excluídas as variáveis: Idade Média, Quantidade de Eixos e Capacidade de Carga.
Pelo Score Test, foi verificada a validade do modelo Odds Proporcional para explicar a variação de CR em função das covariáveis: FROTA, VPC e VTC (A( , B; ;); = 47,7145, P-valor < 0,0001).
As estatísticas relativas ao ajuste do modelo apresentam o critério de informação de Akaike (AIC), o critério de Schwarz (SC) e a medida (-2LogL), como medidas para comparações de modelos. O modelo ajustado foi o que apresentou os menores valores para essas medidas, dentre os demais modelos testados.
O teste da Razão de Verossimilhança (Likelihood Ratio) e o teste para a significância da distribuição conjunta das variáveis explicativas (Score, Wald) representam medidas para testar a hipótese de que o vetor de parâmetros é igual a zero, isto é, ββββ = 0. Os resultados obtidos rejeitam tal hipótese.
Por exemplo, foram obtidos resultados pelo teste de Wald A( , B;G); = 910,5325, indicando que a probabilidade do vetor de parâmetros ββββ ser 0 é inferior a 0,0001 (P-valor < 0,0001).
Os resultados do modelo de Odds Proporcional ajustado, tendo como resposta o índice de concentração CR, são apresentados na Tabela 7.5, que apresenta as estimativas dos parâmetros do modelo, os erros-padrão para os parâmetros estimados, além dos resultados dos testes de Wald para a significância dos parâmetros.
Tabela 7.5: Modelo Odds Proporcional ajustado para o CR - CNAE 4930-2/02
Variável GL KL MN ON Erro-padrão Wald Qui-quadrado P-valor Intercept α1 1 3,4858 0,0522 4455,1641 < 0,0001 Intercept α2 1 4,2915 0,0678 4003,6853 < 0,0001 Intercept α3 1 5,5079 0,1095 2530,4428 < 0,0001 Intercept α4 1 6,5104 0,1670 1520,5202 < 0,0001 Intercept α5 1 7,7205 0,2765 779,8771 < 0,0001 Frota 1 -0,00661 0,000280 556,9334 < 0,0001 VPC 1 0,6839 0,0878 60,7049 < 0,0001 VTC 1 1,5573 0,1300 143,5122 < 0,0001
Com base nos resultados apresentados, as funções-resposta estimadas são dadas pelas expressões abaixo:
5P = [1 + exp(-3,4858+ 0,00661.Frota – 0,6839.VPC – 1,5573.VTC)]-1
5P; = [1 + exp(-4,2915+ 0,00661.Frota – 0,6839.VPC – 1,5573.VTC)]-1
5PG = [1 + exp(-5,5079+ 0,00661.Frota – 0,6839.VPC – 1,5573.VTC)]-1
A partir das expressões acima, é possível verificar o comportamento da probabilidade estimada para cada classe de índice CR (1, 2, 3, 4, 5, 6), de acordo com a variação das demais covariáveis, quais sejam:
• Tamanho da Frota;
• Se o percentual de veículos próprios for menor que 1: VPC=0; • Se o percentual de veículos próprios for igual a 1: VPC=1; • Se o percentual de veículos de tração for menor que 1: VTC=0; • Se o percentual de veículos de tração for igual a 1: VTC=1;
A Figura 7.2 apresenta as funções Odds Proporcional estimadas em função da Frota, segundo a variação das covariáveis (VPC, VTC).
Figura 7.2: Odds Proporcional para Frota, segundo (VPC,VTC) - CNAE 4930-2/02
RS
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 0 500 1000 1500 2000 (1,0,0) (1,1,0) (1,0,1) (1,1,1) (2,0,0) (2,1,0) (2,0,1) (2,1,1) (3,0,0) (3,1,0) (3,0,1) (3,1,1) (4,0,0) (4,1,0) (4,0,1) (4,1,1) (5,0,0) (5,1,0) (5,0,1) (5,1,1) Frota
Pela Figura 7.2, percebe-se que aumenta a probabilidade do nível de concentração CR crescer à medida que:
• A Frota aumentar, mantidos os percentuais de veículos próprios (VPC = 0) e de veículos de tração (VTC = 0).
• Ocorrer mudança para 100 % de veículos próprios (VPC = 1), mantido o percentual de veículos de tração (VTC = 0).
• Ocorrer mudança para 100 % de veículos de tração (VTC = 1), mantido o percentual de veículos próprios (VPC = 0).
• Ocorrerem mudanças para 100 % tanto de veículos próprios (VPC = 1), como de veículos de tração (VTC = 1).
Tais incrementos são confirmados com os resultados obtidos com as estimativas Odds Ratio pelas quais se pode concluir que:
• A chance do índice CR aumentar cresce em 98,2 % se a empresa passar a ter 100 % de frota própria (VPC), mantidos a Frota e o percentual de veículos de tração (VTC). • A chance do índice CR aumentar aumenta 374,6 % se a empresa passar a ter 100 % de
veículos de tração (VTC), mantidos a frota e o percentual de frota própria (VPC).
Os resultados obtidos com o uso do software SAS® para o ajuste do modelo Odds Proporcional para TRC intermunicipal, interestadual e internacional são apresentados detalhadamente no Apêndice 5.
7.3.3. Modelo para Produtos Perigosos
O modelo Odds Proporcional aplicado para explicar a variação encontrada no índice CR para os transportadores registrados com o CNAE 4930-2/03 (Transporte Rodoviário de Produtos Perigosos), dados: o tamanho da frota (FROTA), o percentual de veículos próprios (VPC) e o percentual de veículos de tração (VTC), que se mostraram adequados, de acordo com as análises apresentadas a seguir (ver detalhamento no Apêndice 6). Foram excluídas as variáveis: Idade Média, Quantidade de Eixos e Capacidade de Carga.
Pelo Score Test, foi verificada a validade do modelo Odds Proporcional para explicar a variação de CR em função das covariáveis FROTA, VPC e VTC (A( , B; ;); = 59,5358, P-valor < 0,0001).
As estatísticas relativas ao ajuste do modelo apresentam o critério de informação de Akaike (AIC), o critério de Schwarz (SC) e a medida (-2LogL), como medidas para comparações de modelos. O modelo ajustado foi o que apresentou os menores valores para essas medidas, dentre os demais modelos testados.
O teste da Razão de Verossimilhança (Likelihood Ratio) e o teste para a significância da distribuição conjunta das variáveis explicativas (Score, Wald) representam medidas para testar a hipótese de que o vetor de parâmetros é igual a zero, isto é, ββββ = 0. Os resultados obtidos rejeitam tal hipótese.
Por exemplo, pelo teste de Wald A( , B;G); = 466,7745 , indicando que a probabilidade do vetor de parâmetros ββββ ser 0 é inferior a 0,0001 (P-valor < 0,0001).
Os resultados do modelo de Odds Proporcional ajustado, tendo como resposta o índice de concentração CR, são apresentados na Tabela 7.6, que apresenta as estimativas dos parâmetros do modelo, os erros-padrão para os parâmetros estimados, além dos resultados dos testes de Wald para a significância dos parâmetros.
Tabela 7.6: Modelo Odds Proporcional ajustado para o CR - CNAE 4930-2/03
Variável GL KL MN ON Erro-Padrão Wald Qui-quadrado P-valor Intercept α1 1 0,9685 0,0688 197,9856 < 0,0001 Intercept α2 1 1,6622 0,0765 472,0419 < 0,0001 Intercept α3 1 2,6294 0,0981 718,5175 < 0,0001 Intercept α4 1 3,6050 0,1354 708,6568 < 0,0001 Intercept α5 1 4,6324 0,1971 552,3755 < 0,0001 Frota 1 -0,0111 0,000753 215,5711 < 0,0001 VPC 1 0,5488 0,1002 29,9895 < 0,0001 VTC 1 1,3743 0,1318 108,8111 < 0,0001
Com base nos resultados apresentados, as funções-resposta estimadas são dadas pelas expressões abaixo:
5P = [1 + exp(-0,9685 + 0,0111.Frota – 0,5488.VPC – 1,3743.VTC)]-1
5P; = [1 + exp(-1,6622 + 0,0111.Frota – 0,5488.VPC – 1,3743.VTC)]-1
5PG = [1 + exp(-2,6294 + 0,0111.Frota – 0,5488.VPC – 1,3743.VTC)]-1
5PB = [1 + exp(-4,6324 + 0,0111.Frota – 0,5488.VPC – 1,3743.VTC)]-1
A partir das expressões acima, é possível verificar o comportamento da probabilidade estimada para cada classe de índice CR (1, 2, 3, 4, 5, 6), de acordo com a variação das demais covariáveis.
• Tamanho da Frota;
• Se o percentual de veículos próprios for menor que 1: VPC=0; • Se o percentual de veículos próprios for igual a 1: VPC=1; • Se o percentual de veículos de tração for menor que 1: VTC=0; • Se o percentual de veículos de tração for igual a 1: VTC=1;
A Figura 7.3 apresenta as funções Odds Proporcional estimadas em função da Frota, segundo a variação das covariáveis (VPC, VTC).
Figura 7.3: Odds Proporcional para Frota, segundo (VPC,VTC) - CNAE 4930-2/03
RS
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 (1,0,0) (1,1,0) (1,0,1) (1,1,1) (2,0,0) (2,1,0) (2,0,1) (2,1,1) (3,0,0) (3,1,0) (3,0,1) (3,1,1) (4,0,0) (4,1,0) (4,0,1) (4,1,1) (5,0,0) (5,1,0) (5,0,1) (5,1,1) Frota
Pela Figura 7.3, percebe-se que aumenta probabilidade do nível de concentração CR crescer à medida que:
• A Frota aumentar, mantidos os percentuais de veículos próprios (VPC = 0) e de veículos de tração (VTC = 0).
• Ocorrer mudança para 100 % de veículos próprios (VPC = 1), mantido o percentual de veículos de tração (VTC = 0).
• Ocorrer mudança para 100 % de veículos de tração (VTC = 1), mantido o percentual de veículos próprios (VPC = 0).
• Ocorrerem mudanças para 100 % tanto de veículos próprios (VPC = 1), como de veículos de tração (VTC = 1).
Tais incrementos são confirmados com os resultados obtidos com as estimativas Odds Ratios pelas quais pode-se concluir que:
• A chance do índice CR aumentar cresce em 73,1 % se a empresa passar a ter 100 % de frota própria (VPC), mantidos a Frota e o percentual de veículos de tração (VTC). • A chance do índice CR aumentar aumenta 295,2 % se a empresa passar a ter 100 % de
veículos de tração (VTC), mantidos a frota e o percentual de frota própria (VPC).
Os resultados obtidos com o uso do software SAS® para o ajuste do modelo Odds Proporcional para Transporte Rodoviário de Produtos Perigosos são apresentados detalhadamente no Apêndice 6.
7.4. TÓPICOS CONCLUSIVOS
As análises complementares apresentadas têm como objetivo explicar a variação encontrada no índice CR individual dos transportadores em função das características de seus veículos, bem como avaliar a possibilidade de reposicionamento deste transportador no mercado em função de alterações na composição de sua frota. Para isso, algumas variáveis coletadas pelo RNTRC foram testadas, dentre as quais se mostraram adequadas para explicar a variação de CR: o tamanho da frota (FROTA), o percentual de veículos próprios (VPC) e o percentual de veículos de tração (VTC).
As mudanças de probabilidade de alteração do índice de concentração CR ocorrem mais rapidamente entre os modelos ajustados para TRC urbano/municipal (convergência com
Frota entre 250 e 450), depois para os modelos ajustados para Transporte Rodoviário de Produtos Perigosos (convergência com Frota entre 500 e 1000) e, por último, para os modelos ajustados para TRC intermunicipal, interestadual e internacional (convergência com Frota entre 1250 e 1750).
Quanto às chances de aumento da concentração estimadas pelos Odds Ratio, pode-se observar que são maiores para o TRC intermunicipal, interestadual e internacional do que para o Transporte de Produtos Perigosos, que por sua vez são maiores do que o de TRC urbano/municipal.
Os resultados obtidos permitem concluir que no TRC urbano/municipal a chance do Índice CR aumentar cresce em 50,9 % se a empresa passar a ter 100 % de frota própria (VPC), mantidos a Frota e o percentual de veículos de tração (VTC); e que a chance do Índice CR aumentar cresce 187,3 % se a empresa passar a ter 100 % de veículos de tração (VTC), mantidas a frota e o percentual de frota própria (VPC).
No Transporte de Produtos Perigosos a chance do Índice CR aumentar cresce em 73,1 % se a empresa passar a ter 100 % de frota própria (VPC), mantidos a Frota e o percentual de veículos de tração (VTC); e que a chance do Índice CR aumentar cresce 295,2 % se a empresa passar a ter 100 % de veículos de tração (VTC), mantidas a frota e o percentual de frota própria (VPC). Já no TRC intermunicipal, interestadual e internacional, a chance do Índice CR aumentar cresce em 98,2 % se a empresa passar a ter 100 % de frota própria (VPC), mantidas a Frota e o percentual de veículos de tração (VTC); e que a chance do Índice CR aumentar cresce 374,6 % se a empresa passar a ter 100 % de veículos de tração (VTC), mantidas a frota e o percentual de frota própria (VPC).
Por fim, ressalta-se que as análises complementares foram aplicadas a três distintos segmentos de transporte que, juntos, representam mais de 94 % de todas as empresas de transporte de cargas registradas no Brasil. Os modelos foram aplicados para uma abrangência nacional. Avaliações complementares para abrangências distintas podem produzir resultados diferenciados, com chances ainda maiores de incremento no CR na medida em que a empresa modifica o perfil de sua frota.