ESTRATÉGIAS DE COMERCIALIZAÇÃO DE ARROZ PARA DIFERENTES EXPECTATIVAS DE PREÇOS

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2 ESTRATÉGIAS DE COMERCIALIZAÇÃO DE ARROZ PARA DIFERENTES EXPECTATIVAS DE PREÇOS Andréia C. O. Adami Doutora em Economia Aplicada ESALQ/USP Pesquisadora do CEPEA Geraldo Sant Ana de Camargo Barros Prof. Titular da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz ESALQ/USP Coordenador do Cepea TEMA: PREVISÃO, TRANSMISSÃO E VOLATILIDADE DE PREÇOS

3 ABSTRACT In order to illustrate the environment of decision making by paddy rice producer in 2010 regarding the best time to sell, three marketing alternatives were evaluated. The first strategy consisted in deciding in July to sell the product offseason - the next six months, considering six-step ahead forecasts. The second marketing stipulated the sale to occur also in the next six months - from August to January, however, in each month the producers would re-evaluate his expected price behavior market conditions before deciding, based on one-step ahead forecasts. The third strategy would be to set a target price. It was assumed that farmers would follow ARIMA predictions according to Box and Jenkins (1976) procedures considering with seasonal components. Because this method do not consider current and future expected information, farmers would risk taking wrong decisions in dynamic changing markets such the rice market in Brazil. What happened in 2010 was that farmers extrapolated to this year the evolution observed in previous years, so that prices would rise during the year. However, increased production in Brazil and rising inventories, public and private, in addition to imports affected prices negatively throughout the year. Based on expectations of better prices for the offseason the producers postponed sales, since they were allowed to postpone of operating credit repayments counted on effective government action in case of falling prices. However, government action has not had the expected effect, prices kept falling and that producer that held production throughout the year had to sell at lower prices late this year and pay storage costs. As a result farmers that decided to sell his production at a price that covered costs would have experienced the highest losses compared to intended returns. Lower losses would be incurred by farmers that postponed sales until the best moment offseason. Key Words: rice paddy, marketing, market risk RESUMO Visando ilustrar o ambiente de tomada de decisão vivenciado pelo produtor de arroz em casca em 2010 quanto ao melhor momento para a venda do seu produto, três estratégias de comercialização foram analisadas. Na primeira estratégia proposta, considerou-se que o produtor tome a decisão em julho para a venda do produto na entressafra - próximos seis meses, valendo-se de previsões 6 passos à frente. Como segunda estratégia de comercialização propôs-se que a venda ocorra também nos próximos seis meses - agosto a janeiro, porém, a cada mês o produtor reavalia as condições de mercado antes de tomar a decisão, previsões um passo à frente. A terceira estratégia trata-se de fixar um preço, neste caso, considerou-se o valor de R$30,00. Utilizou-se o instrumental metodológico dos modelos ARIMA para se obter as previsões, formulados por Box e Jenkis (1976), considerando-se ainda a identificação de componentes sazonais modelo de médias mensais. O que ocorreu em 2010 foi uma expectativa de que os preços seriam melhores durante o ano, reproduzindo

4 o padrão de alguns anos anteriores. Porém, ao longo do ano foram confirmadas expectativas de aumento da produção brasileira com consequente aumento dos estoques, públicos e privados. Ademais, as importações impactaram negativamente nos preços. Baseados em expectativas de preços melhores para o segundo semestre os produtores postergaram as vendas, já que puderam contar com o adiamento das parcelas do custeio e na expectativa de que o Governo utilizaria seus instrumentos de política agrícola para conter a queda dos preços. Os resultados mostram que produtores que decidissem vender seu produto cobrindo os custos, teriam experimentado as maiores perdas em relação ao retorno pretendido. Perdas, ainda que menores, teriam ocorrido também para produtores que tivessem adiado suas vendas para o melhor momento da entressafra. Palavras-chave: arroz em casca, comercialização, risco de mercado 1. INTRODUÇÃO No Brasil, o mercado de arroz praticamente não se vale de mecanismos privados de gerenciamento de risco de mercado. São poucos os contratos privados de comercialização para o arroz em casca. Vendas antecipadas através de contratos a termo, por exemplo, são raras. O que geralmente ocorre é a venda à vista no período da colheita - nos meses de março a junho (pico de safra) - ou o depósito do produto em silos próprios e/ou de Cooperativas para vendas futuras - sem fixação de preços - nos meses de julho a fevereiro, período de entressafra, no qual, espera-se que os preços sejam maiores. Pode ocorrer, na entressafra, de os preços não evoluírem da forma esperada, ou seja, remunerando o armazenamento, ficando a comercialização do arroz dependente das políticas adotadas pelo governo, cuja principal ferramenta de intervenção é a Política de Garantia de Preços Mínimos (PGPM). Através da PGPM o Governo fixa um preço mínimo para as safras e a intervenção no mercado se dá através dos instrumentos AGF, EGF, Contratos Públicos de Opção de Venda, PROP e PEP. O governo pode também, em anos de comercialização desfavorável para os produtores - preço abaixo dos custos de produção, postergar os pagamentos das parcelas de custeio de anos anteriores e da própria safra corrente, aliviando a pressão de se fazer caixa para pagamento da dívida. Essa estratégia de postergar a dívida retira a pressão de venda imediata por parte do produtor, porém, empurra um volume significativo da dívida para o final da entressafra. Se a expectativa de valorização na entressafra não ocorrer - por pressão de preços ao varejo ou da paridade de importação - seu equilíbrio financeiro pode ficar seriamente prejudicado. O mês de outubro - historicamente de pico de preço - é um importante sinalizador do comportamento dos preços na entressafra. A partir daí, o mercado segue em ritmo de fim de ano,

5 com menor interesse da indústria pelo arroz em casca; além disso, em janeiro, já há algum arroz novo no mercado. Enquanto aguarda o melhor momento para vender seu produto, levando em consideração as condições de suprimento do mercado e, sem deixar de lado as condições climáticas, o produtor gaúcho adota sua estratégia de comercialização. Mas, qual será o melhor momento para vender o produto? Visando ilustrar o ambiente de decisão vivenciado pelo produtor, analisam-se a seguir as alternativas abertas a ele no decorrer de 2010, quais sejam: vender o produto na safra, ou ao longo da entressafra ou, então, estocar o produto para vender apenas quando o preço de mercado atingir um preço pré-estipulado. A escolha do melhor modelo de previsão baseou-se na formulação teórica do desenvolvimento dos modelos ARIMA, formulados por Box e Jenkis (1976) e na identificação de componentes sazonais que precisam ser incluídos no modelo. Pressupõe-se que esse modelo poderia ser utilizado pelo produtor para prever os preços do arroz para o período de entressafra (julho a janeiro). Na primeira estratégia proposta, considera-se que o produtor tome a decisão em julho para a venda do produto na entressafra - próximos seis meses, valendo-se de previsões 6 passos à frente. Como segunda estratégia de comercialização propõe-se que a venda ocorra também nos próximos seis meses - agosto a janeiro, porém, a cada mês o produtor reavalia as condições de mercado antes de tomar a decisão, para avaliar este cenário trabalha-se com previsões um passo à frente. A terceira estratégia seria fixar um preço, que o produtor considere remunerador ou que pelo menos cubra os custos de produção, neste caso, trabalhou-se com o valor de R$30,00/saca de 50 quilos. 2. O MERCADO DE ARROZ NO BRASIL A colheita do arroz, no Brasil, está concentrada nos meses de Março a Junho, e está distribuída de forma que os períodos de pico, ou seja, maior volume colhido se dá nos meses de março e abril e o período de entressafra nos meses de agosto, setembro, outubro, novembro e dezembro (Companhia Nacional de Abastecimento - CONAB, 2011a) Figura 1.

6 Distribuição mensal da colheita de arroz no Brasil % Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Mês Figura 1 - Distribuição mensal da colheita de arroz no Brasil Fonte: CONAB (2011a) Devido à distribuição anual da oferta, as decisões quanto à comercialização do produto fica concentrada no período da safra, principalmente por parte dos produtores, já que na entressafra as atenções se voltam mais ao plantio da próxima safra. Ou seja, é no período da safra que os produtores adotam sua estratégia de comercialização para o ano, é, pois, nesse período que ele tem que tomar a decisão quanto a vender seu produto logo no período da colheita, estocar em silo próprio quando possível, ou depositar na cooperativa, decidindo ainda se a venda será fracionada ou total. A estratégia de comercialização mais comum, definida por produtores que preferem estocar seu produto, é esperar um preço melhor para a entressafra, estocando o arroz em cooperativas. Em anos de oferta elevada, em que os preços não reagem, há forte pressão por intervenção governamental. O Governo Federal atua utilizando seus instrumentos (compras diretas e contratos de opção), através de apoio à comercialização. Dos anos 1960 até meados dos anos 1990 a política de preços agrícolas (PGPM) consistiu na formação de estoques por parte do Governo Federal que visava retirar o excesso de oferta em anos de safra abundante e reduzir o estoque em anos de escassez de produção. Os instrumentos de intervenção governamental naquele período eram as Aquisições do Governo Federal (AGF) e os Empréstimos do Governo Federal (EGF). Com a intensificação da abertura comercial e o agravamento da restrição fiscal, em meados dos anos 1990, o governo passou a adotar novos instrumentos de sustentação de preços de forma a apoiar a formação de estoques por parte da iniciativa privada (REZENDE, 2003). A partir de 1996, passam a integrar a PGPM dois novos instrumentos de garantia de preços ao produtor: o Prêmio de Escoamento de Produto (PEP) e os Contratos de Opções de Venda, em

7 que o governo é o único lançador das opções. Em dezembro de 2004 o governo instituiu os contratos de Prêmio de Risco para Aquisição de Produto Agropecuário oriundo de Contrato Privado de Opção de Venda (PROP) - Lei Nesses contratos o governo leiloa para indústrias e/ou cooperativas um prêmio, chamado prêmio de risco, para quem assumir o compromisso de lançar para o produtor rural os contratos de opção de venda (ADAMI, 2005). Uma característica desses novos contratos de comercialização para o mercado de arroz em casca (PEP, Opção pública e PROP) é o apoio para a distribuição da comercialização do produto dentro do ano safra. O PEP, que é o prêmio para escoamento, tem o objetivo de redistribuição do produto entre regiões, já os contratos de Opção Pública e o PROP são apoios para que o produtor possa armazenar seu produto na safra e vender na entressafra. Porém, em anos de oferta abundante e baixo preço, os produtores podem exercer seu direito de vender ao governo (exercer seus contratos de Opção Pública), se esse volume não retornar para o mercado, esses contratos tornam-se uma AGF. Uma vantagem na utilização desses novos programas é que o governo não precisa ter disponível o recurso para adquirir e manter em estoque parte da produção da safra, mas, apenas para subsidiar a diferença de preços. A formação de estoques fica por conta dos operadores privados. A Tabela 1 resume as operações com a política de apoio à comercialização de arroz no Brasil a partir da adoção dos novos instrumentos de sustentação de preços. Nota-se que nas safras 2009/10 e 2010/11- até fevereiro/11, o governo pouco atuou para auxiliar o mercado. O fato que pode ajudar a explicar a baixa atuação do Governo no ano de 2010 é que os preços no mercado do Rio Grande do Sul romperam a barreira do preço mínimo apenas a partir de outubro. Só então verifica-se atuação do governo através do PEP e do PROP. Tabela 1: Apoio do Governo Federal à comercialização (mil toneladas) ano safra (março/fevereiro) Fonte: Brasil, 2011.

8 Até 1989 a estocagem de arroz no Rio Grande do Sul recebeu forte estímulo da PGPM via EGF que, era fortemente subsidiado. A partir dos anos 1990 a redução do papel da PGPM passou a viabilizar a estocagem privada nesse estado. Segundo Rezende (2003), devido o arroz gaúcho ter maior participação de mercado, era a partir do preço mínimo que se formavam os preços nas regiões consumidoras. As mudanças ocorridas na estrutura da PGPM e atuação do governo ocorreram no sentido de incentivar a armazenagem privada e o relacionamento dos agentes da cadeia. Pois, o papel do preço mínimo não deveria ser o de influenciar os preços de mercado, mas, sim, garantir um nível de preços minimamente remunerador ao produtor. Adami, Barros e Bacchi (2007), mediram os efeitos da PGPM sobre os preços no mercado gaúcho e concluíram que os formuladores de política não se influenciam pelo comportamento cíclico do preço de mercado, mas, atêm-se apenas ao nível mínimo de referência, que procuram assegurar. No curto prazo, porém, há um efeito da política sobre os preços de mercado. Em anos de oferta elevada, por exemplo, o preço mínimo serve como um piso ao mercado, assegurando aos produtores ao menos uma parte dos custos de produção. Nessas ocasiões verifica-se atuação mais acentuada pela CONAB através de seus instrumentos de opções e AGF. Tudo isso se passa sem que as tendências de mercado sejam afetadas. Esse resultado sugere que o governo não tem como estratégia acompanhar os ciclos de mercado da cultura, mas sim, assegurar um piso de rentabilidade ao setor. Porém, nos anos em que o preço de mercado rompe a barreira do preço mínimo estipulado, o Governo tem atuado fortemente. Mesmo com a forte atuação do governo no mercado de arroz em casca, os preços têm sofrido significativas variações em função das oscilações na oferta do produto. Na Figura 2 são apresentadas as médias de preços para o Rio Grande do Sul (RS) e Mato Grosso (MT) e os respectivos preços mínimos fixados pelo governo para esses estados. Observa-se que de maio/2005 até junho/2006 os preços de mercado, nas duas regiões, permaneceram abaixo do preço mínimo de referência. Apenas a partir de julho/2006, voltam a se recuperar (superar o preço mínimo) sendo que, no RS essa recuperação foi mais lenta, com os preços permanecendo abaixo do preço mínimo de referência até julho/2007. Desde então, os preços vinham superiores ao mínimo nos dois estados até que em outubro de 2010 os preços rompem novamente a barreira do mínimo no RS. No MT os preços permanecem altos devido à menor oferta do produto. Já no RS, os preços continuam em trajetória de queda, devido à maior oferta do produto na região, níveis altos de importação do MERCOSUL e expectativa de aumento de volume para a safra 2010/2011.

9 60,00 Preços médios mensais pagos ao produtor pelo arroz longo-fino - RS - R$/saca de 50kg - MT - R$/saca de 60kg e respectivos preços mínimos (PM) 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 fev/04 mai/04 ago/04 nov/04 fev/05 mai/05 ago/05 nov/05 fev/06 mai/06 ago/06 nov/06 fev/07 mai/07 ago/07 nov/07 fev/08 mai/08 ago/08 nov/08 fev/09 mai/09 ago/09 nov/09 fev/10 mai/10 ago/10 nov/10 RS PM/RS MT PM/MT Figura 2 - Média de preços nominais da saca de arroz em casca da variedade longo fino para o estado do Rio Grande do Sul (RS), para o Mato Grosso (MT) e respectivos preços mínimos de referência período: fev/2004 a dez/2010. Fonte: CONAB, O mercado de arroz do Rio Grande do Sul Dados do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA, 2008) mostram que a região Sul do país é a principal produtora de arroz, tendo como principais estados produtores Rio Grande do Sul e Santa Catarina. Aproximadamente 60% da produção nacional, em 2010, foram cultivadas no Rio Grande do Sul. Essa região tem a cultura do arroz como uma das principais atividades agrícolas. Os dados da Tabela 2 mostram que, em 2010, os Estados do RS, SC e Mato Grosso foram responsáveis por mais de 75% da produção de arroz no Brasil.

10 Tabela 2 - Arroz em casca produção e área colhida - principais Estados produtores a 2010 Ano Maiores Estados Produtores Rio Grande do Sul Mato Grosso Santa Catarina Maranhão Pará Produção Área colhida Produção Área colhida Produção Área colhida Produção Área colhida Produção Área colhida ,4 698,1 420,7 355,2 567,7 152,2 464,8 679,1 148,1 127, ,5 804,1 465,8 303,5 597,1 130,2 970,3 759,0 194,2 144, ,8 897,6 850,7 571,7 689,1 149,8 400,9 760,9 183,6 145, ,2 981,5 587,6 491,2 598,4 146,1 632,3 737,8 286,2 193, ,7 976,5 812,4 476,5 667,0 149,7 1,035,6 760,2 269,8 187, ,1 988,9 762,3 417,1 708,4 153,7 951,6 778,0 337,8 231, ,6 863,0 721,8 429,1 531,0 113,5 555,0 409,7 369,4 247, ,5 800,3 694,9 355,2 576,5 116,4 559,2 414,8 372,3 256, ,9 831,9 776,5 364,1 634,8 118,5 381,0 425,7 353,9 261, ,1 989, ,3 726,7 758,8 126,5 646,1 449,6 414,9 300, ,0 944, ,5 698,5 799,0 135,0 727,4 478,8 403,8 292, ,3 949, ,8 450,4 892,7 137,1 623,7 458,6 391,5 235, ,3 981, ,4 438,6 922,9 137,3 628,7 478,2 408,4 232, ,1 961, ,6 449, ,6 143,7 689,1 496,2 482,2 258, , , ,2 675,6 999,8 150,8 720,1 517,7 541,4 280, , , ,2 776, ,9 154,4 718,0 535,8 652,5 303, , ,7 738,8 287, ,1 155,9 708,9 506,3 423,2 211, ,3 954,4 734,4 280, ,1 155,9 710,8 511,4 396,8 207, , ,6 683,4 239, ,1 153,1 699,7 477,6 310,3 163, , ,6 803,9 280, ,7 149,6 605,0 478,6 291,8 151, (1) 6.920, ,6 742,7 246, ,9 149,7 602,5 470,0 277,2 137,9 Fonte: Brasil (2010 b) (1) Estimativa No RS produz-se o arroz longo fino irrigado com uma produtividade média de 6.400kg/ha. No Brasil 80% do arroz produzido é da classe longo fino e os 20% restantes da classe longo. Os produtores gaúchos, ao longo dos anos, conseguiram significativos ganhos de produtividade para a cultura do arroz. Em 1990 a produtividade média estava em torno de 4.200kg/ha e, em 2007, chegou a superar os 6.700kg/ha. Esse aumento de produtividade deve-se ao desenvolvimento das tecnologias avançadas na produção do arroz de várzea devido à relevância da cultura para o Estado. Esses ganhos de produtividade viabilizam a redução de preços no mercado. Os preços do arroz em

11 casca têm sofrido significativas variações em função das oscilações na oferta do produto. Do Quadro 1 constam as médias anuais dos preços de mercado da saca de 50 kg de arroz em casca irrigado ao atacado/produtor no Rio Grande do Sul - referência para 58% de grãos inteiros, o preço mínimo anual vigente e a relação preço de mercado/preço mínimo desde Verifica-se que apenas em 2006 e 2007 os preços aos produtores ficaram (na média do ano) abaixo do preço mínimo vigente. Ano Preço mercado R$/saca 50kg Preço mínimo R$/saca 50kg Preço mercado/preço mínimo ,59 10,53 1, ,02 10,53 1, ,03 10,53 1, ,23 10,92 1, ,67 10,92 1, ,07 10,92 1, ,50 14,00 2, ,36 20,00 1, ,09 20,00 1, ,23 22,00 0, ,23 22,00 0, ,32 22,00 1, ,78 25,80 1, ,08 25,80 1,05 Quadro 1 - Médias anuais dos preços nominais de mercado para o Rio Grande do Sul, preço mínimo nominal anual e relação preço de mercado/preço mínimo. Fonte: Dados da pesquisa. 1) Preço mínimo: CONAB (2010b). 2) Preço de mercado: Instituto Rio Grandense do Arroz - IRGA (2011). Uma limitação desse tipo de comparação é a possibilidade de o preço médio ter ficado acima do mínimo na média do ano e os preços semanais ou mensais terem permanecido abaixo do mínimo durante boa parte do ano, como ocorreu em 2005 e 2010, e justamente na segunda metade do ano, período de entressafra, quando os produtores esperam preços maiores. É o caso de 2010, em que no segundo semestre do ano os produtores de arroz em casca do Rio Grande experimentaram

12 momentos difíceis para comercializar o produto, pois, os preços de mercado têm permanecido abaixo do preço mínimo de referência desde outubro. Nesse período, os produtores e suas cooperativas têm pressionado o Governo para garantir maior apoio à comercialização. O preço mínimo garantido pelo Governo Federal é um seguro que o Governo oferece aos produtores. Porém, o que têm ocorrido é que, esse seguro, por problemas operacionais ou por falta de recursos, não tem chegado ao mercado em tempo hábil. No RS a estratégia de comercialização mais utilizada pelos produtores é colocar o produto em armazéns de terceiros, que muitas vezes pertencem às indústrias beneficiadoras, sem fechar contrato de venda; neste caso, os produtores assumem o risco de mercado (associado à possível queda dos preços), devendo ainda arcar com os custos de armazenagem estratégia que onerou o produtor em Essa estratégia de postergar a venda de arroz, no ano de 2010, foi pautada principalmente na prorrogação das parcelas de custeio. Ocorre que, em anos em que os preços não reagem, esse adiamento da venda pode ser muito arriscado, pois os preços tendem a continuar caindo e, num futuro próximo, o produtor além de vender a preços menores, ainda terá que arcar com a dívida que foi postergada. Ao escolher (tentar prever) o melhor momento para comercializar seu produto, o produtor deve levar em conta, além das informações dos preços dos anos anteriores também as condições de oferta e de demanda do ano corrente e para o próximo ano, pois são informações que podem afetar o preço no futuro. O que ocorreu em 2010 foi uma expectativa de que os preços seriam melhores durante o ano, pois em janeiro/10 esperava-se uma redução da oferta mundial do grão. Porém, ao longo do ano, foram confirmadas expectativas de aumento da produção brasileira e aumento dos estoques, públicos e privados, além de aumento das importações do MERCOSUL. Diante da expectativa de preços melhores para a entressafra os produtores seguraram as vendas durante a safra e mantiveram-se retraídos na entressafra, pois os preços não reagiam e a prorrogação das parcelas de custeio aliviava a pressão de se fazer caixa por parte do produtor. O Quadro de Suprimentos Quadro 2 mostra que aparentemente não havia motivos para que os preços caíssem tanto, já que o estoque final para a safra 2009/10 ficaria em um nível baixo, comparativamente aos anos anteriores, em que os preços foram mais remuneradores. Porém, diante de uma expectativa de que a produção para a safra 2010/2011 seria suficiente para atender ao consumo de mercado e podendo ainda contar com importações do MERCOSUL, mesmo a preços de paridade superiores aos observados no mercado local na entressafra de 2010 Figura 3, as indústrias passaram a pressionar ainda mais por concessões de preços na hora da compra. O que se viu ao final de 2010 e início de 2011 (até março) foram preços cada vez menores ao passar das semanas.

13 Safra Estoque Inicial Produção Importação Suprimento Consumo Exportação Estoque Final Estoque final/consumo 2004/ % 2005/ % 2006/ % 2007/ % 2008/ % 2009/ % 2010/ % Quadro 2 Suprimento do mercado brasileiro de arroz em casca em mil toneladas Fonte: Brasil, Estimativa 2 Previsão R$/saca 33,00 32,00 31,00 30,00 29,00 28,00 27,00 26,00 25,00 24,00 23,00 22,00 21,00 20,00 Preço paridade importação jul/10 a go/10 set/10 out/10 nov/10 dez/10 Argentina Urugua i RS Figura 3 Preços de paridade de importação Brasil/Argentina, Brasil/Uruguai e Preço do arroz em casca no RS médias mensais em R$/saca de 50 quilos. Fonte: CONAB, METODOLOGIA Nesta seção é apresentada a formulação teórica dos modelos de previsão. Essa formulação está centrada no desenvolvimento dos modelos ARIMA, formulados por Box e Jenkis (1976) e na identificação de componentes sazonais que precisam ser incluídos no modelo, além dos dados necessários à modelagem do problema. 3.1 Modelos ARIMA Os modelos ARIMA (Auto-regressivo-Integrado-Média Móvel), foram inicialmente formulados por Box e Jenkis (1976). Essa metodologia consiste em ajustar modelos autoregressivos integrados de média móvel - ARIMA (p, d, q). É possível que uma série nãoestacionária possa tornar-se estacionária diferenciando-a certo número de vezes. Assim, uma série

14 temporal não estacionária pode ser modelada a partir de d diferenciações, da inclusão de componentes auto-regressivos (AR) e de média móvel (MA). Portanto, um processo Y pode ser descrito através da modelagem ARIMA (p, d, q) como: t d φ ( B)(1 B ) Y = θ ( B at (1) p t q ) Na equação (1) φ (B) θ q (B) = 1- θ B branco onde: θ q q B p = 1-φB p φ p B é o operador auto-regressivo de ordem p AR(p); é o operador de média móvel de ordem q MA(q); at é um termo ruído E (at)=0 t ; 2 Var (at)= σ a t t e COV (at, as)=0 para s t); e, d é a ordem de integração da série. Uma série sem componente determinístico, representada por um processo ARMA, estacionária e invertível pode tornar-se estacionária após d diferenças. Neste caso, diz-se que a série é integrada de ordem d I(d). A construção do modelo é baseada num ciclo iterativo, no qual a escolha da estrutura do modelo é baseada nos próprios dados. As etapas do ciclo são: 1) Identificação: o objetivo é determinar os valores p, d, e q do modelo ARIMA (p,d,q). Procede-se aos testes de raiz unitária de para avaliar se trata-se de uma série estacionária e verificase a necessidade de diferenciá-la para torná-la estacionária. O teste de hipótese realizado para testar a estacionariedade das séries é baseado nas distribuições que constam de Dickey & Fuller (1979), Dickey & Fuller (1981), Fuller (1976) (apud Enders, 2004). Determina-se os valores de p e q com base na análise das funções de auto-correlação e auto-correlação parcial. Para se determinar o número de defasagens (p), alguns critérios como de Akaike (Akaike Information Criterion AIC) e Schwarz (Schwartz Bayesian Criterion SBC) e o Teste Q de L-Jung e Box são ferramentas importantes; 2) Estimação: os parâmetros do modelo identificado são estimados e examinados. Uma idéia fundamental no desenvolvimento Box-Jenkis é o princípio da parcimônia. O pesquisador deve estar atendo para o fato de que incorporar coeficientes adicionais aumenta o valor da estimativa do R 2 custo de reduzir os graus de liberdade; ao

15 3) Verificação ou checagem: diagnóstico do modelo ajustado através da análise dos resíduos. Caso o modelo não seja adequado, pode-se iniciar um novo ciclo ajustando-se outros modelos alternativos. Para o propósito de previsão, deve-se escolher o modelo que fornece o menor erro quadrático médio de previsão. As previsões obtidas com modelos ARIMA oferecem bons resultados por incorporarem componentes de sazonalidade e/ou tendências que permitem que seja respeitada a dinâmica das séries. Porém, a escolha do modelo exige muito cuidado por parte do pesquisador, pois vários modelos podem apresentar propriedades similares. 3.2 Sazonalidade O desenvolvimento desta subseção está baseado em Morettin e Toloi (2006). Seja Z t uma série temporal com observações t = 1,..., N. Pode-se escrever Z t como a soma de três componentes não observáveis equação (2): Z t = T t + S t + at (2) Na equação (1) T t e S t representam a tendência e a sazonalidade, respectivamente, e at é a componente aleatória de média zero e variância 2 σ a - que representa um processo estacionário. Zt é, em geral, não-estacionária. As componentes T t e S t são, em geral, bastante relacionadas e a influência da tendência sobre a componente sazonal pode ser forte. Por isso, não se deve isolar uma das componentes sem tentar isolar a outra. Estimando-se T t e S t e subtraindo-se de Z t obtém-se a estimativa da componente aleatória at. Um procedimento utilizado para eliminar a tendência de uma séria é tomar as diferenças, conforme definido na seção 3.1. Em geral, séries econômicas se tornam estacionárias após aplicar a primeira diferença temporal equação (3): Z = Z Z (3) t t t 1 Se a série apresenta sazonalidade determinística o método de regressão por mínimos quadrados pode ser utilizado para a obtenção das previsões a partir dos meses anteriores. Então, a componente S t do modelo (1) pode ser decomposta em- equação (4):

16 12 S = α d (4) t j = 1 j jt onde (d jt ) são variáveis períodicas senos, co-senos ou variáveis sazonais dummies. Supondo-se sazonalidade constante, α j não depende de t, assim, d jt= 1, se o período t j corresponde ao mês j, j = 1, 2,..., 12, e 0, caso contrário. Os valores estimados α são as médias mensais ou constantes sazonais. Para séries econômicas, que em geral apresentam crescimento exponencial, tomando-se os logaritmos neperianos e uma diferença temporal de Zt obtém-se uma série estacionária. Então, sendo Z * = ln Z, o modelo de previsão fica Equação (5): t t ^ 12 * * Z t = + α j d jt + j = 1 β a (5) * t Na equação (5), d * jt = d * jt, at = at. A equação (5) pode ser reescrita como: 12 * Z t = β + δ jd jt + j= 1 onde, δ j α = j α - j 1 a * t e δ 1 α 1 α 12 =. 3.3 Dados A série de dados utilizada é a série do Indicador de Preços do Arroz em casca divulgada pelo Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo CEPEA-ESALQ/USP. Os preços são considerados em saca de 50 quilos e foram deflacionados para preços de dezembro de O deflator utilizado foi o Índice Geral de Preços Disponibilidade Interna (IGP-DI) da Fundação Getúlio Vargas - FGV (2011). Esta série é a referência de preços do arroz em casca 58% de grãos inteiros para o estado do Rio Grande do Sul. A Figura 4 mostra o comportamento da série mensal do Indicador de preços do arroz em casca que representa o preço médio do mercado do Rio Grande do Sul. Observa-se que o maior valor (em Reais de dezembro de 2010) foi praticado em maio de 2008 R$39,52/saca. Esses preços vinham na casa dos R$20,00 desde julho de 2005 e, em novembro de 2006 apresentaram pico de

17 R$32,42. Já, em 2010, o pico se deu em janeiro R$35,29 a saca, a partir de então os preços seguiram em queda chegando a R$24,76 em dezembro. 45,00 40,00 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 39,52 35,29 24,76 jul/05 out/05 jan/06 abr/06 jul/06 out/06 jan/07 abr/07 jul/07 out/07 jan/08 abr/08 jul/08 out/08 jan/09 abr/09 jul/09 out/09 jan/10 abr/10 jul/10 out/10 R$ /saca Figura 4 Preços arroz em casca (58% de grãos inteiros) para o Rio Grande do Sul em Reais de dezembro de Fonte: CEPEA, A Figura 5 a seguir ajuda a explicar porque os produtores de arroz têm expectativas de preço elevado no mês de outubro. Em média, é o mês que apresenta o maior preço. Janeiro também é um mês em que os preços são elevados. As médias mensais dos últimos cinco anos mostram que os preços se reduzem durante os meses de fevereiro e março quando então, voltam a se elevar, atingindo pico de valorização no mês de outubro. Porém, o ano de 2010 contrariou a expectativa evidenciando a incerteza desse comportamento; nesse ano, o pico se deu em janeiro e, desde então, os preços seguem em queda.

18 32,00 31,00 30,00 R$/saca 29,00 28,00 27,00 26,00 25,00 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Figura 5 Médias mensais do preço do arroz em casca (58% de grãos inteiros) para o Rio Grande do Sul em Reais de dezembro de Fonte: Elaborado pelos autores a partir dos dados do CEPEA. Levando-se em conta que o período de agosto até janeiro é o mais favorável em termos de preços para o produtor adotou-se, neste estudo, três estratégias de comercialização. Numa, considera-se que no fim da safra, no mês de julho, o produtor tome a decisão de armazenar o produto e esperar para vender nos meses de agosto a janeiro, quando acredita que os preços serão melhores, para tanto, ajustou-se o modelo de previsão de preços para se obter previsões fora da amostra 6 passos à frente a partir de agosto. Na segunda estratégia o produtor reavalia mensalmente se trata-se do melhor momento para vender seu produto, neste caso, compara-se os valores reais com previsões um passo a frente para os meses de agosto até janeiro período de entressafra. Na terceira estratégia considera-se que o produtor fixaria o preço em R$30,00/saca, na expectativa de que esse valor fosse atingido até janeiro. Antes de iniciar as previsões atreladas às estratégias definidas anteriormente, foram utilizados alguns procedimentos para definir o melhor modelo de previsão. O primeiro passo foi detectar a presença raiz unitária na série, uma vez que vários modelos da classe SARIMA foram testados. O Teste de Dickey e Fuller Aumentado indicou a existência de uma raiz unitária. As funções de auto correlação e auto correlação parcial foram analisadas e indicaram a presença de sazonalidade na série. O ajuste do modelo aos dados (menor erro de previsão) e previsões dentro da amostra para a entressafra de 2008 indicaram que o modelo de sazonalidade determinística (dummies mensais) com uma diferença simples seria o mais indicado Figura 6. Considere-se ainda que a série sofreu uma transformação logarítmica para estabilizar a variância dos dados originais.

19 R$/saca Previsões dentro da amostra 6 passos à frente a go/08 set/08 out/08 nov/08 dez/08 ja n/09 Previsã o Va lor observa do limite inferior limite superior Figura 6: Testando o modelo de previsão - Previsões dentro da amostra para a entressafra de previsões 6 passos à frente a partir de agosto/08. Com o modelo de previsão ajustado procedeu-se às previsões fora da amostra para a entressafra de O objetivo é ilustrar a estratégia de se definir as previsões para os preços do arroz em casca na entressafra de 2010 (agosto até janeiro/11) considerando-se a evolução dos preços de julho de 2005 até julho de Neste caso, as previsões, assim como a média histórica, indicaram que os melhores preços se dariam em outubro e depois em janeiro Figura 7. Porém, o valor de R$30,00 não aparece como mais provável (média das previsões) embora esteja dentro do intervalo de confiança superior (otimista). Ocorre que em 2010, difrentemente do que ocorreu nos anos anteriores, quando o modelo ficou bem ajustado e além de apresentar um pequeno erro de previsão o modelo indicava bem o sentido da evolução (aumento ou queda) dos preços, enquanto o modelo indicava alta a partir de agosto o que se viu no mercado foram preços em queda durante todos os 6 meses posteriores. R$/saca Previsões fora da amostra 6 passos à frente a go/10 set/10 out/10 nov/10 dez/10 ja n/11 Previsã o Va lor observa do limite inferior limite superior

20 Figura 7: Previsões do preço arroz em casca para os meses se agosto/ 2010 até janeiro/2011 previsões 6 passos à frente. A Figura 8 ilustra a estratégia de reavaliar mês a mês a evolução dos preços incorporando as novas informações na previsão. Comparando-se as figuras 7 e 8 é possível observar que a estratégia de reavaliar a decisão de venda mês a mês, ou seja, acompanhar os movimentos do mercado durante o período em que o produtor pretende realizar a venda (efetivar o negócio) fornece previsões mais ajustadas (mais próximas do que realmente ocorre no mercado. Isso porque o erro de previsão aumenta com o intervalo de tempo que é incorporado na análise, aumentando o risco de resultado desfavorável na hora da venda. 36 Previsões 1 passo à frente R$/Saca ago/10 set/10 out/10 nov/10 dez/10 jan/11 Previsão Valor observado limite inferior limite superior Figura 8: Previsões preço arroz em casca para os meses se agosto/ 2010 até janeiro/2011 previsões 1 passos à frente. É possível comparar o resultado das três estratégias definidas, previsões 6 passos à frente, um passo à frente e preço fixo em R$30,00, através da comparação entre o valor obtido pelas previsões (esperado) e o efetivo valor de mercado. A diferença entre o valor esperado e o efetivo pode ser definida como o risco da estratégia adotada e quanto mais negativo o valor dessa diferença, maior o risco, ou seja, maior a perda associada à estratégia dotada pelo produtor. Na figura 9 ilustrase o risco associado a cada estratégia de comercialização considerada na primeira, o produdor tomaria a decisão no fim da safra (mês de julho) para toda a entressafra baseado nas previsões de preços 6 passos a frente; na segunda estratégia ocorre a reavaliação da previsão do preço mês a mês, nesse caso, o produtor estaria atento às novas informações e condições de mercado, incorporando-as nas previsões de preços; e, a terceira estratégia refere-se à fixação de um preço (target) com a decisão de não vender abaixo do preço estipulado em R$30,00 a saca. Observa-se que a estratégia

21 de fixar um preço é muito mais onerosa e, quanto maior o preço esperado (fixado pelo produtor) maior pode ser a perda associada com a estratégia, uma vez o produtor pode ter que vender seu produto bem abaixo do preço desejado, o que de fato ocorreu em R$/saca 1,00 0,00-1,00-2,00-3,00-4,00-5,00-6,00-7,00-8,00 Comparação entre as estratégias de comercialização ago/10 set/10 out/10 nov/10 dez/10 jan/11 Define preço em julho Define preço mês a mês Fixa preço em R$30,00 Figura 9 Risco associado às três estratégias de comercialização. 4. CONCLUSÃO Responsável por 60% da produção nacional, o produtor gaúcho é o mais afetado pelas oscilações no mercado de arroz. O produtor espera que os preços sejam melhores no período da entressafra, especialmente no mês de outubro, em que os preços tendem a ser maiores, em média. Porém, esse comportamento pode não ocorrer em todos os anos, como aconteceu em 2005 e 2010, trazendo riscos ao produtor que tem como estratégia concentrar a venda na entressafra ou deixar para vender apenas no mês de outubro. Em 2010, os preços foram maiores no mês de janeiro. Nesse mês, a preços de dezembro de 2010, os preços chegaram a R$35,29. A partir de então seguiram em queda chegando a dezembro em R$24,16. O produtor que deixou para vender no segundo semestre viu os preços cada vez mais depreciados. No último trimestre do ano, o Governo Federal atuou através do PEP (que não surtiu o resultado esperado) e através do adiamento das parcelas do custeio, o que ajudou a pressionar ainda mais os preços no início de 2011, quando os produtores tiveram que liberar seus silos para estocar o arroz da nova safra. Os resultados do estudo mostraram que a melhor estratégia de comercialização seria acompanhar o mercado antes de tomar as decisões de venda estratégia que apresentou a menor

22 diferença entre a previsão e o efetivo valor de mercado. Já, fixar um preço e esperar que o mesmo se confirme no mercado é uma estratégia que oferece o maior risco (valores mais negativos), principalmente em anos de oferta elevada. Ao tentar prever o melhor momento para comercializar seu produto, o produtor deve levar em conta, além das informações dos preços anteriores também as condições de oferta e de demanda do ano corrente e para o próximo ano, pois são informações que podem afetar o preço no futuro. O que ocorreu em 2010 foi uma expectativa de que os preços seriam melhores durante o ano. Porém, ao longo do ano, foram confirmadas as expectativas de aumento da produção brasileira e aumento dos estoques, públicos e privados, além das importações terem impactado negativamente nos preços levando-os a quedas durante todo o ano. Baseados em expectativas de preços melhores para o segundo semestre os produtores postergaram as vendas, já que puderam contar com o adiamento das parcelas do custeio e na expectativa de que o governo utiliza-se seus instrumentos de política agrícola para conter a queda dos preços. Porém, a atuação do governo não surtiu o efeito esperado, os preços continuaram caindo e aquele produtor que segurou seu produto durante todo o ano teve que vender a preços mais baixos no fim do ano, além de arcar com os custos de armazenamento durante todo o ano. Embora a série histórica mostre que em média os preços são maiores a partir de julho, há risco de que em um determinado ano as expectativas não se confirmem. Foi o que aconteceu em 2010, onde fatores como estoques em níveis altos e a perspectiva de uma boa safra para 2010/2011 pesaram na decisão das indústrias que pressionaram o ano todo para que os preços se reduzissem. REFERÊNCIAS BILIOGRÁFICAS ADAMI, A. C. O; BARROS, G. S.A. C; BACCHI, M. R. P. Política de garantia de preços para o arroz em casca do Rio Grande do Sul: curto ou longo prazo? In: XLV CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA E SOCIOLOGIA RURAL, 2007, Londrina. Anais... Londrina: SOBER, CD ROM. ADAMI, A.C.O. Contratos de opção: análise do potencial de sustentação de preços para o mercado de arroz p. Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada) Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA. Publicações. Disponível em: < Acesso em: 25 out

23 BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento MAPA. Estatísticas. Disponível em: < Acesso em: 25 mai BOX, G. E. P.; JENKINS, G. M. Time series analysis forecasting and control. San Francisco: Holden- Day, Edição revisada. CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA CEPEA-ESALQ/USP. Arroz. Disponível em: Acesso em: 24 de fevereiro de COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Estoques públicos. Disponível em: <http//conab.gov.br>. Acesso em: 12 nov. 2011a. COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Indicadores agropecuários. Disponível em: <http//conab.gov.br>. Acesso em: 12 nov. 2011b. ENDERS, W. Applied econometric time series. New York: John Wiley& Sons, 2004, 2ª ed., 466 p. FULLER, W.A. Introduction to statistical time series. New York: John Wiley & Sons, p. FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS. FGVDADOS. Disponível em: < Acesso em 22 de março de INSTITUTO RIO GRANDENSE DO ARROZ (IRGA). Mercado. Disponível em: < Acesso em: 13 fev MORETTIN, P.A.; TOLOI, C.C.C. Análise de Séries Temporais. São Paulo: Edgard Blucher, edição