875-1882-2-pb

R. eletr. estrat. neg., Florianpolis, v.5, n.2, p. 120-137, mai./ago. 2012

ISSN 1984-3372http://www.portaldeperiodicos.unisul.br/index.php/EeN/

ANLISE DA TRANSMISSO DE PREOS NO SETOR SUCROALCOOLEIRO BRASILEIRO

PRICE TRANSMISSION ANALYSIS IN BRAZILIAN SUGARCANE SECTOR

Alexander BlockUniversidade Federal de Santa Maria UFSM.E-mail: [email protected]

Daniel Arruda CoronelProfessor Adjunto do Mestrado em Administrao da Universidade Federal de Santa Maria - UFSM. Doutor emEconomia Aplicada pela Universidade Federal de Viosa - UFV.E-mail: [email protected]

Gilberto de Oliveira VelosoProfessor Associado do Programa de Ps-Graduao em Economia da Universidade Federal de Santa Maria - UFSM.E-mail: [email protected]

Recebido em 21/05/2012. Aprovado em 11/07/2012. Disponibilizado em 01/10/2012.Avaliado pelo Sistema double blind reviewR. eletr. estrat. neg., Florianpolis, v.5, n.2, p. 120-137, mai./ago. 2012http://portaldeperiodicos.unisul.br/index.php/EeN/index

Copyright 2008 UNISUL-PPGA/Estratgia e Negcios. Todos os direitos reservados. Permitida citao parcial, desdeque identificada a fonte. Proibida a reproduo total. Em caso de dvidas, consulte o editor:[email protected]; (48) 3229-1932.

ANLISE DA TRANSMISSO DE PREOS NO SETOR SUCROALCOOLEIRO BRASILEIROAlexander Block - Daniel Arruda Coronel - Gilberto de Oliveira Veloso

121

R. eletr. estrat. neg., Florianpolis, v.5, n.2, p.120-137, mai./ago. 2012

RESUMOO objetivo deste trabalho analisar o processo de transmisso de preo no setorsucroalcooleiro, buscando relaes entre as sries de preos estudadas para explicarsuas oscilaes e as influncias de cada produto na formao do seu prprio preo edo preo dos demais e, dessa forma, verificar a adaptabilidade da Lei do Preo nicodentro do setor. Para isso, foi realizada uma pesquisa de carter quantitativodescritivo por meio de dados secundrios, utilizando sries de preos de cana-de-acar, etanol hidratado e acar no Estado de So Paulo, no perodo de fevereiro de1999 at setembro de 2010. Esses dados foram analisados segundo o modelo deAutorregresso Vetorial (VAR), e os resultados obtidos demonstram que o preodestes produtos tem forte ligao, destacando-se o caso do etanol hidratado, queinfluencia fortemente o preo dos demais, mas no sofre qualquer influncia dasoscilaes de preo da cana-de-acar e do acar.

Palavras-chave: Transmisso de preos. Cana-de-acar. Etanol. Acar.

1 INTRODUO

O setor sucroalcooleiro do Brasil movimenta significativamente a economiabrasileira, pois, de acordo com dados da safra 2010/2011, a produo do setor est em55 bilhes de reais, gerando 4,5 milhes de empregos diretos e indiretos. Alm disso, oBrasil exporta 20 milhes de toneladas de acar, de 32 milhes de toneladas que soproduzidas no pas. A capacidade de moagem, por sua vez, corresponde a 560 milhesde toneladas de cana utilizadas para produzir 32 milhes de toneladas de acar e 27bilhes de litros de lcool. A exportao de acar foi de 9 bilhes de dlares, e aexportao de lcool, de 2,2 bilhes de dlares. Destaca-se tambm que o setorsucroalcooleiro recolhe 13 bilhes em impostos. O Valor Bruto da Produo, que asoma do valor das principais lavouras do pas, est estimado em R$ 218,63 bilhes em


122


2012, segundo a Assessoria de Gesto Estratgica do Ministrio da Agricultura,Pecuria e Abastecimento (JORNALCANA, 2012).

Conforme Costa, Burnquist e Guilhoto (2006), desde a segunda metade dadcada de 1990, o setor sucroalcooleiro do Brasil tem se mantido na posio de maiorprodutor e exportador mundial de acar e maior produtor mundial de lcoolcombustvel de cana. Dentre os fatores que contribuem para a posio de destaque doBrasil no mercado internacional do acar e lcool, esto os baixos custos deproduo.

A cana-de-acar brasileira tem como caracterstica de destaque apossibilidade de cultivo em praticamente todo o ano e com custos altamentecompetitivos. Outra caracterstica peculiar em relao anlise de aspectos deproduo do setor sucroalcooleiro brasileiro a sua concentrao em duas grandesregies: a regio Centro-Sul e a regio Norte-Nordeste. De acordo com dados doMinistrio da Agricultura, Pecuria e Abastecimento, em julho de 2008, o segmento daagroindstria canavieira no Brasil contava com 396 unidades produtoras de acar elcool em atividade, sendo 315 na regio Centro-Sul e 81 unidades no Norte-Nordeste(BRASIL, 2008).

A regio Centro-Sul assume uma importncia destacada tanto em termosde produo como de rea plantada de cana-de-acar. A participao relativa daRegio Centro-Sul ultrapassou 80% do total da produo nacional de cana nas ltimassafras, e o Estado de So Paulo foi o maior produtor no mbito da regio Centro-Sul eno mbito nacional (responsvel por mais de 60% da produo brasileira e mais de70% da produo da regio Centro-Sul, na safra 2000/01).

Em 2011, a Agncia Nacional do Petrleo (ANP) informou que o Brasilproduziu cerca de 28,2 milhes de metros cbicos de etanol hidratado e anidro no anode 2010, sendo o segundo maior produtor mundial de etanol, atrs dos EstadosUnidos, e o maior exportador. A regio Sudeste se destaca como a maior produtora deetanol no Brasil, sendo responsvel por 66,9% da produo nacional.

Tendo em vista a relevncia do setor, o presente estudo busca verificar seh aplicabilidade da Lei do Preo nico dentro de um setor e, dessa forma, observar se


123


os principais produtos deste setor apresentam um equilbrio de longo prazo, ou seja,como se d o processo de transmisso de preos entre os produtos.

Considerando a importncia do setor acar-alcooleiro, este trabalhotem o objetivo de estudar as relaes existentes entre o preo da cana-de-acar, oetanol hidratado e o acar, buscando relaes entre as sries de preos estudadasque expliquem as oscilaes de preo e as influncias de cada um desses produtos naformao do seu prprio preo e do preo dos demais. Assim, os participantes queatuam no processo de negociao dentro do setor tero informaes que subsidiem oprocesso decisrio por meio de uma ferramenta de anlise que possa ser empregadaem negociaes futuras.

O artigo est estruturado em trs sees, alm desta introduo. Nasegunda seo, so apresentados os procedimentos metodolgicos; na terceira seo,os resultados obtidos so analisados e discutidos e, por fim, so apresentadas algumasconsideraes finais.

2 REFERENCIAL TERICO

A transmisso de preos est associada teoria da Lei do Preo nico(LPU). De acordo com Balcombe e Morrison (2002), o processo de transmisso depreos fundamenta-se nas hipteses de que o movimento de preos e o ajustamentointegral resultam em transmisso completa em algum ponto de tempo; na dinmica evelocidade de ajustamento; e na assimetria de respostas, isto , se as variaes depreos so transmitidas assimetricamente entre mercados.

Segundo Krugman e Obstfeld (2005), os bens idnticos comercializados emdiferentes regies devem ser vendidos pelo mesmo preo, quando seus preos soexpressos em termos da mesma moeda, em mercados sob livre concorrncia e naausncia de custos de transporte e barreiras oficiais ao comrcio.


124


A LPU tem sido amplamente defendida na literatura, porm, estudos comoos de Fackler e Goodwin (2001) sinalizam que os pressupostos tericos da LPU somuito restritivos, j que no incluem outras variveis como custos de transao evolume comercializado entre mercados, que tambm desempenham papel importantena anlise de integrao de mercados.

Para a realizao deste estudo, considerou-se verificar a aplicabilidade daLPU dentro de um nico setor, mas, testando a sua validade em produtos diferentes.Essa aplicabilidade a um setor pode trazer implicaes que determinem a dinmica derelacionamento de preos entre os produtos estudados e, assim, determinar o nvel deintegrao entre eles. A adaptao da LPU dentro do setor sucroalcooleiro, nocontexto de transmisso de preo, pode determinar como variaes no preo dobiocombustvel etanol so repassadas a alimentos como o acar e a produtosagrcolas como a cana-de-acar.

A produo de biocombustveis tem gerado uma srie de questes arespeito de segurana alimentar. O mercado de commodities agrcolas tambm umimportante determinante na dinmica do mercado de biocombustveis. Com essamotivao, Tokgoz e Elobeid (2006) pesquisaram as relaes entre os mercados deetanol, cana-de-acar e milho. Os estudos revelam competio entre o setor deetanol e os outros setores que utilizam a mesma matria-prima, de modo que alucratividade relativa desses setores ir determinar as tendncias de longo prazo nosetor agrcola.

Em seu estudo a respeito dos impactos do uso de biocombustveis,(VIDOSH; PRAKSH; ALOK, 2011) relata os benefcios do desenvolvimento deste setor.Segundo ele, os biocombustveis, alm de promover reduo nas emisses depoluentes, podem ser um fator de desenvolvimento regional ao trazerem novas fontesde renda. Apesar disso, possuem o poder de influenciar aumentos nos preos dealimentos ao ocuparem reas destinadas produo destes.

Os estudos de Silva e Almeida (2006) apontam a existncia de uma forteligao entre os preos do petrleo e do acar, passando pela produo de etanol de


125


acar. Nesse sentido, o Brasil tem um papel importante pela sua importncia nosmercados internacionais de acar e etanol.

Dong (2007) defende a ideia de que os pases em desenvolvimento devemconsiderar o problema de segurana alimentar em face da expanso dosbiocombustveis. Segundo o autor, quanto mais terra for alocada para a produo dematria-prima para biocombustveis, maiores sero os preos dos gros.

A transmisso de preos envolvendo combustveis no Brasil ainda umtema pouco abordado. Porm, podem-se encontrar algumas anlises referentes assimetria. Gamarra (2009) analisa o processo de transmisso de preos entre osmercados do etanol e da gasolina desde o lanamento dos carros flex. Porintermdio de modelos com vetores de correo do erro (VEC) e de testes decausalidade, observa-se haver relaes de curto e longo prazo e afirma-se a integraoentre os mercados. A assimetria na transmisso de preos do leo diesel estudadapor Cando-Pinheiro (2011), que, por meio do modelo VEC com quebra estrutural,constata que assimetria se manifesta no curto e no longo prazo.

Para a realizao do presente estudo, foi utilizado um modelo detransmisso de preos a fim de verificar a origem das variaes de preo dos produtosrelacionados nessa cadeia. As anlises de transmisso de preos pretendem responders seguintes questes: a) em que nvel de mercado se origina as variaes nos preos eem que sentido essas variaes se transmitem; b) durante que perodo se d atransmisso e com qual intensidade; e c) se existe ou no assimetria na transmisso depreos (AGUIAR, 1993).

O processo de transmisso de preos fundamenta-se nas hipteses de queo movimento de preos e o ajustamento integral resultam em transmisso completaem algum ponto de tempo; na dinmica e velocidade de ajustamento; e na assimetriade respostas, isto , se as variaes de preos so transmitidas assimetricamente entreos produtos.


126


3 METODOLOGIA

3.1 ENQUADRAMENTO METODOLGICO

Para a realizao do presente estudo, foi feita uma pesquisa de carterquantitativo descritivo por meio de dados secundrios coletados nas bases de dadosdo Cepea (Centro de Estudos Avanados em Economia) e IEA (Instituto de EconomiaAgrcola do Estado de So Paulo). Da pesquisa, resultaram as sries de preo mensal dacana-de-acar, do etanol hidratado e do acar no perodo de fevereiro de 1999 atsetembro de 2010, sendo que todos os dados foram coletados no Estado de So Paulo.

A base de preo para o etanol hidratado apresentada em R$/litro,enquanto a base de preo para a cana-de-acar est em R$/t e o acar, em R$/Kg.

3.2 MTODO DE INTERVENO

Em anlise de regresso mltipla, as inter-relaes entre variveiseconmicas geralmente exigem que os modelos sejam tratados pela tcnica deequaes simultneas. Nesses modelos, as variveis so referidas como endgenas,exgenas ou predeterminadas, e a estimao delas exige alguns cuidados relacionadosaos pressupostos, ou seja, existe restries para estimao de modelos com equaessimultneas.

O primeiro passo foi verificar a existncia de cointegrao entre as sriespor meio do procedimento proposto por Engle e Granger (1987), visando a auferir seexiste a presena de um equilbrio de longo prazo, ou seja, uma relao estvel entre oconjunto de variveis. Para a verificao da cointegrao, elaborada uma equaode regresso para o conjunto de variveis da seguinte forma:

tt uxxy 2211 Em que tx e ty so ditos cointegrados se existe parmetro tal que


127


ttt xyu um processo estacionrio.Onde yt e xn o log-retorno do preo de uma das variveis, n o

parmetro calculado e ut o resduo da regresso.Para tanto, foi efetuado o teste Dickey-Fuller Aumentado (ADF). Caso seja

possvel rejeitar a hiptese nula de no estacionariedade dos resduos da relao delongo prazo entre cada par de variveis em nvel, possvel afirmar que as sries socointegradas.

De acordo com Hill (2012), ao se trabalhar com sries temporais, evidencia-se sempre a necessidade de estacionariedade da srie. Sendo assim, o teste Dickey-Fuller Aumentado foi novamente utilizado para verificar a estacionariedade das sries.O teste ADF repetido, quando necessrio, fazendo-se diferenas sucessivas da srie.O nmero de razes unitrias (ordem de integrao) dado pelo nmero de vezes quea srie deve ser diferenciada para se tornar estacionria.

Um processo estocstico estacionrio quando a sua mdia e a suavarincia so constantes ao longo do tempo e quando o valor da covarincia entre doisperodos de tempo depende apenas da distncia, do intervalo ou da defasagem entreos perodos de tempo, e no do prprio tempo em que a covarincia calculada. Emtermos de notao matemtica, as propriedades do processo estocstico estacionriopodem ser representadas por: (Mdia) )( tYE , (Varincia) 22)()var( uYEY tt e(Covarincia) )])([( kttk TYE (BUENO, 2011).

O teste ADF consiste na estimao da equao por mnimos quadradosordinrios e pode ser expresso, conforme Tsay (2010), da seguinte forma:

tp

iitittt xxcx

1

11

onde tc uma funo determinstica do tempo(t) e 1 jjj xxx so assries diferenciadas de tx . A razo t de ,1

ADF-test ,)(1

std


128


onde denota os mnimos quadrados estimados de , o teste de raizunitria aumented Dickey-Fuller (ADF).

O modelo de Autorregresso Vetorial (VAR) foi proposto como alternativaaos modelos estruturais multiequacionais. Ele tem uma abordagem bastante utilizadana anlise de questes macroeconmicas e tem sido tambm usado em estudosrelacionados economia agrcola, podendo-se citar, nesse caso, Myers et al. (1990),Aguiar (1993), Barros (1997) e Bacchi e Burnquist (1999).

O modelo VAR, proposto por Sims (1980), constitudo de sries temporaisem que as variveis dependentes esto em funo de suas prprias defasagens e deoutras variveis. Ele pode ser escrito, em sua forma reduzida e de primeira ordem,pela seguinte forma matricial:

= = +,,,

+ = + +

ou, de modo equivalente, como o seguinte sistema de equaes:= + , + , + , += + , + , + , += + , + , + , +

A utilizao da metodologia VAR permite a obteno de elasticidades deimpulso para k perodos frente. Essas elasticidades de impulso possibilitam aavaliao do comportamento das variveis em resposta a choques (inovaes)individuais em quaisquer dos componentes do sistema, podendo-se, assim, analisar,por meio de simulao, efeitos de eventos que tenham alguma probabilidade deocorrer.

A principal vantagem no uso do VAR que se trata de um modelomultivariado, dinmico, que permite analisar a relao entre as variveis ao longo dotempo, levando-se em considerao a interdependncia delas.


129


3.3 PROCEDIMENTOS DE PESQUISA

Conforme descrito, utilizaram-se sries histricas de preos da cana-de-acar, etanol e acar, negociadas no Estado de So Paulo por ser o maior produtornacional. As sries referem-se ao perodo de fevereiro de 1999 at setembro de 2010,totalizando 170 observaes.

Com o objetivo de suavizar as sries de dados, a fim de dar maior clareza anlise do comportamento apresentado por elas, ser utilizada, neste trabalho, a srieem logaritmo natural, expresso nas variveis cane, sugar, etanolhidr.,representando os logaritmos dos preos da cana-de-acar, do acar e do etanolhidratado, respectivamente. As sries tambm foram diferenciadas, pois se trabalhoucom os retornos dos preos a fim de verificar se as variaes nos preos de uma oumais variveis produziriam alteraes nos preos das demais variveis. Esteprocedimento tambm visa a respeitar o pressuposto de estacionariedade conforme jdisposto.

4 ANLISE E DISCUSSO DOS RESULTADOS

Seguindo o modelo analtico proposto, as sries de preo foram analisadasa fim de verificar a presena de raiz unitria e cointegrao nas variveis para que sepudesse dar incio s estimativas do modelo VAR.

O teste de cointegrao Engle-Granger foi utilizado para verificar se haveriauma relao de logo prazo entre as variveis. O teste verifica a presena de raizunitria nas variveis em nvel e realiza uma regresso entre elas para analisar se osresduos da regresso possuem raiz unitria.


130


Tabela 1 Teste de cointegrao de Engle-GrangerVarivel Estatstica do Teste Valor crtico 5% p-valor Z(t)Cane -1.438 -2,887 0.5639Sugar -1.603 -2,887 0.4821Etanolhidr -1.679 -2,887 0.4420

1u -2.541 -2.887 0.1059Fonte: Elaborado pelos autores, 2012.

Conforme se pode constatar pela anlise da Tabela 1, os resduos (u1) daregresso possuem raiz unitria, assim como as variveis em nvel. Sendo assim,confirma-se a inexistncia de cointegrao entre os dados.

Para a realizao da anlise pelo modelo VAR, fundamental que assries utilizadas no possuam raiz unitria, ou seja, sejam estacionrias. Para tanto, assries foram diferenciadas, gerando as variveis dcane, dsugar detanolhidr, e foirealizado o teste Dick-Fuller Aumentado (ADF), conforme a Tabela 2.

Tabela 2 Teste ADF para raiz unitriaVarivel Estatstica do Teste Valor crtico 5% p-valor Z(t)Dcane -8,219 -2,887 0,0000Dsugar -8,346 -2,887 0,0000Detanolhidr -8,343 -2,887 0,0000Fonte: Elaborado pelos autores, 2012.

Confirmada a estacionariedade da srie, partiu-se para a definio donmero de defasagens a serem utilizadas no modelo.

Utilizou-se um sistema VAR com duas defasagens baseadas no critrioAkaike de seleo. Os asteriscos na tabela indicam os melhores (isto , minimizados)valores dos respectivos critrios de informao AIC = critrio de Akaike, BIC = critrioBayesiano de Schwarz, e HQC = critrio de Hannan-Quinn.

Tabela 3 Critrio de escolha do nmero de defasagensLag LL LR p FPE AIC HQIC SBIC0 536.445 7.4e-08 -7,90289 -7,87666 -7,838331 565.674 58.457 0.000 5.5e-08 -8,20257 -8.09763* -7.94433*2 578.556 25.765* 0.002 5.2e-08* -8.26009* -8,07643 -7,808163 584.539 11.966 0.215 5.4e-08 -8,21539 -7,95303 -7,569784 591.127 13.176 0.155 5.6e-08 -8,17966 -7,83859 -7,34035Fonte: Elaborado pelos autores, 2012.


131


A anlise da Tabela 3, pelo critrio AIC, permite concluir que h influnciado preo de um produto sobre o outro com at dois perodos anteriores (duasdefasagens). A primeira varivel analisada, dcane, demonstrou sofrer influncia de siprpria em duas defasagens bem como da varivel detanolhidr em uma defasagem,conforme tabela a seguir.

Tabela 4 Modelo VAR para varivel dcaneTermos Coeficiente Erro padro z p-valordcane_1 0,160622 0,0848221 1,894 0,0605dcane_2 0,230326 0,0821562 2,804 0,0058***dsugar_1 0,0783095 0,0522727 1,498 0,1365dsugar_2 0,0562602 0,0510602 1,102 0,2726detanolhidr_1 0,0909898 0,0270254 3,367 0,0010***detanolhidr_2 -0,0205257 0,0280330 -0,7322 0,4654Const 0,00298436 0,00306435 0,9739 0,3319Fonte: Elaborado pelos autores, 2012.

Observa-se que a varivel dsugar, por no ser significativa, no foi capazde influenciar a dcane. Desta forma, constata-se que o retorno do preo da cana-de-acar sofre influncia positiva de si prpria com dois perodos de defasagem etambm positivamente influenciado pelo retorno do preo do etanol hidratado.Porm, as variaes no preo no so integralmente repassadas entre os produtos.

A Tabela 5 relaciona a equao proposta para a varivel dsugar.

Tabela 5 Modelo VAR para varivel dsugarTermos Coeficiente Erro padro Z p-valordcane_1 0,200564 0,140642 1,426 0,1562dcane_2 0,027982 0,136221 0,2054 0,8376dsugar_1 0,215902 0,086672 2,491 0,014**dsugar_2 -0,08862 0,084662 -1,047 0,2972detanolhidr_1 0,089575 0,04481 1,999 0,0477**detanolhidr_2 0,116303 0,046481 2,502 0,0136**Const 0,005138 0,005081 1,011 0,3138Fonte: Elaborado pelos autores, 2012..


132


Analisando a Tabela 5, pode-se concluir que o processo de transmisso depreos ocorre nas variveis estudadas, no sentido de que o preo do acar positivamente influenciado pelo retorno do prprio preo com uma defasagem, mastambm influenciado pelo retorno do preo do etanol hidratado com uma e duasdefasagens. Ou seja, o preo do acar responde positivamente a elevaes no preodo etanol, corroborando com os estudos de Silva e Almeida (2006), demonstrandohaver uma ligao entre o preo do acar e dos combustveis passando pelo etanol.

Cabe salientar que a varivel dsugar no sofreu influncia significativa davarivel dcane, ou seja, no se verificou o processo de transmisso de preos entreestes produtos. A ltima varivel analisada, detanolhidr, no demonstrou sofrerinfluncia das demais variveis, apenas de si prpria.

Tabela 6 Modelo VAR para varivel detanolhidrTermos Coeficiente Erro padro Z p-valordcane_1 -0,32049 0,270646 -1,184 0,2385dcane_2 -0,19848 0,26214 -0,7572 0,4503dsugar_1 0,070715 0,166789 0,424 0,6723dsugar_2 0,281177 0,16292 1,726 0,0867detanolhidr_1 0,360513 0,086231 4,181 0,0000***detanolhidr_2 -0,18573 0,089446 -2,076 0,0398**Const 0,010116 0,009778 1,035 0,3028Fonte:Elaborado pelos autores, 2012.

Nesse sentido, a transmisso de preos no foi verificada entre o etanolhidratado e as demais variveis. Porm, o retorno do preo do etanol hidratadodemonstra sofrer forte influncia apenas do seu prprio preo, com um e doisperodos de defasagem.

Merece grande destaque o fato de o etanol hidratado no sofrer influnciados demais produtos da cadeia, mas ser capaz de influenciar todos os demais. Issodemonstra que o etanol hidratado tem comportamento de lder na cadeia, e asvariaes nos seus preos so transmitidas aos demais.


133


A transmisso de preo se d, portanto, do etanol para a cana-de-acar epara o acar, com um perodo de defasagem para a cana-de-acar, e com um e doisperodos para o acar.

O processo de transmisso de preos dentro do setor sucroalcooleiroocorre de forma assimtrica entre os produtos estudados. Apesar de efetivo, oprocesso de transmisso de preo insuficiente para validar a LPU dentro do setor,tendo em vista que as alteraes e as variaes de preos so transmitidasassimetricamente e no so repassadas de forma integral aos demais produtos.Conforme Fackler e Goodwin (2001), os pressupostos tericos da LPU so bastanterestritivos e no consideram outras variveis importantes na interao.

5 CONSIDERAES FINAIS

O setor sucroalcooleiro mostra-se como um dos mais dinmicos doagronegcio brasileiro. Merece destaque neste setor a cadeia do etanol, que serelaciona tanto com o mercado de combustveis quanto com o de alimentos, por meiodo acar.

O presente estudo evidencia a importncia da pesquisa das relaes depreo entre os biocombustveis e os alimentos. Ambos, alimentos e combustveis, sosetores estratgicos da economia, e suas alteraes de preos tm impactoimportante em diversos setores, inclusive como componentes no clculo da taxa deinflao.

O processo de transmisso dos preos demonstrou-se efetivo, havendointegrao entre os preos dos produtos estudados. Com os resultados, foi possvelverificar o sentido da transmisso dos preos e a intensidade com a qual ocorre.

A anlise de transmisso de preos dentro do setor sucroalcooleirodemonstrou haver integrao entre os preos das variveis estudadas. Tanto o preoda cana-de-acar quanto o do acar sofreram influncia significativa do preo do


134


etanol hidratado, porm nenhum daqueles produtos foi capaz de influenciar os preosdeste. Esse comportamento evidencia o poder que os biocombustveis tm sobreoutros elementos de sua cadeia produtiva e em destaque sobre os alimentos.

O preo do etanol demonstrou sofrer influncia apenas de si prprio, comum e dois perodos de defasagem, evidenciando, assim, que o etanol o lder dacadeia de produtos estudada, sendo capaz de determinar variaes nos preos dosdemais produtos. Dessa forma, as polticas para este combustvel merecem ateno,pois determinaro reflexos em toda a cadeia e, por consequncia, no setorsucroalcooleiro como um todo.

Apesar de efetivo o processo de transmisso de preo dentro do setor, nofoi validada a Lei do Preo nico como mecanismo de ajuste de preos, pois asalteraes e as variaes de preos so transmitidas assimetricamente e no sorepassadas de forma integral aos demais produtos, contrariando o pressupostos dateoria.

O estudo sofre algumas limitaes, tendo em vista que h outros produtose componentes importantes na formao de preos na cadeia estudada. Sugere-se,para estudos posteriores, que se incluam preos dos demais combustveis, em especialo da gasolina, pois esta recebe a adio de 20% de etanol em sua mistura, podendo-seassim verificar a interao deste produto com a cadeia do etanol. Uma alternativa aser explorada a utilizao de modelos multivariados que incluam tendncias comoo threshold e, assim, verificar o comportamento que estas variveis assumem quandoh variaes nas tendncias.

PRICE TRANSMISSION ANALYSIS IN BRAZILIAN SUGARCANE SECTOR

ABSTRACTAims of this paper is to analyze price transmission process in sugarcane sector andverify the applicability of Law of One Price. For this, it was used price series of


135


sugarcane, hydrated ethanol and sugar in the state of So Paulo from February 1999 toSeptember 2010. These data were analyzed according to the Vector AutoregressiveModel. The results found show a strong link among these products, highlighting thecase of hydrous ethanol, which strongly influences the prices of the other ones, butdoes not suffer any influence from fluctuations in the prices of sugarcane and sugar.

Key-words: Price transmission. Sugarcane. Ethanol. Sugar.

REFERNCIAS

AGUIAR, D. R. D. A questo da transmisso de preos agrcolas. Revista de Economia eSociologia Rural, Braslia, v.31, n.4, p.291-308, out./dez., 1993.

AGNCIA NACIONAL DO PETRLEO, GS NATURAL E BIOCOMBUSTVEIS. Anurio ANP2011. Disponvel em: . Acesso em: 28 maio 2012.

ARDENI, P. G. Does the Law of One Price really hold for commodity prices? AmericanJournal of Agricultural Economics, v. 71, n.3, p. 661-669, 1989.

BACCHI, M.R.P.; BURNQUIST, H.L. Transmisso de preos entre os segmentosprodutivos da pecuria de corte brasileira. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ECONOMIAE SOCIOLOGIA RURAL, Foz de Iguau, PR, 1999. Anais Braslia: SOBER, 1999.

BALCOMBE, B. K.; MORRISON, J. Commodity price transmission: a critical oftechniques and an application to select tropical export commodities. Roma: FAO, 2002.

BARROS, G.S. de C.; BITTENCOURT, M.V.L. Formao de preos sob oligopsnio: omercado de frango em So Paulo. Revista Brasileira de Economia, Rio de Janeiro, v.51,n.2, p.181-199, 1997.

BUENO, R. D. L. D. Econometria de sries temporais. So Paulo: Cengage Learning,2011.

CANDO-PINHEIRO, M. (2011) Assimetrias na Transmisso dos Preos dosCombustveis: O Caso do leo Diesel no Brasil. FGV-IBRE, Textos para discusso.Disponvel em:. Acesso em 30 maio 2012.


136


COSTA, C.C. da; BURNQUIST, H.L.; GUILHOTO, J.J.M. Impacto de alteraes nasexportaes de acar e lcool nas regies Centro-Sul e Norte-Nordeste sobre aeconomia do Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural, v.44, n.4, p. 609-627,2006.

DICKEY, D.A.; FULLER, W.A. Likelihood ratio statistics for auto-regressive time serieswith a unit root. Econometrica, v.49, n.4, p.1057-72.1981.

ENGLE, R.;GRANGER, C. Cointegration and error correction: representation, estimationand testing. Econometrica, v.55, n. 2, p. 251-276, 1987

ELOBEID, A.; TOKGOZ, S.; HAYEZ, D. J.; BADCOCK, B. A.; HART, C. E.; The Long-RunImpactof Corn-Based Ethanol on the Grain, Oilseed, and Livestock Sectors: APreliminary Assessment. CARD Briefing Paper 06-BP 49. November 2006.

FACKLER, P. L; GOODWIN, B. K. Spatial price transmission. In: GARDNER, B.; RAUSSER,G. (Eds.). Handbook of agricultural economics. Amsterdam: Elsevier, 2001.FULLER, W.A. Introduction to statistical time series. New York: John Wiler. 1976.

GAMARRA, J. Transmisso de preos entre os mercados de etanol e da gasolina desdeo lanamento dos carros Flex-Fuel no mercado brasileiro. 2009. 143 f. Dissertao(mestrado em Agronegcio) Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2009.

HILL, R.C.; GRIFFITHS, W.E.; LIM, G.C. Principles of Econometrics. 4. ed., New York:John Wiley & Sons. 2012.

JORNALCANA. Conhea o setor. Disponvelem: . Acessoem: 18 abril 2011.

KRUGMAN, P. R.; OBSTFELD, M. International economics: theory and policy. 5. ed.Massachusetts: Addson Welsley, 2005.

MYERS, R.J.; PIGGOTT, R.R.; TOMEK, W.G. Esthimating sources of fluctuations in theaustralian wool market: an application of VAR methods. Australian Journal ofAgricultural Economics, v.34, p.242-262, 1990.

SILVA, C. M. S; ALMEIDA, E. L. F.Formao de um mercado internacional de etanol esuas inter-relaes com os mercados de petrleo e acar. In: CBE, 16 a 18 de agostode 2006, Rio de Janeiro.

SIMS, C.A. Macroeconomics and reality. Econometrica, v. 48, n.1, p. 1-48. 1980.


137


TSAY, RUEY S. Analysis of Financial Time Series, 3 ed. New York: John Wiley & Sons,Inc., 2010.

TOKGOZ, S., ELOBEID, A.; J.FABIOSA, D.J.HAYES, B.A. BADCOCK, C.E. HART, T. YU, F.DONG, J.C. BEGHIN. 2007. Emerging biofuels: outlook of effects on U.S. grain, oilseed,andlivestock markets. CARD Staff Report 07-SR 101, May, Center for Agricultural andRural Development, Ames, IA, 2007.

VIDOSH, M. PRAKSH V. ALOK, C. Impacts of Bio-fuel use: A Review, Internationaljournal of engineering science and technology. v. 3 n. 5, 2011.

875-1882-2-pb

Documents