ANÁLISE ECONOMÉTRICA DA TRANSMISSÃO DE PREÇOS ENTRE OS MERCADOS DE SOJA DE CHICAGO/EUA E DE PASSO FUNDO/RS AN ECONOMETRIC ANALYSIS ON TRANSMISSION PRICES BETWEN SOYBEAN MARKET OF CHICAGO/USA AND PASSO FUNDO / BRAZIL Autores: Elen PRESOTTO1; Nilson Luiz COSTA1; Antônio Cordeiro de SANTANA2; Argemiro Luís BRUM3. Filiação: 1Universidade Federal de Santa Maria (UFSM); 2Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA); 3Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUÍ) E-mail:
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[email protected]. Grupo de Pesquisa: GRUPO 1 COMERCIALIZAÇÃO, MERCADOS E PREÇOS. Resumo Este estudo propõe uma análise para entender o processo de formação do preço da soja pago ao produtor na praça de Passo Fundo/RS. Metodologicamente, a pesquisa pode ser caracterizada como quantitativa, uma vez que investiga as relações existentes entre o mercado internacional de soja em grãos e o mercado local de Passo Fundo/RS através de modelo de regressão linear. Entre os principais resultados, destaca-se que cerca de 92% das variações do preço pago ao produtor de soja de Passo Fundo/RS são explicadas, conjuntamente, pelas variações das cotações verificadas na Chicago Board of Trade (CBOT), na taxa de câmbio e no prêmio de exportação. Sendo assim, esta análise, fundamentada no modelo econométrico de transmissão de preços, é mais uma alternativa que pode ser utilizada no momento da formulação de estratégias de comercialização e pode contribuir para reduzir os riscos de perdas econômicas, em nível de produtor rural. Palavras-chave: Comercialização de Soja; Transmissão de Preços; Chicago; Passo Fundo. Abstract This study proposes an analysis to understand the process of formation of the soybean price paid to producers in the Passo Fundo / RS / Brazil. Methodologically, the research can be characterized as quantitative as it investigates the relationship between the international market for soybeans the local market of Passo Fundo through linear regression model. Among the main results that about 92% of the variations of the price paid to the producer of soybeans from Passo Fundo are explained jointly by the variations of the prices recorded on the Chicago Board of Trade (CBOT), the exchange rate and the export prize. Thus, this analysis, based on econometric model of price transmission, is another alternative that can be used when formulating marketing strategies and can help reduce the risk of economic losses, the level of farmers. Key words: Soybean Marketing; Prices Transmission; Chicago; Passo Fundo / RS / Brazil. João Pessoa - PB, 26 a 29 de julho de 2015 SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural
1. Introdução Nas últimas décadas a produção e a área plantada de soja cresceram exponencialmente no Brasil. Muitos são os fatores que explicam este avanço, mas é possível destacar o papel de destaque dos avanços científicos e tecnológicos, da migração, novos investimentos privados e públicos, das políticas de incentivos e também do aumento da demanda doméstica e internacional por proteínas e óleos de origem vegetal. O fato é que a partir da década de 1970 a soja tornou-se a principal cultivar da agricultura brasileira e na região Sul já se concentrava 80% da área plantada. Na década de 1980, a expansão para áreas de fronteiras agrícolas levou a soja para as regiões Sudeste, Centro-Oeste e Nordeste. A década de 90 foi marcada por altos investimentos em infraestrutura e logística e a consolidação de lavouras também da região Norte (PASIN, 2007; COSTA e BRUM, 2008). Segundo Brum (2002), Pasin (2007) e Costa e Santana (2013), a produção brasileira foi favorecida pela Pesquisa, Desenvolvimento & Inovação, que resultaram em novas variedades adaptadas às distintas condições edafoclimáticas existentes no Brasil. Atualmente, os principais estados exportadores são Mato Grosso (29,45% do total brasileiro), Paraná (21,18%) e Rio Grande do Sul (17,79%) (ALICEWEB, 2015). O segmento é altamente concentrado, uma vez que Costa e Santana (2014) destacam que Bunge Alimentos S.A., Cargill Agrícola S.A., ADM do Brasil Ltda., Louis Dreyfus Commodities Brasil Ltda., Grupo Agrenco, Noble Group e Coimex Trading são responsáveis por aproximadamente 67% da comercialização brasileira do grão. Para Brum (2002), o crescimento da demanda por soja ocorre porque, quando triturada, a soja resulta em farelo e óleo. O farelo, destinado principalmente ao consumo animal, através de rações, é rico em proteína e o óleo é rico e lipídeos, largamente consumido pela população humana. Para Pasin (2007), as vantagens da soja estão tanto nos nutrientes – o grão é rico em proteínas – quanto na facilidade de preparo e no consumo. Esta oleaginosa e seus subprodutos possuem durabilidade se armazenado corretamente. A soja, pertencente à família das leguminosas, é uma matéria-prima básica, não perecível e de difícil substituição. Sua proteína é a única de alta qualidade e fácil digestibilidade pelo corpo humano, ofertada pelo reino vegetal (HUGHES, RYAN, MUKHERJEA e SCHASTEEN, 2011). Neste contexto, Costa (2012) destaca os diversos usos que se faz da soja e mostra que seus derivados estão presentes na produção de pães, massas, bolachas, alimentos dietéticos, maioneses, margarinas, temperos, produtos integrais, entre outros industriais e destinados à produção de alimentação animal, conforme é possível observar na Figura 1.
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Figura 1. Produtos derivados da soja
Fonte: COSTA (2012, p. 23).
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Em função desta importância e de sua representatividade na socioeconomia brasileira, o presente estudo se propõe a analisar um dos elementos que está diretamente relacionado à apropriação de renda pelo elo de produção (propriedades rurais) da cadeia produtiva da soja no Brasil: a comercialização e a formação do preço pago ao produtor rural. Diante disto, investigar-se-á influências das variações dos preços no mercado estabelecido na Chicago Board of Trade (CBOT)/Estados Unidos, da taxa de câmbio (R$/US$) e do prêmio de exportação no preço pago ao produtor de soja na praça de Passo Fundo/RS/Brasil. Este estudo e a análise de transmissão de preços podem fornecer subsídios para auxiliar em decisões estratégias, entre as quais, o momento de realizar a comercialização da produção. Na busca pelo aumento da competitividade, o estudo de transmissão de preços é mais uma ferramenta que pode auxiliar a entender o mercado e a formação de preços da soja em uma das principais regiões produtoras do Brasil. Esta é uma pesquisa exploratória, de caráter quantitativo e a econometria se constitui como estratégia metodológica para abordagem proposta. O artigo está dividido em quatro seções, sendo esta a introdução. A segunda descreve o método e testes utilizados na análise. A terceira seção apresenta os resultados obtidos através da análise de transmissão de preços e as discussões propostas pelo estudo. Por fim, são apresentadas as considerações finais e as referências consultadas.
2. Material e Métodos Conforme destacam Hoffmann e Vieira (1977), Santana (2003) e Gujarati (2006), a econometria é um ramo da ciência econômica que se dedica à análise de problemas econômicos usando como suporte a matemática, a inferência estatística e a teoria econômica. Os instrumentos usados em modelos econométricos permitem quantificar parâmetros, explicar comportamentos e realizar predições a partir dos resultados obtidos. 2.1 Análise de Regressão O estudo para estimar uma função econométrica, capaz de fornecer subsídios para analisar a importância das cotações internacionais da soja, do câmbio e do prêmio de exportação na formação do preço da soja pago ao produtor na praça de Passo Fundo/RS se deu a partir da estimação de uma função econométrica, pelo Método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Todas as variáveis (preços, taxa de câmbio e prêmio de exportação) foram deflacionadas, estão na data base 05/2014 e se constituem enquanto séries temporais mensais para o período janeiro/1996 à maio/2014. A equação econométrica estimada é a seguinte: 𝑃𝑆𝑃𝐹 = 𝛼0 + 𝛽1 𝑃𝑆𝐶𝐵𝑂𝑇 + 𝛽2 𝑇𝑅𝐶 + 𝛽3 𝑃𝑅𝐸 + 𝛽4 𝐴𝑅(1) + 𝜀 Em que: 𝑃𝑆𝑃𝐹 é o preço da soja no município de Passo Fundo em R$/saca de 60kg; João Pessoa - PB, 26 a 29 de julho de 2015 SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural
(1)
𝑃𝑆𝐶𝐵𝑂𝑇 é o preço da soja na Chicago Board of Trade (CBOT) em US$/saca de 60kg; 𝐼𝑃𝐶−𝐸𝑈𝐴 𝑇𝑅𝐶 é a Taxa Real de Câmbio em R$/US$. Sendo 𝑇𝑅𝐶 = 𝐼𝐺𝑃−𝐷𝐼 ∗ 𝑇𝑁𝐶 ; IPC-EUA = Índice de Preços ao Consumidor-EUA; IGP-DI = Índice Geral de Preços de Disponibilidade Interna; 𝑇𝑁𝐶 = taxa nominal de câmbio valor médio mensal de compra. 𝑃𝑅𝐸 é o Prêmio de Exportação em US$/saca de 60kg, com base no Porto de Paranaguá1; 𝐴𝑅(1) é o termo autorregressivo incorporado para corrigir os efeitos da autocorrelação serial de 1ª ordem dos resíduos (εt), conforme opção de ajuste em situações de autocorrelação nos resíduos, descritas por Santana (2003), Eviews 7 (2009) e Buscariolli e Emerick (2011); 𝛽𝑖 são os parâmetros a serem estimados; 𝜀 é o termo de erro estocástico. As informações foram obtidas Abiove (2014) para 𝑃𝑆𝑃𝐹 , 𝑃𝑆𝐶𝐵𝑂𝑇 , 𝑃𝑅𝐸 e Ipeadata (2014) para, IGP-DI, IPC-EUA, TNC. Espera-se sinais positivos para os coeficientes 𝛽1, 𝛽2 e 𝛽3, o que indica a existência de relacionamento positivo e direto entre cada variável independente com a variável dependente. Os coeficientes destas equações mensuram a transmissão de preços, em unidades, entre as variáveis independentes e a variável dependente. Com o objetivo de confirmar o relacionamento de longo prazo entre os mercados de soja em nível internacional (CBOT) e doméstico (Passo Fundo/RS), o Teste de Cointegração de Johansen também foi utilizado. Para Buscariolli e Emerick (2011), a hipótese que representa a existência de cointegração entre as variáveis valida o estudo, podendo assim, entender que a relação entre as variáveis é real e não espúria. 2.2 Teste de Cointegração O teste de cointegração utilizado, usualmente aplicado para atestar a existência de equilíbrio de longo prazo entre as séries, seguiu a metodologia adotada por Johansen (1988). Neste, testa-se a hipótese de que as variáveis sejam cointegradas. Se existir cointegração, a relação de longo prazo entre ambas não é espúria (SANTANA, 2003; BUSCARIOLLI e EMERICK, 2011). Por isso, a equação de cointegração pode ser interpretada como relações de equilíbrio em longo prazo entre as variáveis estudadas. O teste de cointegração de Johansen (1988), calculado pelo método de máxima verossimilhança, resulta em parâmetros que permitem analisar o equilíbrio entre variáveis não estacionárias. Neste contexto, estima-se a presença de múltiplos vetores de cointegração. 2.3 Teste de Estacionariedade A estacionariedade de séries temporais é um dos quesitos básicos exigidos em modelos de regressão. Para ser estacionária, a série deve apresentar média, variância e autocorrelação
1
O ideal seria a utilização do prêmio de exportação com base no Porto de Rio Grande, mas pressupondo a existência de elevado grau de correlação entre o Prêmio de Exportação pago no Porto de Paranaguá e Prêmio de exportação pago no Porto de Rio Grande e o insucesso em encontrar os valores praticados em Rio Grande, adotouse a hipótese simplificadora de que, para este mercado, as variações de Rio Grande ocorrem em perfeita harmonia com as variações de Paranaguá.
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constantes ao longo do tempo, independente do período da série estudada (SANTANA, 2003; BUSCARIOLLI e EMERICK, 2011). A não utilização de séries estacionárias em modelos econométricos estimados pelo Método dos Mínimos Quadrados Ordinários pode resultar em regressões espúrias, que não representam a real afinidade entre duas variáveis. Neste sentido, utilizou-se o teste de Dickey Fuller Aumentado (ADF) para testar a estacionariedade das séries temporais. 3.Resultados e Discussões A oscilação nos preços pagos aos produtores de commodities é notória e no caso da soja em grãos, comercializada na praça de Passo Fundo/RS, não é diferente. Este comportamento de mercado gera pressões e instabilidade na renda e nas economias cuja produção de commodities é a principal atividade produtiva, pois o produtor assume riscos e estes podem se consolidar na forma de perdas. Em função deste cenário, um cronograma adequado de comercialização pode contribuir para reduzir a probabilidade de perdas, principalmente decorrentes de estratégias equivocadas de comercialização. Para Barros (2006), a comercialização de produtos agrícolas, como é o caso da soja, resulta em preços formados nos diferentes níveis de mercados, começando no mercado produtor, atacadista e mercado varejista. Para cada nível, atribui-se uma margem de lucro e, ao final, o produtor é um tomador de preços, sobretudo em mercados com características de oligopsônio, como é o caso da soja, conforme é possível verificar em Costa (2012), Costa e Santana (2013; 2014). Mesmo considerando que na região Sul, as cooperativas atuam na comercialização e industrialização da soja e que, em alguma medida, fornecem suporte ao produtor, ainda assim existe a influência do poder de mercado das grandes Tradings. Portanto, o conhecimento do processo de formação de preços pode contribuir significativamente para reduzir os riscos e ampliar a margem do produtor rural. A análise de transmissão de preço é uma alternativa neste processo e permitiu quantificar os padrões de variabilidade existentes entre o mercado internacional e doméstico (Passo Fundo/RS) de soja. O teste de Dickey Fuller Aumentado (ADF) mostrou que as variáveis são integradas de ordem (1), ou seja, todas são estacionárias na primeira diferença. 3.1 Análise de Transmissão de Preços Entre os primeiros resultados, destaca-se a capacidade preditiva do modelo econométrico, sendo possível observar que a variável PSPF (actual) e a variável PSPF estimada (fitted) estão próximas (Figura 2). Por outro lado, as grandes oscilações resultaram em observações residuais que apontam para um processo de autocorrelação nos resíduos. Dado esta situação, incorporou-se um termo autorregressivo de primeira ordem com o objetivo de corrigir os efeitos do processo de autocorrelação nos resíduos.
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Figura 2. Capacidade explicativa do modelo e termo do erro estocástico
Fonte: dados da pesquisa.
Os resultados do modelo econométrico estão representados pela Tabela 1. O R² ajustado permite afirmar que 92% das variações nos preços da soja pago ao produtor rural na praça de Passo Fundo são explicadas, conjuntamente, pelas variações na Taxa Real de Câmbio, nas cotações da soja em Chicago/CBOT e pelo Prêmio de Exportação. Tabela 1. Estimação da Equação Econométrica de Transmissão de Preços Variável dependente: PSPF Variável Coeficiente C -17.05812 PSCBOT 1.199753 PRE 0.746145 TRC 13.68123 AR(1) 0.892938 R-Quadrado 0.923465 R-Quadrado Ajustado 0.922041 S.E. of regression 3.453058 Sum squared resid 2563.576 Log likelihood -582.2749 Estatística –F 648.5401 Prob(F-Estatística) 0.000000
Std. Error Estatítica-t Probabilidade 6.984256 -2.442368 0.0154 0.114106 10.51436 0.0000 0.167517 4.454138 0.0000 1.413321 9.680202 0.0000 0.030216 29.55160 0.0000 Mean dependent var 62.22610 S.D. dependent var 12.36716 Akaike info criterion 5.338862 Schwarz criterion 5.415990 Critério Hannan-Quinn 5.370009 Estatatística Durbin-Watson 1.676967
Fonte: dados da pesquisa.
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Todos os coeficientes dos parâmetros 𝛽𝑖, exceto o associado à variável C (constante), foram estatisticamente diferentes de zero ao nível de 1% de probabilidade. Os sinais representados pelos parâmetros 𝛽𝑖, estão de acordo com a teoria econômica, e confirmam estudos já realizados, como o de Sousa, Oliveira e Pinto (2009). O parâmetro β associado à variável PSCBOT permite afirmar que para cada elevação de US$1,00/saca de 60kg em Chicago (PSCBOT), espera-se um aumento de R$1,20/saca de 60kg em Passo Fundo (PSPF), ceteris paribus. Analogamente, variações negativas em Chicago também impactam negativamente o mercado de Passo Fundo/RS. O parâmetro β associado à variável PRE, permite afirmar que para cada elevação de US$1,00/saca de 60kg do prêmio de Exportação (PRE), espera-se um aumento de R$0,74 na saca de soja paga ao produtor em Passo Fundo (PSPF), ceteris paribus. O parâmetro β associado à variável TRC mostra-se bastante elástico em relação ao preço pago ao produtor rural em Passo Fundo (PSPF). Neste contexto, para cada R$ 1,00 de elevação na Taxa Real de Câmbio (R$/US$), espera-se aumento de R$13,68 na saca de soja em Passo Fundo (PSPF), ceteris paribus. As definições de Barros (2006) de que as formações de preços agrícolas passam por um contexto de níveis de mercados, se confirmam, uma vez que se identificou a importância destas variáveis (preços internacionais, câmbio e prêmio) na formação do preço pago em Passo Fundo, o mercado de referência para a comercialização de soja produzida na Mesorregião Noroeste Rio Grandense. Este estudo também confirma a percepção de Costa (2005), de que a formação do preço da soja sofre influências diretas do mercado internacional. No mesmo sentido, corrobora os postulados de Barros (2006), uma vez que se confirmou a hipótese de que os diferentes níveis de mercado estão conectados e transmitem preços. Dito isto, a hipótese de que os preços pagos em Passo Fundo sobrem influência do mercado internacional, tendo como parâmetros o preço na CBOT, a taxa real de câmbio (R$/US$) e o Prêmio de Exportação, foi confirmada. 3.2 Análise de Cointegração e Equilíbrio de Longo Prazo O Teste de Cointegração de Johansen aponta para a existência de relacionamento de longo prazo entre as cotações em Passo Fundo, na CBOT, Taxa Real de Câmbio e Prêmio de Exportação. Identificaram-se quatro vetores de cointegração ao nível de 1% de probabilidade, pela estatística do traço e também quatro vetores de cointegração pela estatística do máximo autovalor. Portanto, as séries são cointegradas e possuem equilíbrio de longo prazo. Estes resultados ratificam as considerações de Mafioletti (2002), de que a formação do preço da maioria das commodities é decorrente das negociações e cotações na Bolsa de Mercados Futuros, através da dedução de custos com transportes, impostos e armazenagem chegando-se as várias regiões do mercado físico com seu preço fim. A tabela 2 apresenta as principais estatísticas do Teste de Cointegração de Johansen.
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Tabela 2. Teste de Cointegração de Johansen Posição de teste irrestrito de cointegração (Traço) Hipótese de Autovalor Estatística do número de casos λi traço Nenhum* 0.307535 217.1801 No máximo 1* 0.269562 138.1680 No máximo 2* 0.179871 70.63418 No máximo 3* 0.122113 28.00113
Valor crítico 5% 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466
Probabilidade 0.0001 0.0001 0.0000 0.0000
Teste do traço indica 4 autovalores cointegrados ao nível de 5% * indica rejeição da hipótese ao nível de 5%
Posição de teste irrestrito de cointegração (Máximo autovalor) Hipótese de Autovalor Estat. máximo Valor crítico número de casos λi autovalor 5% Nenhum* 0.307535 79.01209 27.58434 No máximo 1* 0.269562 67.53381 21.13162 No máximo 2* 0.179871 42.63305 14.26460 No máximo 3* 0.122113 28.00113 3.841466
Probabilidade 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Máximo autovalor indica 4 autovalores cointegrados ao nível de 0,05 * indica rejeição da hipótese ao nível de 0,05 Fonte: dados da pesquisa.
4. Considerações Finais A análise de transmissão de preços desenvolvida neste estudo é mais um instrumento que pode ser utilizado para o planejamento e organização da comercialização de soja, pelos produtores rurais. Neste contexto, o modelo econométrico estimado para mensurar a transmissão de preços permitiu concluir que 92% das variações do preço pago ao produtor da Mesorregião Noroeste Rio Grandense são explicadas, conjuntamente, pelas variáveis independentes do modelo, preço da soja na bolsa de Chicago (PSCBOT), Taxa Real de Câmbio (TRC) e o Prêmio de Exportação (PRE). Ficou confirmada a hipótese que o preço pago ao produtor rural em Passo Fundo/RS possui estreita relação com os níveis do mercado de câmbio, com o prêmio de exportação e com as cotações do mercado internacional, principalmente da CBOT/Chicago. No entanto, observou-se que a taxa de câmbio é a variável que mais responde pelas oscilações neste mercado. Por fim, as variáveis escolhidas e a metodologia aplicada para o estudo mostraram-se eficientes para entender a dinâmica da formação do preço da soja na praça de Passo Fundo/RS. Referências Bibliográficas ABIOVE. Associação Brasileira das Indústrias de Óleos Vegetais. Elaboração: ABIOVE Coordenadoria de Economia e Estatística. Evolução das Cotações. 2014. Disponível em < http://www.abiove.com.br/>. Acesso em: 05. set. 2014.
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