Análise de transmissão de preços do mercado atacadista de melão do Brasil

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1 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil *Rodrigo de Oliveira Mayorga **Ahmad Saeed Khan ***Ruben Dario Mayorga ****Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima *****Mario Anônio Margarido Resumo: O presene esudo se propôs a analisar a relação exisene enre os mercados aacadisas de melão amarelo no Brasil. Para analisar a ransmissão de preços enre eses mercados, uilizaram-se méodos de séries de empo, ese de raiz uniária, ese de co-inegração de Johansen, o modelo Auo-regressivo Veorial (VAR), decomposição da variância dos erros de previsão e função resposa ao impulso. O período analisado abrangeu janeiro de 2001 a dezembro de Os resulados mosraram que, apesar dos pólos Açu/Mossoró-RN e Baixo Jaguaribe- CE represenarem as maiores áreas produoras nacionais de melão, variações nos preços de aacado de melão amarelo das Cenrais de Abasecimeno de Naal e Foraleza, não afeam de maneira significaiva os preços dos ouros mercados esudados. No enano, variações nos preços da Companhia de Enreposos e Armazéns Gerais de São Paulo *Mesre em Economia Rural pelo Programa de Pós-Graduação em Economia Rural da Universidade Federal do Ceará. rsmyg@yahoo.com.br **PhD em Economia Agrícola. Professor Tiular do Deparameno de Economia Agrícola da Universidade Federal do Ceará. Bolsisa CNPq. saeed@ufc.br ***PhD em Ciência dos Recursos de Terras Áridas. Universiy of Arizona, U.A. Professor do Deparameno de Economia Agrícola da Universidade Federal do Ceará. dario@ufc.br ****Douora em Economia Aplicada. Professora adjuna do Deparameno de Economia Agrícola da Universidade Federal do Ceará. pvpslima@gmail.com *****Douor em Economia Aplicada. Pesquisador do Insiuo de Economia Agrícola de São Paulo. mamargarido@iea.sp.gov.br

2 676 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil (CEAGESP) êm impaco sobre odos os mercados aacadisas analisados. Assim sendo, a CEAGESP, represenando os aacadisas nacionais, e sendo a maior inermediadora do país, comanda o mercado brasileiro de melão amarelo comercializado, consiuindo, na práica, um mercado oligopolísico. Palavras-chave: Mercado aacadisa, ransmissão de preços, modelo VAR. Classificação JEL: Q13 Absrac: The presen sudy has he purpose o analyze he relaionship among wholesale marke of yellow melon in Brazil. Time series mehods, uni roo es, Johansen coinegraion es, Vecorial Auoregressive models (VAR), variance decomposiion of predicion error and impulse response funcion were used o analyze he price ransmission among hese markes. The analyzed period embraces January 2001 o December The resuls showed ha, despie Açu/Mossoró-RN and Baixo Jaguaribe-CE represens he naional bigges melon producion areas, wholesale prices deviaions from he Supply Ceners of Naal and Foraleza, didn affec in a significan way he oher markes sudied. On he oher hand, price variaion of he CEAGESP (Companhia de Enreposos e Armazéns Gerais de São Paulo), affecs all he ohers wholesale markes analyzed. Therefore, he CEAGESP, represening naional wholesalers, i being he bigges inermediary of he counry, commands he Brazilian yellow melon marke, esablishing, in pracice, an oligopolisic marke. Key words: Wholesale marke, price ransmission, VAR model. JEL classificaion: Q13 1. Inrodução O meloeiro (Cucumis melo L.) é uma olerícola muio apreciada e de popularidade ascendene no Brasil. O fruo, rico em viaminas A, B, B2, B5 e C, sais minerais como poássio, sódio e fósforo apresena valor energéico relaivamene baixo (20 a 62 kcal/100g de polpa), é consumi- RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

3 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 677 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido do in naura ou na forma de suco. Aribui-se, ainda, ao fruo maduro do melão propriedades erapêuicas, diuréicas, calmanes, mineralizanes e alcalizanes (FRUTAS DO BRASIL, 2003, p.13). Denre os faores que deerminam a qualidade do melão, desacamse a eficiência na irrigação, o manejo fiossaniário, nuricional e póscolheia, o ipo de ranspore e ouros cusos de ransação, especialmene referenes à elaboração dos conraos com as devidas salvaguardas de proeção aos produores. Na verdade, a qualidade dos melões esá associada à ecnologia uilizada pelas grandes empresas produoras e compradoras de produo. De acordo com os dados do AGRIANUAL (2005), o melão é culivado principalmene no Nordese (94,8% da produção oal), com desaque para os esados do Rio Grande do Nore e Ceará, que respondem, respecivamene, por 51,6% e 26,1% da produção brasileira. Os agropólos irrigados do Açu/Mossoró-RN e do Baixo Jaguaribe-CE são os cenros produores de maior expressão e êm produividade média de 28,3 /ha e 24,9 /ha, respecivamene. O ouro imporane pólo meloeiro do País é PE/BA, que fica assenado no agropólo do submédio São Francisco, abrangendo Pernambuco e Bahia, produzindo aproximadamene 17% da produção nacional. Além deses agropólos, ouros esados brasileiros produzem melão: Rio Grande do Sul, São Paulo, Paraná, Sana Caarina e Mao Grosso. O melão do ipo amarelo é o mais resisene às coningências do ranspore de longas disâncias e ao armazenameno em emperaura ambiene, o que explica a preferência de culivo por ese ipo de melão pelos produores. A área planada alcança 70% da área culivada com ese ipo de melão (FRUTISÉRIES, 2003, p. 2). Por rás do comporameno dos preços no mercado inerno e exerno, das commodiies, como é o caso do melão amarelo no Brasil, exisem quesões esruurais de mercado, caracerísicas específicas de produção, comercialização e consumo que é preciso conhecer para ober compreensão mais apurada do relacionameno dos preços do mercado brasileiro do melão amarelo, e suas implicações. Conhecer o relacionameno enre os preços dos mercados aacadisas de fruas no Brasil pode ser um insrumenal na busca da melhor compreensão do comporameno desses mercados, especificamene RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

4 678 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil para os melões amarelos, que apresenam crescimeno na produção, comercialização e consumo em odo o Brasil. Objeivos Objeivo Geral Examinar a relação de ransmissão de preços e causalidade enre os mercados aacadisas de melão amarelo no Brasil. Objeivos Específicos Analisar se as maiores regiões produoras, Ceará e Rio Grande do Nore, êm alguma relação de causalidade com os mercados aacadisas analisados; Verificar de que forma esão relacionados os mercados aacadisas de melão amarelo no Brasil; e, Analisar se os mercados analisados são inegrados. 2. Referencial eórico 2.1. Modelos Esáicos Modelos de naureza esáica represenam a hipóese implícia de que odos os ajusamenos devem ocorrer insananeamene, ou seja, não há defasagens disribuídas ao longo do empo. Os primeiros pesquisadores do seor agrícola a esudar ransmissão de preços e inegração de mercado uilizaram, em sua maioria, análise de correlação de preços e regressão simples. Eses modelos, no enano, passaram a ser criicados pela negligência que mascara a presença de ouros faores que podem causar variações nos preços, como inflação de preços, sazonalidade (principalmene na agriculura), crescimeno populacional, problemas climáicos enre ouros (TIMMER, 1974; HAR- RIS, 1979 apud GOLETTI; RAISUDDIN; FARID, 1995, p. 188). Além disso, não havia o cuidado de verificar se as séries eram esacionárias. Uma maneira de eviar esas críicas foi a de considerar a diferenciação de preços, que em a propriedade araiva de inerprear inegração de mercado como inerdependência de mudança de preços em diferen- RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

5 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 679 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido es mercados. Além disso, diferenciação de preço elimina a endência comum que causa regressão espúria (GOLETTI; RAISUDDIN; FARID, , p. 188). Nesse caso, as esaísicas de avaliação, F e R, apesar de apresenarem valores elevados, podem não raduzir a verdadeira relação eórica enre as variáveis. Apesar da esacionariedade poder ser alcançada pela diferenciação, nem sempre é uma solução saisfaória (PLOSSER; SCHWERT, 1978 apud ARDENI, 1989, p. 661). Além disso, em muios casos, o que impora são as relações enre as variáveis em nível, o que seria perdido se as séries fossem diferenciadas. Oura críica à maior pare deses modelos é a sua naureza esáica e a omissão de defasagens disribuídas permiindo que ajusamenos ao longo do empo sejam esabelecidos (COELHO, 2002, p. 46). 2.2 Modelos Dinâmicos Freqüenemene não é suficiene dizer que mercados são inegrados. Procura-se conhecer a exensão da inegração. Um modelo dinâmico em a vanagem de que o pesquisador pode disinguir enre os conceios de inegração de mercado insanânea (impaco imediao de choques de preços) e a idéia menos resriiva de inegração, iso é, processos de ajusameno dinâmico de longo prazo (impacos que são formados em um lapso de empo). Os modelos de defasagem disribuída são capazes de capar esse efeio muliplicador. Uma caegoria de modelos dinâmicos muio usada na análise de ransmissão de preços envolve o conceio de causalidade. Os rabalhos de Granger (1969) e de Sims (1972) inroduziram e popularizaram a aplicação de eses de causalidade para pesquisas em Economia Agrícola e vários ouros campos (ZAPATA; GIL, 1999, p. 2). Bishop (1979) descreve as duas meodologias de causalidade para análise de preços agrícolas, no que foi sugerido por uma série de auores em odo o mundo, inclusive no Brasil. Oura esruura de modelo dinâmico foi proposa por Ravallion (1986). Em seu arigo ele uiliza veores auo-regressivos 1 para analisar 1 O Modelo de Veores Auo-regressivos foi inroduzido como uma alernaiva aos modelos de equações múliplas pelo rabalho de Sims. C. A. Sims, Macroeconomics and RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

6 680 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil a relação enre os preços dos mercados agrícolas de Bangladesh, durane o período de , marcados pela fome naquele país. Muias séries emporais parecem seguir um passeio aleaório, e isso sugere que em geral se deve diferenciar uma variável anes de usá-la em uma regressão. Ainda que iso seja aceiável, a diferenciação pode resular em perda de informações valiosas sobre a relação de longo prazo que um modelo economérico procura exprimir e que são indicados por variáveis em níveis de acordo com a eoria. Segundo Pindyck e Rubinfeld (2004, p. 590), há siuações em que se pode esimar uma regressão enre duas variáveis, ainda que sejam passeios aleaórios. Diz-se, nese caso, que as variáveis são co-inegradas, havendo uma combinação linear enre elas, que são esacionárias. A idéia de co-inegração é verificar se duas ou mais séries analisadas são inegradas de mesma ordem, e, nese caso, verificar se exise uma combinação linear enre elas, que seja esacionária. 3. Maerial e méodos 3.1. Área Geográfica de Esudo e Origem dos Dados Os dados uilizados nese rabalho foram obidos na Secrearia da Agriculura e Pecuária, Ceará (SEAGRI). Consisem em séries de preços semanais de melão amarelo no período de janeiro de 2001 a dezembro de 2005 e correspondem aos mercados aacadisas de São Paulo-SP, Naal-RN, Foraleza-CE, Salvador-BA, Recife-PE, Curiiba- PR, Belo Horizone-MG e Brasília-DF. Os dados esão expressos em reais por quilo (R$/kg). Algumas considerações devem ser feias no que respeia à deflação de preços e ao deflaor a ser uilizado. De acordo com Pino e Rocha (1994 apud MARGARIDO, 1998, p. 71), sendo z a série original não deflacionada e d um deflaor apropriado al que: z y 3.1 d enão, Realiy, Economeric, vol. 48,1980, pp RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

7 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 681 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido Por ouro lado, é usual ajusar o modelo à série cenrada ao redor da média quando se oma uma diferença de ordem 1 (um): Y Y. Nese caso, 1 Y n 1 n i Y i z log z d log d n z log z 1 1 n d log d 1 Porém, se a axa de inflação for semelhane de mês a mês no período considerado, enão, qualquer que seja, essa relação é aproximadamene consane. Logo, d d 1 k 3.3 y log y 1 n yi log y 1 i1 Y Y z log z 1 d log d i1 1 n z log z i i1 1 n d log d i i1 z log z 1 1 n z log z i i1 Porano, da forma como as séries foram ransformadas, o modelo com a série deflacionada é, aproximadamene, equivalene ao modelo com a série sem deflação. No presene rabalho, foi empregada a ransformação logarímica. Uilizou-se no presene esudo o programa economérico Eviews 5.0. RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

8 682 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil As séries esimadas para análise de relação de preços de melão no mercado aacadisa brasileiro foram, enão: LSP logarimo naural do preço de São Paulo-SP; LNAT logarimo naural do preço de Naal-RN; LFOR logarimo naural do preço de Foraleza-CE; LSAL logarimo naural do preço de Salvador-BH; LREC logarimo naural do preço de Recife-PE; LCUR logarimo naural do preço de Curiiba-PR; LBH logarimo naural do preço de Belo Horizone-MG; e LBRA logarimo naural do preço de Brasília-DF Verificação de Esacionariedade Função Auocorrelação e o Correlograma Uma das principais ferramenas uilizadas para deecar esacionariedade é o ese de função de auocorrelação (FAC) e o correlograma resulane, que é simplesmene a represenação gráfica da FAC conra o amanho de defasagens. Na práica, é necessário rabalhar com o coeficiene de auocorrelação amosral. Logo, a função de auocorrelação amosral na defasagem k é: ˆ k ˆ k ˆ0 3.4 que é simplesmene a razão enre a covariância amosral e a variância amosral. Quano mais ˆ k aproxima-se de 1, maior o indício de que a série emporal é não esacionária. Ouro indicador de não-esacionariedade é a represenação gráfica de ˆ k, conhecida como correlograma amosral. Quando o correlograma inicia com um valor bem alo (próximo de 1) e decai gradaivamene, em-se fore indício de série emporal não esacionária (GUJARATI, 2000, p. 721) Tese de Raiz Uniária Para esar a presença ou não de raiz uniária na série e ordem de inegração, foi usado o Tese de Dickey-Fuller Aumenado ADF, desenvolvido por Dickey e Fuller (1981), que em como base a seguine expressão: RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

9 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 683 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido Y m 1 iy i i1 T Y 3.5 em que é uma consane (ou inercepo); é a endência; é o operador diferença, o qual é represenado como: Y Y 1. O ese de ADF é, enreano, muio sensível à presença de valores aípicos (FRANSES; HALDRUP, 1994; CATI; GARCIA; PERRON, 1999 apud FERNANDES; TORO, 2005, p. 9). Nese caso, uiliza-se o ese KPSS desenvolvido por Kwiakowski, e al. (1992). Eses auores sugeriram um ese cuja principal caracerísica é a inversão das hipóeses em ese, iso é, a hipóese nula assume a noção de que a série é esacionária e sob a hipóese alernaiva a série é inegrada de ordem um. A vanagem dese ese resula da fala de poência dos eses convencionais, iso é, endem a não rejeiar a hipóese nula com demasiada freqüência. Seja y, 1,2,, T, a série observada para a qual quer se esar a esacionariedade. Assumindo a noção de que possa se decompor a série na soma de endência deerminísica, passeio aleaório, e erro esacionário: y r Em (3.6) r é um passeio aleaório: r 3.6 r 1 u em que u iid (0, u ), processo independene e idenicamene disribuído, iso é, disribuição normal com média zero e variância consane. O valor inicial de r 0 é considerado fixo e em função de inercep o. A hipóese de esacionariedade é simplesmene 2 u 0. Desde que, assumindo esacionário, sob a hipóese nula de y ser esacionário em orno de uma endência. Também considera-se um caso especial do modelo (3.6) no qual considera 0, sob a hipóese nula y ser esacionário em orno de um nível ( r 0 ), em vez de uma endência. A esaísica uilizada é ese unilaeral LM para hipóese de 2 u 0, sob 2 uma pressuposição mais fore de que u é normal e que é iid N(0, u). Os valores críicos para esar LM são baseados nos resulados assinóicos abelados por KPSS. De acordo com Kwiakowski e al. (1992, p. 176), o ese KPSS ende a RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

10 684 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil complemenar o eses de raiz uniária, como o ese de Dickey-Fuller. Tesando ambas as hipóeses, de raiz uniária e de esacionariedade, podem-se disinguir séries que aparenam ser esacionárias, séries que aparenam possuir raiz uniária e para as quais os dados (ou eses) não são suficienemene informaivos para assegurar se são esacionárias ou inegradas Veores Auo-regressivos (VAR) Para simplificar a análise será uilizado um exemplo de sisema de equações com duas variáveis, as quais se assume sejam inerdependenes e ambém relacionadas por uma memória auo-regressiva, iso é, a seqüência X é afeada pelo seu passado e pela seqüência Z e vice-versa. A esacionariedade é uma condição fundamenal para as propriedades dos esimadores do modelo. Analiicamene, pode-se represenar o VAR: Pode-se escrever o modelo VAR em noação maricial, como: Y Y 1 1 Y 2 2 Y p p 3.10 em que Y : veor (n x 1) auo-regressivo de ordem p; 0: veor (n x 1) de inercepos; : mariz de parâmeros de ordem (n x i n); : ermo de erro ~ N ( 0, ). Esses coeficienes não levam em cona os relacionamenos enre as variáveis expressas no modelo VAR. Enão, o caminho mais apropriado para avaliar os impacos das inovações é dado pela função impulso resposa Função de Impulso-Resposa Uma função impulso-resposa delineia o comporameno das séries RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

11 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 685 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido incluídas no modelo VAR em resposa a choques ou mudanças provocadas por variáveis residuais. A simulação baseada na função impulso-resposa do VAR provê um mecanismo para esimar resposas a choques, sem maner a pressuposição de condições, ceeris paribus, para ouras variáveis do modelo. Considerando-se o modelo VAR (3.8) e (3.9), o efeio de um choque, ou de uma mudança em, 1, alera imediaamene os valores correnes da variável X, mas ambém os valores fuuros de X e Z, uma vez que os valores defasados X 1 aparecem nas duas equações. Raciocínio análogo pode ser aplicado às demais inovações. Se as inovações 1 e 2 não fossem correlacionadas conemporaneamene, a inerpreação da função impulso-resposa seria direa e cada uma delas direamene associada a uma variável, como aparece no modelo. Nesse caso, a função impulso-resposa relaiva à inovação 2, por exemplo, mediria o efeio de um choque sobre os valores correnes e fuuros de Z e sobre os valores fuuros de X Decomposição da Variância De acordo com Enders (1995), a decomposição de variância fornece o percenual do erro da variância previsa aribuída aos choques de uma deerminada variável versus os choques nas ouras variáveis do sisema. Se os choques observados numa variável z não são capazes de explicar a variância do erro de previsão da variável y, diz-se que a seqüência y é exógena. Caso conrário, diz-se que a seqüência é endógena. A decomposição da variância dos erros de previsão mosra a evolução do comporameno dinâmico apresenado pelas variáveis do sisema econômico, ao longo do empo, iso é, permie separar a variância dos erros de previsão para cada variável em componenes que podem ser aribuídos por ela própria e pelas demais variáveis endógenas, isoladamene, apresenando, em ermos percenuais, qual o efeio que um choque não anecipado sobre deerminada variável em sobre ela própria e as demais variáveis perencenes ao sisema (MARGARIDO e al., 2002, p. 78). RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

12 686 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil 3.4. Veor de Correção de Erros (VEC) A condição necessária para que os esimadores obidos possuam propriedades desejáveis é que as variáveis do VAR sejam esacionárias. Caso conrário, a exisência de raízes uniárias deve ser levada em consideração. Uma siuação em que se pode rabalhar com séries em níveis, eviando regressões espúrias ocorre quando as séries são co-inegradas. Johnson e Dinardo (1997, p. 301) expressam que, quando as variáveis no modelo VAR são inegradas de primeira ordem ou mais, esão sujeias às inconsisências de regressões, considerando que as variáveis são não esacionárias. A presença de variáveis não esacionárias, no enano, cria a possibilidade de relações de co-inegração, gerando o que é conhecido na lieraura como mecanismo de correção de erros Teses de Co-inegração Tese de Johansen Reoma-se a equação (3.10) do modelo VAR, em noação maricial, no enano, agora considerando que Y seja um veor com n variáveis (n x 1), n 2, supondo que são inegrados de ordem 1, I (1), não esacionárias. O veor pode ser expresso por: Y Y Y p p 3.10 Y A equação (3.10) pode ser modificada em ermos de um Modelo de Correção de Erros, cujo formao é: Y Y Y Y p1 p em que I 1 2 p i 1,2,3,, p 1 i p j i1 j I = mariz idenidade RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

13 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 687 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido A mariz (n x n) pode ser visa com maior nível de dealhe, sendo represenada por: 3.12 em que : mariz que represena a velocidade de ajusameno dos parâmeros no curo prazo; : mariz de coeficiene de co-inegração de longo prazo, enre as variáveis. Os parâmeros e são marizes de dimensão n x r, em que n é o número de variáveis incluídas no modelo e r é o número de veores de co-inegração da mariz. O comporameno de Y vai depender dos auovalores da mariz de longo prazo. Pode-se er enão os seguines casos (PATTERSON, 2000, p. 620; VALLS, 2004, p. 34): i) se odos os auovalores de são diferenes de zero (iso é, r n, colunas linearmene independenes) e, porano, esa mariz em poso compleo, ( 1) 1 p são menores do que 1, implicando que odos os componenes de Y são esacionários e a represenação válida é o VAR (p) em nível dado por (3.10), não cabendo qualquer análise de co-inegração; ii) se odos os auovalores de são zero (iso é, r 0), esa mariz é, porano, indisinguível da mariz nula. Implica ambém que (1) em odos os auovalores iguais a um e, porano, os componenes de Y são no mínimo I (1) e a represenação válida é um VAR (p- 1) em primeira diferença, iso é, (3.11) sem o ermo em nível. Tal formulação, odavia, não prevê nenhuma informação de relacionameno enre as variáveis no VAR, consiuindo-se numa desvanagem, já que é nese aspeco que a Teoria Econômica é informaiva. Esa opção, porano, geralmene não é saisfaória, apesar do VAR em diferenças ransformar os dados em esacionários e ser aceiável do pono de visa esaísico; iii) se em poso reduzido, iso é, 0 r n, nese caso em-se n r auovalores diferenes de zero. Os componenes de Y são no mínimo I (1) e a represenação válida é (3.11) com, onde e são marizes n x r de poso r. Esa represenação é chamada RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

14 688 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil Veor de Correção de Erros (VEC) e nela esão presenes r relações de co-inegração. Johansen e Juselius (1990) desenvolveram dois eses capazes de deerminar o poso da mariz da equação (3.12). O primeiro ese, conhecido como ese raço, é dado por: n race T ln(1 ˆ) r 0,1,2,, n 2, n ir 1 em que ˆ : valor esimado dos auovalores obidos da mariz ; T : número de observações. O ese raço avalia a hipóese nula de que o número de veores diferenes de co-inegração é menor ou igual a r conra uma hipóese geral. Ho : 0 i r 1,, n A não-rejeição de H o indica a presença de no máximo r veores de co-inegração. Se H o for rejeiada deve-se repeir o ese para r 1 e deerminar se exisem r 1 veores de co-inegração. O segundo ese é o ese do máximo auovalor que esa a exisência de exaamene r veores de co-inegração conra a alernaiva de exisência de r 1 veores. Com a hipóese nula dada por: Ho : 0 1 r ln( 1 ˆ max T r 1) 3.14 A não-rejeição de H o indica presença de exaamene r veores de co-inegração. A inclusão de ermos deerminisas ambém é essencial para correa implemenação do procedimeno de Johansen. Pode-se represenar a inclusão deses ermos em (3.11) por: Y Y Y Y D p1 p RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

15 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 689 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido em que D pode represenar ano uma consane, uma endência e/ou uma variável dummy. A escolha dos ermos deerminisas deve ser feia com o auxílio de uma inspeção visual nos dados e ambém mediane eses apropriados sobre a significância dos ermos deerminisas. A deerminação correa do número de defasagens é fundamenal para análise de co-inegração. A deerminação do número de defasagens, ou seja, o valor de p em (3.15) pode ser feia por vários méodos, enre eles, Akaike Informaion Crierion (1974), Schwarz (1978), e o de Hannan-Quinn (1979). 4. Resulados e discussão Conforme comenado no iem 3.2.1, uma ferramena muio imporane para análise de esacionariedade é o exame dos correlogramas das séries, baseados na Função de Auocorrelação (FAC). Assim, a inspeção visual dessas funções é o primeiro indicador de raiz uniária. Foram inicialmene obidos os correlogramas das séries de preços em níveis logarimizadas. Observou-se que os coeficienes de auocorrelação iniciam com valores enre 0,77 (LFOR) e 0,92 (LBRA) e decaem lenamene com o aumeno do número de defasagens k, variando enre 3 defasagens (LFOR), com o coeficiene de 0,47 e 5 defasagens (LSAL) com o coeficiene de auocorrelação de 0,57, fore indício de presença de raiz uniária. Verificou-se ambém que as observações para odas as séries são posiivamene correlacionadas, assinalando expressiva dependência dos valores presenes com os valores passados, o que caraceriza um modelo do ipo auor-regressivo, indicando ambém a não-esacionariedade das séries. Os correlogramas obidos na primeira diferença mosraram um padrão diferene. Os coeficienes de auocorrelação das séries diminuem acenuadamene após uma defasagem, oscilando em orno de zero, o que sugere ausência de dependência dos valores correnes com os valores passados, indicando a ausência de raiz uniária, ou seja, esacionariedade das séries. Dese modo, as séries devem ser I (1) inegradas de ordem um. O passo seguine foi realizar o ese de raiz uniária. Para ano, aplicou-se o Dickey-Fuller Aumenado (ADF) para verificar a esacio- RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

16 690 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil nariedade das séries, com defasagens baseadas no AIC (Akaike Informaion Crierion), obendo-se os resulados apresenados na Tabela 1. As esaísicas,, correspondem, respecivamene, às equações com consane e com endência; com consane e sem endência; e sem consane e sem endência. Tabela 1. Tese de Raiz Uniária, Dickey-Fuller Aumenado (ADF) para as séries de preço em níveis logarímizadas, janeiro de 2001 a dezembro de defasagens defasagens defasagens LSP -4,3633* 3-5,6292* 5-3,6502* 2 LNAT -4,4476* 0-4,0220* 0-2,6867* 0 LFOR -4,5736* 1-4,5200* 1-3,4636* 1 LSAL -4,0669* 9-2, ,0725** 9 LREC -3,1700*** 12-2,7833*** 12-1, LCUR -5,3890* 5-4,2027* 0-3,6745* 0 LBH -5,3114* 2-4,5302* 2-3,9028* 2 LBRA -6,4507* 4-5,0765* 4-3,1124* 2 Fone: Dados da pesquisa. ***indica que a hipóese nula é rejeiada ao nível de significância de 10%. **indica que a hipóese nula é rejeiada ao nível de significância de 5%. *indica que a hipóese nula é rejeiada ao nível de significância de 1%. Verificou-se que as séries LSP, LNAT, LFOR, LCUR, LBH e LBRA mosraram ser esacionárias ao nível de 1% de significância para os rês modelos de equações. A série LSAL mosrou ser esacionária ao nível de 1% e ao nível de 5%, respecivamene, para as equações com consane e com endência e para a equação sem consane e sem endência. No enano, para a equação com consane e sem endência não se rejeiou a hipóese nula de raiz uniária. A série LREC apresenou ser esacionária ao nível de 10% para as equações com consane e com endência e com consane e sem endência, porém para a equação sem consane e sem endência não se rejeiou a hipóese nula de raiz uniária. Dado que a maioria das séries em Economia possui raiz uniária, e viso que foram deecadas quebras esruurais, foram realizados eses de raiz uniárias mais adequados diane da presença desas quebras nas séries. Uma vez que o ese ADF é muio sensível à presença de valores RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

17 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 691 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido aípicos, fez-se necessária a esimação dos eses de raiz uniária com presença de quebras. Na Tabela 2 são apresenados os resulados dos eses de esacionariedade formulados por Kwiakowsk e al. (1992) KPSS. Tabela 2. Tese de Esacionariedade, Kwiakowski-Phillips-Schmid-Shin para as séries de preço em níveis logarímizadas, janeiro de 2001 a dezembro de Tendência e Consane defasagens Consane defasagens LSP 0,1456*** 11 1,1388* 11 LNAT 0, ,8632* 11 LFOR 0, , LSAL 0, ,5748* 11 LREC 0, ,8621* 11 LCUR 0,1946** 10 1,4691* 11 LBH 0,1236*** 11 1,0922* 11 LBRA 0, ,1167* 11 Fone: Dados da pesquisa. ***indica que a hipóese nula é rejeiada ao nível de significância de 10%. **indica que a hipóese nula é rejeiada ao nível de significância de 5%. *indica que a hipóese nula é rejeiada ao nível de significância de 1%. As séries LNAT, LSAL, LREC e LBRA mosraram ser esacionárias com endência e com consane, no enano, com consane e sem endência, as séries sinalizaram no senido da rejeição da hipóese nula ao nível de 1% de significância. Foi rejeiada a hipóese nula de esacionariedade ao nível de 10% e 1%, respecivamene, para os modelos com consane e com endência e com consane e sem endência, para as séries LSP e LBH. A série LCUR apresenou ser não esacionária ao nível de 5% de significância para o modelo com endência e com consane e a hipóese nula de esacionariedade foi rejeiada ao nível de 1% para o modelo com consane. Porano realizou-se o ese KPSS para as séries na primeira diferença. Os resulados esão apresenados na Tabela 3. Todas as séries foram esacionárias na primeira diferença para os modelos de equações. Porano, como os gráficos das séries apresenaram várias oscilações e, admiindo que os correlogramas de odas as séries em níveis êm cera memória, caracerizando assim a não-esacionariedade das séries, considerou-se que as variáveis são esacionárias RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

18 692 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil nas diferenças. Desa maneira, podem ser consideradas como sendo inegradas de ordem um. Tabela 3. Tese de Esacionariedade, Kwiakowski-Phillips-Schmid-Shin para as séries de preço logarímizadas na primeira diferença, janeiro de 2001 a dezembro de Tendência e Consane defasagens Consane defasagens D(LSP) 0, , D(LNAT) 0, , D(LFOR) 0, , D(LSAL) 0, , D(LREC) 0, , D(LCUR) 0, , D(LBH) 0, , D(LBRA) 0, , Fone: Dados da pesquisa. Os valores críicos para o modelo com consane e com endência ao nível de 1%, 5%, e 10% são respecivamene 0,2160, 0,1460 e 0,1190 e para o modelo com consane e sem endência os Valores Críicos são, ao nível de 1% (0,7390), 5% (0,4630) e 10% (0,3470). Porano, não há rejeição da hipóese nula em nenhum dos níveis adoados. Anes de realizar o ese de co-inegração, foi necessário deerminar o número de defasagens a serem uilizadas e escolher o modelo a empregar. O criério de informação usado para deerminação do número de defasagens foi o de Akaike (AIC). O criério de AIC apresenou menor valor para defasagem de ordem dois, porano, foram uilizadas, duas defasagens para realização do ese de Co-inegração de Johansen. O Criério de Schwarz aponou como melhor modelo o sem endência deerminísica, mas com consane. Iso condiz com a análise gráfica das séries, pois percebe-se que há mudança de paamar indicando presença de inercepo, porém, não há um padrão condizene com endência deerminísica. Os resulados dos eses de co-inegração apresenados na Tabela 4, mosram que a hipóese nula de não-co-inegração foi rejeiada, uma vez que o valor calculado da esaísica raço ( race ) é igual a 372,56, o qual é superior ao seu respecivo valor críico ao nível de 1% (177,20). Esse resulado indica que há pelo menos um veor de co-inegração, e o ese deve coninuar aé que a hipóese nula possa ser rejeiada. Porano, concluiu-se que há 8 veores de co-inegração, viso que a RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

19 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 693 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido hipóese nula de que exisem aé 7 veores co-inegrados foi rejeiada, pois o valor calculado (11,73) para a esaísica race é superior ao seu respecivo valor críico (9,24), ao nível de 5%. Tabela 4. Resulado do Tese de Co-inegração de Johansen, variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. Janeiro de 2001 a dezembro de Eigenvalue Hipóese Nula Hipóese Aler. Esaísica raço calculado race Esaísica raço valor críico race ao nível de 5%. Esaísica raço valor race críico ao nível de 1%. 0,2821 r=0 r>0 372,5631* 165,80 177,20 0,2692 r1 r>1 287,7049* 131,70 143,09 0,2317 r2 r>2 207,3890* 102,14 111,01 0,1488 r3 r>3 139,8999* 76,07 84,45 0,1387 r4 r>4 98,6383* 53,12 60,16 0,1035 r5 r>5 60,4068* 34,91 41,07 0,0776 r6 r>6 32,4227* 19,96 24,60 0,0448 r7 r>7 11,737** 9,24 12,97 Fone: Dados da pesquisa. **indica que a hipóese nula é rejeiada ao nível de significância de 5%. *indica que a hipóese nula é rejeiada ao nível de significância de 1%. Como o número de veores de co-inegração é igual ao número de variáveis, ou seja, o rank é pleno, deve-se uilizar o Modelo Veorial Auo-Regressivo (VAR) em nível. Isso implica que, colocando odas as variáveis em nível no VAR, a combinação linear enre elas produz um relacionameno esacionário. A Tabela 5 apresena os resulados relaivos à decomposição da variância dos erros de previsão para oio variáveis. A primeira coluna deermina a variável aribuída a um choque não anecipado. A segunda coluna represena os períodos, no presene rabalho expressos em semanas. Considera-se ambém que um choque não anecipado sobre as variáveis analisadas perdure no máximo por 24 semanas. No caso da variável LSP, a erceira coluna informa o percenual da variância dos erros de previsão em função de choques não anecipados sobre essa variável, ou seja, mede qual o efeio que um choque não anecipado sobre LSP em sobre ela mesma ao longo do empo. As demais colunas RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

20 694 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil capam os percenuais das variâncias dos erros de previsão de LSP aribuídos às variáveis em LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. Os resulados da decomposição da variância dos erros de previsão de LSP mosraram que, decorridos 24 semanas após um choque não anecipado sobre essa variável, aproximadamene 76% de seu comporameno decorre dela própria, e aproximadamene 24% é aribuído às ouras variáveis, as quais são: LNAT (0,52%), LFOR (2.78%), LSAL (1.03%), LREC (2,22%), LCUR (6,82%), LBH (4.10%) e LBRA (6,37%). Tabela 5. Decomposição da Variância dos Erros de Previsão em Percenagem de LSP para as variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. janeiro de 2001 a dezembro de Variável Período LSP LNAT LFOR LSAL LREC LCUR LBH LBRA LSP 1 100,00 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0, ,187 0,3917 0,1860 0,8946 1,5860 5,9607 4,6263 1, ,589 0,3408 1,4415 0,9375 1,5111 7,0776 4,2369 3, ,108 0,4556 2,4768 1,0185 2,0467 6,8942 4,1222 5, ,115 0,5280 2,7878 1,0389 2,2271 6,8222 4,1001 6,3796 Fone: Dados da Pesquisa. Em relação à LNAT, Tabela 6, grande pare de seu próprio erro de previsão é explicada pelas variáveis exernas, cerca de 68%, decorridos 24 meses após um choque inicial não anecipado, no qual a maior pare da variância de LNAT deve-se a LSP (51,07%). Em orno de 31% referese a ela própria. Tabela 6. Decomposição da Variância dos Erros de Previsão em Percenagem de LNAT para as variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. janeiro de 2001 a dezembro de Variável Período LSP LNAT LFOR LSAL LREC LCUR LBH LBRA LNAT 1 1, ,534 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0, ,273 54,120 0,0580 0,6302 1,9513 2,8584 2,9629 0, ,549 34,922 0,3960 0,4578 1,6161 4,9585 3,5060 1, ,877 31,977 1,3159 0,5382 1,8755 5,0463 3,4639 3, ,077 31,356 1,7439 0,5745 2,1042 4,9885 3,4451 4,7095 Fone: Dados da Pesquisa. RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

21 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 695 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido Conforme Tabela 7, em orno de 49% é a variância do seu erro de previsão da variável LFOR, decorridas 24 semanas após o choque inicial não anecipado. Os 51% resanes são aribuídos às demais variáveis, disribuídas da seguine forma: LSP (33,23%), LNAT (7,41%), LSAL (0,56%), LREC (4,07%), LCUR (0,91%), LBH(2,64%) e LBRA (1,79%). Tabela 7. Decomposição da Variância dos Erros de Previsão em Percenagem de LFOR para as variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. Janeiro de 2001 a dezembro de Variável Período LSP LNAT LFOR LSAL LREC LCUR LBH LBRA LFOR 1 3,8865 9, ,872 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0, ,695 9, ,552 0,5310 3,3748 0,1996 2,3025 1, ,717 7, ,422 0,5636 4,0962 0,8447 2,6347 1, ,320 7, ,469 0,5582 4,0436 0,9180 2,6422 1, ,237 7, ,357 0,5619 4,0734 0,9171 2,6405 1,7969 Fone: Dados da Pesquisa. Para a variável LSAL, Tabela 8, 24 semanas após um choque não anecipado sobre essa variável, apenas 28% da sua decomposição da variância dos erros de previsão decorre dela mesma, sendo os 72% resanes, das ouras variáveis. Verificou-se, no enano, que desses 72%, LSP responde por cerca de 45%. Tabela 8. Decomposição da Variância dos Erros de Previsão em Percenagem de LSAL para as variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. janeiro de 2001 a dezembro de Variável Período LSP LNAT LFOR LSAL LREC LCUR LBH LBRA LSAL 1 7,3999 1,4241 2, ,301 0,0000 0,0000 0,0000 0, ,078 0,7284 3, ,676 0,4467 6,0386 4,3475 1, ,032 0,5198 4, ,045 0,6868 8,7150 3,9615 2, ,534 0,5911 5, ,669 1,4194 8,5536 3,8131 4, ,796 0,6726 6, ,088 1,7007 8,4280 3,7820 5,4926 Fone: Dados da Pesquisa. Conforme Tabela 9, os resulados da decomposição da variância dos erros de previsão de LREC mosraram que, decorridos 24 semanas após um choque não anecipado sobre essa variável, aproximadamene 45% de seu comporameno decorre dela própria, sendo que os aproximadamen- RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

22 696 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil e 55% resanes, são aribuídos a LSP (42,95%), LNAT (0,81%), LFOR (1,71%), LSAL (0,92%), LCUR (2,02%), LBH (1,84%) e LBRA (3,97%). Tabela 9. Decomposição da Variância dos Erros de Previsão em Percenagem de LREC para as variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. Janeiro de 2001 a dezembro de Variável Período LSP LNAT LFOR LSAL LREC LCUR LBH LBRA LREC 1 1,5111 0,5275 0,4593 0, ,241 0,0000 0,0000 0, ,171 0,8375 1,2221 0, ,610 0,6179 1,6573 2, ,502 0,7928 1,1811 0, ,946 1,9473 1,8541 2, ,186 0,7888 1,5749 0, ,914 2,0319 1,8499 3, ,956 0,8122 1,7170 0, ,739 2,0264 1,8495 3,9771 Fone: Dados da Pesquisa. Em relação à variável LCUR, um choque não anecipado sobre essa variável represena em orno de 31% de seu comporameno, após 24 semanas. A maior pare (69%), porém, deve-se às variáveis exernas, sendo que a variável LSP represena 50% da variância do erro de previsão (Tabela 10). Tabela 10. Decomposição da Variância dos Erros de Previsão em Percenagem de LCUR para as variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. janeiro de 2001 a dezembro de Variável Período LSP LNAT LFOR LSAL LREC LCUR LBH LBRA LCUR 1 3,9438 1,0927 0,0159 0,4218 0, ,218 0,0000 0, ,673 0,6890 0,7186 2,7656 0, ,635 1,8998 0, ,607 0,5886 2,6375 2,5600 0, ,873 2,2957 3, ,465 0,7133 3,8559 2,5512 1, ,687 2,3070 5, ,730 0,7946 4,2244 2,5486 1, ,116 2,3150 6,4507 Fone: Dados da Pesquisa. Para variável LBH (Tabela 11), o grupo de variáveis exernas é o principal responsável pela variância do seu erro de previsão, em orno de 82%, endo a seguine disribuição: LSP (63,25%), LNAT (0,32%), LFOR (2,95%), LSAL (1,29%), LREC (1,94%), LCUR (7,04%) e LBRA (6,04%). Observe-se que, após 24 meses, a maior pare da variância de LBH decorre de LSP. RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

23 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 697 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido Tabela 11. Decomposição da Variância dos Erros de Previsão em Percenagem de LBH para as variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. Janeiro de 2001 a dezembro de Variável Período LSP LNAT LFOR LSAL LREC LCUR LBH LBRA LBH 1 19,363 0,0902 0,5422 0,1498 0,0001 0, ,346 0, ,905 0,1018 0,7791 1,2933 1,2293 6, ,661 0, ,599 0,1214 1,6688 1,2226 1,2247 7, ,363 3, ,041 0,2464 2,6492 1,2816 1,7637 7, ,384 5, ,251 0,3214 2,9539 1,2976 1,9472 7, ,161 6,0208 Fone: Dados da Pesquisa. A variável LBRA apresena um quadro semelhane à variável LBH, pois a maior pare do erro de previsão é explicada pelas ouras variáveis (cerca de 78%), e a maior pare da variância (57,56%) ambém é decorrene de LSP (Tabela 12). Tabela 12. Decomposição da Variância dos Erros de Previsão em Percenagem de LBRA para as variáveis LSP, LNAT, LFOR, LSAL, LREC, LCUR, LBH e LBRA. Janeiro de 2001 a dezembro de Variável Período LSP LNAT LFOR LSAL LREC LCUR LBH LBRA LBRA 1 19,336 0,1282 0,0594 0,1536 0,8131 8,0338 2, , ,760 0,1196 0,5100 0,5295 2, ,062 2, , ,967 0,1527 1,1121 0,6419 2, ,742 2, , ,171 0,2102 2,0011 0,7425 2, ,360 2, , ,560 0,2688 2,2766 0,7653 3, ,231 2, ,295 Fone: Dados da Pesquisa. Como ilusrado na Figura 1, um choque não anecipado sobre os preços de melão amarelo, no conexo de aacado de LNAT e LFOR, permie observar que, apesar de as CEASAS de Naal e Foraleza esarem localizadas denro da área de influência dos dois maiores pólos de produção de melão, não exercem influência significaiva sobre o comporameno dos preços das ouras CEASAS analisadas. Isso ocorre, possivelmene, em razão de que a maior pare do melão amarelo comercializado no mercado inerno desina-se ao Cenro-Sul do país, principalmene para São Paulo. RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

24 698 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil Sabe-se que os pólos Rio Grande do Nore e Ceará são responsáveis por 78% da produção nacional, e que 70% dessa produção é encaixada e o resane é vendido a granel. A meade da produção encaixada é desinada à exporação e da oura meade encaixada, cerca de 97% vai para os mercados localizados no Cenro-Sul do país (Sudese, 70%; Cenro Oese, 15% e Sul, 12%). O mercado nacional é represenado, principalmene, pelos grandes cenros consumidores (São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizone e Brasília). Tais cenros de consumo esão se organizando nos moldes dos grandes mercados inernacionais de produos horícolas, exigindo fruos de ala qualidade embalados em caixas. Os 3% resanes (da produção encaixada comercializada inernamene) são consumidos em nichos de mercados das regiões Nore e Nordese. Todo o melão a granel (30% da produção oal), geralmene de qualidade inferior, é comercializado nos mercados local e regional. Com relação à Figura 2, um choque não anecipado sobre os preços de São Paulo induz uma rápida elevação dos preços de aacado das CEASAS de Naal, Salvador, Recife, Curiiba, Belo Horizone e Brasília. Essa elevação de preço ocorre enre a quara e a sexa semanas e, a parir desse pono, começa a decair lenamene, aé esabilizar-se enre o vigésimo e vigésimo quaro períodos. Os efeios de aumenos de preços de melão de São Paulo no aacado endem a ser absorvidos pelos ouros mercados aacadisas ao longo do empo aé esgoarem-se, ao final de 24 semanas após esse choque inicial. Verificou-se que um choque não anecipado sobre os preços de melão amarelo no aacado em São Paulo em um impaco bem definido sobre os demais mercados aacadisas (as CEASAS esudadas). Isso provavelmene aconece porque é na CEASA de São Paulo onde ocorre maior concenração de volume comercializado no mercado brasileiro de melão, exercendo o papel de cenro disribuidor para os ouros mercados aacadisas, sendo a maior inermediadora do país. Isso possivelmene ocorre em conseqüência da queda da quanidade oferada de melão amarelo, e o decorrene aumeno nos preços; e ambém das imperfeições do mercado disribuidor de melão, formado por aacadisas operando oligopolisicamene, em razão da grande quanidade de melão de que dispõem os aacadisas de São Paulo. Eses aacadisas disribuem um melão de melhor qualidade para os merca- RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

25 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 699 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

26 700 Análise de ransmissão de preços do mercado aacadisa de melão do Brasil dos de Salvador, Recife, Curiiba, Belo Horizone e Brasília, e ambém para Naal e Foraleza, capiais dos maiores produores nacionais, Rio Grande do Nore e Ceará, respecivamene. Porano, eses mercados aparecem como omadores de preços, ou seja, dependem das decisões omadas pelos aacadisas nacionais, represenados principalmene pelos aacadisas de São Paulo, confirmando que a Companhia de Enreposos e Armazéns Gerais de São Paulo (CEAGESP) serve como ermômero do mercado para os produores e aacadisas. 5. Conclusões e sugesões Ese rabalho analisou o comporameno dos preços, no aacado, do melão amarelo produzido e comercializado no Brasil durane o período de janeiro de 2001 a dezembro de 2005, a parir da uilização de méodos relacionados ao campo de séries de empo. O resulado do ese de co-inegração não rejeiou a hipóese de que as variáveis são co-inegradas, iso é, de que exise um relacionameno de equilíbrio de longo prazo enre elas. Verificou-se que, apesar de os pólos Açu/Mossoró-RN e Baixo Jaguaribe-CE represenarem as maiores áreas produoras nacionais de melão, um choque não anecipado nos preços das Cenrais de Abasecimeno de Naal e Foraleza não afeam de forma significaiva os preços dos mercados aacadisas esudados. Consaou-se, no enano, que é o mercado aacadisa de São Paulo que influencia o comporameno dos preços nas Cenrais de Abasecimeno de Naal-RN, Foraleza-CE, Recife-PE, Salvador-BA, Curiiba-PR, Belo Horizone MG e Brasília-DF. Uma variação nos preços agrícolas, no aacado em São Paulo, porano, em impaco bem definido sobre os demais mercados aacadisas, ciados aneriormene. Isso possivelmene aconece porque é na Companhia de Enreposos e Armazéns Gerais de São Paulo (CEAGESP) onde ocorre maior concenração de volume comercializado no mercado brasileiro de melão, desempenhando o papel de cenro disribuidor para os ouros mercados aacadisas, sendo a maior inermediadora do país. Assim sendo, as CEASAS brasileiras que comercializam melão aparecem como omadoras de preços, ou seja, dependem das decisões omadas pelos aacadisas da CEAGESP, consiuindo, na práica, um mer- RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

27 Rodrigo de Oliveira Mayorga, Ahmad Saeed Khan, Ruben Dario Mayorga, 701 Parícia Verônica Pinheiro Sales Lima e Mario Anônio Margarido cado oligopolísico de melão, com epicenro na CEAGESP. Eses aacadisas impõem preços no mercado e as ouras cenrais de abasecimeno brasileiras comporam-se como omadores de preços. Para limiar as imperfeições do mercado do melão no Brasil, é preciso que os produores criem uma esruura de chegada a São Paulo, ou uma logísica de comercialização própria que os faça menos dependenes das decisões omadas pelos aacadisas de São Paulo. Sugere-se a criação de uma cooperaiva que represene os pequenos, médios e grandes produores, que, provavelmene, permiirá aumenar ano seu poder de barganha como seu poder financeiro, viabilizando a implanação de uma infra-esruura de chegada adequada à São Paulo. Pode-se assim, diminuir cusos de comercialização, aumenar os lucros, possibiliar melhores preços para os consumidores e diminuir as imperfeições de mercado. Simulaneamene, deve-se garanir a qualidade do melão produzido e comercializado pela cooperaiva, mediane a criação de selo de garania. 6. Referências bibliográficas AGRIANUAL Anuário da Agriculura Brasileira. FNP Consuloria e Comércio. São Paulo-SP, ARDENI, P.G. Does he law of one price really hold? American Journal of Agriculural Economics, V. 71, N. 3, p , Aug AKAIKE, H. A new look a he saisical model idenificaion. IEEE Transacion on Auomaic Conrol. AC-19 (6), p BISHOP, R.V. The Consrucion and Use of Causaliy Tes. Agriculural and Economics Research, V. 31, N. 4, p. 1-6, Oc BRASIL. MINISTÉRIO DE DESENVOLVIMENTO INDUSTRIA E COMÉR- CIO MDIC - ALICEWeb. Valores e quanidades exporadas no mundo: 2000 a Brasília-DF. Disponível em: <aliceweb.desenvolvimeno.gov.br>. Acesso em: 11 nov COELHO, A.B. A culura do Algodão e a quesão da Inegração enre preços inernos e exernos f. Disseração (Mesrado em Economia) Deparameno de Economia da Faculdade de Economia, Adminisração e Conabilidade da Universidade de São Paulo, São Paulo, RER, Rio de Janeiro, vol. 45, nº 03, p , jul/se 2007 Impressa em agoso 2007

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