ANÁLISE ECONOMÉTRICA DA PRODUÇÃO DE MADEIRA SERRADA NO BRASIL

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1 ANÁLISE ECONOMÉTRICA DA PRODUÇÃO DE MADEIRA SERRADA NO BRASIL Renao Vinícius Oliveira Casro 1, Ana Flávia Neves Mendes 2, Glauciana da Maa Aaíde 1, Carlos Albero Araújo Júnior 1, Gusavo Eduardo Marcai 1, Daniel de Paula Silveira 1, Camila Brás Cosa 2 1 Eng. Floresal, Pós-graduando em Ciência Floresal, UFV, Viçosa, MG, Brasil - casrorvo@ymail.com; carlosmuc@homail.com; gusavomarcai@gmail.com; daniel.silveira@ufv.br; 2 Eng a. Floresal, Pós-graduanda em Ciência Floresal,UFV, Viçosa, MG, Brasil - glaucianadamaa@yahoo.com.br; mila_ufv@yahoo.com.br Recebido para publicação: 1/11/211 Aceio para publicação: 8/11/212 Resumo Esudos que objeivam analisar o mercado madeira serrada no Brasil merecem desaque por fornecerem orienações sobre sua endência. Após o avanço no uso de painéis de madeira, o mercado sofreu influências por esse subsiuo, se fazendo necessárias análises economéricas para dimensionar e planejar a produção, diminuindo riscos e incerezas de comercialização. Esse mercado é dividido em madeiras de não coníferas e coníferas, que conribuem aualmene com 62% e 38% do mercado, respecivamene. Com base em uma série emporal anual da produção brasileira de madeira serrada de não coníferas e coníferas no período de 1961 a 29, publicada pela Food and Agriculure Organizaion (FAO, 211), o presene rabalho objeivou avaliar a meodologia Box & Jenkins (BOX; JENKINS, 1976) para realizar previsões da produção desse mercado. Os modelos foram avaliados com base nos criérios de Akaike e Schwarz, na significância dos coeficienes, no princípio de parcimônia e no comporameno dos resíduos. Pelos resulados, conclui-se que o modelo auorregressivo de média móvel (ARIMA) (2,1,1) foi adequado para prever a produção de madeira serrada de não coníferas, e o modelo ARIMA (1,1,1) para prever a produção de madeira serrada de coníferas. A meodologia pode ser uilizada para previsão desse mercado. Palavras-chave: Produção de madeira serrada; séries emporais; meodologia Box & Jenkins. Absrac Economeric analysis of sawn imber producion in Brazil. Sudies ha aim o analyze he lumber marke in Brazil are noeworhy for providing guidance on is rend. Afer advance in wood panels using he marke has been influenced by his replacemen, and i was necessary an economeric analysis o scale and plan producion, reducing risks and uncerainies. Such marke is divided ino non-coniferous woods and conifers, which currenly conribue o 62% and 38% of he marke, respecively. Based on an annual ime series of non-coniferous and coniferous sawn imber Brazilian producion in he 196 o 29 period, published by he Food and Agriculure Organizaion (FAO, 211), he presen research aimed o evaluae he mehodology Box & Jenkins (BOX; JENKINS, 1976) o forecas he producion of his marke. The models were evaluaed based on he Akaike and Schwarz crieria, a he coefficiens significance, a he parsimony principle and a he wase behavior. According o resuls, he moving average auo-regressive model (ARIMA) (2,1,1) was adequae o predic he non-coniferous sawn imber producion and he ARIMA (1,1,1) model o predic he conifers sawn wood producion. The mehodology can be used for such marke predicion. Keywords: Lumber producion; ime series; Box & Jenkins mehodology. INTRODUÇÃO A madeira é um maerial uilizado pelo homem desde os empos pré-hisóricos, para obenção de energia, confecção de uensílios e abrigos, enre ouros usos, e aé os dias auais desempenha um papel muio imporane em vários segmenos econômicos, como o mobiliário e a consrução civil (ZENID, 1997; CASTRO, 211). Madeira serrada é uma denominação genérica dada à uilização dos vários formaos e dimensões das peças de madeira para a produção de produos como pranchas, blocos, ábuas, dormenes, perfis e vigas, denre ouros, após o desdobro da madeira (ABIMCI, 211). 661

2 Segundo Perez e Bacha (26), os produos elaborados pela indúsria de madeira serrada no Brasil são produzidos com a uilização de madeiras provenienes de não coníferas, como o mogno, o cedro e o eucalipo, e de madeiras originadas de coníferas, como a araucária e o pínus. A madeira das folhosas (não coníferas) origina-se quase que oalmene da floresa amazônica, enquano as coníferas são produzidas principalmene no sul do país, nas floresas planadas de Pinus (PONCE, 1995). De acordo com Vial (29), a floresa amazônica é responsável por 85% da produção de madeira naiva no Brasil, onde há grande concenração de serrarias. O mercado de madeira serrada do Brasil ocupou a 3ª posição no ranking mundial de produção (FAO, 211), com produção aproximada de 25 milhões m 3 em 29, a qual apresenou pouca variação em relação ao ano anerior. O surgimeno de produos subsiuos à madeira serrada, como os painéis reconsiuídos de madeira para a indúsria moveleira e a uilização de vidro, aço, alumínio e ligas no mobiliário, aliado à pressão ambienal decorrene dos problemas ambienais da exploração predaória da floresa amazônica, colocam em risco o crescimeno desse mercado. Nesse cenário de ransição, é de fundamenal imporância o desenvolvimeno de pesquisas relacionadas ao comporameno fuuro do mercado de madeira serrada brasileiro, de forma a conribuir para fornecer orienações aos produores sobre os melhores meios de selecionar seus empreendimenos, dimensionar suas vendas e planejar o volume de esoques (CORDEIRO e al., 21). A análise economérica invesiga as resposas, em curo prazo, do sisema econômico às diversas mudanças a ele imposas, das mais variadas formas (CASTRO e al., 211). Essas análises êm se ornado cada dia mais imporanes na economia moderna, e, considerando a imporância do seor floresal, a fala de consenso sobre o comporameno da ofera e demanda de madeira e as raras informações providas de caráer quaniaivo, esudos economéricos para o referido mercado devem ser realizados (ALMEIDA e al., 29). Nesse conexo, o objeivo do presene rabalho foi avaliar a meodologia Box & Jenkins, empregada para a realização de previsões de séries emporais, para subsidiar o planejameno e dimensionameno da produção de madeira serrada (origem de floresas planadas e naurais) de coníferas e não coníferas no Brasil. MATERIAL E MÉTODOS Os dados uilizados são provenienes de séries emporais anuais da produção de madeira serrada de não coníferas e coníferas no Brasil (origem de floresas planadas e naurais), publicados pela Food and Agriculure Organizaion (FAO, 211). O período disponibilizado compreende os anos enre 1961 e 29. Para ajuse dos modelos, considerou-se o período de 1961 a 25. Foram deixadas de fora as quaro úlimas observações, conforme Casro e al. (211), com o objeivo de validar o modelo, a parir da comparação dos dados reais com os previsos, ano para a produção brasileira de madeira de não conífera quano para a madeira de conífera. Para o esudo de projeção, foi usado o modelo auorregressivo inegrado de média-móvel, conhecido como meodologia de Box & Jenkins (BOX; JENKINS, 1976). Segundo Casro e al. (211), para aplicação da meodologia de Box & Jenkins, as séries emporais necessiam ser esacionárias ou passíveis de esacionariedade. Essa caracerísica é fundamenal para a previsão com base na regressão de séries emporais, solidificando a premissa de que o fuuro se comporará de acordo com o passado (GUJARATI, 26). Segundo esse mesmo auor, para uma série de dados ser esacionária, suas variáveis não podem apresenar endências e devem ser esáveis ao longo do empo. Inicialmene, para verificação de esacionariedade, foi realizada uma análise gráfica das séries e aplicado o ese de raiz uniária (Tese ADF) (SEDDIGHI e al., 2). Se a série analisada não for esacionária em nível (na unidade original), devem-se realizar ransformações nos dados (GUJARATI, 26) aé que a condição de esacionariedade se orne válida (CORDEIRO e al., 21). Depois de obida a série esacionária, aplica-se a meodologia de Box & Jenkins com segurança nas previsões (MYNBAEV; LEMOS, 24). A meodologia Box & Jenkins consise em quaro eapas, a saber: idenificação, esimação, verificação e previsão. A idenificação consise em descobrir qual denre as várias versões dos modelos de Box & Jenkins descreve o comporameno da série. A idenificação do modelo a ser esimado ocorre pelo comporameno das funções de auocorrelações (FAC) e das funções de auocorrelações parciais (FACP). 662

3 Segundo Rocha (23), ciado por Cordeiro (21), em-se as seguines classes de modelos: 1. Média Móvel (MA): No modelo MA, a série emporal Y é resulado da combinação linear dos ermos aleaórios em e em períodos aneriores. Em sua forma geral, um MA(q), leva em consideração q valores defasados de : Y p p, em que = parâmero; e = ermos aleaórios. 2. Auorregressivo (AR): No modelo AR, a série emporal Y é descria somene pelos seus valores realizados e pelos ermos aleaórios. O referido modelo de ordem p AR(p) será o resulado da soma ponderada de seus p valores passados e dos ermos aleaórios: Y 1 Y 1 2Y 2... py p, em que: = parâmero; e = ermos aleaórios. 3. Média Móvel Auorregressivo (ARMA): No modelo ARMA, a série emporal Y é função de seus valores hisóricos e pelos ermos aleaórios correne e passados. Generalizando, esse modelo é represenado como: Y 1 Y 1... py p p p. 4. Média Móvel, Inegrado e Auorregressivo (ARIMA): Se a série emporal analisada não for esacionária em nível, devem-se aplicar diferenças aé que a condição de esacionariedade se orne válida. O número de diferenças necessárias é denominado ordem de inegração (I). Sendo Y esacionária após ser diferenciada d vezes, com a série derivada desse processo podendo ser descria como um modelo ARMA(p,q), diz-se que a série emporal Y segue um modelo ARIMA(p,d,q): W d 1 W 1... pw p 1 1 q q, em que: W Y.... Os correlogramas, que são as represenações gráficas das FACs e FACPs, indicam quais as ordens de AR e MA uilizar (GUJARATI, 26; ENDERS, 1995). Se um lag de auocorrelação esiver fora do inervalo de confiança, orna-se necessária a inclusão de um parâmero para esse lag. Empregou-se o ese de Dickey-Fuller Aumenado (ADF), que pode ser aplicado nas seguines formas, conforme Seddighi e al. (2): sem consane e sem endência: consane e sem endência: m 1 2T X 1 i i 1 i X m 1 X 1 i i 1 X i X X m 1 i i 1 X i u ; com u ; ou com consane e com endência: X X u ; em que = consane; T = parâmero de endência; = parâmeros associados às ordens de AR e MA. Na eapa de esimação, foram obidos os parâmeros dos componenes auorregressivos e dos componenes de médias móveis, previamene selecionados. A verificação consise em checar se o modelo escolhido é adequado para os fins desejados. Para ano, verifica-se o comporameno dos resíduos do modelo esimado. Para que o modelo esimado seja considerado adequado, é necessário que os seus resíduos sejam esimaivas de ruído branco, ou seja, devem se comporar de maneira aleaória e devem ser não significaivos (GUJARATI, 26). Quando se obém um modelo saisfaório, passa-se para a úlima eapa da meodologia, que consiui o objeivo principal: realizar previsões. Depois de esimados e avaliados, foram realizadas quaro previsões para cada modelo escolhido, para validar o poder prediivo dos mesmos. Toda a análise foi realizada com auxílio do sofware Eviews 5. (ECONOMETRIC EVIEWS, 24). RESULTADOS E DISCUSSÃO Esacionariedade Pela análise da figura 1a, verifica-se a presença de endência crescene ao longo das séries de produção de madeira de não coníferas e coníferas, o que revela que as séries não são esacionárias. Ao se aplicarem as primeiras diferenças (Figura 1b), em ambas as séries, aparenemene passaram a se comporar de forma esacionária (sem endência). Para verificar esaisicamene a esacionariedade das séries, aplicou-se o ese ADF a 1% de significância (Tabela 1). 663

4 Produção (1 m³) Produção (1 m³) (a) (b) Primeiras Diferenças Ano Figura 1. Séries de produção brasileira de madeira serrada de não coníferas e coníferas, em nível (a) e em primeiras diferenças (b). Figure 1. Brazilian producion series of lumber from non-coniferous and coniferous rees, in level (a) and in firs differences (b). Tabela 1. Resulados do ese de ADF em nível e em primeiras diferenças para as séries anuais de produção de madeira serrada de não coníferas e coníferas no Brasil, de 1961 a 25. Table 1. Resuls of he ADF es in level and in firs differences for he annual producion series of nonconiferous lumber and coniferous in Brazil, from 1961 o 25. Madeira Modelo Tese ADF Probabilidade Não conífera Nível Sem endência e sem consane 2,987,999 Nível Somene com consane,411,9575 Nível Com endência e consane -2,674,2515 Primeiras diferenças Sem endência e sem consane -5,74, Conífera Nível Sem endência e sem consane,8485,895 Nível Somene com consane -1,2173,6596 Nível Com endência e consane -1,926,6377 Primeiras diferenças Sem endência e sem consane -6,1597, Os resulados do ese ADF confirmam que as séries de produção sob análise não são esacionárias em nível. O valor de p (probabilidade) >,1 indica a não esacionariedade da série. Ao se aplicar o ese nas primeiras diferenças, as séries de produção de madeira ornaram-se esacionárias (p <,1) na caegoria sem endência e sem consane. Idenificação Para a série de produção de madeira serrada de não coníferas, em primeiras diferenças, observaram-se, na FAC, picos nos lags 1, 4, 5 e 1, indicando a inclusão dos MA(1), MA(4), MA(5) e MA(1). Na FACP, picos nos lags 1 e 12, indicando a inclusão dos AR(1) e AR(12) (Figura 2). Esimação Para a seleção dos modelos, foram considerados os lags indicados pelos correlogramas da FAC e da FACP, o princípio de parcimônia, a significância dos coeficienes, o comporameno dos resíduos e os criérios de informação de Akaike (AIC) e Schwarz (SCH). Foram selecionados os modelos com o menor número de coeficienes significaivos e com menores valores para os criérios AIC e SCH. Vários modelos foram esimados para o período de 1961 a 25 para as duas séries de produção. As equações 1, 2 e 3 para previsão da série de produção de madeira de não coníferas apresenaram coeficienes não significaivos, que foram eliminados dos modelos, resulando na equação 4, que foi selecionada, sendo um modelo ARIMA (2,1,1), com dois parâmeros auorregressivos inegrados em primeiras diferenças e com um parâmero de média móvel. Os valores de AIC e SCH maniveram-se esáveis com a exclusão dos parâmeros não significaivos. Ano 664

5 ,4,3,2,1 -,1 -,2 -,3 -,4 (a) FAC ,4,3,2,1 -,1 -,2 -,3 -,4 (b) FACP Lag Lag,4,3,2,1 -,1 -,2 -,3 -,4 (c) FAC ,4,3,2,1 -,1 -,2 -,3 -,4 (d) FACP Lag Lag Figura 2. FAC (a) e FACP (b) em primeiras diferenças para a série de madeira de não coníferas e de coníferas (c e d), 1961 a 29. Figure 2. FAC (a) and FACP (b) in firs differences for he non-coniferous and coniferous wood series (c and d), from 1961 o 29. P nc = α 1. Y -1 + α 2. Y -4 + α 3. Y -5 + α 4. Y -1 + α 5. β -4 + α 6. β ε (eq. 1) P nc =,1992. Y -1 +,298. Y -4 -,1279. Y -5 +,199. Y -1 -,473. β -4 +,8469. β -12 EP,173,1589,1633,1471,876,513 1,1699 1,8296 -,7834,1356 -,541 16,5257 p-valor,2519,78,44,8931,5934, AIC= 15,3933 SCH= 15,6627 P nc = α 1. Y -1 + α 2. Y -4 + α 3. Y -5 + α 4. β -4 + α 5. β ε (eq. 2) P nc =,2466. Y -1 -,2931. Y -4 -,1426. Y -5 +,9621. β -4 +,2881. β -12 EP,1734,2161,141,224,1978 1,4216-1,3564-1,178 4,2943 1,4567 p-valor,1643,1839,316,1,1544 AIC= 15,5222 SCH= 15,7354 P nc = α 1. Y -1 + α 2. Y -4 + α 3. β -4 + α 4. β ε (eq. 3) P nc =,3112. Y -1 -,3321. Y -4 +,9579. β -4 +,2681. β -12 EP,1462,1434,165,1856 2,1292-2,316 5,9695 1,444 p-valor,41,264,,1574 AIC= 15,4118 SCH= 15,

6 P nc = α 1. Y -1 + α 2. Y -4 + α 3. β -4 + ε (eq. 4) P nc =,3386. Y -1 -, Y -4 +, β -4 EP,142,173,519 2,385-2,294 17,1519 p-valor,223,278, AIC= 15,5379 SCH= 15,6646 As equações 5 e 6 para previsão da série de produção de madeira de coníferas apresenaram coeficienes não significaivos, e a selecionada é represenada na equação 7, sendo um ARIMA (1,1,1). Os valores de AIC e SCH ambém se maniveram esáveis com a exclusão dos parâmeros não significaivos. P c = α 1. Y -4 + α 2. Y α 3. β -4 + α 4. β ε (eq. 5) P c = -,193 Y -4 -,3436 Y -12 +,117 β -4 +,8572 β -12 EP,1647,316,616,49 -,6637-1,872,1898 2,97 p-valor,5123,2862,859, AIC= 15,7559 SCH= 15,9391 P c = α 1. Y -4 + α 2. Y α 3. β ε (eq. 6) P c = -,15 Y -4 -,3523 Y -12 +,8567 β -12 EP,1578,333,399 -,6367-1, ,4554 p-valor,5293,2549, AIC= 15,6944 SCH= 15,8318 P c = α 1. Y α 2. β ε (eq. 7) Pc= -,4139 Y -12 +,8567 β -12 EP,2846,391-1, ,9174 p-valor,456, AIC= 15,6458 SCH= 15,7374 Verificação Na verificação dos modelos escolhidos, avaliou-se que o comporameno médio dos seus resíduos foi saisfaório para o período uilizado no ajuse ( ), obendo-se resíduos próximos a um ruído branco, conforme figura 3. Pela abela 2, pode-se afirmar que os modelos mosraram-se saisfaórios, ao serem confronados os dados no período excluído do ajuse (26 a 29), com propósio da verificação. 666

7 Erro (%) 1% 75% 5% 25% % -25% -5% -75% -1% Figura 3. Erro percenual referene aos modelos ARIMA (2,1,1) para previsão da série de madeira de não coníferas e ARIMA (1,1,1) para madeira de coníferas, enre os anos de 1961 e 25. Figure 3. Percenage error regarding he ARIMA (2,1,1) o predic he non-coniferous wood series and ARIMA (1,1,1) for coniferous wood, beween he years 1961 and 25. Ano Tabela 2. Esimaivas da produção de madeira serrada enre os anos de 26 a 29, pelos modelos ARIMA (2,1,1) referene à série de não coníferas e ARIMA (1,1,1) para coníferas. Table 2. Lumber producion esimaes from 26 o 29, by he ARIMA (2,1,1) for a non-coniferous series and ARIMA (1,1,1) for conifers. Modelo Período Valor real* Valor esimado* Diferença Não conífera ARIMA (2,1,1) % % % % Conífera ARIMA (1,1,1) % % % % * (x 1.m³). Os coeficienes CDT enconrados pelos modelos sugerem um bom ajusameno e, consequenemene, melhores previsões para as séries analisadas (Tabela 3). Ressale-se que esse coeficiene varia enre zero e um, sendo que zero indica um ajuse perfeio. Com relação a PT, PV e PC, o ideal é valor baixo para PT e PV e valor alo para PC (Casro e al., 211), o que ambém foi observado nos resulados obidos. Tabela 3. Componenes de desigualdade de Theil para avaliação da previsão da produção anual de madeira serrada de não coníferas e coníferas no Brasil, no período de 1961 a 29. Table 3. Theil inequaliy componens o assess he forecas annual producion of non-coniferous and coniferous lumber in Brazil, from 1961 o 29. Teses Não coníferas Raiz do erro de previsão quadráico médio (REPQM) 527,97 548,43 Erro absoluo médio (EAM) 363,54 346,94 Percenual do erro absoluo médio (PEAM) 4,5 5,12 Coeficiene de desigualdade de Theil (CDT),258,3535 Proporção de endenciosidade (PT),8649,159 Proporção de variância (PV),451,521 Proporção de covariância (PC),99,

8 Produção (1m³) Produção (1m³) O período de empo uilizado para ajuse do modelo ( ) e os anos uilizados para validar o modelo (26-29) podem ser visualizados na figura 4, ao serem confronados os dados observados e os esimados pelos respecivos modelos Observado Esimado Observado Esimado Ano Figura 4. Valores observados e valores previsos segundo os modelos ARIMA (2,1,1) e ARIMA (1,1,1) para a produção anual de madeira serrada de não coníferas e coníferas no Brasil, respecivamene, no período de 1961 a 29. Figure 4. Observed and prediced values according o he ARIMA (2,1,1) and ARIMA (1,1,1) for he annual producion of non-coniferous and coniferous sawn imber of non-coniferous and coniferous in Brazil, respecively, from 1961 o 29. De acordo com os ajuses, valores semelhanes enre os dados observados e previsos foram enconrados (Figura 4). Desse modo, pode-se dizer que os modelos de previsão foram adequados e podem ser empregados para prever a produção de madeiras de não coníferas e coníferas no Brasil. Desaca-se a vanagem dos modelos ARIMA em prever a produção de produos floresais em idades fuuras sem precisar levar em cona as relações econômicas, por exemplo, que geraram as séries. Em ouros rabalhos, essa meodologia clássica de Box & Jenkins foi aplicada com sucesso para fins de previsão de preços e de produção de maérias-primas de base floresal. Silva e Silva (1996); Coelho Júnior e al. (26a, b) analisaram os preços de carvão vegeal em Minas Gerais, Brasil; Casro e al. (211) avaliaram a produção de celulose de fibra cura para o Brasil; Cordeiro e al. (21) realizaram a previsão do preço de exporação da madeira serrada de Pinus no Brasil. CONCLUSÕES Ano O modelo ARIMA (2,1,1) foi eficiene e apresenou projeção saisfaória para a produção anual de madeira serrada de não coníferas, podendo ser uilizado para prever a produção fuura em curos prazos de forma confiável. O modelo ARIMA (1,1,1) foi eficiene e apresenou projeção saisfaória para a produção anual de madeira serrada de coníferas. REFERÊNCIAS ALMEIDA, A. N.; ÂNGELO, H.; SILVA, J. C. G. L.; NUÑES, B. E. C. Análise economérica do mercado de madeira em ora para o processameno mecânico no esado do Paraná. Scienia Foresalis, v. 37, n. 84, p , 29. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE INDÚSTRIAS DO PROCESSAMENTO DA MADEIRA (ABIMCI). Programa Nacional de Qualidade da Madeira (PNQM). Disponível em: <hp:// d=2>. Acesso em: 25 ou BOX, G. E. P.; JENKINS, G. M. Time series analysis forecasing and conrol. San Francisco: Holden- Day, p. 668

9 CASTRO, A. F. N. M. Efeio da idade e de maeriais genéicos de Eucalypus sp. na madeira e carvão vegeal p. Disseração (Mesrado em Ciência Floresal) Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG, 211. CASTRO, R. V. O.; MENDES, A. F. N.; ATAÍDE, G. da M.; COSTA, J. M. F. N.; VIEIRA, J. P. G.; SANTOS, R. C. dos; SOARES, C. P. B.; ARAÚJO JÚNIOR C. A. Projeções da produção de celulose de fibra cura no Brasil. Revisa Floresa. v. 41, n. 2, p , 211. COELHO JÚNIOR, L. M.; REZENDE, J. L. P.; CALEGARIO, N.; SILVA, M. L. Análise longiudinal dos preços do carvão vegeal no esado de Minas Gerais. Revisa Árvore, v. 3, n. 3, p , 26a. COELHO JÚNIOR, L. M.; REZENDE, J. L. P.; SÁFADI, T.; CALEGARIO, N. Análise emporal do preço do carvão vegeal oriundo de floresa naiva e de floresa planada. Scienia Foresalis, n. 7, p , 26b. CORDEIRO, S. A.; SOARES, N. S.; BRAGA, M. J.; SILVA, M. L. Previsões do preço de exporação da madeira serrada de Pinus no Brasil. Scienia Foresalis, v. 38, n. 86, p , 21. ECONOMETRIC EVIEWS. Eviews 5. Quaniaive Micro Sofware, V5. 24 (Sofware Economérico). ENDERS, W. Applied Economeric Time Series. New York: John Wiley, p. FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS (FAO). Disponível em: <hp://faosa.fao.org/sie/63/defaul.aspx>. Acesso em: 21 ou GUJARATI, D. N. Economeria básica. 4. ed. São Paulo: Elsevier, p. MYNBAEV, T. K.; LEMOS, A. Manual de economeria. 24, 348 p. PEREZ, P. L.; BACHA, C. J. C. Evolução da produção e dos consumos inerno e exerno de madeira serrada do Brasil. Agroanalyses (FGV), v. 26, n. 8, 26. PONCE, R. H. Madeira serrada de eucalipo: desafios e perspecivas. In: SEMINÁRIO INTERNACIONAL DE UTILIZAÇÃO DA MADEIRA DE EUCALIPTO PARA SERRARIA, 1995, São Paulo. Anais... São Paulo: IPEF, IPT, IUFRO, LCF, ESALQ, USP, p SEDDIGHI, H. R.; LAWYER, K. A.; KATOS, A. V. Economerics a praical approach. London: Rouledge, p. SILVA, M. L.; SILVA, J. M. A. Análise do comporameno emporal dos preços do carvão vegeal: aplicação do modelo e a avaliação da meodologia Box and Jenkins. Revisa Árvore, v. 2, n. 1, p , VITAL, M. Floresas independenes no Brasil. Rio de Janeiro: BNDES Seorial, n. 29, p , 29. ZENID, G. J. Idenificação e grupameno das madeiras serradas empregadas na consrução civil habiacional na cidade de São Paulo. Piracicaba. 169 p. Disseração (Mesrado) Escola Superior de Agriculura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, p. 669

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