CICLO DE ALTA DE PREÇOS DE COMMODITIES

Carta da SOBEET ANO X - Nº 43 Sociedade Brasileira de Estudos de Empresas Transnacionais e da Globalização Econômica Edição bimestral O ciclo de alta dos preços das commodities, iniciada em 22, vem surpreendendo por sua intensidade e longevidade. O seu diagnóstico aponta para diferentes causas que não se limitam ao aumento da demanda das economias emergentes. Em relação aos efeitos deste ciclo para a economia brasileira, tampouco se pode apontar para um único fator. Por um lado, em termos de ingressos de IDE, os efeitos são positivos. De 22 a 27 a participação de fluxos de IDE voltados para a agropecuária e a indústria extrativa mineral aumentou de,7% para 9,5% em relação ao total de IDE recebido pelo Brasil nos mesmos períodos. Por outro lado, é na transmissão de preços externos para os internos que o atual ciclo apresenta efeitos mais evidentes. Verificamos que a transmissão das variações dos preços internacionais de alimentos, matérias-primas agrícolas e petróleo para os preços agrícolas no Brasil não se restringe ao curto prazo. Isto significa que os preços internos dos alimentos deverão continuar refletindo a alta corrente de preços internacionais. CICLO DE ALTA DE PREÇOS DE COMMODITIES IMPÕE DESAFIOS À ECONOMIA BRASILEIRA Não é novidade que os preços internacionais de commodities estão em trajetória de alta. Preços de milho, trigo, soja, arroz, petróleo, níquel, estanho, entre outros, testam novos recordes históricos nos últimos meses. O que é novidade e o que surpreende é a longevidade deste ciclo de alta. Aumentos dos preços internacionais vêm ocorrendo desde o início de 22, ou seja, há mais de 6 anos. Com isso, o atual movimento das cotações destoase do padrão histórico dos ciclos de preços de commodities. Estudos indicam que ciclos de alta dos preços de commodities tendem a perdurar em média por 29 meses. Ciclos de baixa de preços de commodities, por sua vez, tendem historicamente a serem não apenas mais longos, com duração média de 39 meses, como mais intensos que os de alta. O que também surpreende é que a despeito da acomodação da atividade econômica mundial, o aumento dos preços internacionais não está se arrefecendo. Pelo contrário, está se acelerando. No ano de 27, estes aumentaram em 11,8%. Nos últimos 12 meses, até abril deste ano, esta elevação foi de 18,8% 1. Quais as causas deste ciclo? Sabemos que a demanda dos países emergentes por commodities vem se expandindo nos últimos anos. Mas isso não significa que esta seja a única motivação para o aumento de seus preços. A primeira parte desta Carta, logo após esta introdução, discute algumas hipóteses referentes não apenas à demanda, mas também às condições de oferta de commodities. Ambas, demanda e oferta, ajudam a explicar ao menos parte das causas do atual ciclo. E 1 De acordo com o índice CRB (Commodity Research Bureau). quais os efeitos do atual ciclo para o Brasil? Ciclos de commodities podem impactar a economia brasileira de diferentes formas. A segunda parte desta Carta busca demonstrar uma das formas mais evidentes neste momento: a transmissão dos preços externos para os preços internos. Finalmente, a conclusão traz considerações sobre esta e outras formas de impacto na economia brasileira à luz do atual ciclo de cotações de commodities. 1. Causas do atual ciclo de alta de preços de commodities Pelo menos 2 fatores relacionados a demanda ajudam a explicar o movimento de alta de preços internacionais. Primeiro, é fato que economias emergentes vêm impulsionando a demanda por esses ativos, uma tendência que deverá continuar nos próximos anos. Incrementos anuais no consumo global das principais grupos de commodities durante o período de 21 a 27 foram superiores aos do período de 198 a 199. Isso resultou do crescimento da renda per capita, da rápida industrialização e do crescimento populacional nas economias emergentes. Esses fatores contribuíram para a aceleração do ritmo de crescimento da demanda nos últimos anos. Há exemplos desta crescente demanda de economias emergentes, em especial da chinesa, em relação a diferentes tipos de commodities. Entre as commodities metálicas, a economia chinesa sozinha foi responsável por cerca de 9% do aumento do consumo mundial de cobre entre 2 e 26. Em relação a alimentos, por 1

2 outro lado, houve mudanças de hábito nada irrelevantes: desde 1985 o consumo per capita de carne na China passou de 2 para mais de 5 kg de carne ao ano. A China já se tornou o maior importador de soja do Mundo, absorvendo cerca 4% das exportações mundiais. No caso do petróleo, por fim, a demanda da China, Índia, e do Oriente Médio corresponderam a mais de 56% do aumento total do seu consumo no período de 21 a 27. Entre outros fatores, isso reflete o crescimento das vendas de carros de passeio na China, que mais do que quintuplicaram no período de 21 a 27. Não se espera reversão deste dinamismo nos próximos anos. De acordo com a Agência Internacional de Energia, o aumento do consumo de petróleo em economias emergentes e em desenvolvimento, estimado em 3,5% ao ano até 212, continuará a superar o de economias já desenvolvidas, esperado em 1% no mesmo período. Dado o novo padrão de desenvolvimento alcançado pelas economias emergentes, pode-se dizer que a demanda de commodities tende a ser inelástica à variação de preços. Isso significa que grandes aumentos de preços de commodities resultam em pequena queda de sua demanda, em especial no curto prazo. Ainda em relação à demanda, um segundo ponto a se considerar está na recente redução das taxas de juros na economia norte-americana e no aumento da aversão a risco. Com a expansão dos mercados financeiros voltados a commodities nos últimos anos, os preços destas passam cada vez mais a refletir choques econômicos. Apesar de isso já ser verdadeiro há tempos para determinados grãos, cada vez mais isso passa a ser observado também no caso de outras commodities. Em tempos de maior aversão a risco, como o atual, o contágio de outros ativos financeiros nos preços de commodities pode ser potencializado. Neste caso, investimentos financeiros em ativos derivados de commodities podem servir de proteção contra o aumento da incerteza. Mas o atual ciclo de commodities não é sustentado apenas por fatores relacionados à demanda. Há também importantes fatores relacionados à oferta que devem ser considerados. O primeiro refere-se à depreciação da moeda norte-americana. Como se sabe, os preços das commodities ainda são majoritariamente denominados em dólares. Em momentos de perda de seu valor frente a outras moedas, aqueles produtores de commodities que têm capacidade de definir preços internacionais (price makers) buscam aumentar os preços de seus produtos em dólares como forma de manter o seu poder de compra e assim compensar a depreciação da moeda norteamericana. Este é o caso dos preços do petróleo. Um segundo fator relacionado à oferta refere-se às transmissões de preços entre diferentes commodities. Aumentos de preços de petróleo acabam por elevar a produção de seus substitutos, como os biocombustíveis. A crescente produção de biocombustíveis, por sua vez, aumenta os preços de seus insumos, como o milho e cana-de-açúcar para a produção de álcool combustível e óleos vegetais, como soja, canola, girassol e palma, para a produção de biodiesel. Há outras formas de transmissão de preços de petróleo para commodities agrícolas: cabe lembrar que derivados de petróleo são base para parte de fertilizantes e de defensivos agrícolas e, portanto, determinantes do custo da produção agrícola. Essa transmissão de preços entre diferentes commodities ainda é potencializada pelo fato de que os estoques de diferentes commodities encontram-se em níveis historicamente baixos. No caso dos grãos, como trigo e milho, os estoques destes estão no nível mais baixo das últimas 2 décadas, o que torna preços especialmente sensíveis à demanda no curto prazo. Junte-se a isso o fato de que para determinados produtos, como o petróleo, a capacidade de oferta é inelástica ao aumento preços não apenas no curto prazo. Ou seja, grandes aumentos de preços resultam em pequeno aumento da oferta. Neste caso, o contágio de preços de diferentes produtos aumenta ainda mais. Um terceiro fator que impacta na oferta de commodities refere-se à produção de biocombustíveis, em especial do etanol produzido a partir do milho 2. Como mencionado anteriormente, a oferta destes foi impulsionada pelos preços crescentes de petróleo. Em 25 a produção de etanol do Brasil foi superada pela dos Estados Unidos. A produção de etanol nos Estados Unidos entre 2 e 27 passou de 6,5 para 26,1 bilhões de litros. Para isso, 27% da produção do milho nos Estados Unidos já é direcionada para o etanol. Como conseqüência, os preços do milho avançaram 46% em 27. Ocorre que biocombustíveis ainda são substitutos apenas marginais do petróleo. Isso resulta em assimetria de preços. Por um lado, o aumento da oferta de biocombustíveis não impede aumentos dos preços do petróleo. Por outro, provoca expressivas elevações nos preços dos alimentos. O resultado final é a continuidade da espiral de preços liderada pelo petróleo. 2. Conseqüências do atual ciclo de alta de preços de commodities: o contágio dos preços externos nos preços internos O objetivo desta parte consiste em verificar como alterações em variáveis externas, tais como o índice internacional de preços de alimentos, o índice internacional de preços de matérias-primas agrícolas, o índice de preço internacional do petróleo e uma variável doméstica, a qual 2 Essa questão tem levado ao argumento falacioso de que a produção de etanol a partir da cana-de-açúcar no Brasil pode ser corresponsabilizada pelo aumento dos preços dos alimentos. Em verdade, dada a área ainda disponível e o potencial de expansão da fronteira agrícola brasileira, o plantio de cana-de-açúcar no Brasil utilizada para a produção etanol não se dá em detrimento da oferta de alimentos, ao contrário do milho utilizado no etanol americano.

é representada pela taxa de câmbio real, são transmitidas para os preços de produtos agrícolas no Brasil. Foram utilizadas ao todo cinco séries de tempo. O Índice Internacional de Preços de Alimentos, composto por preços de cereais, óleos vegetais, carnes, frutos do mar, açúcar, bananas e laranjas, com base em 25 (IA). A segunda série utilizada se refere ao Índice Internacional de Preços de Matérias-Primas Agrícolas e de Metais, cuja base é 25 (II). A terceira série é o Índice de Preços do Petróleo Cru, média simples dos preços spot (Dated Brent, West Texas Intermediate, and the Dubai Fateh), cuja base é 25 (IP). A quarta série temporal utilizada foi a Taxa de Câmbio Efetiva Real (Índice de Preços no Atacado (IPA) Oferta Global (OG) Exportações), cuja base é 2 (ITC). Finalmente, foi utilizada a série do Índice de Preços Agrícolas no Atacado Oferta Global, cuja base é agosto de 1995 (IPA). As séries relativas às variáveis IA, II, IP foram obtidas do International Financial Statistics do Fundo Monetário Internacional (FMI). A série ITC foi obtida do IPEADATA. A série do IPA tem como fonte básica a Fundação Getúlio Vargas (FGV), publicado na revista Conjuntura Econômica. O primeiro passo consistiu em harmonizar as bases de todas as séries. Sendo assim, todas as bases foram transpostas para dezembro de 1998. O período analisado inicia-se em janeiro de 1995 e termina em março de 28. Para se analisar as respectivas elasticidades de transmissões de preços todas as séries foram logaritmizadas e denotadas como: LIA, LII, LIP, LITC e LIPA. A definição de elasticidade de transmissão de preços conforme apresentada em Barros e Burnquist (1987, p.178) 3, refere-se à variação relativa no preço a um nível de mercado em relação à variação no preço à outro nível, mantidos em equilíbrio esses dois níveis de mercado após o choque inicial em um deles. Para analisar os efeitos de choques do conjunto de variáveis delineadas acima sobre os preços agrícolas no Brasil, foram utilizados diversos instrumentos relacionados com séries de tempo. Mais precisamente, foram utilizados Critério de Informações de Akaike 4, teste de raiz unitária Dickey-Fuller Aumentado (ADF) 5, teste de Causalidade de Granger 6, teste de co-integração de Johansen 7, Modelo Vetorial de Correção de Erro, Decomposição da Variância dos Erros de Previsão, Função de Resposta de impulso e testes de Exogeneidade 8. Apesar da utilização de todo o instrumental de séries de tempo mencionado acima, e dada a restrição de espaço nessa carta, serão apresentados somente os resultados das elasticidades de transmissão de preços de longo prazo para o modelo Vetorial de Correção de Erro e as respectivas funções de resposta de impulso. Os resultados dos testes de raiz unitária demonstraram que todas as variáveis são integradas de ordem um. Dado que todas as variáveis são integradas de ordem um, o próximo passo consistiu em verificar se há relação de equilíbrio de longo prazo entre essas variáveis utilizando-se o teste de co-integração de Johansen. Os resultados dos testes de co-integração de Johansen confirmaram que essas variáveis convergem para o equilíbrio no longo prazo. As estimativas dos parâmetros de longo prazo do Modelo Vetorial de Erro mostram que variações nos preços internacionais de alimentos são transferidas mais que proporcionalmente para os preços de alimentos no Brasil, mostrando que essa relação é elástica. Variações de 1% nos preços internacionais de alimentos induzem variações de preços de alimentos no Brasil em 3,68%, conforme tabela a seguir. Esse resultado, aparentemente, reflete o fato de que o Brasil é tomador de preços em diversos mercados internacionais de commodities agrícolas. Em relação a variações nos preços internacionais de matérias-primas agrícolas, por sua vez, as estimativas mostram que suas variações na magnitude de 1% são transmitidas com magnitude igual a,39%, no longo 3 BARROS, Geraldo S.A.C; BURNQUIST, Heloisa L. Causalidade e transmissão de preços agrícolas entre níveis de atacado e varejo. In: Encontro Latino Americano da Econometric Society, 7, São Paulo, 1987. Anais... São Paulo, 1987, p 175-19. 4 AKAIKE, H. Canonical correlations analysis of time series and the use of an information criterion. In: Advances and Case Studies in System Identification. New York: Academic Press, 1976. p.27-96. 5 DICKEY, David A.; FULLER, Wayne A. Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, v. 49, n.4, p.157-172, jul. 1981. DICKEY, David A.; FULLER, Wayne A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with unit root. Journal of The American Statistical Association, v. 74, n.366, p.427-431, Jun. 1979. 6 GRANGER, C.W.J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica, 37, 1969, p.424-438. 7 JOHANSEN, Soren. Likelihood-based inference in cointegrated vector auto-regressive models. New York: Oxford University Press, 1995, 267p. (Advanced Texts in Econometrics). JOHANSEN, Soren; JUSELIUS, Katarina. Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, v. 52, n. 2, p. 169-21, 199. 8 Detalhes sobre esses instrumentos podem ser encontrados em: BROOKS, Chris. Introductory econometrics for finance. United Kingdom: Cambridge University Press, 22. 71p.; CHAREMZA, Wojciech W.; DEADMAN, Derek F. New directions in econometric practice: general to specific modelling, cointegration and vector autoregression. Great Britain: Edward Elgar, 1999, second edition. 344p.; ENDERS, Walter. Applied econometric time series. United States of America: John Wiley & Sons, second edition, 24. 46p.; HARRIS, Richard I.D.; SOLLIS, Robert. Applied time series modeling and forecasting. England: John Wiley & Sons, 23. 32p. e JUSELIUS, Katarina. The Cointegrated VAR Model: methodology and applications. Great Britain: Oxford University Press. 26. 457p., entre outros. 3

prazo, para os preços dos alimentos no Brasil. Ou seja, a elasticidade de transmissão de preços internacionais de matérias-primas é inelástica, conforme consta na tabela a seguir. Esse relacionamento inelástico no longo prazo entre os preços internacionais das matérias-primas agrícolas e os preços de alimentos no Brasil, possivelmente está relacionado ao fato de que expressiva parcela dessas matérias-primas seja produzida domesticamente, sendo sua comercialização internacional residual. TABELA 1 ESTIMATIVAS DOS COEFICIENTES DE LONGO PRAZO DO MODELO VETORIAL DE CORREÇÃO DE ERRO (VEC) Variáveis Estimativas dos parâmetros de longo prazo ( β ) LIA -3.68866 LII -.39967 LIP -1.6765 LITC -8.2481 LIPA 1. Constante 61.41665 Nota: Nestas estimativas a normalização foi efetuada tendo-se como base o valor da estimativa do coeficiente de LIPA, logo, o valor da estimativa desse coeficiente assumiu valor igual a um. Portanto, LIPA representa a variável de saída (endógena) do sistema enquanto que, LIA, LII, LIP e LITC são consideradas de entrada (exógenas). Sendo assim, a análise das estimativas dos coeficientes deve ser conduzida com o sinal invertido para todas as variáveis de entrada na última coluna da direita da Tabela 1, uma vez que, na equação de co-integração normalizada todas as variáveis permanecem do mesmo lado. 4 Quanto à influência de variações dos preços internacionais do petróleo sobre os preços dos alimentos no Brasil no longo prazo, os resultados mostram que essa relação é elástica. Ou seja, variações nos preços internacionais do petróleo são transmitidas mais que proporcionalmente para os preços dos alimentos no Brasil. Isso ocorre porque entre os insumos utilizados na produção agrícola, alguns tipos de fertilizantes e todos os defensivos agrícolas utilizam petróleo como insumo básico nas suas respectivas composições. No caso dos defensivos agrícolas, expressivas parcelas de seus respectivos ingredientes ativos são derivadas de petróleo e são produzidas no exterior, e posteriormente são exportadas para o Brasil. Mais precisamente, variações de preços do petróleo no mercado externo são transferidas com magnitude igual a 1,67% para os preços dos alimentos no Brasil, como se observa na tabela anterior. Vale lembrar que o petróleo brasileiro é mais novo relativamente ao petróleo produzido no Oriente Médio, e, como conseqüência, não é o mais adequado para a produção de óleo diesel. A taxa de câmbio real é a variável que tem maior efeito sobre os preços agrícolas no Brasil. Variações de 1% na taxa de câmbio real, no longo prazo, são transmitidas com magnitude igual a 8,24% para os preços agrícolas em reais, como se observa na tabela anterior. Ou seja, a relação entre essas duas variáveis é acentuadamente elástica. Possivelmente, isso se deve ao fato de que, quando a taxa de câmbio real está desvalorizada, isso induz as exportações de produtos agrícolas, o que restringe sua oferta doméstica. O próximo passo consiste em analisar o comportamento dos preços agrícolas no Brasil utilizando-se do instrumental de função de resposta de impulso. Esse método permite, a partir de um choque não antecipado sobre determinada variável, observar o comportamento de outra variável através de uma trilha temporal. No caso abordado, serão analisados como choques não antecipados sobre cada variável afetam o comportamento dos preços dos alimentos no Brasil. Um choque não antecipado dos preços internacionais de alimentos, inicialmente, provoca expressiva variação (overshooting) dos preços dos alimentos no Brasil decorridos um mês após esse choque inicial. Entre o primeiro e segundo mês após esse choque inicial, os preços dos alimentos no Brasil continuam a elevar-se, porém, numa velocidade mais reduzida relativamente àquela que ocorreu anteriormente. Entre o segundo até o quarto mês, os preços se estabilizam, para, em seguida, iniciarem um longo, contínuo e lento processo de ascensão até estabilizarem-se em torno do vigésimo quarto mês após o choque inicial, porém, num patamar superior ao inicial (Figura 1). Dado que o Brasil é um dos principais players no mercado internacional de commodities agrícolas e dado que o país é tomador de preços nesses mercados, choques sobre os preços internacionais de alimentos tendem a ser transferidos para os preços domésticos, pois mesmo com a apreciação cambial as exportações brasileiras de produtos agrícolas têm apresentado expressivo crescimento. Ou seja, o efeito preço internacional é um fator relevante na explicação dos preços dos alimentos no mercado interno.

FIGURA 1 FUNÇÃO DE RESPOSTAS DE IMPULSO. CHOQUES EM LIA E SEUS.3.25.2.15.1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 21 22 23 24 A função de resposta de impulso relativa a um choque não antecipado dos preços internacionais de matériasprimas agrícolas sobre os preços agrícolas no Brasil, mostra que no primeiro mês após a incidência desse choque inicial, os preços agrícolas no Brasil elevam-se rapidamente, semelhante a um movimento de overshooting. A seguir, os preços tendem a se acomodar lentamente até o quarto mês após esse choque inicial, para em seguida, iniciar um longo processo de ascensão, porém lento, até se estabilizarem por volta do vigésimo quarto mês após o choque inicial, para então, se estabilizarem num patamar superior àquele que prevalecia no período que antecedeu ao choque (Figura 2). Novamente, como o Brasil é tomador de preços no mercado internacional de commodities agrícolas, e como os mercados de alimentos de matérias-primas agrícolas são entrelaçados, é natural que variações de preços no mercado internacional de matérias-primas agrícolas sejam transmitidas para os preços agrícolas no Brasil. FIGURA 2 FUNÇÃO DE RESPOSTAS DE IMPULSO. CHOQUES EM LII E SEUS.8.7.6.5.4.3.2.1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 21 22 23 24 5

Em relação aos preços internacionais do petróleo, a função de resposta dessa variável mostra que um choque não antecipado sobre essa variável induz a um rápido aumento dos preços agrícolas no Brasil um mês após esse choque inicial. Numa segunda fase, os preços agrícolas continuam sua ascensão, porém com menor velocidade entre o primeiro e segundo mês após o choque inicial. A seguir, os preços agrícolas continuam sua trajetória de alta, mas com menor intensidade relativamente ao período anterior. Esse processo continua até aproximadamente o décimo nono mês após o choque inicial, para então, se estabilizar num patamar acima daquele que prevalecia no período anterior ao choque (Figura 3). Portanto, apesar da menor vulnerabilidade do Brasil em relação aos choques internacionais nos preços do petróleo, ainda assim, choques sobre essa variável são transferidos para os preços agrícolas no Brasil dada a ligação direta entre o petróleo e os insumos utilizados pelo setor agrícola, tais como, fertilizantes e defensivos. FIGURA 3 FUNÇÃO DE RESPOSTAS DE IMPULSO. CHOQUES EM LIP E SEUS.25.2.15.1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 21 22 23 24 6 Portanto, em relação às três variáveis externas apresentadas anteriormente, choques sobre essas variáveis, aparentemente, tendem a ter efeitos de longo prazo sobre os preços agrícolas no Brasil. Isto é, possivelmente, o atual cenário com restrição da oferta de commodities agrícolas e de elevação de preços do petróleo e outros insumos não será contornado no curto prazo. Um choque não antecipado sobre a taxa de câmbio real induz a uma rápida elevação dos preços agrícolas no Brasil, sendo que o ápice desse processo se dará três meses após o choque inicial. A seguir, os preços agrícolas apresentam trajetória descendente até se estabilizarem no vigésimo quarto mês após o choque inicial, porém, num patamar inferior àquele antes do choque (Figura 4). Nesse caso, uma possível desvalorização da taxa de câmbio real induz ao aumento das exportações de produtos agrícolas, reduzindo, pelo menos no curto prazo, a oferta doméstica. Conseqüentemente, os preços domésticos dos alimentos tendem a se elevar, principalmente, em função da elevação do nível de renda doméstica no país nos anos recente com uma série de programas sociais. Passada essa fase inicial, e visualizando maiores lucros, os produtores aumentam a quantidade produzida de alimentos e, como resultado, a quantidade ofertada tende a aumentar. Os preços dos produtos agrícolas revertem então a tendência altista inicial. Um choque não antecipado sobre os preços agrícolas no Brasil, conforme é apresentada na sua respectiva função de resposta de impulso, induz a um relativo aumento de preços entre o choque inicial em um mês após esse choque. A partir dessa data, os preços agrícolas continuam a subir, mas com menor velocidade para se estabilizarem em torno do sexto mês pós-choque inicial, porém, num patamar superior ao que prevalecia antes da ocorrência desse choque (Figura 5). Aparentemente, o modelo está captando tanto os movimentos da oferta quanto da demanda por alimentos. Restrições pelo lado da oferta, como, por exemplo, queda de produção em função de efeitos climáticos ou de pragas, c o n j u n t a m e n t e c o m e l e v a d o s p r e ç o s d a s commodities agrícolas no mercado internacional, estimulam as exportações agrícolas. Num primeiro instante, isso induz

ao aumento dos preços agrícolas no mercado interno. Em função desse quadro, os produtores agrícolas visualizam uma janela de oportunidades para auferirem lucros extraordinários e nos momentos seguintes, expandem a produção agrícola, o que resulta na estabilização dos preços dos alimentos. FIGURA 4 FUNÇÃO DE RESPOSTAS DE IMPULSO. CHOQUES EM LICT E SEUS.5.4.3.2.1 -.1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 21 22 23 24 -.2 FIGURA 5 FUNÇÃO DE RESPOSTAS DE IMPULSO. CHOQUES EM LIPA E SEUS.35.3.25.2.15.1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2 21 22 23 24 Visando confirmar se os preços domésticos dos alimentos no Brasil estão descolados dos preços internacionais de alimentos, de matérias-primas agrícolas, do petróleo e da taxa de câmbio real, foram realizados testes de exogeneidade a fim de averiguar se as variáveis reagem em função de alterações no equilíbrio de longo prazo. Os resultados mostram que a hipótese nula - de que os preços dos alimentos no Brasil não reagem a mudanças (é fracamente exógena) na relação de equilíbrio de longo prazo - foi rejeitada, pois há menos de 1,% de probabilidade de rejeitar a hipótese nula, quando ela é verdadeira. Isto indica que a variável LIPA não é fracamente exógena relativamente às variáveis LIA, LII 7

e LIP (Tabela 2). Ou seja, os preços internacionais de alimentos, de matérias-primas agrícolas e do petróleo influenciam o comportamento dos preços dos produtos agrícolas no Brasil. O contrário não ocorre, conforme era esperado, dado que o Brasil é tomador de preços no mercado internacional de commodities agrícolas. Portanto, não há nenhuma informação relevante na equação de LIPA que torne mais eficiente as estimações das equações de LIA, LII e LIP, respectivamente. O mesmo exercício não se aplica ao relacionamento entre os preços agrícolas no Brasil e a taxa de câmbio real. Tanto os primeiros não são fracamente exógenos em relação à segunda, quanto o contrário. Ou seja, há estreita ligação entre ambas variáveis. Diante de variações na taxa de câmbio real os preços agrícolas no Brasil são influenciados no longo prazo e vice-versa. TABELA 2 TESTE DE EXOGENEIDADE SOBRE OS PARÂMETROS DE CURTO PRAZO Variável 2 χ Graus de Liberdade Valor da Probabilidade LIA.64 1.4233 LII.12 1.7276 LIP.11 1.7394 LITC 15.43 1 <.1 LIPA 6.62 1.11 3. Conclusão: ciclo de alta de preços de commodities impõe desafios à economia brasileira O ciclo de alta dos preços das commodities vem surpreendendo por sua intensidade e longevidade. O seu diagnóstico aponta para diferentes causas que não se limitam ao aumento da demanda das economias emergentes. Em verdade, há que se considerar outros fatores referentes não apenas à demanda, como também à oferta destes produtos. Em relação aos efeitos deste ciclo para a economia brasileira, tampouco se pode apontar para um único fator. Em relação aos preços de nosso comércio exterior, os efeitos do atual ciclo de commodities são contraintuitivos. A primeira vista, era de se esperar que a economia brasileira fosse beneficiada em seus termos de troca. A tendência que já se antevê, entretanto, é exatamente a inversa. Simultaneamente à aceleração dos preços internacionais de commodities, a diferença entre preços de exportações e de importações, ainda favorável aos primeiros, vem se reduzindo. Uma possível hipótese é a de que a aceleração da alta dos preços internacionais tende a impactar mais fortemente os preços de nossas importações do que de nossas exportações. Em termos de ingressos de Investimento Direto Estrangeiro (IDE), por outro lado, os efeitos corroboram a intuição. Desde 22, primeiro ano do atual ciclo de preços, até 27 a participação de fluxos de IDE voltados para a agropecuária e a indústria extrativa mineral aumentou de,7% para 9,5% em relação ao total de IDE recebido pelo Brasil nos mesmos períodos, como seria de se esperar. Mas é na transmissão de preços externos para os internos que o atual ciclo apresenta efeitos mais evidentes. O exercício econométrico apresentado nesse estudo mostrou que, apesar do Brasil ser um relevante exportador de produtos agrícolas, ainda assim os preços internacionais de commodities não são definidos pela oferta nacional. Ao contrário, verificamos que há transferência das variações dos preços internacionais de alimentos, matérias-primas agrícolas e petróleo para os preços agrícolas no Brasil. Isto significa que os preços internos dos alimentos deverão continuar refletindo a atual alta de preços internacionais. Bibliografia: Cashin, Paul and Scott, Alasdair, 22, Booms and Slumps in World Commodity Prices, Journal of Development Economics, 22, Vol. 69, pp. 277 96. Helbling, Thomas, Mercer-Blackman,Valerie and Cheng, Kevin Cheng, 28, Commodities Boom Riding a Wave, IMF, Finance & Development, March 28 8

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