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Brazilian Journal of Development
Mercado brasileiro de carnes: transmissão de preços
Brazilian meat market: price transmission
DOI:10.34117/bjdv6n3-456
Recebimento dos originais: 06/03/2020
Aceitação para publicação: 27/03/2020
Andresa Carolina da Silva
Graduada em Administração pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU/FACES,
Bolsista de Iniciação Científica (PIVIC/UFU)
Universidade Federal de Uberlândia (UFU/FACES)
UFU/FACES (Sala 302/Bloco D), Rua 20, nº 1600, Bairro Tupã, Ituiutaba - MG,
CEP: 38304-402
E-mail: andresa_carolyna@hotmail.com
Odilon José de Oliveira Neto
Doutor em Administração pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo da
Fundação Getulio Vargas (FGV/EAESP), Pós-Doutor em Agronegócio pela Universidade
Federal de Goiás, Coordenador do Grupo de Pesquisa “Inteligência em Finanças e
Mercados” (CNPq/UFU-NEPACC)
Universidade Federal de Uberlândia (UFU/FACES)
UFU/FACES (Sala 302/Bloco D), Rua 20, nº 1600, Bairro Tupã, Ituiutaba – MG,
CEP: 38304-402
E-mail: professorodilon@gmail.com
Reginaldo Santana Figueiredo
Doutor em Economia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Universidade Federal de Goiás (UFG/PPGAGRO)
UFG (Campus Samambaia) - Programa de Pós-Graduação em Agronegócio
(PPGAGRO), Rodovia Goiânia-Nova Veneza, Km Zero, Goiânia–GO, CEP 74690-900
E-mail: emaildesantana@gmail.com
RESUMO
Este estudo teve o objetivo de analisar a volatilidade e a transmissão de preços entre os
mercados brasileiros de carnes bovina, suína e de frango. Para isso, foram utilizadas séries de
preços semanais da carne suína, da carne de frango, do boi gordo e dos cortes dianteiro, traseiro
e casado de carne bovina praticados nas principais praças de comercialização do Brasil no
período 2006-2017. Assim sendo, optou-se pela aplicação das seguintes análises: de tendência
central e dispersão, de correlação, de cointegração, de causalidade agregada à aplicação do
modelo vetorial de correção de erros e de decomposição da variância. Os resultados dos testes
de correlação e cointegração evidenciaram: (i) uma associação linear positiva forte entre os
preços; e (ii) uma relação comum-equilibrada no longo prazo entre os preços das carnes
bovina, suína e de frango. Por meio do teste de causalidade agregado ao modelo vetorial de
correção de erros, foi averiguada a transmissão de preços entre as carnes, concluindo-se que:
(i) a carne bovina é mais suscetível às alterações no seu próprio preço do que as carnes suína
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e de frango; (ii) a carne suína é mais suscetível às alterações no seu próprio preço do que a
carne de frango; e (iii) a carne de frango é a que tem menor poder de transmissibilidade de
preços. A partir da aplicação da decomposição da variância, concluiu-se que a alteração no
preço do boi gordo é dominante em transmissibilidade de variações de preços no mercado
brasileiro de carnes bovina, suína e de frango.
Palavras-chave: Agronegócio, Comercialização Agrícola, Choques, Transmissão de Preços
ABSTRACT
The present study aimed to analyze the volatility and price transmission between beef, pork
and chicken in the Brazilian meat market. It was based on a series of weekly meat prices in
the main trading markets in Brazil from 2006 to 2017, including prices of pork, chicken and
live cattle, and of beef hindquarter, forequarter and whole (fore cut, hind cut and ribs).
Central tendency and dispersion, correlation, cointegration, causality aggregated to the
vector error correction model, and the variance decomposition were taken into consideration.
The results of the correlation and cointegration tests point to: (i) a positive and strong linear
association between prices; and (ii) a balanced common relation on the long term between
beef, pork and chicken meat prices. Price transmission was verified through the causality test
aggregated to the vector error correction model, leading to the following conclusions: (i)
beef is more susceptible to alterations in price than chicken and pork: (ii) pork is more
susceptible to alterations in price than chicken; and (iii) chicken is the one with the lower
price transmissibility. By the application of the variance decomposition, this study concludes
that the alteration in price of beef is dominant in the transmissibility of price variation in the
Brazilian meat market of beef, pork and chicken.
Keywords: Agribusiness, Agricultural Commercialization, Shocks, Price Transmission
1 INTRODUÇÃO
No Brasil, importantes cadeias produtivas agrícolas integram o agronegócio, que é
responsável por cerca de 23% do Produto Interno Bruto (PIB) gerado pela economia, o que
corresponde a, aproximadamente, R$1,425 trilhão gerado pelo setor em 2016 (CEPEA, 2016).
Já a atividade pecuária, que é a base para a produção de carnes em geral, foi responsável por,
aproximadamente, 30% do PIB do agronegócio brasileiro em 2016, segundo dados da
Associação Brasileira das Indústrias Exportadoras de Carnes e da Confederação da Agricultura
e Pecuária do Brasil (ABIEC, 2016; CNA, 2017).
Entre as cadeias produtivas agrícolas brasileiras, destacam-se as de carne bovina, suína
e de frangos, principalmente, no contexto da produção, exportação e consumo interno. De
acordo com dados do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (sigla em inglês,
USDA), o Brasil posicionou-se, em 2016, como o 2º maior produtor de carne bovina mundial,
com 16,3% do total produzido, ficando atrás apenas dos Estados Unidos da América (EUA),
com 19,2% (USDA, 2017). Quanto à carne suína, o Brasil é o 4º maior produtor mundial, com
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3,3%, com a China (48,7%), a União Europeia (21,3%) e os EUA (10,4%) ocupando,
respectivamente, a 1ª, 2ª e 3ª posições no ranking de produção de carne suína. Já no que se
refere à produção de carne de frango, os EUA e o Brasil ocupam a 1ª e a 2ª colocação no
ranking mundial com, respectivamente, 20,6% e 15,1% do total produzido.
No que tange à produção brasileira de carnes, dados estatísticos da produção pecuária
do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) apontam que, em 2016, foram
abatidas 29,67 milhões de cabeças de bovinos, 42,32 milhões de cabeças de suínos e 5,86
bilhões de cabeças de frango (IBGE, 2017). Vale destacar também que a produção brasileira
dessas carnes vem crescendo a cada ano, segundo dados da Associação Brasileira de Proteína
Animal (ABPA) e do USDA, os quais mostram que a carne bovina apresentou uma variação
de 13,47% em produção, partindo de 53,30 milhões de toneladas, em 2000, para 60,48 milhões
de toneladas em 2016. Já a carne suína teve uma variação de 45,70%, com uma produção que
era de 2,56 milhões de toneladas, em 2000, passando a 3,73 milhões de toneladas em 2016.
Dentre as três carnes analisadas, bovina, suína e de frango, a de frango foi a que apresentou a
maior variação em produção, com evolução de 5,98 milhões de toneladas, no ano de 2000,
para 12,90 milhões de toneladas no ano de 2016, o que representou uma variação de 115,71%
no período (ABPA, 2017; USDA, 2017).
Em termos de exportação mundial de carne bovina, o Brasil apresentava-se, em 2016,
segundo o USDA, na 2ª posição, com 19,2%, estando atrás apenas da Índia, com 20,2%. Já
em relação à exportação de carne suína, o Brasil ocupava a 4ª posição no ranking, com 8,8%,
encontrando-se a União Europeia (34,1%), os EUA (31,0%) e o Canadá (16,4%),
respectivamente, na 1ª, 2ª e 3ª posição em exportação de carne suína. No que se refere à
exportação de carne de frango, o Brasil foi o maior exportador em 2016, com 38% do mercado
mundial, seguido dos EUA (28,4%) e da União Europeia (11%) (USDA, 2017).
No que diz respeito ao consumo interno per capita de carnes no Brasil em 2016,
segundo o USDA, esse foi de 46 quilogramas de carne de frango, 30,7 quilogramas de carne
bovina e 14,4 quilogramas de carne suína, o que representou um consumo do total produzido
no Brasil de 46,8%, 38,6% e 14,5%, respectivamente (USDA, 2017). Nesse contexto, implícita
e tecnicamente, tem-se que as cadeias de carnes competem entre si e têm seus produtos como
substitutos diretos, ou seja, a queda do consumo de determinada carne, seja ela bovina, suína
ou de frango, devido a um choque mercadológico específico que, hipoteticamente, teria como
consequência o aumento de preços de uma delas, impulsionaria o aumento temporário da
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demanda por outra carne em função da busca do consumidor por substituir um produto por
outro com preço mais atraente.
Vale destacar que, além do comportamento dos preços dos produtos substitutos, vários
fatores podem impactar a volatilidade dos preços das carnes, como: fatores legais, ambientais,
climáticos, sazonais, político-econômicos, tecnológicos, culturais, entre outros. Assim posto,
é importante que seja compreendida a dinâmica da volatilidade a fim de que se possa contribuir
com a geração de informação com potencial decisório para os agentes dessas cadeias
produtivas, dentre os quais, destacam-se os produtores de bovinos, suínos e de aves, bem como
a indústria e os varejistas, os quais são responsáveis diretos pelo processamento, distribuição
e comercialização de carnes.
Quanto à transmissão de preços, Barros (1990) já destacava a importância de se
identificar e analisar qual agente da cadeia produtiva de carnes mais influencia diretamente a
alteração no preço e como essa mudança é transferida ao longo da referida cadeia.
Internacionalmente, existem importantes estudos que abordam a temática transmissão de
preços no mercado de carnes, destacando-se, dentre eles, o de Bojnec (2002). Nesse estudo, o
autor concluiu que, na Eslovênia, tem-se um equilíbrio no longo prazo no que diz respeito à
transmissão vertical de preços entre as carnes bovina e suína e que, no longo prazo, esses
preços sofrem pouca influência externa. Já na vertente do mercado doméstico, o estudo de
Arêdes (2009), que contemplou o mercado de carnes da região metropolitana de São Paulo,
concluiu que as carnes bovina e de frango influenciam diretamente no preço da carne suína
praticado no varejo.
A respeito desses estudos, é importante ressaltar que os mesmos apresentam limitações
no contexto decisório, não necessariamente no seu procedimental metodológico, mas devido
a outros elementos. Esse é o caso do estudo de Bojnec (2002), que foi realizado no mercado
esloveno, no período 1990-2000, sendo esse um ambiente que apresenta características muito
particulares, o que torna os resultados limitados não apenas no contexto temporal, como
também no mercadológico, ainda mais em se tratando de decisões a serem tomadas em um
mercado significativamente importante como o mercado brasileiro de carnes.
Ao observar o estudo de Arêdes (2009), embora tenham sido consideradas as três
principais carnes em perspectiva de consumo, nota-se que o mesmo se ateve ao mercado
varejista da região metropolitana de São Paulo e, portanto, limitou-se à verificação da
transmissão de preços a esse elo da cadeia produtiva, o que torna os resultados, as análises e
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as conclusões importantes, porém restritos ao agente de comercialização final da cadeia
produtiva.
Logo, ao considerar a magnitude dos mercados de carnes bovina, suína e de frango no
Brasil, bem como a potencialidade substitutiva desses produtos, é que emergiu a questão de
pesquisa: a volatilidade em determinado mercado de carne pode provocar variações e
transferências de preços para outros mercados de carnes? Assim sendo, este estudo tem por
objetivo analisar a volatilidade e a transmissão de preços entre os mercados brasileiros de
carnes bovina, suína e de frangos.
A relevância do presente estudo decorre do fato das temáticas volatilidade e
transmissão de preços agrícolas serem pouco exploradas no Brasil. Além disso, ao considerar
as três principais cadeias produtivas da pecuária brasileira (bovina, suína e de frango), que são
importantes integrantes do composto de produto-renda do agronegócio brasileiro, espera-se
contribuir para o entendimento acerca do comportamento da volatilidade e da transmissão de
preços, bem como permitir que os agentes de mercado (produtores, frigoríficos, atacado,
varejo e consumidores) entendam melhor a relação entre os preços nesses mercados e, assim,
possam tomar decisões mais acertadas no curto e longo prazo e, ao mesmo tempo, ampliar a
efetividade da gestão do risco e a comercialização nos três principais mercados brasileiros de
carnes.
2 REVISÃO DE LITERATURA
A necessidade de entendimento dos mercados de carne bovina, suína e de aves, no que
tange aos preços, volatilidades e transferência dos preços, fez emergir a necessidade da
fundamentação teórica acerca dessa discussão. Assim sendo, segue o debate acerca de
importantes estudos publicados em periódicos científicos nacionais e internacionais, os quais
abordam características, particularidades e resultados de pesquisas que são referência acerca
da temática abordada no presente artigo.
Dentre os estudos que abordam os preços da carne de frango, destaca-se como um dos
pioneiros no âmbito da pesquisa do mercado brasileiro o de Barros e Bittencourt (1997), que
analisou a formação de preços no mercado de carne de frango no estado de São Paulo,
considerando-se os principais agentes da cadeia produtiva (produtor, atacado e varejo). Para
esse estudo, os autores analisaram a formação de preços no intervalo entre janeiro de 1985 e
dezembro de 1993, utilizando-se um modelo vetorial autorregressivo com correção de erro
baseado em um modelo oligopsonista proposto ao mercado de frango. Em resumo, os
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investigadores concluíram que os frigoríficos estabelecem, com antecedência, o preço das
carnes de frangos com base em expectativas estáticas no que diz respeito ao comportamento
do mercado.
Diferentemente do estudo de Barros e Bittencourt (1997), que analisaram,
especificamente, o mercado paulista de carne de frango, Arêdes et al. (2009) incluíram em seu
campo de observação o mercado paranaense. Os resultados evidenciaram que os preços
paulistas e paranaenses têm uma relação de causalidade unidirecional e que as alterações nos
preços no estado do Paraná são significativamente explicadas pelo comportamento dos preços
no estado de São Paulo. Evidenciou-se também que, embora a relação entre os preços da carne
de frango nos dois estados se torna instável devido a choques nesses mercados, esses preços
tendem a se ajustar e a voltar ao nível anterior ao choque.
No campo dos estudos sobre mercados internacionais de carne de frango, destaca-se a
investigação de Rezitis e Stavropoulos (2011) que, em estudo realizado na Grécia, no período
1993-2009, definiram pela rejeição da hipótese de cointegração, concluindo também que os
preços da carne de frango para o consumidor são significativamente estáveis. Além disso, os
pesquisadores identificaram que os choques provocados pela volatilidade demoram mais
tempo para se dissiparem, ou seja, para o produtor, tem-se maior incidência de volatilidade
nos preços se comparado com o consumidor.
Enquanto outros autores focaram seus estudos em mercados isolados, Dantas e
Weydmann (2009) abrangeram o mercado brasileiro e o internacional a fim de fazer uma
verificação acerca da relação de existência de longo prazo entre os preços no mercado interno
e externo. Utilizando-se, respectivamente, dos métodos de causalidade e cointegração, de
Engle e Granger (1982) e de Johansen (1988), foi comprovado que os preços que os produtores
brasileiros recebem são sensíveis às alterações dos preços no mercado externo, o que
caracteriza a cointegração entre os preços. Isso posto, os autores afirmaram que os produtores
devem se atentar a fatores internos que podem alterar a correspondência de ambos os preços.
Em suma, no que tange aos estudos que abrangeram mercados de carnes de frango, pôde-se
constatar que Barros e Bittencourt (1997), Arêdes et al. (2009), Dantas e Weydmann (2009) e
Rezitis e Stavropoulos (2011) corroboraram os resultados no sentido de evidenciar que a carne
de frango é sensível a choques e à movimentação do próprio mercado, o que faz com que essa
carne apresente volatilidade no preço, assumindo, portanto, forma assimétrica.
Ao considerar a importância do fenômeno transferência de preços agropecuários, Jones
(2005) optou por realizar uma investigação no mercado de carne de suínos norte-americano,
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entre os anos 1970 e 2003, com foco na volatilidade e transmissão de preços do produtor para
o varejista. Utilizando-se de um modelo heterocedástico semelhante ao usado por Morgan
(1999), e do teste de Mann e Whitney (1947) não paramétrico, o pesquisador chegou à
conclusão de que os preços nesses elos (produtor e varejo) não se ajustam perfeitamente às
alterações nos preços de outros mercados.
O estudo de Weydmann e Seabra (2006), realizado no estado de São Paulo, corrobora
os resultados encontrados por Jones (2005), isso porque foi constatada a existência de
transmissão de preços do elo atacadista para o produtor e que os preços pagos aos produtores
e varejistas são influenciados pela transmissão condicional da variância dos preços dos
atacadistas. Assim sendo, observou-se que a cadeia de suínos reproduz o mesmo padrão de
liderança das demais cadeias, ficando o elo produtor fragilizado com a ineficiência da cadeia
suína.
Embora tenham chegado a conclusões semelhantes às de Jones (2005), Weydmann e
Seabra (2006) se utilizaram de metodologias diferentes. Outro aspecto distinto refere-se aos
períodos e mercados analisados, isso porque, enquanto Jones (2005) analisou o mercado norteamericano como um todo, no período 1970-2003, Weydmann e Seabra (2006) analisaram
especificamente o mercado do estado de São Paulo no período 1995-2005, mas, em ambos os
casos, foram utilizadas séries temporais compostas por médias mensais de preços.
Dentre os mercados de carne, o da carne bovina é um dos mais estudados, nacional e
internacionalmente. Entre os estudos nacionais, merece destaque o trabalho realizado por
Gaio, Castro Júnior e Oliveira (2005) que, por meio de diversos testes estatísticos, incluindo
os de causalidade, cointegração e de elasticidade de transmissão de preços, avaliaram a
integração entre o mercado do boi gordo da Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e as
principais praças produtoras de bovinos de corte do Brasil no período 2000-2004.
Os resultados da pesquisa de Gaio, Castro Júnior e Oliveira (2005) apontaram haver
integração espacial no mercado do boi gordo, ou seja, o preço do boi gordo no mercado é
afetado quando ocorrem choques de oferta ou de demanda na BM&F, sendo possível inferir,
dessa forma, que os preços das outras regiões se comportam conforme sinalizam as operações
da BM&F. Ao analisar a elasticidade da transmissão de preços, os pesquisadores constataram
ainda que, em algumas praças, ela é inelástica e, em outras, elástica. Por fim, os resultados
também evidenciaram a eficiência do mercado de boi gordo brasileiro, pois os agentes desse
mercado têm acesso rápido às informações e, assim, a lei do preço único e os mecanismos de
arbitragem são efetivos.
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Lobo e Silva Neto (2011), em uma vertente de pesquisa diferente da realizada por Gaio,
Castro Júnior e Oliveira (2005), resolveram analisar os níveis de produtor e varejo,
concentrando-se na transmissão de preços da carne bovina entre esses agentes. O estudo
abrangeu o mercado de carne bovina do estado de Goiás no período 1995-2010, utilizando-se
dos mesmos modelos de análise aplicados por Gaio, Castro Júnior e Oliveira (2005). Os
resultados evidenciaram não haver um agente nitidamente dominante. Essa conclusão se deve
ao fato de que, ao analisar a elasticidade da transmissão de preços, observou-se que choques
nos preços resultavam em comportamentos semelhantes.
Com a finalidade de analisar a transmissão de preços no mercado húngaro e,
hipoteticamente, que essa transmissão teria uma probabilidade maior de ocorrer de forma
assimétrica, o que levaria a mudanças estruturais na cadeia a carne bovina húngara, Bakucs e
Fertö (2006) fizeram uma análise do período 1992-2000. Os resultados da pesquisa
determinaram a rejeição da pressuposição de que os preços são homogêneos, ou seja,
constatou-se a heterogeneidade de preços quando se utiliza o markup (índice aplicado sobre o
custo de um produto) como estratégia de precificação. Já a relação causal de preços entre o
produtor e o varejo foi confirmada por meio de testes de exogeneidade, enquanto que, ao
analisar a transmissão de preços, chegou-se à conclusão de que, no mercado da carne bovina
húngara, essa transmissão se dá de forma simétrica, tanto no curto, como no longo prazo.
Enquanto Bakucs e Fertö (2006) realizaram o estudo especifico de um único mercado,
Bender Filho e Alvim (2008) analisaram os mercados de países membros do Mercado Comum
do Sul (Mercosul), os quais são representativos na produção e comercialização de carne
bovina, sendo eles, Argentina, Brasil, Paraguai e o Uruguai, além do mercado dos EUA, Alvim
(2008), no que tange à relação existente entre os mesmos quanto à formação dos preços da
carne bovina in natura, analisaram dados mensais do período 1994-2005 a partir de aplicação
de modelagem vetorial autorregressiva, bem como testes de causalidade e de cointegração. Os
resultados apontaram a presença de causalidade na formação de preços entre os mercados dos
países membros do Mercosul, assim como a intensidade dos choques nos preços de cada país
analisado.
Ao passo que Gaio, Castro Júnior e Oliveira (2005) estudaram a elasticidade da
transmissão de preços e integração de mercados do boi gordo na BM&F e nas principais
regiões produtoras, Boechat (2013) ampliou o campo de análise para a relação do boi gordo
com o mercado do boi magro. Seu objetivo foi analisar os efeitos que choques no preço do boi
gordo poderiam causar sobre o comportamento de preços do boi magro. Para isso, foram
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utilizadas séries de dados de doze anos, compreendidos entre 2000 e 2012, e metodologia
semelhante à utilizada por Bakucs e Fertö (2006) acrescida do modelo vetorial autorregressivo
e decomposição da variância, além da função impulso-resposta. Assim, chegou-se à conclusão
de que os preços dos dois mercados analisados são relacionados, ou seja, a hipótese de que o
preço do boi magro é influenciado pelo preço do boi gordo foi confirmada.
Conforme verificado nos parágrafos anteriores desta revisão de literatura, existe uma
quantidade significativa de estudos que tratam da volatilidade e transmissão de preços no
mercado de carnes, porém observa-se a existência de poucas pesquisas que analisam a
transmissão de preços entre diferentes mercados de carnes. Isso se deve ao fato de que,
geralmente, a transmissão é analisada dentro do mesmo mercado e isso faz com que os estudos
apresentem limitações quanto à conclusão sobre a relação e transferência conjunta de preços
entre eles, assim como desconsidera a substituibilidade dos produtos em termos de consumo.
Entre os poucos estudos que tratam da transmissão de preços em diferentes mercados,
destaca-se o de Bojnec (2002), que analisou a transmissão vertical de preços da carne bovina
e suína no mercado esloveno entre janeiro de 1990 e agosto de 2000. Esse estudo concluiu
que, no longo prazo, existe um equilíbrio na transmissão vertical de preços nos dois mercados
analisados. Já com a aplicação de testes estruturais com imposição de restrição de
homogeneidade, foi constatado que, no longo prazo, a carne bovina conta com uma estratégia
de preços de margem de lucro, enquanto, em relação à carne suína, notou-se uma estratégia de
preços competitivos após 1994, tanto nas cadeias de comercialização, como de transformação.
Um dos estudos mais completos encontrados na literatura sobre transmissão de preços
no mercado de carnes é o de Rezitis (2003), cujo objetivo foi investigar os efeitos de spillover
da volatilidade entre os preços dos elos produtor e consumidor, bem como a causalidade e a
transmissão de preços da carne de cordeiro, carne bovina, carne suína e aves de capoeira. Para
isso, foi empregado um modelo heterocedástico para analisar dados mensais no mercado grego
de carnes no período 1988-2000, tendo as análises mostraram a existência de relação causal
entre os preços ao consumidor e ao produtor em todas as cadeias produtivas de carnes
(cordeiro, bovina, suína e aves). Além disso, os resultados apontaram a existência de efeitos
de spillover relevantes de volatilidade entre os preços nos elos produtor e consumidor, o que
faz com que haja uma incerteza nos preços dos mercados de carne dos elos produtor e varejo.
Por fim, evidenciou-se a transmissão imperfeita de preços entre os mercados (produtor e
varejo) para cada tipo de carne.
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Ao revisar as pesquisas acerca da transmissão de preços entre mercados de carnes no
Brasil, vale destacar a investigação de Arêdes (2009), que aplicou o teste de causalidade e de
decomposição da variância do erro de previsão para analisar dados mensais de julho de 1994
a setembro de 2008, com o intuito de avaliar, no varejo do município de São Paulo, a relação
de causalidade entre os preços das carnes bovina, suína e de frangos. Nesse estudo, constatouse que as variações nos preços das carnes bovina e de frango influenciam diretamente o preço
da carne suína praticado no varejo paulistano.
Ao fim da revisão de literatura, pôde-se observar a carência de pesquisas que abarcam
a transmissão de preços de diferentes mercados de carnes em conjunto. Na literatura nacional,
percebeu-se não apenas a carência de pesquisas sobre a transmissão de preços no mercado de
carnes, como também de análises que considerem o pressuposto de que as variações podem
ser causadas pela substitutividade desses produtos. Em suma, esses fatores corroboram a
relevância de analisar a transmissão de preços sob um ponto de vista mais abrangente, sendo
essa a proposta do presente estudo.
3 DADOS E PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Com o intuito de atingir o objetivo da presente pesquisa, optou-se por uma abordagem
quantitativa com a finalidade de investigar a relação existente entre as variáveis, utilizandose, para tanto, de um conjunto específico de procedimentos estatísticos. No que diz respeito à
finalidade, esta pesquisa se caracteriza como do tipo descritiva-aplicada, uma vez que foi
conduzida a partir da caracterização de determinado fenômeno, no caso, a transmissão de
preços, evidenciando relações entre variáveis, além de indicar sua natureza. Quanto à
aplicação, destaca-se, essencialmente, sua finalidade prática, uma vez que este estudo analisa
o mercado brasileiro de carnes e, portanto, espera-se que os resultados encontrados possam
trazer informações relevantes para a tomada de decisão dos agentes dessa indústria.
No que tange à caracterização dos dados, foram utilizados dados semanais
compreendidos no período de janeiro de 2006 a julho de 2017 (602 observações), os quais
foram cedidos pela Inteligência de Mercado da Minerva Foods S.A, sendo esses dados obtidos,
originalmente, junto ao Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA) da
Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ) da Universidade do Estado de São
Paulo (USP). As séries temporais de preços utilizadas no estudo referem-se às médias dos
preços semanais nas principais praças brasileiras de comercialização, ou seja, valores pagos
(i) pela arroba do boi gordo, (ii) pelo quilograma dos cortes dianteiro, traseiro e casado da
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carne bovina, (iii) pelo quilograma da carne suína e (iv) pelo quilograma da carne de frango.
Vale ressaltar que os preços originais foram transformados em logaritmos naturais de preços
com o intuito de diminuir vieses causados pela não homogeneidade das variâncias no decorrer
do tempo.
Para atingir o objetivo principal da pesquisa, que envolve a análise da transmissão de
preços e a análise da volatilidade no mercado de carnes brasileiro, foi aplicado um conjunto
de testes estatísticos específicos. Inicialmente, foi realizada a análise da estatística descritiva
dos preços, tendo sido examinadas as medidas de tendência central, de dispersão e a correlação
linear. Essa análise teve basicamente a finalidade de descrever a média, valores máximos,
mínimos e variação dos preços, além de apontar a associação linear entre os mesmos.
E, para verificar se os dados têm suas propriedades estatísticas mantidas no decorrer
do tempo, ou seja, averiguar as condições de estacionariedade e de ordem de integração das
séries temporais dos dados, optou-se pelo teste de Dickey e Fuller Aumentado (1979, 1981),
também conhecido pela sigla ADF. Em seguida, para determinar a existência ou não de relação
estacionária ou de equilíbrio da relação de longo prazo entre os preços das carnes bovina, suína
e de frango, foi utilizado o teste de cointegração de Johansen (1988), que é descrito nas
equações (1) e (2) da seguinte forma:
P −1
yt = + yt −1 ++ Γ yt−1 + t
(1)
I =1
p
= Ai −1 e Γ = −
i =1
P
A
(2)
j
J =i +1
Em que r representa o número de relações de cointegração, α é o parâmetro de
ajustamento no vetor de correção de erros e β é o vetor de correção do erro. Os pressupostos
do teste de cointegração são expostos da seguinte forma: o coeficiente da matriz П coloca-se
como r < n, sendo r x n matrizes α e β com posto r individuais, de forma que П = αβ e П =
β’yt são estacionárias. A estimativa da verossimilhança máxima da matriz β para determinado
r define a combinação de yt-1, que tem como resultado r correlações canônicas maiores entre
Δyt e yt-1 após as correções das diferenças de discrepância e variáveis determinantes, caso elas
sejam evidenciadas. A verossimilhança das correlações canônicas é encontrada por meio da
fórmula descrita abaixo na equação (3).
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traço = −T
n
In (1 − )
(3)
t
i = r +1
Em que T representa a dimensão da amostra, λt+1 é a i-ésima maior correlação canônica.
Em suma, o teste traço tem a finalidade de averiguar a hipótese nula que considera que a
quantidade de vetores de cointegração é menor ou igual a r, em contraposição à hipótese
contrária, de que o número de vetores de cointegração é maior que r. Portanto, as hipóteses
são: quando não há cointegração r = 0 e, quando há cointegração, r ≤ 1. O nível de significância
considerado para realização dos testes foi de 5%.
No caso de não haver cointegração entre as séries de preços, seria aplicado o modelo
vetorial autorregressivo (VAR). Entretanto, como foi constatada a cointegração conjunta entre
os preços das carnes, incorporou-se o termo de correção do erro ao modelo vetorial
autorregressivo (sigla em inglês ECM e em português, VEC), o que permitiu, na sequência, a
detecção da causalidade conjunta pelo teste de Granger (1969). Assim sendo, foi aplicado o
modelo vetorial autorregressivo de correção de erros (VEC) com base nos sistemas de
equações (4) e (5):
k
k
i =1
i =1
St = cs + si St −i + si Ft −i + ys Zt −1 + st
k
k
i =1
i =1
Ft = cs + fi St −i + fi Ft −i + y f Zt −1 + ft
(4)
(5)
Em que C representa o intercepto, βsi e βfi são parâmetros positivos, μst e μft são vetores
aleatoriamente distribuídos de forma idêntica e independente, ys e yf são parâmetros positivos
e Zt-1 é a variável de correção do erro que mensura como se dá o ajustamento da variável
dependente dos preços aos movimentos do mercado. Assim, tem-se a equação (6) para
estimação do parâmetro Zt-1:
Zt −1 = + Ft − St −1
(6)
Em que α representa o elemento de ajustamento do vetor de cointegração, β é o vetor
de cointegração e ys e yf representam a velocidade de ajustamento. Posteriormente, a partir da
aferição do modelo vetorial autorregressivo, foi estimada a decomposição da variância que,
conforme exposto por Enders (1995), é capaz de mensurar o percentual de erro de variância
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prevista na ocorrência de choque em determinada variável em relação aos choques ocorridos
nas demais variáveis no tempo.
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS
A análise dos resultados da pesquisa tem início com a exposição da Tabela 1, a qual
exibe a estatística descritiva dos preços em reais das carnes bovina, suína e de frango. Nessa
tabela, são apresentadas as principais medidas de tendência central, dispersão e distribuição
dos dados. Ao verificar a média de preços de cortes bovinos específicos, foi constatado que a
maior média de preços é do quarto traseiro com osso, em cujo corte se encontram as carnes
bovinas consideradas mais nobres, enquanto que os menores preços médios são os da carne de
frango, que se apresentam em um patamar de preço bem inferior ao das demais carnes em
estudo.
Tabela 1 - Estatística descritiva dos preços das carnes bovina, suína e de frangos no período 2006-2017
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
Média
99,9675
7,8913
5,1883
6,4632
4,4497
2,9830
Mediana
96,8379
7,7830
4,8950
6,2690
4,3574
2,8610
Máximo
158,7580
12,9500
8,9760
10,4620
7,4940
4,7240
Mínimo
47,2121
3,6071
2,1562
2,8376
2,0938
1,2430
Desvio Padrão
32,0143
2,5246
1,8792
2,1877
1,1842
0,6764
Coeficiente de Variação
32,02%
32,00%
36,22%
33,85%
26,61%
22,68%
Assimetria
0,2423
0,2328
0,3389
0,2761
0,2133
0,1235
Curtose
1,9966
2,0045
2,0916
2,0079
2,3529
2,5113
Jarque-Bera
31,14***
30,29***
32,22***
32,34***
15,06***
7,52***
Nota: (BGI) Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na Brasil, Bolsa, Balcão – [B]3, (TCO) Preço em reais por
quilograma do Corte Traseiro Bovino com Osso, (DCO) Preço em reais por quilograma do Corte Dianteiro Bovino com
Osso, (CCO) Preço em reais por quilograma do Corte Casado Bovino com Osso, (SUI) Preço em reais por quilograma da
Carne Suína, (FRA) Preço em reais por quilograma da Carne de Frango e (***) Estatisticamente significante ao nível de 1%.
Fonte: Dados da pesquisa.
A Tabela 1 também traz consigo importantes medidas de dispersão dos preços, como
é o caso dos coeficientes de variação dos preços que resultam da divisão do desvio padrão pela
média aritmética. Assim sendo, foram constatados coeficientes de variação superiores para os
cortes bovinos traseiro e dianteiro com osso se comparados com as demais carnes/cortes. Ao
mesmo tempo, evidenciou-se que a carne de frango é a que apresenta menor volatilidade entre
elas.
No que se refere à dispersão dos preços das carnes, destaca-se que a carne bovina
apresenta volatilidade superior às volatilidades das carnes suína e de frango. Já ao analisar a
distribuição dos dados por meio do teste de Jarque e Bera (1987), rejeitou-se a hipótese nula
de normalidade, uma vez que os p-valores encontrados são estatisticamente inferiores a 5%.
A não normalidade dos dados é corroborada pelos valores estimados para assimetria e curtose.
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A análise dos resultados tem continuidade com a verificação da correlação linear dos preços
das carnes, conforme apresentado na Tabela 2, tendo sido verificada uma correlação linear
positiva e forte entre as carnes bovina, suína e de frango.
Entre as correlações lineares observadas, destacam-se as: (i) dos preços da arroba do
boi gordo com os preços dos cortes bovinos traseiro, dianteiro e casado com osso; (ii) dos
preços do corte casado bovino com osso com os preços da carne suína; e (iii) dos preços do
corte traseiro bovino com osso com os preços da carne de frango. A existência da correlação
linear positiva forte entre os preços das carnes bovina, suína e de frango no mercado brasileiro
reforça a hipótese de ocorrência de transmissão de preços entre elas, o que é analisado na
sequência do estudo.
Tabela 2 - Correlação linear entre os preços das carnes bovina, suína e de frango
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
1
TCO
0,9843***
1
DCO
0,9854***
0,9616***
1
CCO
0,9939***
0,9936***
0,9862***
1
SUI
0,8756***
0,8782***
0,8555***
0,8783***
1
FRA
0,9003***
0,9069***
0,8772***
0,9035***
0,8814***
1
Nota: (BGI) Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na [B]3, (TCO) Preço em reais por quilograma do Corte
Traseiro Bovino com Osso, (DCO) Preço em reais por quilograma do Corte Dianteiro Bovino com Osso, (CCO) Preço em
reais por quilograma do Corte Casado Bovino com Osso, (SUI) Preço em reais por quilograma da Carne Suína, (FRA) Preço
em reais por quilograma da Carne de Frango e (***) Estatisticamente significante ao nível de 1%.
Fonte: Dados da pesquisa.
Após a análise da correlação linear entre os preços, foi realizado o teste da raiz unitária
ADF para as séries dos logaritmos dos preços das carnes, tendo sido verificado que, na 1ª
diferença, rejeita-se a hipótese nula de presença de raiz unitária, ou seja, nessas condições, as
séries são estacionárias. Os resultados dos estudos de Arêdes (2009), Boechat (2013) e Gaio,
Castro Junior e Oliveira (2015) também evidenciaram que as séries eram não estacionárias em
nível e estacionárias na primeira diferença.
Depois de verificar a estacionariedade das séries, foi definido o número de defasagens
mais adequado a ser incluído na estimação dos vetores de cointegração pelo método de
Johansen (1988). Logo, os critérios de informação de Schwarz (SBC) e de Hannan-Quinn
(HQ) foram aplicados na escolha da defasagem ótima do teste de cointegração e, nesses testes,
foram agrupados, caso a caso, os preços das carnes bovina, suína e de frango. Os resultados
apontaram para três defasagens ótimas a serem consideradas no teste de cointegração,
conforme valores dos critérios de informação estimados.
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Na sequência, foi realizado o teste de cointegração, conforme exposto na Tabela 3. Ao
considerar o valor crítico de 5% de significância estatística para rejeição ou não da hipótese
de cointegração, bem como os valores da estatística do teste traço estabelecidos, definiu-se
pela rejeição da hipótese nula de que não há qualquer vetor de cointegração, uma vez que os
valores do teste traço encontrados são superiores aos dos valores críticos estimados.
Os resultados apresentados na Tabela 3 apontam ainda para a existência de, no mínimo,
cinco vetores de cointegração entre as series de preços das carnes bovina, suína e de frango.
Vale ressaltar que a condição primordial para que exista uma tendência estocástica entre as
series de preços é de que haja, pelo menos, um vetor de cointegração. Assim sendo, como os
testes evidenciaram que há, pelo menos, cinco vetores de cointegração, pôde-se inferir que há
uma relação comum-equilibrada de longo prazo entre as séries de preços das carnes bovina,
suína e de frango.
Tabela 3 - Teste traço para cointegração entre os preços das carnes bovina, suína e de frango
Teste Traço
Estatística do Teste
Valor Crítico (5%)
p-valor
r = 0***
0,0822
158,6117
95,7537
0,0000
r ≤ 1***
0,0564
107,2968
69,8189
0,0000
r ≤ 2***
0,0509
72,5949
47,8561
0,0001
r ≤ 3***
0,0365
41,3430
29,7971
0,0015
r ≤ 4**
0,0243
19,0863
15,4947
0,0137
r ≤ 5**
0,0073
4,3851
3,8415
0,0362
Nota: (p-valor) p-values de MacKinnon-Haug-Michelis (1999), (Eingenvalue) Autovalor, (*** e **) estatisticamente
significante ao nível de 1% e 5%.
Fonte: Dados da pesquisa.
Vetores de Cointegração
Eigenvalue
Os resultados para cointegração corroboram os encontrados no estudo de Bojnec
(2002), que concluiu que, no longo prazo, há um equilíbrio na transmissão de preços das carnes
bovina e suína no mercado esloveno. Uma vez constatada a cointegração entre as séries de
preços de carnes bovina, suína e de frango, são apresentados, na Tabela 4, os resultados do
teste de causalidade agregado ao modelo vetorial com correção de erros.
Conforme exposto na Tabela 4, a seguir, a arroba do boi gordo não tem variações no
seu preço influenciadas por variações nos preços dos cortes traseiro, dianteiro e casado de
carne bovina, nem sequer de flutuações nos preços das carnes, suína e de frango. Já o preço
do corte traseiro bovino é estatisticamente influenciado pelos preços da arroba do boi gordo e
do corte dianteiro bovino. Já o corte dianteiro bovino tem as variações de preços causadas
apenas pelas alterações nos preços da arroba do boi gordo. Também, evidenciou-se que o preço
do corte casado bovino é estatisticamente influenciado pelos preços da arroba do boi gordo e
do corte traseiro bovino.
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Tabela 4 – Teste de causalidade de Granger / Teste de Wald para exogeneidade por blocos
BGI (Chi-sq)
TCO (Chi-sq)
DCO (Chi-sq)
CCO (Chi-sq)
SUI (Chi-sq)
FRA (Chi-sq)
TCO 3,4735ns
BGI 47,4445*** BGI 52,7141*** BGI 58,3621*** BGI
0,6579ns
BGI
6,8285*
ns
**
ns
**
ns
DCO 1,1224
DCO
9,3531
TCO
4,3441
TCO
9,0472
TCO
5,6262
TCO 1,4699ns
CCO 0,8214ns CCO
5,9983ns
CCO
4,9703ns
DCO
5,2214ns
DCO 8,8145** DCO 1,8033ns
SUI
4,6181ns
SUI
4,0873ns
SUI
1,7627ns
SUI
2,446ns
CCO 9,0593** CCO 2,4667ns
FRA 2,3077ns FRA
1,8268ns
FRA
0,6643ns
FRA
1,1087ns
FRA 35,589*** SUI
6,7466*
Nota: (BGI) Logaritmo do Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na Brasil, Bolsa, Balcão – [B]3, (TCO)
Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Traseiro Bovino com Osso, (DCO) Logaritmo do Preço em reais por
quilograma do Corte Dianteiro Bovino com Osso, (CCO) Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Casado
Bovino com Osso, (SUI) Logaritmo do Preço em reais por quilograma da Carne Suína, (FRA) Logaritmo do Preço em reais
por quilograma da Carne de Frango, (Chi-sq) Valor estimado pela estatística qui-quadrado - teste de Wald, (***, **, *)
Estatisticamente significante ao nível de 1%, 5% e 10%.
Fonte: Dados da pesquisa.
Os dados da Tabela 4 mostram ainda que o preço da carne suína é a que tem maior
relação causal entre os preços das carnes analisadas, uma vez que esse preço, estatisticamente,
tem a volatilidade atrelada às variações nos preços dos cortes dianteiro e casado bovino com
osso e da carne de frango. Em termos de transmissibilidade, destaca-se que o preço da carne
de frango tem sua variação causada, principalmente, devido a alterações ocorridas nos preços
da arroba do boi gordo e da carne suína.
Assim sendo, a análise da relação causal permitiu concluir que ocorre transmissão de
preços entre as carnes bovina, suína e de frango, embora, em algumas delas, essa transmissão
ocorre em virtude da influência de um maior número de variáveis do que em outras, como é o
caso dos preços da carne suína e de frango. Dentre as alterações de preços que mais transmitem
volatilidade, destaca-se o preço da arroba do boi gordo, dado que as alterações nesse preço são
transmitidas para os demais cortes/carnes, com exceção do preço da carne suína. Já as
alterações no preço da carne de frango são as que menos são transmitidas, causando alterações
apenas no preço da carne suína.
Complementarmente, foi realizado o teste de causalidade de Granger emparelhado (ver
Tabela 5), ou seja, a análise foi realizada, considerando a relação entre os preços de duas carnes
por vez e não em conjunto, como no teste anterior (ver Tabela 4). O motivo da realização desse
teste deve-se ao fato de que, em conjunto, uma carne pode gerar expressiva transmissão para
a outra, mas, se analisada bilateralmente, como no teste emparelhado, essa transmissão pode
não ocorrer.
Ao analisar os dados da Tabela 5, rejeitou-se a hipótese nula de não causalidade para
a maioria dos casos, ou seja, a relação bidirecional de causalidade entre a maioria dos preços
de carnes analisados. Entretanto, foram identificadas as seguintes exceções: (i) o preço da
carne de frango não acarreta alterações nos preços da arroba do boi gordo; (ii) o preço do corte
traseiro bovino com osso não causa alterações nos preços do corte dianteiro bovino com osso;
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e (iii) o preço do corte bovino casado com osso não provoca alterações nos preços do corte
dianteiro bovino com osso.
Tabela 5 - Teste de causalidade de Granger entre os preços das carnes bovina, suína e de frango
(Hipótese nula de não causalidade - variável independente na vertical e dependente na horizontal)
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
9,3566***
17,0418***
19,1199***
30,4716***
23,8240***
TCO
3,6705**
1,3322ns
3,6447**
44,6136***
41,1327***
DCO
3,1388**
12,5181***
3,3296**
34,8809***
34,2284***
CCO
4,7013***
11,1666***
1,5044ns
47,1717***
46,3399***
SUI
3,4438**
8,1396***
4,4296**
5,1574***
2,8254*
FRA
1,3062ns
11,1243***
8,3009***
9,4047***
14,6344***
Nota: (***, **, *) Nível de significância a 1%, 5% e 10% do valor estimado pela estatística F, respectivamente, (ns)
Estatisticamente não significativo, (BGI) Logaritmo do Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na Brasil,
Bolsa, Balcão – [B]3, (TCO) Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Traseiro Bovino com Osso, (DCO)
Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Dianteiro Bovino com Osso, (CCO) Logaritmo do Preço em reais
por quilograma do Corte Casado Bovino com Osso, (SUI) Logaritmo do Preço em reais por quilograma da Carne Suína,
(FRA) Logaritmo do Preço em reais por quilograma da Carne de Frango.
Fonte: Dados da pesquisa.
A última etapa da pesquisa tem como foco a análise da evolução temporal da
decomposição da variância (ver Tabela 6). Nessa etapa, apresentam-se os resultados relativos
à decomposição da variância dos erros de previsão para os preços das seis carnes/cortes em
estudo. A primeira coluna apresenta o horizonte temporal expresso em semanas, considerando
que choques não antecipados sobre os preços das carnes bovina, suína e de frango persistem
por, no máximo, 8 semanas. O critério temporal foi o mesmo definido para verificação do
número de defasagens ótimas do teste de cointegração. Já a segunda coluna indica a
percentualidade da variância dos erros de previsão em função de choques não antecipados e,
em suma, estima o efeito de um choque não antecipado no preço de determinada carne sobre
ela mesma ao longo do tempo. Já as colunas seguintes, à direita, apontam os percentuais das
variâncias dos erros de previsão de cada um dos preços atribuídos às variações nos preços das
demais carnes/cortes.
Ao analisar mais profundamente a evolução temporal da decomposição da variância
do preço do boi gordo, conforme exposto na Tabela 6, verificou-se que os resultados
corroboram os achados de Sachs e Martins (2007), Sachs e Pinatti (2007) e Boechat (2013),
tendo em vista que eles também identificaram que os preços do boi gordo são afetados quase
que, exclusivamente, pelas alterações no seu próprio preço. Os autores notaram ainda a
dominância do preço do boi gordo na transmissibilidade de preços para outros “produtos”, no
caso dessas pesquisas, para os preços dos animais de reposição, mais precisamente, o bezerro
e o boi magro.
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Tabela 6 – Evolução semanal da decomposição da variância dos erros de previsão em porcentagem dos preços
das carnes bovina, suína e de aves no mercado brasileiro de carnes no período 2006-2017
Boi Gordo
Traseiro Com Osso - Bovino
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
1
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000 1 29,328 70,671
0,000
0,000 0,000
0,000
2
0,671
0,083
0,013
0,001
0,107 2 40,167 58,704
1,009
0,005 0,017
0,095
4
0,435
0,226
0,088
0,095
0,123 4 45,950 48,082
5,653
0,038 0,160
0,114
6
0,566
0,275
0,147
0,939
0,135 6 42,694 49,104
6,636
0,061 1,371
0,133
8
0,462
0,420
0,129
2,308
0,113 8 44,215 46,092
6,828
0,146 2,564
0,152
Dianteiro Com Osso - Bovino
Casado Com Osso - Bovino
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
1 27,754 19,876 52,368 0,000
0,000
0,000 1 33,594 53,859 11,268 1,277 0,000
0,000
2 41,777 16,648 41,452 0,037
0,066
0,018 2 47,758 44,985
6,286
0,878 0,034
0,056
4 54,452
9,630 35,819 0,024
0,052
0,020 4 61,359 34,048
3,519
0,869 0,107
0,094
6 52,187
8,845 38,703 0,019
0,216
0,027 6 59,977 35,239
3,042
0,680 0,986
0,073
8 49,923
7,348 42,180 0,015
0,308
0,223 8 61,932 32,446
3,196
0,557 1,794
0,072
Carne Suína
Carne De Frango
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
1 0,305
0,373
0,008
0,027 99,285 0,000 1
0,208
3,179
0,048
0,227 1,765 94,570
2 1,438
1,600
0,002
0,391 95,655 0,912 2
1,422
7,021
0,097
0,667 2,343 88,447
4 6,574
4,347
0,013
0,681 87,618 0,765 4
8,259
8,843
0,090
1,510 3,158 78,138
6 10,997 3,912
0,197
0,737 82,924 1,230 6
13,554
7,193
0,202
1,270 4,390 73,388
8 13,381 3,913
0,245
0,665 79,553 2,240 8
17,919
6,818
0,185
1,198 4,067 69,810
Nota: (BGI) Logaritmo do Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na Brasil, Bolsa, Balcão – [B]3, (TCO)
Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Traseiro Bovino com Osso, (DCO) Logaritmo do Preço em reais por
quilograma do Corte Dianteiro Bovino com Osso, (CCO) Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Casado
Bovino com Osso, (SUI) Logaritmo do Preço em reais por quilograma da Carne Suína, (FRA) Logaritmo do Preço em reais
por quilograma da Carne de Frango.
Fonte: Dados da pesquisa.
BGI
100,00
99,123
99,030
97,935
96,566
No que tange à evolução das alterações nos preços dos cortes traseiro, dianteiro e
casado bovino com osso, vale ressaltar que os resultados da Tabela 6 apontam que,
aproximadamente, um quarto das variações nos preços desses cortes são transmitidas por
alterações imediatas nos preços da arroba do boi gordo. Essas descobertas corroboram os
resultados da pesquisa de Beloni e Alonso (2017), os quais evidenciaram que os preços dos
principais cortes da carne bovina comercializadas no varejo em Cuiabá, capital do estado de
Mato Grosso – Brasil, são forte e significativamente afetados pelas alterações nos preços à
vista da arroba do boi gordo e da vaca gorda naquela localidade.
Os dados da Tabela 6 permitiram verificar também que, diferente dos preços dos cortes
de carne bovina e semelhante ao comportamento dos preços da arroba do boi gordo, as
variações imediatas no preço da carne suína são causadas quase que totalmente por alterações
no próprio preço. Esse resultado difere daquele detectado por Bojnec (2002) na análise da
transmissão de preços da carne bovina e suína no mercado esloveno no período 1990-2000,
haja vista a percepção de maior transferência de preços entre essas carnes no período. Além
disso, a pesquisa evidenciou o equilíbrio na relação de longo prazo entre os preços das carnes
bovina e suína eslovena, indicando também que esses preços sofrem pouca influência de
mercados externos. Em suma, ao comparar os resultados da presente pesquisa com os de
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Bojnec (2002), pode-se afirmar que os preços da carne suína brasileira e eslovena diferem-se
como receptoras de alterações nos preços da carne bovina, com o mercado esloveno
apresentando superioridade na transferência entre os preços no curto e longo prazo.
Na mesma perspectiva de Bojnec (2002), porém, em um contexto mercadológico mais
restrito, Arêdes (2009) analisou a relação de causalidade entre os preços das carnes bovina,
suína e de frango no varejo da cidade de São Paulo e identificou que as variações nos preços
das carnes bovina e de frango influenciam diretamente o preço da carne suína, com destaque
para a carne bovina, visto que o resultado apontou que as alterações nos preços dessa carne
exercem, imediatamente, forte pressão sobre os preços da carne suína.
Outro aspecto que chama atenção quanto às evoluções das variâncias dos preços
apresentadas na Tabela 6 é o fato de a variação imediata no preço da carne de frango ser
causada, sobretudo, por alterações no próprio preço, o que vai ao encontro com as perspectivas
de transmissibilidade dos preços da arroba do boi gordo e da carne suína. Entretanto, é
importante destacar que, diferente dos preços do boi gordo e da carne suína, o preço da carne
de frango torna-se, em um curto espaço de tempo, mais vulnerável à transmissibilidade de
preços da arroba do boi gordo e do corte traseiro bovino com osso. Esse resultado difere
daquele encontrado por Arêdes (2009) ao analisar a relação de causalidade entre os preços da
bovina, carne suína e de frango no varejo na cidade de São Paulo, tendo sido constatado que
as variações nos preços das carnes bovina e suína pouco influenciam o preço da carne de
frango praticado no varejo paulistano.
Embora tenham sido considerados os três mercados de carnes supramencionados,
ressalta-se que o estudo de Arêdes (2009) se ateve ao mercado varejista da região
metropolitana de São Paulo e, portanto, limitou-se à verificação da transmissão de preços
mensais nesse elo da cadeia produtiva, o que torna os resultados, análises e conclusões
importantes, porém restritos ao aspecto temporal dos dados (série mensal) e ao agente de
comercialização final da cadeia produtiva. Nessa perspectiva, os resultados para a evolução da
variância dos preços apresentados na Tabela 6 ampliam a perspectiva de análise e robustece
as conclusões quanto ao impacto dos preços das carnes bovina e suína sobre a variância do
preço da carne de frango.
5 CONCLUSÕES
Este estudo teve como objetivo analisar a volatilidade e a transmissão de preços entre
os mercados brasileiros de carnes bovina, suína e de frangos. Assim sendo, após a realização
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dos diversos testes estatísticos, foi possível alcançar a finalidade proposta, assim como
responder a pergunta problema estabelecida. Como resultado, foi verificada correlação forte e
positiva entre os preços das carnes, que é o primeiro indício de ocorrência de transmissão de
preço. Já o teste de cointegração apontou que as séries de preços das carnes analisadas têm, no
mínimo, cinco vetores de cointegração, o que evidenciou uma relação comum-equilibrada no
longo prazo entre os preços das carnes/cortes. A partir do teste de causalidade de Granger
agregado ao modelo vetorial com correção de erros, verificou-se a acentuada
transmissibilidade de preços entre as carnes, ocorrendo essa transmissão, de forma mais
intensa, nas carnes suína e de frango e, de forma mais branda, na carne bovina.
Em conjunto com o teste de causalidade, a verificação da evolução semanal da
decomposição da variância permitiu concluir que, dentre as alterações de preços que mais são
transmitidas, destacam-se as dos preços da arroba do boi gordo, dado que a transmissibilidade
das variações desses preços ocorre de forma significativa para a maioria dos preços das(os)
carnes/cortes. Quanto ao preço da carne suína, concluiu-se que a variância se dá,
principalmente, por influência de variações no próprio preço e nos preços do boi gordo e da
carne de frango. Vale destacar também que os preços da carne de frango são as que menos são
transmitidos para as carnes bovina e suína. O conjunto de resultados dos testes sugerem ainda
que a transmissão ocorre, principalmente, devido à substitutividade direta dessas carnes e,
portanto, qualquer alteração mercadológica e/ou de consumo de uma carne afetaria
diretamente o preço das demais.
Ao fim desta pesquisa, a expectativa é que os resultados possam ser utilizados pelos
agentes dos diferentes elos da cadeia produtiva de carnes. Espera-se também que sejam
realizados estudos futuros sobre a transmissão de preços e volatilidade em outros importantes
mercados de commodities brasileiras mediante aplicação de diferentes modelos de análise com
a finalidade de contribuir, cada vez mais, com a geração de informações que auxiliem as
tomadas de decisões na gestão do risco e comercialização de commodities agrícolas.
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Mercado brasileiro de carnes: transmissão de preços
Brazilian meat market: price transmission
DOI:10.34117/bjdv6n3-456
Recebimento dos originais: 06/03/2020
Aceitação para publicação: 27/03/2020
Andresa Carolina da Silva
Graduada em Administração pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU/FACES,
Bolsista de Iniciação Científica (PIVIC/UFU)
Universidade Federal de Uberlândia (UFU/FACES)
UFU/FACES (Sala 302/Bloco D), Rua 20, nº 1600, Bairro Tupã, Ituiutaba - MG,
CEP: 38304-402
E-mail: andresa_carolyna@hotmail.com
Odilon José de Oliveira Neto
Doutor em Administração pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo da
Fundação Getulio Vargas (FGV/EAESP), Pós-Doutor em Agronegócio pela Universidade
Federal de Goiás, Coordenador do Grupo de Pesquisa “Inteligência em Finanças e
Mercados” (CNPq/UFU-NEPACC)
Universidade Federal de Uberlândia (UFU/FACES)
UFU/FACES (Sala 302/Bloco D), Rua 20, nº 1600, Bairro Tupã, Ituiutaba – MG,
CEP: 38304-402
E-mail: professorodilon@gmail.com
Reginaldo Santana Figueiredo
Doutor em Economia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Universidade Federal de Goiás (UFG/PPGAGRO)
UFG (Campus Samambaia) - Programa de Pós-Graduação em Agronegócio
(PPGAGRO), Rodovia Goiânia-Nova Veneza, Km Zero, Goiânia–GO, CEP 74690-900
E-mail: emaildesantana@gmail.com
RESUMO
Este estudo teve o objetivo de analisar a volatilidade e a transmissão de preços entre os
mercados brasileiros de carnes bovina, suína e de frango. Para isso, foram utilizadas séries de
preços semanais da carne suína, da carne de frango, do boi gordo e dos cortes dianteiro, traseiro
e casado de carne bovina praticados nas principais praças de comercialização do Brasil no
período 2006-2017. Assim sendo, optou-se pela aplicação das seguintes análises: de tendência
central e dispersão, de correlação, de cointegração, de causalidade agregada à aplicação do
modelo vetorial de correção de erros e de decomposição da variância. Os resultados dos testes
de correlação e cointegração evidenciaram: (i) uma associação linear positiva forte entre os
preços; e (ii) uma relação comum-equilibrada no longo prazo entre os preços das carnes
bovina, suína e de frango. Por meio do teste de causalidade agregado ao modelo vetorial de
correção de erros, foi averiguada a transmissão de preços entre as carnes, concluindo-se que:
(i) a carne bovina é mais suscetível às alterações no seu próprio preço do que as carnes suína
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e de frango; (ii) a carne suína é mais suscetível às alterações no seu próprio preço do que a
carne de frango; e (iii) a carne de frango é a que tem menor poder de transmissibilidade de
preços. A partir da aplicação da decomposição da variância, concluiu-se que a alteração no
preço do boi gordo é dominante em transmissibilidade de variações de preços no mercado
brasileiro de carnes bovina, suína e de frango.
Palavras-chave: Agronegócio, Comercialização Agrícola, Choques, Transmissão de Preços
ABSTRACT
The present study aimed to analyze the volatility and price transmission between beef, pork
and chicken in the Brazilian meat market. It was based on a series of weekly meat prices in
the main trading markets in Brazil from 2006 to 2017, including prices of pork, chicken and
live cattle, and of beef hindquarter, forequarter and whole (fore cut, hind cut and ribs).
Central tendency and dispersion, correlation, cointegration, causality aggregated to the
vector error correction model, and the variance decomposition were taken into consideration.
The results of the correlation and cointegration tests point to: (i) a positive and strong linear
association between prices; and (ii) a balanced common relation on the long term between
beef, pork and chicken meat prices. Price transmission was verified through the causality test
aggregated to the vector error correction model, leading to the following conclusions: (i)
beef is more susceptible to alterations in price than chicken and pork: (ii) pork is more
susceptible to alterations in price than chicken; and (iii) chicken is the one with the lower
price transmissibility. By the application of the variance decomposition, this study concludes
that the alteration in price of beef is dominant in the transmissibility of price variation in the
Brazilian meat market of beef, pork and chicken.
Keywords: Agribusiness, Agricultural Commercialization, Shocks, Price Transmission
1 INTRODUÇÃO
No Brasil, importantes cadeias produtivas agrícolas integram o agronegócio, que é
responsável por cerca de 23% do Produto Interno Bruto (PIB) gerado pela economia, o que
corresponde a, aproximadamente, R$1,425 trilhão gerado pelo setor em 2016 (CEPEA, 2016).
Já a atividade pecuária, que é a base para a produção de carnes em geral, foi responsável por,
aproximadamente, 30% do PIB do agronegócio brasileiro em 2016, segundo dados da
Associação Brasileira das Indústrias Exportadoras de Carnes e da Confederação da Agricultura
e Pecuária do Brasil (ABIEC, 2016; CNA, 2017).
Entre as cadeias produtivas agrícolas brasileiras, destacam-se as de carne bovina, suína
e de frangos, principalmente, no contexto da produção, exportação e consumo interno. De
acordo com dados do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (sigla em inglês,
USDA), o Brasil posicionou-se, em 2016, como o 2º maior produtor de carne bovina mundial,
com 16,3% do total produzido, ficando atrás apenas dos Estados Unidos da América (EUA),
com 19,2% (USDA, 2017). Quanto à carne suína, o Brasil é o 4º maior produtor mundial, com
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3,3%, com a China (48,7%), a União Europeia (21,3%) e os EUA (10,4%) ocupando,
respectivamente, a 1ª, 2ª e 3ª posições no ranking de produção de carne suína. Já no que se
refere à produção de carne de frango, os EUA e o Brasil ocupam a 1ª e a 2ª colocação no
ranking mundial com, respectivamente, 20,6% e 15,1% do total produzido.
No que tange à produção brasileira de carnes, dados estatísticos da produção pecuária
do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) apontam que, em 2016, foram
abatidas 29,67 milhões de cabeças de bovinos, 42,32 milhões de cabeças de suínos e 5,86
bilhões de cabeças de frango (IBGE, 2017). Vale destacar também que a produção brasileira
dessas carnes vem crescendo a cada ano, segundo dados da Associação Brasileira de Proteína
Animal (ABPA) e do USDA, os quais mostram que a carne bovina apresentou uma variação
de 13,47% em produção, partindo de 53,30 milhões de toneladas, em 2000, para 60,48 milhões
de toneladas em 2016. Já a carne suína teve uma variação de 45,70%, com uma produção que
era de 2,56 milhões de toneladas, em 2000, passando a 3,73 milhões de toneladas em 2016.
Dentre as três carnes analisadas, bovina, suína e de frango, a de frango foi a que apresentou a
maior variação em produção, com evolução de 5,98 milhões de toneladas, no ano de 2000,
para 12,90 milhões de toneladas no ano de 2016, o que representou uma variação de 115,71%
no período (ABPA, 2017; USDA, 2017).
Em termos de exportação mundial de carne bovina, o Brasil apresentava-se, em 2016,
segundo o USDA, na 2ª posição, com 19,2%, estando atrás apenas da Índia, com 20,2%. Já
em relação à exportação de carne suína, o Brasil ocupava a 4ª posição no ranking, com 8,8%,
encontrando-se a União Europeia (34,1%), os EUA (31,0%) e o Canadá (16,4%),
respectivamente, na 1ª, 2ª e 3ª posição em exportação de carne suína. No que se refere à
exportação de carne de frango, o Brasil foi o maior exportador em 2016, com 38% do mercado
mundial, seguido dos EUA (28,4%) e da União Europeia (11%) (USDA, 2017).
No que diz respeito ao consumo interno per capita de carnes no Brasil em 2016,
segundo o USDA, esse foi de 46 quilogramas de carne de frango, 30,7 quilogramas de carne
bovina e 14,4 quilogramas de carne suína, o que representou um consumo do total produzido
no Brasil de 46,8%, 38,6% e 14,5%, respectivamente (USDA, 2017). Nesse contexto, implícita
e tecnicamente, tem-se que as cadeias de carnes competem entre si e têm seus produtos como
substitutos diretos, ou seja, a queda do consumo de determinada carne, seja ela bovina, suína
ou de frango, devido a um choque mercadológico específico que, hipoteticamente, teria como
consequência o aumento de preços de uma delas, impulsionaria o aumento temporário da
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demanda por outra carne em função da busca do consumidor por substituir um produto por
outro com preço mais atraente.
Vale destacar que, além do comportamento dos preços dos produtos substitutos, vários
fatores podem impactar a volatilidade dos preços das carnes, como: fatores legais, ambientais,
climáticos, sazonais, político-econômicos, tecnológicos, culturais, entre outros. Assim posto,
é importante que seja compreendida a dinâmica da volatilidade a fim de que se possa contribuir
com a geração de informação com potencial decisório para os agentes dessas cadeias
produtivas, dentre os quais, destacam-se os produtores de bovinos, suínos e de aves, bem como
a indústria e os varejistas, os quais são responsáveis diretos pelo processamento, distribuição
e comercialização de carnes.
Quanto à transmissão de preços, Barros (1990) já destacava a importância de se
identificar e analisar qual agente da cadeia produtiva de carnes mais influencia diretamente a
alteração no preço e como essa mudança é transferida ao longo da referida cadeia.
Internacionalmente, existem importantes estudos que abordam a temática transmissão de
preços no mercado de carnes, destacando-se, dentre eles, o de Bojnec (2002). Nesse estudo, o
autor concluiu que, na Eslovênia, tem-se um equilíbrio no longo prazo no que diz respeito à
transmissão vertical de preços entre as carnes bovina e suína e que, no longo prazo, esses
preços sofrem pouca influência externa. Já na vertente do mercado doméstico, o estudo de
Arêdes (2009), que contemplou o mercado de carnes da região metropolitana de São Paulo,
concluiu que as carnes bovina e de frango influenciam diretamente no preço da carne suína
praticado no varejo.
A respeito desses estudos, é importante ressaltar que os mesmos apresentam limitações
no contexto decisório, não necessariamente no seu procedimental metodológico, mas devido
a outros elementos. Esse é o caso do estudo de Bojnec (2002), que foi realizado no mercado
esloveno, no período 1990-2000, sendo esse um ambiente que apresenta características muito
particulares, o que torna os resultados limitados não apenas no contexto temporal, como
também no mercadológico, ainda mais em se tratando de decisões a serem tomadas em um
mercado significativamente importante como o mercado brasileiro de carnes.
Ao observar o estudo de Arêdes (2009), embora tenham sido consideradas as três
principais carnes em perspectiva de consumo, nota-se que o mesmo se ateve ao mercado
varejista da região metropolitana de São Paulo e, portanto, limitou-se à verificação da
transmissão de preços a esse elo da cadeia produtiva, o que torna os resultados, as análises e
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as conclusões importantes, porém restritos ao agente de comercialização final da cadeia
produtiva.
Logo, ao considerar a magnitude dos mercados de carnes bovina, suína e de frango no
Brasil, bem como a potencialidade substitutiva desses produtos, é que emergiu a questão de
pesquisa: a volatilidade em determinado mercado de carne pode provocar variações e
transferências de preços para outros mercados de carnes? Assim sendo, este estudo tem por
objetivo analisar a volatilidade e a transmissão de preços entre os mercados brasileiros de
carnes bovina, suína e de frangos.
A relevância do presente estudo decorre do fato das temáticas volatilidade e
transmissão de preços agrícolas serem pouco exploradas no Brasil. Além disso, ao considerar
as três principais cadeias produtivas da pecuária brasileira (bovina, suína e de frango), que são
importantes integrantes do composto de produto-renda do agronegócio brasileiro, espera-se
contribuir para o entendimento acerca do comportamento da volatilidade e da transmissão de
preços, bem como permitir que os agentes de mercado (produtores, frigoríficos, atacado,
varejo e consumidores) entendam melhor a relação entre os preços nesses mercados e, assim,
possam tomar decisões mais acertadas no curto e longo prazo e, ao mesmo tempo, ampliar a
efetividade da gestão do risco e a comercialização nos três principais mercados brasileiros de
carnes.
2 REVISÃO DE LITERATURA
A necessidade de entendimento dos mercados de carne bovina, suína e de aves, no que
tange aos preços, volatilidades e transferência dos preços, fez emergir a necessidade da
fundamentação teórica acerca dessa discussão. Assim sendo, segue o debate acerca de
importantes estudos publicados em periódicos científicos nacionais e internacionais, os quais
abordam características, particularidades e resultados de pesquisas que são referência acerca
da temática abordada no presente artigo.
Dentre os estudos que abordam os preços da carne de frango, destaca-se como um dos
pioneiros no âmbito da pesquisa do mercado brasileiro o de Barros e Bittencourt (1997), que
analisou a formação de preços no mercado de carne de frango no estado de São Paulo,
considerando-se os principais agentes da cadeia produtiva (produtor, atacado e varejo). Para
esse estudo, os autores analisaram a formação de preços no intervalo entre janeiro de 1985 e
dezembro de 1993, utilizando-se um modelo vetorial autorregressivo com correção de erro
baseado em um modelo oligopsonista proposto ao mercado de frango. Em resumo, os
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investigadores concluíram que os frigoríficos estabelecem, com antecedência, o preço das
carnes de frangos com base em expectativas estáticas no que diz respeito ao comportamento
do mercado.
Diferentemente do estudo de Barros e Bittencourt (1997), que analisaram,
especificamente, o mercado paulista de carne de frango, Arêdes et al. (2009) incluíram em seu
campo de observação o mercado paranaense. Os resultados evidenciaram que os preços
paulistas e paranaenses têm uma relação de causalidade unidirecional e que as alterações nos
preços no estado do Paraná são significativamente explicadas pelo comportamento dos preços
no estado de São Paulo. Evidenciou-se também que, embora a relação entre os preços da carne
de frango nos dois estados se torna instável devido a choques nesses mercados, esses preços
tendem a se ajustar e a voltar ao nível anterior ao choque.
No campo dos estudos sobre mercados internacionais de carne de frango, destaca-se a
investigação de Rezitis e Stavropoulos (2011) que, em estudo realizado na Grécia, no período
1993-2009, definiram pela rejeição da hipótese de cointegração, concluindo também que os
preços da carne de frango para o consumidor são significativamente estáveis. Além disso, os
pesquisadores identificaram que os choques provocados pela volatilidade demoram mais
tempo para se dissiparem, ou seja, para o produtor, tem-se maior incidência de volatilidade
nos preços se comparado com o consumidor.
Enquanto outros autores focaram seus estudos em mercados isolados, Dantas e
Weydmann (2009) abrangeram o mercado brasileiro e o internacional a fim de fazer uma
verificação acerca da relação de existência de longo prazo entre os preços no mercado interno
e externo. Utilizando-se, respectivamente, dos métodos de causalidade e cointegração, de
Engle e Granger (1982) e de Johansen (1988), foi comprovado que os preços que os produtores
brasileiros recebem são sensíveis às alterações dos preços no mercado externo, o que
caracteriza a cointegração entre os preços. Isso posto, os autores afirmaram que os produtores
devem se atentar a fatores internos que podem alterar a correspondência de ambos os preços.
Em suma, no que tange aos estudos que abrangeram mercados de carnes de frango, pôde-se
constatar que Barros e Bittencourt (1997), Arêdes et al. (2009), Dantas e Weydmann (2009) e
Rezitis e Stavropoulos (2011) corroboraram os resultados no sentido de evidenciar que a carne
de frango é sensível a choques e à movimentação do próprio mercado, o que faz com que essa
carne apresente volatilidade no preço, assumindo, portanto, forma assimétrica.
Ao considerar a importância do fenômeno transferência de preços agropecuários, Jones
(2005) optou por realizar uma investigação no mercado de carne de suínos norte-americano,
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entre os anos 1970 e 2003, com foco na volatilidade e transmissão de preços do produtor para
o varejista. Utilizando-se de um modelo heterocedástico semelhante ao usado por Morgan
(1999), e do teste de Mann e Whitney (1947) não paramétrico, o pesquisador chegou à
conclusão de que os preços nesses elos (produtor e varejo) não se ajustam perfeitamente às
alterações nos preços de outros mercados.
O estudo de Weydmann e Seabra (2006), realizado no estado de São Paulo, corrobora
os resultados encontrados por Jones (2005), isso porque foi constatada a existência de
transmissão de preços do elo atacadista para o produtor e que os preços pagos aos produtores
e varejistas são influenciados pela transmissão condicional da variância dos preços dos
atacadistas. Assim sendo, observou-se que a cadeia de suínos reproduz o mesmo padrão de
liderança das demais cadeias, ficando o elo produtor fragilizado com a ineficiência da cadeia
suína.
Embora tenham chegado a conclusões semelhantes às de Jones (2005), Weydmann e
Seabra (2006) se utilizaram de metodologias diferentes. Outro aspecto distinto refere-se aos
períodos e mercados analisados, isso porque, enquanto Jones (2005) analisou o mercado norteamericano como um todo, no período 1970-2003, Weydmann e Seabra (2006) analisaram
especificamente o mercado do estado de São Paulo no período 1995-2005, mas, em ambos os
casos, foram utilizadas séries temporais compostas por médias mensais de preços.
Dentre os mercados de carne, o da carne bovina é um dos mais estudados, nacional e
internacionalmente. Entre os estudos nacionais, merece destaque o trabalho realizado por
Gaio, Castro Júnior e Oliveira (2005) que, por meio de diversos testes estatísticos, incluindo
os de causalidade, cointegração e de elasticidade de transmissão de preços, avaliaram a
integração entre o mercado do boi gordo da Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e as
principais praças produtoras de bovinos de corte do Brasil no período 2000-2004.
Os resultados da pesquisa de Gaio, Castro Júnior e Oliveira (2005) apontaram haver
integração espacial no mercado do boi gordo, ou seja, o preço do boi gordo no mercado é
afetado quando ocorrem choques de oferta ou de demanda na BM&F, sendo possível inferir,
dessa forma, que os preços das outras regiões se comportam conforme sinalizam as operações
da BM&F. Ao analisar a elasticidade da transmissão de preços, os pesquisadores constataram
ainda que, em algumas praças, ela é inelástica e, em outras, elástica. Por fim, os resultados
também evidenciaram a eficiência do mercado de boi gordo brasileiro, pois os agentes desse
mercado têm acesso rápido às informações e, assim, a lei do preço único e os mecanismos de
arbitragem são efetivos.
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Lobo e Silva Neto (2011), em uma vertente de pesquisa diferente da realizada por Gaio,
Castro Júnior e Oliveira (2005), resolveram analisar os níveis de produtor e varejo,
concentrando-se na transmissão de preços da carne bovina entre esses agentes. O estudo
abrangeu o mercado de carne bovina do estado de Goiás no período 1995-2010, utilizando-se
dos mesmos modelos de análise aplicados por Gaio, Castro Júnior e Oliveira (2005). Os
resultados evidenciaram não haver um agente nitidamente dominante. Essa conclusão se deve
ao fato de que, ao analisar a elasticidade da transmissão de preços, observou-se que choques
nos preços resultavam em comportamentos semelhantes.
Com a finalidade de analisar a transmissão de preços no mercado húngaro e,
hipoteticamente, que essa transmissão teria uma probabilidade maior de ocorrer de forma
assimétrica, o que levaria a mudanças estruturais na cadeia a carne bovina húngara, Bakucs e
Fertö (2006) fizeram uma análise do período 1992-2000. Os resultados da pesquisa
determinaram a rejeição da pressuposição de que os preços são homogêneos, ou seja,
constatou-se a heterogeneidade de preços quando se utiliza o markup (índice aplicado sobre o
custo de um produto) como estratégia de precificação. Já a relação causal de preços entre o
produtor e o varejo foi confirmada por meio de testes de exogeneidade, enquanto que, ao
analisar a transmissão de preços, chegou-se à conclusão de que, no mercado da carne bovina
húngara, essa transmissão se dá de forma simétrica, tanto no curto, como no longo prazo.
Enquanto Bakucs e Fertö (2006) realizaram o estudo especifico de um único mercado,
Bender Filho e Alvim (2008) analisaram os mercados de países membros do Mercado Comum
do Sul (Mercosul), os quais são representativos na produção e comercialização de carne
bovina, sendo eles, Argentina, Brasil, Paraguai e o Uruguai, além do mercado dos EUA, Alvim
(2008), no que tange à relação existente entre os mesmos quanto à formação dos preços da
carne bovina in natura, analisaram dados mensais do período 1994-2005 a partir de aplicação
de modelagem vetorial autorregressiva, bem como testes de causalidade e de cointegração. Os
resultados apontaram a presença de causalidade na formação de preços entre os mercados dos
países membros do Mercosul, assim como a intensidade dos choques nos preços de cada país
analisado.
Ao passo que Gaio, Castro Júnior e Oliveira (2005) estudaram a elasticidade da
transmissão de preços e integração de mercados do boi gordo na BM&F e nas principais
regiões produtoras, Boechat (2013) ampliou o campo de análise para a relação do boi gordo
com o mercado do boi magro. Seu objetivo foi analisar os efeitos que choques no preço do boi
gordo poderiam causar sobre o comportamento de preços do boi magro. Para isso, foram
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utilizadas séries de dados de doze anos, compreendidos entre 2000 e 2012, e metodologia
semelhante à utilizada por Bakucs e Fertö (2006) acrescida do modelo vetorial autorregressivo
e decomposição da variância, além da função impulso-resposta. Assim, chegou-se à conclusão
de que os preços dos dois mercados analisados são relacionados, ou seja, a hipótese de que o
preço do boi magro é influenciado pelo preço do boi gordo foi confirmada.
Conforme verificado nos parágrafos anteriores desta revisão de literatura, existe uma
quantidade significativa de estudos que tratam da volatilidade e transmissão de preços no
mercado de carnes, porém observa-se a existência de poucas pesquisas que analisam a
transmissão de preços entre diferentes mercados de carnes. Isso se deve ao fato de que,
geralmente, a transmissão é analisada dentro do mesmo mercado e isso faz com que os estudos
apresentem limitações quanto à conclusão sobre a relação e transferência conjunta de preços
entre eles, assim como desconsidera a substituibilidade dos produtos em termos de consumo.
Entre os poucos estudos que tratam da transmissão de preços em diferentes mercados,
destaca-se o de Bojnec (2002), que analisou a transmissão vertical de preços da carne bovina
e suína no mercado esloveno entre janeiro de 1990 e agosto de 2000. Esse estudo concluiu
que, no longo prazo, existe um equilíbrio na transmissão vertical de preços nos dois mercados
analisados. Já com a aplicação de testes estruturais com imposição de restrição de
homogeneidade, foi constatado que, no longo prazo, a carne bovina conta com uma estratégia
de preços de margem de lucro, enquanto, em relação à carne suína, notou-se uma estratégia de
preços competitivos após 1994, tanto nas cadeias de comercialização, como de transformação.
Um dos estudos mais completos encontrados na literatura sobre transmissão de preços
no mercado de carnes é o de Rezitis (2003), cujo objetivo foi investigar os efeitos de spillover
da volatilidade entre os preços dos elos produtor e consumidor, bem como a causalidade e a
transmissão de preços da carne de cordeiro, carne bovina, carne suína e aves de capoeira. Para
isso, foi empregado um modelo heterocedástico para analisar dados mensais no mercado grego
de carnes no período 1988-2000, tendo as análises mostraram a existência de relação causal
entre os preços ao consumidor e ao produtor em todas as cadeias produtivas de carnes
(cordeiro, bovina, suína e aves). Além disso, os resultados apontaram a existência de efeitos
de spillover relevantes de volatilidade entre os preços nos elos produtor e consumidor, o que
faz com que haja uma incerteza nos preços dos mercados de carne dos elos produtor e varejo.
Por fim, evidenciou-se a transmissão imperfeita de preços entre os mercados (produtor e
varejo) para cada tipo de carne.
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Ao revisar as pesquisas acerca da transmissão de preços entre mercados de carnes no
Brasil, vale destacar a investigação de Arêdes (2009), que aplicou o teste de causalidade e de
decomposição da variância do erro de previsão para analisar dados mensais de julho de 1994
a setembro de 2008, com o intuito de avaliar, no varejo do município de São Paulo, a relação
de causalidade entre os preços das carnes bovina, suína e de frangos. Nesse estudo, constatouse que as variações nos preços das carnes bovina e de frango influenciam diretamente o preço
da carne suína praticado no varejo paulistano.
Ao fim da revisão de literatura, pôde-se observar a carência de pesquisas que abarcam
a transmissão de preços de diferentes mercados de carnes em conjunto. Na literatura nacional,
percebeu-se não apenas a carência de pesquisas sobre a transmissão de preços no mercado de
carnes, como também de análises que considerem o pressuposto de que as variações podem
ser causadas pela substitutividade desses produtos. Em suma, esses fatores corroboram a
relevância de analisar a transmissão de preços sob um ponto de vista mais abrangente, sendo
essa a proposta do presente estudo.
3 DADOS E PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Com o intuito de atingir o objetivo da presente pesquisa, optou-se por uma abordagem
quantitativa com a finalidade de investigar a relação existente entre as variáveis, utilizandose, para tanto, de um conjunto específico de procedimentos estatísticos. No que diz respeito à
finalidade, esta pesquisa se caracteriza como do tipo descritiva-aplicada, uma vez que foi
conduzida a partir da caracterização de determinado fenômeno, no caso, a transmissão de
preços, evidenciando relações entre variáveis, além de indicar sua natureza. Quanto à
aplicação, destaca-se, essencialmente, sua finalidade prática, uma vez que este estudo analisa
o mercado brasileiro de carnes e, portanto, espera-se que os resultados encontrados possam
trazer informações relevantes para a tomada de decisão dos agentes dessa indústria.
No que tange à caracterização dos dados, foram utilizados dados semanais
compreendidos no período de janeiro de 2006 a julho de 2017 (602 observações), os quais
foram cedidos pela Inteligência de Mercado da Minerva Foods S.A, sendo esses dados obtidos,
originalmente, junto ao Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA) da
Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ) da Universidade do Estado de São
Paulo (USP). As séries temporais de preços utilizadas no estudo referem-se às médias dos
preços semanais nas principais praças brasileiras de comercialização, ou seja, valores pagos
(i) pela arroba do boi gordo, (ii) pelo quilograma dos cortes dianteiro, traseiro e casado da
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carne bovina, (iii) pelo quilograma da carne suína e (iv) pelo quilograma da carne de frango.
Vale ressaltar que os preços originais foram transformados em logaritmos naturais de preços
com o intuito de diminuir vieses causados pela não homogeneidade das variâncias no decorrer
do tempo.
Para atingir o objetivo principal da pesquisa, que envolve a análise da transmissão de
preços e a análise da volatilidade no mercado de carnes brasileiro, foi aplicado um conjunto
de testes estatísticos específicos. Inicialmente, foi realizada a análise da estatística descritiva
dos preços, tendo sido examinadas as medidas de tendência central, de dispersão e a correlação
linear. Essa análise teve basicamente a finalidade de descrever a média, valores máximos,
mínimos e variação dos preços, além de apontar a associação linear entre os mesmos.
E, para verificar se os dados têm suas propriedades estatísticas mantidas no decorrer
do tempo, ou seja, averiguar as condições de estacionariedade e de ordem de integração das
séries temporais dos dados, optou-se pelo teste de Dickey e Fuller Aumentado (1979, 1981),
também conhecido pela sigla ADF. Em seguida, para determinar a existência ou não de relação
estacionária ou de equilíbrio da relação de longo prazo entre os preços das carnes bovina, suína
e de frango, foi utilizado o teste de cointegração de Johansen (1988), que é descrito nas
equações (1) e (2) da seguinte forma:
P −1
yt = + yt −1 ++ Γ yt−1 + t
(1)
I =1
p
= Ai −1 e Γ = −
i =1
P
A
(2)
j
J =i +1
Em que r representa o número de relações de cointegração, α é o parâmetro de
ajustamento no vetor de correção de erros e β é o vetor de correção do erro. Os pressupostos
do teste de cointegração são expostos da seguinte forma: o coeficiente da matriz П coloca-se
como r < n, sendo r x n matrizes α e β com posto r individuais, de forma que П = αβ e П =
β’yt são estacionárias. A estimativa da verossimilhança máxima da matriz β para determinado
r define a combinação de yt-1, que tem como resultado r correlações canônicas maiores entre
Δyt e yt-1 após as correções das diferenças de discrepância e variáveis determinantes, caso elas
sejam evidenciadas. A verossimilhança das correlações canônicas é encontrada por meio da
fórmula descrita abaixo na equação (3).
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traço = −T
n
In (1 − )
(3)
t
i = r +1
Em que T representa a dimensão da amostra, λt+1 é a i-ésima maior correlação canônica.
Em suma, o teste traço tem a finalidade de averiguar a hipótese nula que considera que a
quantidade de vetores de cointegração é menor ou igual a r, em contraposição à hipótese
contrária, de que o número de vetores de cointegração é maior que r. Portanto, as hipóteses
são: quando não há cointegração r = 0 e, quando há cointegração, r ≤ 1. O nível de significância
considerado para realização dos testes foi de 5%.
No caso de não haver cointegração entre as séries de preços, seria aplicado o modelo
vetorial autorregressivo (VAR). Entretanto, como foi constatada a cointegração conjunta entre
os preços das carnes, incorporou-se o termo de correção do erro ao modelo vetorial
autorregressivo (sigla em inglês ECM e em português, VEC), o que permitiu, na sequência, a
detecção da causalidade conjunta pelo teste de Granger (1969). Assim sendo, foi aplicado o
modelo vetorial autorregressivo de correção de erros (VEC) com base nos sistemas de
equações (4) e (5):
k
k
i =1
i =1
St = cs + si St −i + si Ft −i + ys Zt −1 + st
k
k
i =1
i =1
Ft = cs + fi St −i + fi Ft −i + y f Zt −1 + ft
(4)
(5)
Em que C representa o intercepto, βsi e βfi são parâmetros positivos, μst e μft são vetores
aleatoriamente distribuídos de forma idêntica e independente, ys e yf são parâmetros positivos
e Zt-1 é a variável de correção do erro que mensura como se dá o ajustamento da variável
dependente dos preços aos movimentos do mercado. Assim, tem-se a equação (6) para
estimação do parâmetro Zt-1:
Zt −1 = + Ft − St −1
(6)
Em que α representa o elemento de ajustamento do vetor de cointegração, β é o vetor
de cointegração e ys e yf representam a velocidade de ajustamento. Posteriormente, a partir da
aferição do modelo vetorial autorregressivo, foi estimada a decomposição da variância que,
conforme exposto por Enders (1995), é capaz de mensurar o percentual de erro de variância
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prevista na ocorrência de choque em determinada variável em relação aos choques ocorridos
nas demais variáveis no tempo.
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS
A análise dos resultados da pesquisa tem início com a exposição da Tabela 1, a qual
exibe a estatística descritiva dos preços em reais das carnes bovina, suína e de frango. Nessa
tabela, são apresentadas as principais medidas de tendência central, dispersão e distribuição
dos dados. Ao verificar a média de preços de cortes bovinos específicos, foi constatado que a
maior média de preços é do quarto traseiro com osso, em cujo corte se encontram as carnes
bovinas consideradas mais nobres, enquanto que os menores preços médios são os da carne de
frango, que se apresentam em um patamar de preço bem inferior ao das demais carnes em
estudo.
Tabela 1 - Estatística descritiva dos preços das carnes bovina, suína e de frangos no período 2006-2017
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
Média
99,9675
7,8913
5,1883
6,4632
4,4497
2,9830
Mediana
96,8379
7,7830
4,8950
6,2690
4,3574
2,8610
Máximo
158,7580
12,9500
8,9760
10,4620
7,4940
4,7240
Mínimo
47,2121
3,6071
2,1562
2,8376
2,0938
1,2430
Desvio Padrão
32,0143
2,5246
1,8792
2,1877
1,1842
0,6764
Coeficiente de Variação
32,02%
32,00%
36,22%
33,85%
26,61%
22,68%
Assimetria
0,2423
0,2328
0,3389
0,2761
0,2133
0,1235
Curtose
1,9966
2,0045
2,0916
2,0079
2,3529
2,5113
Jarque-Bera
31,14***
30,29***
32,22***
32,34***
15,06***
7,52***
Nota: (BGI) Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na Brasil, Bolsa, Balcão – [B]3, (TCO) Preço em reais por
quilograma do Corte Traseiro Bovino com Osso, (DCO) Preço em reais por quilograma do Corte Dianteiro Bovino com
Osso, (CCO) Preço em reais por quilograma do Corte Casado Bovino com Osso, (SUI) Preço em reais por quilograma da
Carne Suína, (FRA) Preço em reais por quilograma da Carne de Frango e (***) Estatisticamente significante ao nível de 1%.
Fonte: Dados da pesquisa.
A Tabela 1 também traz consigo importantes medidas de dispersão dos preços, como
é o caso dos coeficientes de variação dos preços que resultam da divisão do desvio padrão pela
média aritmética. Assim sendo, foram constatados coeficientes de variação superiores para os
cortes bovinos traseiro e dianteiro com osso se comparados com as demais carnes/cortes. Ao
mesmo tempo, evidenciou-se que a carne de frango é a que apresenta menor volatilidade entre
elas.
No que se refere à dispersão dos preços das carnes, destaca-se que a carne bovina
apresenta volatilidade superior às volatilidades das carnes suína e de frango. Já ao analisar a
distribuição dos dados por meio do teste de Jarque e Bera (1987), rejeitou-se a hipótese nula
de normalidade, uma vez que os p-valores encontrados são estatisticamente inferiores a 5%.
A não normalidade dos dados é corroborada pelos valores estimados para assimetria e curtose.
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A análise dos resultados tem continuidade com a verificação da correlação linear dos preços
das carnes, conforme apresentado na Tabela 2, tendo sido verificada uma correlação linear
positiva e forte entre as carnes bovina, suína e de frango.
Entre as correlações lineares observadas, destacam-se as: (i) dos preços da arroba do
boi gordo com os preços dos cortes bovinos traseiro, dianteiro e casado com osso; (ii) dos
preços do corte casado bovino com osso com os preços da carne suína; e (iii) dos preços do
corte traseiro bovino com osso com os preços da carne de frango. A existência da correlação
linear positiva forte entre os preços das carnes bovina, suína e de frango no mercado brasileiro
reforça a hipótese de ocorrência de transmissão de preços entre elas, o que é analisado na
sequência do estudo.
Tabela 2 - Correlação linear entre os preços das carnes bovina, suína e de frango
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
1
TCO
0,9843***
1
DCO
0,9854***
0,9616***
1
CCO
0,9939***
0,9936***
0,9862***
1
SUI
0,8756***
0,8782***
0,8555***
0,8783***
1
FRA
0,9003***
0,9069***
0,8772***
0,9035***
0,8814***
1
Nota: (BGI) Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na [B]3, (TCO) Preço em reais por quilograma do Corte
Traseiro Bovino com Osso, (DCO) Preço em reais por quilograma do Corte Dianteiro Bovino com Osso, (CCO) Preço em
reais por quilograma do Corte Casado Bovino com Osso, (SUI) Preço em reais por quilograma da Carne Suína, (FRA) Preço
em reais por quilograma da Carne de Frango e (***) Estatisticamente significante ao nível de 1%.
Fonte: Dados da pesquisa.
Após a análise da correlação linear entre os preços, foi realizado o teste da raiz unitária
ADF para as séries dos logaritmos dos preços das carnes, tendo sido verificado que, na 1ª
diferença, rejeita-se a hipótese nula de presença de raiz unitária, ou seja, nessas condições, as
séries são estacionárias. Os resultados dos estudos de Arêdes (2009), Boechat (2013) e Gaio,
Castro Junior e Oliveira (2015) também evidenciaram que as séries eram não estacionárias em
nível e estacionárias na primeira diferença.
Depois de verificar a estacionariedade das séries, foi definido o número de defasagens
mais adequado a ser incluído na estimação dos vetores de cointegração pelo método de
Johansen (1988). Logo, os critérios de informação de Schwarz (SBC) e de Hannan-Quinn
(HQ) foram aplicados na escolha da defasagem ótima do teste de cointegração e, nesses testes,
foram agrupados, caso a caso, os preços das carnes bovina, suína e de frango. Os resultados
apontaram para três defasagens ótimas a serem consideradas no teste de cointegração,
conforme valores dos critérios de informação estimados.
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Na sequência, foi realizado o teste de cointegração, conforme exposto na Tabela 3. Ao
considerar o valor crítico de 5% de significância estatística para rejeição ou não da hipótese
de cointegração, bem como os valores da estatística do teste traço estabelecidos, definiu-se
pela rejeição da hipótese nula de que não há qualquer vetor de cointegração, uma vez que os
valores do teste traço encontrados são superiores aos dos valores críticos estimados.
Os resultados apresentados na Tabela 3 apontam ainda para a existência de, no mínimo,
cinco vetores de cointegração entre as series de preços das carnes bovina, suína e de frango.
Vale ressaltar que a condição primordial para que exista uma tendência estocástica entre as
series de preços é de que haja, pelo menos, um vetor de cointegração. Assim sendo, como os
testes evidenciaram que há, pelo menos, cinco vetores de cointegração, pôde-se inferir que há
uma relação comum-equilibrada de longo prazo entre as séries de preços das carnes bovina,
suína e de frango.
Tabela 3 - Teste traço para cointegração entre os preços das carnes bovina, suína e de frango
Teste Traço
Estatística do Teste
Valor Crítico (5%)
p-valor
r = 0***
0,0822
158,6117
95,7537
0,0000
r ≤ 1***
0,0564
107,2968
69,8189
0,0000
r ≤ 2***
0,0509
72,5949
47,8561
0,0001
r ≤ 3***
0,0365
41,3430
29,7971
0,0015
r ≤ 4**
0,0243
19,0863
15,4947
0,0137
r ≤ 5**
0,0073
4,3851
3,8415
0,0362
Nota: (p-valor) p-values de MacKinnon-Haug-Michelis (1999), (Eingenvalue) Autovalor, (*** e **) estatisticamente
significante ao nível de 1% e 5%.
Fonte: Dados da pesquisa.
Vetores de Cointegração
Eigenvalue
Os resultados para cointegração corroboram os encontrados no estudo de Bojnec
(2002), que concluiu que, no longo prazo, há um equilíbrio na transmissão de preços das carnes
bovina e suína no mercado esloveno. Uma vez constatada a cointegração entre as séries de
preços de carnes bovina, suína e de frango, são apresentados, na Tabela 4, os resultados do
teste de causalidade agregado ao modelo vetorial com correção de erros.
Conforme exposto na Tabela 4, a seguir, a arroba do boi gordo não tem variações no
seu preço influenciadas por variações nos preços dos cortes traseiro, dianteiro e casado de
carne bovina, nem sequer de flutuações nos preços das carnes, suína e de frango. Já o preço
do corte traseiro bovino é estatisticamente influenciado pelos preços da arroba do boi gordo e
do corte dianteiro bovino. Já o corte dianteiro bovino tem as variações de preços causadas
apenas pelas alterações nos preços da arroba do boi gordo. Também, evidenciou-se que o preço
do corte casado bovino é estatisticamente influenciado pelos preços da arroba do boi gordo e
do corte traseiro bovino.
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Tabela 4 – Teste de causalidade de Granger / Teste de Wald para exogeneidade por blocos
BGI (Chi-sq)
TCO (Chi-sq)
DCO (Chi-sq)
CCO (Chi-sq)
SUI (Chi-sq)
FRA (Chi-sq)
TCO 3,4735ns
BGI 47,4445*** BGI 52,7141*** BGI 58,3621*** BGI
0,6579ns
BGI
6,8285*
ns
**
ns
**
ns
DCO 1,1224
DCO
9,3531
TCO
4,3441
TCO
9,0472
TCO
5,6262
TCO 1,4699ns
CCO 0,8214ns CCO
5,9983ns
CCO
4,9703ns
DCO
5,2214ns
DCO 8,8145** DCO 1,8033ns
SUI
4,6181ns
SUI
4,0873ns
SUI
1,7627ns
SUI
2,446ns
CCO 9,0593** CCO 2,4667ns
FRA 2,3077ns FRA
1,8268ns
FRA
0,6643ns
FRA
1,1087ns
FRA 35,589*** SUI
6,7466*
Nota: (BGI) Logaritmo do Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na Brasil, Bolsa, Balcão – [B]3, (TCO)
Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Traseiro Bovino com Osso, (DCO) Logaritmo do Preço em reais por
quilograma do Corte Dianteiro Bovino com Osso, (CCO) Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Casado
Bovino com Osso, (SUI) Logaritmo do Preço em reais por quilograma da Carne Suína, (FRA) Logaritmo do Preço em reais
por quilograma da Carne de Frango, (Chi-sq) Valor estimado pela estatística qui-quadrado - teste de Wald, (***, **, *)
Estatisticamente significante ao nível de 1%, 5% e 10%.
Fonte: Dados da pesquisa.
Os dados da Tabela 4 mostram ainda que o preço da carne suína é a que tem maior
relação causal entre os preços das carnes analisadas, uma vez que esse preço, estatisticamente,
tem a volatilidade atrelada às variações nos preços dos cortes dianteiro e casado bovino com
osso e da carne de frango. Em termos de transmissibilidade, destaca-se que o preço da carne
de frango tem sua variação causada, principalmente, devido a alterações ocorridas nos preços
da arroba do boi gordo e da carne suína.
Assim sendo, a análise da relação causal permitiu concluir que ocorre transmissão de
preços entre as carnes bovina, suína e de frango, embora, em algumas delas, essa transmissão
ocorre em virtude da influência de um maior número de variáveis do que em outras, como é o
caso dos preços da carne suína e de frango. Dentre as alterações de preços que mais transmitem
volatilidade, destaca-se o preço da arroba do boi gordo, dado que as alterações nesse preço são
transmitidas para os demais cortes/carnes, com exceção do preço da carne suína. Já as
alterações no preço da carne de frango são as que menos são transmitidas, causando alterações
apenas no preço da carne suína.
Complementarmente, foi realizado o teste de causalidade de Granger emparelhado (ver
Tabela 5), ou seja, a análise foi realizada, considerando a relação entre os preços de duas carnes
por vez e não em conjunto, como no teste anterior (ver Tabela 4). O motivo da realização desse
teste deve-se ao fato de que, em conjunto, uma carne pode gerar expressiva transmissão para
a outra, mas, se analisada bilateralmente, como no teste emparelhado, essa transmissão pode
não ocorrer.
Ao analisar os dados da Tabela 5, rejeitou-se a hipótese nula de não causalidade para
a maioria dos casos, ou seja, a relação bidirecional de causalidade entre a maioria dos preços
de carnes analisados. Entretanto, foram identificadas as seguintes exceções: (i) o preço da
carne de frango não acarreta alterações nos preços da arroba do boi gordo; (ii) o preço do corte
traseiro bovino com osso não causa alterações nos preços do corte dianteiro bovino com osso;
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e (iii) o preço do corte bovino casado com osso não provoca alterações nos preços do corte
dianteiro bovino com osso.
Tabela 5 - Teste de causalidade de Granger entre os preços das carnes bovina, suína e de frango
(Hipótese nula de não causalidade - variável independente na vertical e dependente na horizontal)
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
9,3566***
17,0418***
19,1199***
30,4716***
23,8240***
TCO
3,6705**
1,3322ns
3,6447**
44,6136***
41,1327***
DCO
3,1388**
12,5181***
3,3296**
34,8809***
34,2284***
CCO
4,7013***
11,1666***
1,5044ns
47,1717***
46,3399***
SUI
3,4438**
8,1396***
4,4296**
5,1574***
2,8254*
FRA
1,3062ns
11,1243***
8,3009***
9,4047***
14,6344***
Nota: (***, **, *) Nível de significância a 1%, 5% e 10% do valor estimado pela estatística F, respectivamente, (ns)
Estatisticamente não significativo, (BGI) Logaritmo do Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na Brasil,
Bolsa, Balcão – [B]3, (TCO) Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Traseiro Bovino com Osso, (DCO)
Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Dianteiro Bovino com Osso, (CCO) Logaritmo do Preço em reais
por quilograma do Corte Casado Bovino com Osso, (SUI) Logaritmo do Preço em reais por quilograma da Carne Suína,
(FRA) Logaritmo do Preço em reais por quilograma da Carne de Frango.
Fonte: Dados da pesquisa.
A última etapa da pesquisa tem como foco a análise da evolução temporal da
decomposição da variância (ver Tabela 6). Nessa etapa, apresentam-se os resultados relativos
à decomposição da variância dos erros de previsão para os preços das seis carnes/cortes em
estudo. A primeira coluna apresenta o horizonte temporal expresso em semanas, considerando
que choques não antecipados sobre os preços das carnes bovina, suína e de frango persistem
por, no máximo, 8 semanas. O critério temporal foi o mesmo definido para verificação do
número de defasagens ótimas do teste de cointegração. Já a segunda coluna indica a
percentualidade da variância dos erros de previsão em função de choques não antecipados e,
em suma, estima o efeito de um choque não antecipado no preço de determinada carne sobre
ela mesma ao longo do tempo. Já as colunas seguintes, à direita, apontam os percentuais das
variâncias dos erros de previsão de cada um dos preços atribuídos às variações nos preços das
demais carnes/cortes.
Ao analisar mais profundamente a evolução temporal da decomposição da variância
do preço do boi gordo, conforme exposto na Tabela 6, verificou-se que os resultados
corroboram os achados de Sachs e Martins (2007), Sachs e Pinatti (2007) e Boechat (2013),
tendo em vista que eles também identificaram que os preços do boi gordo são afetados quase
que, exclusivamente, pelas alterações no seu próprio preço. Os autores notaram ainda a
dominância do preço do boi gordo na transmissibilidade de preços para outros “produtos”, no
caso dessas pesquisas, para os preços dos animais de reposição, mais precisamente, o bezerro
e o boi magro.
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Tabela 6 – Evolução semanal da decomposição da variância dos erros de previsão em porcentagem dos preços
das carnes bovina, suína e de aves no mercado brasileiro de carnes no período 2006-2017
Boi Gordo
Traseiro Com Osso - Bovino
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
1
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000 1 29,328 70,671
0,000
0,000 0,000
0,000
2
0,671
0,083
0,013
0,001
0,107 2 40,167 58,704
1,009
0,005 0,017
0,095
4
0,435
0,226
0,088
0,095
0,123 4 45,950 48,082
5,653
0,038 0,160
0,114
6
0,566
0,275
0,147
0,939
0,135 6 42,694 49,104
6,636
0,061 1,371
0,133
8
0,462
0,420
0,129
2,308
0,113 8 44,215 46,092
6,828
0,146 2,564
0,152
Dianteiro Com Osso - Bovino
Casado Com Osso - Bovino
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
1 27,754 19,876 52,368 0,000
0,000
0,000 1 33,594 53,859 11,268 1,277 0,000
0,000
2 41,777 16,648 41,452 0,037
0,066
0,018 2 47,758 44,985
6,286
0,878 0,034
0,056
4 54,452
9,630 35,819 0,024
0,052
0,020 4 61,359 34,048
3,519
0,869 0,107
0,094
6 52,187
8,845 38,703 0,019
0,216
0,027 6 59,977 35,239
3,042
0,680 0,986
0,073
8 49,923
7,348 42,180 0,015
0,308
0,223 8 61,932 32,446
3,196
0,557 1,794
0,072
Carne Suína
Carne De Frango
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
BGI
TCO
DCO
CCO
SUI
FRA
1 0,305
0,373
0,008
0,027 99,285 0,000 1
0,208
3,179
0,048
0,227 1,765 94,570
2 1,438
1,600
0,002
0,391 95,655 0,912 2
1,422
7,021
0,097
0,667 2,343 88,447
4 6,574
4,347
0,013
0,681 87,618 0,765 4
8,259
8,843
0,090
1,510 3,158 78,138
6 10,997 3,912
0,197
0,737 82,924 1,230 6
13,554
7,193
0,202
1,270 4,390 73,388
8 13,381 3,913
0,245
0,665 79,553 2,240 8
17,919
6,818
0,185
1,198 4,067 69,810
Nota: (BGI) Logaritmo do Indicador do Preço em reais da arroba do Boi Gordo na Brasil, Bolsa, Balcão – [B]3, (TCO)
Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Traseiro Bovino com Osso, (DCO) Logaritmo do Preço em reais por
quilograma do Corte Dianteiro Bovino com Osso, (CCO) Logaritmo do Preço em reais por quilograma do Corte Casado
Bovino com Osso, (SUI) Logaritmo do Preço em reais por quilograma da Carne Suína, (FRA) Logaritmo do Preço em reais
por quilograma da Carne de Frango.
Fonte: Dados da pesquisa.
BGI
100,00
99,123
99,030
97,935
96,566
No que tange à evolução das alterações nos preços dos cortes traseiro, dianteiro e
casado bovino com osso, vale ressaltar que os resultados da Tabela 6 apontam que,
aproximadamente, um quarto das variações nos preços desses cortes são transmitidas por
alterações imediatas nos preços da arroba do boi gordo. Essas descobertas corroboram os
resultados da pesquisa de Beloni e Alonso (2017), os quais evidenciaram que os preços dos
principais cortes da carne bovina comercializadas no varejo em Cuiabá, capital do estado de
Mato Grosso – Brasil, são forte e significativamente afetados pelas alterações nos preços à
vista da arroba do boi gordo e da vaca gorda naquela localidade.
Os dados da Tabela 6 permitiram verificar também que, diferente dos preços dos cortes
de carne bovina e semelhante ao comportamento dos preços da arroba do boi gordo, as
variações imediatas no preço da carne suína são causadas quase que totalmente por alterações
no próprio preço. Esse resultado difere daquele detectado por Bojnec (2002) na análise da
transmissão de preços da carne bovina e suína no mercado esloveno no período 1990-2000,
haja vista a percepção de maior transferência de preços entre essas carnes no período. Além
disso, a pesquisa evidenciou o equilíbrio na relação de longo prazo entre os preços das carnes
bovina e suína eslovena, indicando também que esses preços sofrem pouca influência de
mercados externos. Em suma, ao comparar os resultados da presente pesquisa com os de
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Bojnec (2002), pode-se afirmar que os preços da carne suína brasileira e eslovena diferem-se
como receptoras de alterações nos preços da carne bovina, com o mercado esloveno
apresentando superioridade na transferência entre os preços no curto e longo prazo.
Na mesma perspectiva de Bojnec (2002), porém, em um contexto mercadológico mais
restrito, Arêdes (2009) analisou a relação de causalidade entre os preços das carnes bovina,
suína e de frango no varejo da cidade de São Paulo e identificou que as variações nos preços
das carnes bovina e de frango influenciam diretamente o preço da carne suína, com destaque
para a carne bovina, visto que o resultado apontou que as alterações nos preços dessa carne
exercem, imediatamente, forte pressão sobre os preços da carne suína.
Outro aspecto que chama atenção quanto às evoluções das variâncias dos preços
apresentadas na Tabela 6 é o fato de a variação imediata no preço da carne de frango ser
causada, sobretudo, por alterações no próprio preço, o que vai ao encontro com as perspectivas
de transmissibilidade dos preços da arroba do boi gordo e da carne suína. Entretanto, é
importante destacar que, diferente dos preços do boi gordo e da carne suína, o preço da carne
de frango torna-se, em um curto espaço de tempo, mais vulnerável à transmissibilidade de
preços da arroba do boi gordo e do corte traseiro bovino com osso. Esse resultado difere
daquele encontrado por Arêdes (2009) ao analisar a relação de causalidade entre os preços da
bovina, carne suína e de frango no varejo na cidade de São Paulo, tendo sido constatado que
as variações nos preços das carnes bovina e suína pouco influenciam o preço da carne de
frango praticado no varejo paulistano.
Embora tenham sido considerados os três mercados de carnes supramencionados,
ressalta-se que o estudo de Arêdes (2009) se ateve ao mercado varejista da região
metropolitana de São Paulo e, portanto, limitou-se à verificação da transmissão de preços
mensais nesse elo da cadeia produtiva, o que torna os resultados, análises e conclusões
importantes, porém restritos ao aspecto temporal dos dados (série mensal) e ao agente de
comercialização final da cadeia produtiva. Nessa perspectiva, os resultados para a evolução da
variância dos preços apresentados na Tabela 6 ampliam a perspectiva de análise e robustece
as conclusões quanto ao impacto dos preços das carnes bovina e suína sobre a variância do
preço da carne de frango.
5 CONCLUSÕES
Este estudo teve como objetivo analisar a volatilidade e a transmissão de preços entre
os mercados brasileiros de carnes bovina, suína e de frangos. Assim sendo, após a realização
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dos diversos testes estatísticos, foi possível alcançar a finalidade proposta, assim como
responder a pergunta problema estabelecida. Como resultado, foi verificada correlação forte e
positiva entre os preços das carnes, que é o primeiro indício de ocorrência de transmissão de
preço. Já o teste de cointegração apontou que as séries de preços das carnes analisadas têm, no
mínimo, cinco vetores de cointegração, o que evidenciou uma relação comum-equilibrada no
longo prazo entre os preços das carnes/cortes. A partir do teste de causalidade de Granger
agregado ao modelo vetorial com correção de erros, verificou-se a acentuada
transmissibilidade de preços entre as carnes, ocorrendo essa transmissão, de forma mais
intensa, nas carnes suína e de frango e, de forma mais branda, na carne bovina.
Em conjunto com o teste de causalidade, a verificação da evolução semanal da
decomposição da variância permitiu concluir que, dentre as alterações de preços que mais são
transmitidas, destacam-se as dos preços da arroba do boi gordo, dado que a transmissibilidade
das variações desses preços ocorre de forma significativa para a maioria dos preços das(os)
carnes/cortes. Quanto ao preço da carne suína, concluiu-se que a variância se dá,
principalmente, por influência de variações no próprio preço e nos preços do boi gordo e da
carne de frango. Vale destacar também que os preços da carne de frango são as que menos são
transmitidos para as carnes bovina e suína. O conjunto de resultados dos testes sugerem ainda
que a transmissão ocorre, principalmente, devido à substitutividade direta dessas carnes e,
portanto, qualquer alteração mercadológica e/ou de consumo de uma carne afetaria
diretamente o preço das demais.
Ao fim desta pesquisa, a expectativa é que os resultados possam ser utilizados pelos
agentes dos diferentes elos da cadeia produtiva de carnes. Espera-se também que sejam
realizados estudos futuros sobre a transmissão de preços e volatilidade em outros importantes
mercados de commodities brasileiras mediante aplicação de diferentes modelos de análise com
a finalidade de contribuir, cada vez mais, com a geração de informações que auxiliem as
tomadas de decisões na gestão do risco e comercialização de commodities agrícolas.
REFERÊNCIAS
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