Análise da transmissão de preços da carne de frango entre os principais estados produtores brasileiros e os Estados Unidos

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Área Temática: Economia Agrária e Ambiental

Marilice Baldi, Unochapecó, licebaldi@unochapeco.edu.br Leandro Krüger, Unochapecó, kruger_147@unochapeco.edu.br Guilherme de Oliveira, Universidade de São Paulo, guilherme.decon@usp.br Giana de Vargas Mores, Unochapecó, gmores@unochapeco.edu.br Resumo

No Brasil, a produção brasileira de frango tem crescido expressivamente nos últimos anos, sobretudo, com ganhos no mercado internacional. Nesse cenário, o Brasil vem se consolidando como o maior exportador mundial, a frente dos Estados Unidos. O principal estado brasileiro em termos produtivos é o Paraná, o exportador mais relevante é o Estado de Santa Catarina. Este trabalho analisou o mecanismo de transmissão de preços dos principais estados brasileiros produtores de frango e dos Estados Unidos no período de 2001 a 2011. Nesse contexto, o presente artigo analisou a presença de cointegração entre os preços da carne de frango por meio de um modelo econométrico baseado em séries de tempo. As séries analisadas mostraram que existe uma integração dos preços, isto é, encontra-se em equilíbrio de longo prazo, e que os choques chegaram a perdurar até seis meses em determinadas regiões, sendo que entre as mais influentes encontra-se o Estado do Paraná e Santa Catarina.

Palavras-chave: produção avícola; cointegração; relações de preço.

Abstract

In Brazil, the chicken production has grown significantly in the last years, specially, with gains in international market. In this scenario, the Brazil has been consolidated with the major world exporter, forward of United States. The major Brazilian production state is the Paraná, and the more relevant exporter is the State of Santa Catarina. This paper analyzed the price transmission mechanism of major Brazilian producers states and of United States in 2001 to 2011. In this sense, the present paper analyzed the presence of cointegration between the chicken meat price using a econometric model based in time series. The series analyzed show that exist a price cointegration, that is, the variables are in long run equilibrium, and that the shocks can last about six months in some regions, and that on the major regions is the states of Paraná and Santa Catarina.

Keywords: chicken production; cointegration; price relations. Classificação JEL: Q11; Q13.

1 INTRODUÇÃO

A atividade avícola vem ocupando posição de destaque no agronegócio brasileiro com crescimento expressivo nos últimos anos. No que tange ao mercado mundial da carne de frango, em 2011 os Estados Unidos configuraram-se como o maior produtor, com 16,757 milhões de toneladas produzidas (USDA, 2012), enquanto que a China ocupou o segundo lugar no ranking de produção e, em seguida, o Brasil na terceira posição.

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exportações. Com isso, o consumo per capita de carne de frango atingiu 47,4 quilos em 2011 (UBABEF, 2012).

O desenvolvimento do setor avícola no Brasil é decorrente do processo de reestruturação industrial, de mudanças tecnológicas e de melhorias nas técnicas de manejo, nutrição e sanidade das aves, ocorridas nas últimas três décadas, aliado ao fato de o país ser um expressivo produtor de soja e milho, que são os principais componentes da ração de frango de corte (GARCIA, 2004).

De acordo com Guimarães (2005), no mercado de frango inteiro, as empresas abatedoras concorrem principalmente via preço no Brasil, caracterizando-se um oligopólio competitivo. Dessa forma, a escala de produção e a distância entre os abatedouros e os mercados consumidores são as principais barreiras à entrada de novas firmas.

Nesse contexto, além dos aspectos estruturais que afetam o preço, tais como as características específicas das aves, disponibilidade de insumos, comercialização e consumo, etc. compreender como esse vetor de preços se comporta perante choques na oferta torna-se pertinente. Dinamismo esse, que é captado pela análise de integração do mercado.

Neste artigo, buscou-se analisar a relação prevalecente na integração dos preços dos quatro principais estados produtores do Brasil (Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, São Paulo) e dos Estados Unidos, determinados pelos diversos mercados ofertantes da carne aviária, assim como, as variáveis que afetam as mudanças que ocorrem no mercado ao longo do tempo, para que os preços de uma região sejam correlacionados com os preços das demais. Compreender essas relações torna-se importante para antecipar o sentido dos choques internacionais e nacionais nesse mercado, otimizando o comportamento das relações comerciais das principais regiões produtoras e exportadoras.

Além desta introdução, este artigo conta com quatro seções adicionais. A Seção 2 descreve o mercado inter-regional do frango, bem como define a produção e a exportação do Brasil em relação aos Estados Unidos. A Seção 3 descreve os métodos e técnicas utilizados, assim como o modelo econométrico. A Seção 4 apresenta os resultados obtidos na pesquisa, bem como a inter-relação entre os estados na transmissão dos preços. Na sequência, estão expostas as considerações finais. 2 O MERCADO INTER-REGIONAL DE FRANGO

O aumento da produtividade e da qualidade na avicultura conquistou os mercados mais exigentes. O setor avícola ocupa a terceira posição na cesta de produtos de exportação do agronegócio brasileiro e contribui para o fortalecimento da balança comercial do país (BARCELLOS, 2006). Segundo Gonçalves e Perez (2006), o alto nível tecnológico alcançado pela avicultura nacional, mais expressivamente a de corte, colocou a atividade em posição privilegiada em relação a outras atividades pecuárias desenvolvidas no Brasil.

A União Brasileira de Avicultura (UBABEF) aponta que, em 2011, 30,2% da produção de 13,058 milhões de toneladas de carne de frango seguiu para o mercado externo. O Oriente Médio continuou sendo a principal região de destino do frango nacional ao importar 1,413 milhões de toneladas.

Na organização regional da produção, o Estado do Paraná caracterizou-se, em 2011, como principal produtor da carne de frango, isso se explica pelo estado ser um grande produtor de milho e soja, matérias-primas essenciais na produção de ração. Paraná é segundo maior exportador com 26,5% das exportações da carne de frango em 2011. Além disso, o estado concentra 80% das propriedades rurais ideais para a produção de frango (SINDIAVIPAR, 2012).

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Na produção internacional, os Estados Unidos são líderes em produção de frango há aproximadamente 10 anos, o país apresenta grande produtividade de milho e a melhor infraestrutura em logística, o que facilita a produção e a exportação do produto (EMBRAPA, 2012).

Excluindo-se a China, essas regiões configuram-se como as maiores produtoras, registrando elevado crescimento nos últimos anos. Nesse sentido, testar uma possível integração entre esses mercados torna-se pertinente para avaliação de políticas comerciais envolvendo essa atividade produtiva, bem como para antecipar o impacto econômico de choques na oferta regional do produto.

Segundo González-Rivera e Helfand (1999), para que determinado mercado seja considerado integrado existem condições essenciais, por exemplo, existência de fluxo comercial entre as regiões, e para cada região deve existir um vetor de preços que determinará as variações do mercado. Bender Filho e Alvim (2008) definem que há dois elementos necessários, entretanto, nem sempre eficientes para a integração dos preços entre as regiões: a abrangência e o fluxo comercial que podem ser inexpressivos dados um mercado pequeno. O outro é o impacto do aumento dos preços de uma região com a outra, porém existem outras variáveis que determinam o preço (como insumos, mão de obra, clima).

Os estudos de cointegração são vastos, porém no mercado para a carne de frango ainda não existem estudos que avaliam a intensidade nos choques da oferta desse produto. Dentre os principais estudos de cointegração em mercados no Brasil, destacam-se o de Bender Filho e Alvim (2008), que encontraram evidências de cointegração no Mercosul para a carne bovina, o de Margarido, Kato e Ueno (1994), que evidenciaram a cointegração no mercado de tomate e o de Barros (1989), que avalia como a cointegração afeta a formação de preços em diferentes mercados agrícolas, dentre outros.

3 MÉTODOS E TÉCNICAS

Nesse capítulo apresentam-se os métodos e técnicas utilizados para a condução da pesquisa. Nesse sentido, para avaliar a interdependência entre os mercados para a carne de frango a técnica ideal é a quantitativa, principalmente os modelos econométricos de séries de tempo, cujos testes de cointegração podem trazer importantes resultados. Para a estimação do modelo que será detalhado abaixo, foi realizado um levantamento de dados secundários das cotações mensais do frango in natura nos principais estados produtores brasileiros de 2001 a 2011: Santa Catarina, Paraná, São Paulo e Rio Grande do Sul – disponível na EMATER-RS (2012) para o caso do Rio Grande do Sul, e os demais obtidos na AGROLINK (2012). Ademais, inclui-se no teste o principal produtor mundial de carne de frango, os Estados Unidos, cujos dados foram coletados da National Chicken Council (2012), seguindo o mesmo período temporal. O software utilizado para a realização das análises econométricas foi o Eviews 5.0.

Como não se sabe a priori uma forma funcional para a relação entre os preços da carne de frango entre os estados brasileiros e os EUA estimou-se um modelo de Vetores Auto-Regressivos (VAR), onde todas as variáveis entram como endógenas, nesse caso, não é necessário apresentar a forma funcional por hipótese. No entanto, todos os testes econométricos precisam ser demonstrados, o que é feito na próxima seção.

3.1 Técnicas e testes

Num contexto de séries temporais, não pode haver dúvida, que um dos primeiros passos seja testar condição de estacionaridade. Nesse ponto, é importante compreender que tal condição é relacionada diretamente com os momentos da distribuição probabilística das realizações desse processo estocástico, e que para estimar os parâmetros convencionais necessita-se dela (HAMILTON, 1994).

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o teste Aumentado de Dickey Fuller (ADF), porque os resultados do Phillips-Perron foram idênticos. A Equação 1 apresenta o teste ADF.

∆ = + + + ∑ ∆ + (1) é o componente de tendência; é o ruído branco e ρ é a ordem de defasagem do teste.

A hipótese nula é de que θ = 0 (presença de raiz unitária), enquanto a hipótese alternativa é θ < 1 (a série não possui uma raiz unitária). Ao rejeitar a hipótese nula com base na comparação com o nível critico calculado Dickey-Fuller, se pode concluir que a série é estacionária. Ademais, nesses testes é possível escolher a forma funcional que melhor se adapta ao comportamento empírico dos dados, que pode ser com intercepto, tendência, com ambos ou nenhum.

Ao se constatar a presença de raiz unitária é necessário diferenciar a série d vezes a fim de torná-la estacionária. Se as séries possuem o mesmo grau de integração d é racional pensar que essas séries podem estar cointegrando, ou seja, exibir equilíbrio de longo prazo.

Como no presente estudo estima-se um modelo multivariado, para testar a hipótese de cointegração é necessário utilizar a abordagem de Johansen. Nessa abordagem, testa-se a possibilidade de haver r-1 vetor de cointegração (ou seja, podem haver n-1 equações de cointegração caso as variáveis possuam uma relação consistente no longo prazo). Partindo de um modelo de Vetor Auto-Regressivo (VAR) de ordem p

= + + ⋯ + + (2) Em que y é o vetor de k variáveis não estacionárias, δ é o vetor dos coeficientes, e ε o resíduo. Assim, se pode reescrever o VAR da seguinte maneira:

∆ ⃗ = + ∑ ∆ + + (3) Onde φ = ∑ θ − I é a matriz que determina as propriedades da dinâmica de longo prazo de y⃗ e π = − ∑ θ.

Considerando que y⃗ é um vetor de variáveis I(1) e que há r combinações lineares de y⃗ que são estacionários, então, pode-se reescrever a equação da seguinte forma:

= ′ (4) Em que γ e β tem dimensão k X π. β denota a matriz de vetores cointegrantes e γ representa a matriz de pesos de cada cointegrador em cada uma das y⃗ equações.

Nesse contexto, o método de Johansen consiste em estimar a matriz π a partir de um VAR irrestrito e testar se uma matriz rejeita a hipótese de posto reduzido. Para verificar o posto pode-se recorrer à estatística Trace.

( ) = ∑ ln (1 − ) (5) Em que λj = (j = 1, 2, … , p) são os autovalores da matriz π. A hipótese nula refere-se a inexistência de vetores de cointegração, enquanto a hipótese alternativa é a existência de r-1 vetores.

Confirmando a hipótese de cointegração se estima o modelo de Correção de Erros. Esse modelo de correção de erros nada mais é do que os valores que devem ser ajustados para verificar a relação de curto prazo entre as variáveis.

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no mercado da carne de frango entre os estados brasileiros de Santa Catarina, Paraná, Rio Grande do Sul e São Paulo, além de sua correlação com os Estados Unidos. Por fim, realizou-se o teste de causalidade de Granger, para avaliar se existe causalidade entre essas regiões produtoras, nesse sentido, um aumento de preço na região X causa, no sentido de Granger, aumentos/reduções de preço na região Y.

4 EVIDÊNCIAS EMPÍRICAS

No presente capítulo apresentam-se os resultados da estimação do modelo econométrico que visa mensurar a existência de cointegração no mercado da carne de frango in natura entre os principais produtores do Brasil e os EUA. Encontrar evidências dessa relação é útil para a formulação de políticas públicas com vistas à promoção do mercado regional e internacional, sobretudo, nas estratégias de flexibilização de barreiras comerciais, subsídios e outros mecanismos que afetam o comércio nacional e internacional.

A Figura 1 apresenta os preços do frango no período de 2001 á 2011 nos principais estados produtores brasileiros e os Estados Unidos. O preço inicial encontrado nos Estados Unidos foi de R$ 1,16, superior ao preço de 2001 dos estados brasileiros que variou em torno de R$ 0,84 ao quilo da carne de frango. Observa-se, contudo, que ocorreu um aumento mais elevado dos preços nos EUA entre os anos de 2001 e 2005, em relação aos estados brasileiros analisados. Após esse período o preço flutuou na mesma tendência entre os estados brasileiros e o EUA, com fortes oscilações aparentemente não sazonais, porém visualmente cointegrados.

Figura 1 - Preços mensais do frango em Santa Catarina, Paraná, Rio Grande do Sul, São Paulo e Estados Unidos de 2001 a 2011

Fonte: Agrolink (2012), Emater/RS (2012), National Chicken Council/EUA (2012).

Primeiramente, verificou-se a existência de estacionaridade das séries temporais, por meio do teste Aumentado de Dickey-Fuller (ADF), tendo como teste de hipótese, H0: ρ = 0, existe raiz unitária, a série é não-estacionária e Ha: ρ < 0, a série é estacionária.

A Tabela 1 apresenta os resultados estimados pelo teste ADF em nível, em primeira diferença e em segunda diferença. O critério utilizado para análise foi o critério de Schwarz.

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Tabela 1 - Resultado do teste de Aumentado de Dickey-Fuller para séries de preços mensais da carne de frango para os EUA e os principais estados produtores brasileiros

Em nível

Com intercepto Sem Intercepto Nenhum

PR -1.63498*** -3.574585* 0.926413*** EUA -2.325649** -2.873698 -0.138832*** SC -2.396517** -3.363751*** 0.391627*** RS -1.425626*** -4.127304**** 1.295991*** SP -1.62698*** -5.469955**** 0.734179*** Em primeira diferença

PR -11.94757 -11.90246 -11.83572 EUA -11.80333 -11.80628 -11.84427 SC -12.72748 -12.68757 -12.70715 RS -10.43189 -10.38557 -10.26547 SP -10.15904 -10.11728 -10.10175 Em segunda diferença

PR -10.58093 -10.53896 -10.62403

EUA -11.91482 -11.88024 -11.96315

SC -9.247469 -9.208372 -9.28625

RS -13.12053 -13.07729 -13.17483

SP -11.11809 -11.08078 -11.1645

Fonte: Elaborado pelos autores (2013).

* não estacionária ao nível de 1%, ** não estacionária a 5%, *** não estacionária a 10%.

Verifica-se na Tabela 1 estatística tau, as séries dos estados brasileiros e os Estados Unidos são não estacionárias em nível, com intercepto, o que leva a concluir que estas séries temporais possuem raiz unitária, porém quando se analisam a mesma condição em primeira diferença as séries apresentam-se estacionárias, ou seja, sua média e variância são constantes ao longo do tempo.

Verificado a condição de estacionaridade da série, estimou-se um VAR para captar a defasagem ótima do modelo, antes de estimar a função de cointegração, cujos resultados são apresentados na Tabela 2.

A análise detectou a presença de uma defasagem segundo critério de Schwarz, que segundo Enders (2003) é o mais robusto para grandes amostras, como o é o caso, no entanto, os critérios de Akaike e Hannan-Quinn também confirmam uma defasagem ótima para o VAR. Após determinada a defasagem ótima, o próximo passo consiste em testar a existência de cointegração no longo prazo entre os preços da carne de frango nas regiões pesquisadas.

Tabela 2 - Teste para definição das defasagens ótimas

LAG LOGL LR FPE AIC SC HQ

0 261.3377 NA 1.10e-08 -4.134479 -4.020758 -4.088283 1 649.5608 738.8762 3.15e-11* -9.992915* -9.310589* -9.715738* 2 674.4161 45.30079* 3.16e-11 -9.990582 -8.739650 -9.482424

Fonte: Elaborada pelos autores (2013).

* Indica o critério seleccionado pelo modelo, FPE: previsão de erro final; AIC: critério de informação Akaike; SC: critério de informação de Schwarz; HQ: critério de informação de Hannan-Quinn.

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modelo proposto. O resultado do teste é apresentado na Tabela 3. Utilizando o critério de Akaike verificam-se dois vetores de cointegração num modelo sem intercepto e sem tendência o que evidência a um equilíbrio dos preços no longo prazo (corroborado pelo resultado da estatística trace), os critérios de Schwarz e Hannan-Quinn não apresentaram vetores significativos, e não foram apresentados na Tabela 3.

Tabela 3 - Resultados dos testes de cointegração (Johansen Cointegration Test)

Tendência de Dados: Nenhum

Tipo de Dados Sem Intercepto

Sem tendência

Estatística Trace No máximo 2

Max-Eig No máximo 3

Critério Akaike

No máximo 0 -9.842275

No máximo 1 -9.961296

No máximo 2 -10.04406*

Verificando-se que o modelo é sem intercepto e sem tendência e contêm dois vetores de cointegração, estimou-se um VEC (Vetor de Correção de Erros) que permite que os desvios de longo prazo sejam gradualmente corrigidos a partir de mudanças no curto prazo, para obtenção das funções impulso-resposta do modelo em que todas as variáveis são endógenas1.

As análises das funções impulso resposta apresentadas abaixo, mostram os períodos, em que se pode perceber por meio do modelo econométrico as relações de cointegração dos preços de cada estado e a resposta dos demais a choques nos preços da carne de frango. As funções resposta abaixo foram apresentadas em primeira diferença através de um modelo VEC. Os choques estimados nesse modelo podem ser provenientes de mudanças climáticas, mão-de-obra disponível da região, preço dos insumos, alterações nos preços dos combustíveis utilizados nos transportes do frango, ações de política econômica, entre outras variáveis que afetam a disponibilidade da produção e exportação.

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Figura 2 – Respostas de Santa Catarina, São Paulo, Rio Grande do Sul e Estados Unidos a choques exógenos no Paraná.

Na Figura 2, foi estimado como os estados brasileiros (São Paulo, Santa Catarina e Rio Grande do Sul) e os EUA, responderiam a um choque exógeno no mercado da carne de frango no principal estado produtor brasileiro, o Paraná. Verifica-se que os estados de Santa Catarina e o Rio Grande do Sul são afetados nos primeiros meses com maior intensidade, tendendo a voltar para situações de equilíbrio após o quinto mês do choque. São Paulo apresenta pouco efeito ao choque, e tende ao equilíbrio a partir do 3° mês, reflexo da menor participação dentre as regiões analisadas. Já os EUA são afetados no início, e essa intensidade só se reduz a partir do quarto passo no tempo. Ademais, verifica-se que nos estados brasileiros o choque de preço é positivo, tendendo a atingir níveis de preços inferiores nos meses seguintes aos práticos no período pré-choque. Já os Estados Unidos apresentam o caminho contrário, a resposta inicial tende a ser negativa, atingindo preços em média superiores praticados no período imediatamente anterior ao choque.

Verifica-se na Figura 3 que o impacto de um choque exógeno dos Estados Unidos nos demais estados brasileiros, (São Paulo, Rio Grande do Sul, Paraná e Santa Catarina) é menor em relação ao choque do Paraná, com uma convergência de preços para o mesmo nível do período pré-choque no terceiro mês. Isso é consequência da alta produção brasileira que ocupa um cenário de líder mundial na exportação de carne de frango. Nesse sentido, choques no mercado americano tem impacto momentâneo nos preços dos estados brasileiros.

Contudo, quando se analisam os respectivos sinais em resposta ao choque exógeno nos Estados Unidos percebe-se que começam abaixo da média pré-choque, porém insignificantes, aumentando a níveis positivos e superiores até alcançar novamente o equilíbrio de longo prazo.

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Figura 3 – Resposta dos estados brasileiros a choques exógenos mercado americano.

Por outro lado, a Figura 4 apresenta uma resposta dos estados brasileiros, Rio Grande do Sul, Paraná e São Paulo, além dos EUA, a um choque exógeno nos preços do mercado de frango no estado brasileiro de Santa Catarina, o maior exportador do produto, onde se encontra o principal cluster de agroindústrias do Brasil, no oeste. No geral, os impactos são momentâneos e duram no máximo de 4 a 5 meses antes de regressarem aos níveis anteriores ao choque.

O estado do Paraná, embora tenha uma resposta fraca, tende a aumentar os níveis de preço, mas os preços chegam a cair em níveis inferiores à média pré-choque, antes de retornar ao equilíbrio no quarto mês. O Rio Grande do Sul tende a responder fortemente no primeiro momento, mas caindo a preços inferiores a média anterior ao choque logo em seguida, voltando ao equilíbrio no quarto mês. Como esses estados são geograficamente próximos o impacto tende a ser maior, dados as características climáticas e topológicas semelhantes.

No caso da resposta de São Paulo, percebe-se que ela inicialmente negativa, voltando rapidamente ao equilíbrio de preços pré-choque, demonstrando a baixa integração do mercado de São Paulo com os estados da região Sul. Ademais, quando se analisa o impacto do choque no mercado de frango catarinense no mercado americano percebe-se uma baixa variação, porém insignificante da flutuação, mostrando que mesmo o estado de Santa Catarina sendo o principal exportador brasileiro, a integração americana é baixa.

-.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of D(SANTACATARINA) to D(EUA)

-.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of D(RS) to D(EUA) -.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of D(SAOPAULO) to D(EUA)

-.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

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Figura 4 – Resposta do Paraná, Rio Grande do Sul, São Paulo e do mercado Norte Americano aos choques exógenos em Santa Catarina.

A Figura 5 apresenta a resposta de Santa Catarina, Paraná, São Paulo e do mercado Norte Americano aos choques exógenos nos preços do frango gaúcho. Nota-se que em Santa Catarina após um choque inicial positivo os preços caem linearmente abaixo do nível de equilíbrio, estabilizando-se aos níveis anteriores apenas no sexto passo no tempo. Essa magnitude significativa no choque ocorre devido à importância econômica da proximidade geográfica dos dois estados, seja no fornecimento de insumos básicos como nos fluxos pendulares de migração de mão de obra catarinense e gaúcha, em ambos os estados. O estado de São Paulo tem um impacto semelhante ao Rio Grande do Sul, após uma resposta positiva nos preços, caí a níveis inferiores estabilizando-se no sexto mês, embora com baixa flutuação a partir do 4° período.

No que tange a resposta do Paraná, inicialmente sofre positivo no nível de preços, com uma queda significante no terceiro mês, recuperando os níveis de preço do período anterior ao choque já no quarto mês da série. Como o estado do Paraná é o maior produtor, sua estabilidade ao choque é maior do que nos demais estados do Brasil. Por outro lado, verifica-se que o choque do Rio Grande do Sul nos EUA é pouco significativo, porém com uma persistência relativamente negativa no nível de preços. -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of D(PARANA) to D(SANTACATARINA)

-.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Response of D(RS) to D(SANTACATARINA) -.05 -.04 -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of D(SAOPAULO) to D(SANTACATARINA)

-.02 -.01 .00 .01 .02 .03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Response of D(EUA) to D(SANTACATARINA)

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Figura 5 - Resposta do Paraná, Santa Catarina, São Paulo e Estados Unidos a um choque no RS.

Para finalizar a análise das funções impulso-resposta, apresenta-se na Tabela 4, a resposta dos estados da região Sul brasileira e dos Estados Unidos a choques exógenos que afetam o vetor de preços do estado de São Paulo. Verificam-se impactos inicias positivos em todas as regiões, porém no terceiro mês todas elas apresentam níveis de preços inferiores ao período pré-choque. A resposta dos Estados Unidos ao choque em São Paulo é baixa, atingindo o equilíbrio já no quarto mês após a perturbação estocástica. O estado do Paraná, no Brasil, responde inicialmente com elevações de preços, mas reduz rapidamente chegando também a níveis negativos e inferiores ao período pré-choque.

O comportamento de Santa Catarina, principal exportador, é menor, no entanto, mais duradouro, seguindo-se por quatro meses de aumentos de preços no mercado, caindo a níveis inferiores ao preço de equilíbrio, porém, estatisticamente insignificantes. No que tange ao Rio Grande do Sul, esse é o estado que tem a maior elevação dos preços logo após o choque, no entanto, essa forte elevação dura apenas 3 meses, no seguinte caindo a níveis inferiores, e recuperando os preços de equilíbrio apenas no sexto mês após o choque, que deriva, como mencionou-se anteriormente, da proximidade comercial dos dois estados nesse mercado.

A análise das funções impulso resposta demonstrou uma relação muito próxima entre os estados produtores brasileiros situados na região Sul, o que indicaria uma interdependência nas suas cadeias produtivas, seja no mercado de insumos quanto na comercialização do frango. Embora, o Brasil ocupando o primeiro lugar nas exportações, e os Estados Unidos a segunda a transmissão de preços não ocorre com sinal tão forte como o esperado a priori. Apesar disso, os resultados aqui obtidos apresentam características semelhantes aos resultados estimados por Bender-Filho e Alvim (2008) para o mercado da carne bovina in natura, em que o tamanho dos choques tem praticamente a mesma intensidade entre o Brasil e os Estados Unidos.

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Figura 6- Resposta do Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná e Estados Unidos a choques no mercado de frango paulista.

Como análise complementar, a Tabela 4 apresenta os testes de Causalidade de Granger, que tem objetivo de mensurar qual o sentido da transmissão de preços, ou seja, qual região está transmitindo o choque de preços e qual está recebendo, sempre pensando na noção de causalidade a la Granger. A hipótese nula do teste é que a região X não Granger-causa Y, ou seja, não transmite preços, ao se rejeitar (pelo teste F ou valor p) se esta assumindo que essa região Granger-causa, ou seja, transmite choques exógenos de preços.

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Tabela 4 - Teste da causalidade de Granger para o mercado da carne de frango

Relação de causalidade F-Statistic Probabilidade

SC does not Granger Cause SP _2.68833** _0.07193**

SP does not Granger Cause SC _11.3519* _3.00E-05*

RS does not Granger Cause SP _0.64606 _0.52585

SP does not Granger Cause RS _15.6655* _8.50E-07*

EUA does not Granger Cause SP _0.34237 _0.71075

SP does not Granger Cause EUA _1.2057 _0.30294

PR does not Granger Cause SP _6.4733* _0.00211*

SP does not Granger Cause PR _8.35556* _0.00039*

RS does not Granger Cause SC _5.70637* _0.00425*

SC does not Granger Cause RS _1.83877 _0.16329

EUA does not Granger Cause SC _0.5599 _0.57269

SC does not Granger Cause EUA _0.89951 _0.40938

PR does not Granger Cause SC _10.76* _4.90E-05*

SC does not Granger Cause PR _1.81374 _0.16731

EUA does not Granger Cause RS _0.11413 _0.89224

RS does not Granger Cause EUA _0.76169 _0.46903

PR does not Granger Cause RS _8.30825* _0.00041*

RS does not Granger Cause PR _3.62792* _0.02941*

PR does not Granger Cause EUA _1.15543 _0.31826

EUA does not Granger Cause PR _1.17081 _0.31349

Fonte: Elaborado pelos autores (2013). * significante a 1%, ** significante a 10%.

Percebe-se que o estado do Paraná Granger-causa efeito nos preços de São Paulo, Santa Catarina e Rio Grande do Sul, pois se configura como o maior produtor e comercializador interno, afetando sobremaneira o comportamento dos preços dos demais estados, porém não transmitindo preços ao mercado Norte Americano. O estado de São Paulo também Granger-causa todos os estados brasileiros, tendo uma relação bidimensional com o Paraná. O mercado gaúcho, por sua vez, só transmite preços (Granger-causa) os estados vizinhos da região Sul, não afetando causando, no sentido de Granger, nem São Paulo nem os Estados Unidos.

Santa Catariana, o maior exportador brasileiro, Granger-causa variações nos preços apenas para São Paulo (com quem tem relação bidimensional), não afetando os demais estados, nem os Estados Unidos. Esse último, por sua vez, não Granger causa nenhuma variação nos preços dos estados brasileiros produtores de frango.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

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A partir dos resultados apresentados verificou-se uma cointegração nos preços da carne de frango entre os principais estados produtores e o maior produtor mundial, Estados Unidos. Um choque de oferta na produção norte americana tem um impacto fraco na produção nacional tendendo a convergir de volta para níveis pré-choques em pouco menos de quatro meses. No que tange aos choques na oferta nacional, esses tendem a ser mais intensos e duradouros em resposta aos choques exógenos nos estados do Paraná e Santa Catarina, maiores produtor e exportador do produto no Brasil, respectivamente. Os choques nas demais regiões também são estatisticamente significativos, porém a intensidade e a duração tende a ser menor.

Constatou-se, via método de Johansen, a existência de cointegração em alguns mercados das regiões estudadas, ou seja, o comportamento de uma região tem impacto nos preços da carne de frango de outra região, dada a importância e relação comercial existente entre elas. Essa correlação dos preços pode ser explicada pelo grande crescimento da produção de carne de frango nos últimos anos e pelas condições favoráveis de clima e mão de obra disponível em tais locais, além do preço competitivo da carne de frango disponível para o consumidor final.

REFERÊNCIAS

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<http://www.abef.com.br/ubabefnovo/frango>. Acesso em: 22 maio 2012.