B T P S Brazilian Transporaion Planning Sociey Journal of Transpor Lieraure Vol. 5, n. 3, pp. 64-88, Apr 211 Research Direcory JTL RELIT www.ranspor-lieraure.org E-ISSN 2177-165 Demanda por icke aéreo na economia brasileira: uma análise de co-inegração [Demand for air ravel in he Brazilian economy: a co-inegraion analysis] Parick Franco Alves, Gusavo Varela Alvarenga, Carlos Henrique Rocha Insiuo de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), Brazil, Insiuo de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), Brazil, Universidade de Brasília (UNB), Brazil Submied 24 Sep 21; received in revised form 17 Dec 21; acceped 26 Dec 21 Resumo A demanda por ranspore aéreo esá direamene relacionada aos ciclos econômicos (domésico e inernacional), às fluuações de moeda e câmbio e ao desempenho das economias. O desempenho do seor de ranspore aéreo pode ser uilizado para avaliar o grau de aquecimeno da economia. Ese seor, sendo alamene inensivo em capial e energia, é fundamenal na cadeia produiva de um país, por relacionar diferenes áreas. O presene arigo busca averiguar se há uma relação de equilíbrio de longo prazo enre a demanda por ickes aéreos no Brasil, seus preços, e indicadores macroeconômicos ais como o PIB e o preço dos combusíveis. A análise cenra-se na demanda das companhias aéreas TAM, Gol (e VARIG) e Web Je, as quais junas concenram mais de 85% do mercado domésico de ranspore de passageiros. Os resulados indicam que o crescimeno econômico é um dos faores deerminanes da pressão sobre a capacidade da infra-esruura aeroporuária, enreano o parâmero de longo prazo do preço é baixo, refleindo a predominância do viajane a negócios no ranspore domésico de passageiros. Palavras-Chave: ranspore aéreo; arifa yield; previsão de demanda por icke. Absrac The air ranspor demand is direcly relaed o economic cycles (domesic and inernaional), o he currency flucuaions and exchange and o he performance of economies. The airline indusry performance can be used as a measure of he economic heaing level. This secor is highly capial inensive and energy based, being an essenial ool in a counry s producion chain, as i relaes differen areas. This paper seeks o deermine wheher here is a long-erm equilibrium beween he demand for airline ickes, is prices, and macroeconomic indicaors such as GDP and fuel prices in Brazil. The analysis focuses on he demand of airlines TAM, Gol (and VARIG) and Web Je, which ogeher represens abou 85% of domesic passenger ransporaion. Resuls saes ha economic growh is one of he key facors on airpor infrasrucure capaciy pressure, however he long run price parameer has a low inensiy, which reflecs he business ravel passenger ype dominance in Brazilian air ransporaion. Key words: air ransporaion; yield rae; airline icke forecas. * Email: chrocha@unb.br. Recommended Ciaion Alves, P. F, Alvarenga, G. V. and Rocha, C. H. (211) Demanda por icke aéreo na economia brasileira: uma análise de coinegração. Journal of Transpor Lieraure, vol. 5, n. 3, pp. 64-88. JTL RELIT is a fully elecronic, peer-reviewed, open access, inernaional journal focused on emerging ranspor markes and published by BPTS - Brazilian Transpor Planning Sociey. Websie www.ranspor-lieraure.org. This paper is downloadable a www.ranspor-lieraure.org/open-access.
1. Inrodução No Brasil, a demanda por ranspore aéreo de passageiros em apresenado fore crescimeno nos úlimos anos. O Brasil é aualmene o primeiro mercado da América Laina e o 4º maior mercado domésico mundial de aviação, sendo a pone aérea Rio-São Paulo uma das mais movimenadas do mundo (Valene e Cury, 24). Tal como o mercado inernacional de ranspore aéreo de passageiros, o mercado brasileiro é alamene concenrado. Segundo dados da Agencia Brasileira de Aviação Civil (ANAC, 21) nos meses de janeiro e fevereiro de 21, somene as companhias aéreas TAM e a GOL foram responsáveis por mais de 8% da movimenação de passageiros no Brasil. O ranspore aéreo de passageiros pode ser qualificado como um bem inermediário. Os usuários uilizam al serviço para aingir alguma finalidade ou objeivo final. O seor apresena algumas peculiaridades imporanes: é uma indúsria alamene inensiva em capial e em energia, que oferece um produo perecível e não esocável. É ainda uma aividade dependene, em grande medida, da infra-esruura de ranspores inerna e exerna, além de possuir desempenho inimamene relacionado com o desempenho macroeconômico e exercer imporane papel na cadeia produiva do urismo. Segundo conceiuação enconrada em Valene e Cury (24) as empresas aéreas são aquelas que oferecem serviço de ranspore aéreo em regime de voo regular, charer ou voos freados, serviço de áxi aéreo e de ranspore carga. Tais empresas possuem esruura empresarial complexa devido à grande quanidade de serviços e logísicas necessárias ao ranspore de passageiros. As aividades realizadas pelas companhias aéreas incluem: os serviços de erra e em voo; manuenção das aeronaves; alimenação de ripulanes e passageiros; segurança dos passageiros em erra e ar; conexão com a esruura logísica dos aeroporos (por exemplo, sisemas de comunicação e de ransmissão de dados); gesões adminisraiva, comercial e financeira; gerência de produção; markeing; ariculação com agências de urismo, enre ouras. 65
Algumas caracerísicas aponadas por Salgado, Vassallo & Oliveira (21), as quais ornam esse seor paricularmene esraégico, são: inserção inernacional, por reforçar o posicionameno do país no conexo geopolíico exerno; imporância econômica: por represenar aproximadamene 3% do produo domésico bruo; qualificação da mão-de-obra, por demandar mão-de-obra alamene qualificada. Quano à exisência de uma ala concenração nese seor, Oliveira (21) reraa que há no Brasil uma ala dominância de horários e freqüência de voos nos aeroporos mais movimenados pelas grandes empresas, ou seja, uma dominância de recursos essenciais. Iso pode gerar um efeio semelhane à barreira de enrada de novas empresas e que leva o seor a operar em níveis de preço e ofera sub-óimos. Uma políica de maior disribuição de horários de pouso e decolagem em aeroporos congesionados poderia diminuir a concenração de mercado, levando ao aumeno da concorrência. Na lieraura inernacional sobre o seor de ranspore aéreo de passageiros, alguns rabalhos abordam, por exemplo, os emas de regulação no seor, diferenciação de preços, ransmissão inernacional de choques e discriminação de preços (Gillen e Lall, 23; Savins, 21). Ouros apresenam modelos que relacionam preço das passagens, a demanda e o número de voos (Panzar, 1979), ou que relacionam demanda e o nível de preços e o nível de serviços (Araújo Jr., 24). Um rabalho relevane e eoricamene mais complexo relaciona os cusos endógenos dos insumos de produção das empresas aéreas ao preço final do icke (Neven, Röller e Zhang, 26). Esse exo propõe-se a invesigar o comporameno da demanda por passagens aéreas, de forma a relacionar aspecos imporanes dos modelos raados pelos auores supraciados. O modelo sugerido relaciona a demanda de passagens, seus preços, a renda brasileira e o preço do combusível de aviação (como faor exógeno). Será uilizado um modelo veorial com correção de erros (VECM), o qual se insere na lieraura de séries emporais, para capar as inensidades das relações de curo e longo-prazo enre essas variáveis. A análise do comporameno do seor aéreo brasileiro é imporane, pois o país sofreu um episodio de crise aérea no passado recene e se vê frene à realização de dois imporanes evenos mundiais, a Copa do Mundo de Fuebol em 214 e as Olimpíadas em 216. Acredia- 66
se que esses evenos irão aumenar significaivamene a quanidade de passageiros, ano nos voos inernacionais quano nos voos domésicos (no caso da Copa do Mundo), e demandarão uma sólida infra-esruura aeroporuária. Por cona disso, o objeivo secundário dese arigo é, a parir das elasicidades enconradas, realizar uma previsão de demanda por passagens aéreas. Além desa inrodução, o arigo esá dividido em mais 6 seções. Uma breve revisão eórica sobre os deerminanes de preço e demanda é apresenada na seção 2, de forma a jusificar a adoção do modelo economérico proposo. A seção 3 aborda a eoria de séries emporais e apresena expliciamene o modelo esaísico VECM, que será uilizado na seção 4 para demonsrar o modelo empírico esudado nese rabalho. A seção 5 raa da base de dados uilizada para o presene rabalho e suas limiações., enquano a seção 6 aborda os resulados obidos com as esimações. Por fim, a séima e úlima seção apresena as considerações finais. 2. DETERMINANTES DE PREÇO E DEMANDA: MODELOS TEÓRICOS Panzar (1979) desenvolve as conseqüências eóricas de um modelo que relaciona preço das passagens, a demanda e o número de voos em um mercado regulado e ouro não-regulado. Para um mercado regulado a demanda por ranspore aéreo pode ser represenada como função direa do preço final ao consumidor ( ρ ), como função do preço do icke e do nível de serviços oferecidos pelas companhias aéreas. O nível de serviços é capurado no modelo aravés do empo de espera enre os voos, da freqüência ou quanidade de voos e pelo faor de carga (load facor). No modelo eórico a demanda é decrescene em relação aos preços e o icke aéreo é considerado um bem comum. Supõe-se que os horários de parida dos voos sejam uniformemene disribuídos ao longo de um calendário circular com empo de duração T e que o consumidor seja capaz de valorar moneariamene os aribuos de serviço aéreo disponibilizado pelas companhias. Enão podemos definir as seguines funções h( ) : inconveniência de pegar um voo que não sai no empo hábil (araso); e g( n, L ) : inconveniência em não conseguir um asseno no voo mais desejado (efeio loação). A 67
demanda do consumidor, represenada por x( ρ ), possui inclinação negaiva nos preços ( x ( ρ) < ). O preço final da passagem aérea ( ρ ) é dado por: ρ = p + h( ) + g( n, L) (1) onde, p é o preço individual do icke; é número de unidades de empo enre o voo desejado e o voo realizado; n é a freqüência ou quanidade de voos; e L é o faor de carga. Assume-se a convexidade de g( n, L ) em n e L. Iso implica que o valor da inconveniência cresce a axas decrescenes com o aumeno do faor de carga e da freqüência de voos. Tais propriedades da função de demanda permiem esabelecer as condições de primeira ordem do problema de maximização do bem esar do consumidor. A função de cuso é a mesma para odas as companhias aéreas, sendo dada por: c( s) = c + τ s, onde s é o número de assenos oferados, τ é o cuso marginal por asseno oferado e c é o cuso por cada passageiro ransporado. Por simplicidade admie-se que as companhias dividem o mercado igualmene. O número de passageiros (X(.)) ransporados por uma companhia represenaiva é deerminado enão por: T / 2n X ( p, n, L) = 2 x [ p + h( ) + g( n, L)] d (2) A análise de equilíbrio de mercado e maximização do bem-esar social buscará caracerizar o número de voos e o nível de preços que levam ao pono óimo. Após se definir a função de bem-esar social (W), como sendo a soma, em n, dos lucros por voo (π) e dos excedenes dos consumidores abaixo da curva de demanda sob preços compleos (S), realiza-se a derivação desa em relação aos preços e ao número de voos. W T / 2n + T / 2n = ns + nπ = 2 n x( ρ) dρ d + 2n( p c) x d nτs p+ h( ) + g ( n, L) (3) Fazendo dw / dp = obemos: = + { (, ) / }{ (,, ) / }. Desa forma se * p c g n L L X p n L s observa que o nível de preços óimo nesa economia se iguala ao cuso marginal por passageiros mais o cuso de araso que um passageiro adicional impõe sobre os passageiros já 68
embarcados no voo, ou seja, o preço que maximiza o bem-esar social é igual ao cuso marginal social. Para deerminar o número óimo de voos fazemos dw / dn = e, após rearranjar a expressão, obém-se: * * (.) (, ) g T π p n = n X (.) [ S s] n n (4) Considerando que s é o excedene dos consumidores que enfrenam os maiores arasos, a conseqüência eórica de (4) é que, nese mercado regulado e compeiivo, a freqüência dos voos e o preço dos ickes que deerminam o máximo do bem-esar social levam a um lucro negaivo para as empresas aéreas. Enão, ais empresas possuem incenivos para cobrar um preço acima da margem de cuso social ou realizar uma quanidade de voos menor do que a quanidade socialmene óima. As conclusões enconradas em Panzar (1979) represenam imporanes inuições econômicas sobre a modelagem da demanda por ranspore aéreo. No modelo eórico do auor não foram incluídas expliciamene variáveis macroeconômicas, ais como a renda. Também não foi considerado o consumo de combusíveis pelas empresas aéreas, que é um imporane faor de cuso das companhias. A demanda por icke aéreo é represenada como função do nível de preços (p) e do nível serviços (s): X = X ( p, s), como mosra Araújo Jr. (24). Nese modelo a qualidade dos serviços é mensurada aravés do empo de demora da viagem, do empo de espera, do nível de conforo, da freqüência e da ponualidade nos voos. Em abordagem mais complexa, Neven, Röller e Zhang (26) argumenam que a lucraividade de uma firma no mercado pode modificar o cuso de seus insumos. Ese mecanismo pode ocorrer, por exemplo, aravés da barganha por melhores salários dos piloos da aviação e ouros profissionais de aviação, via auação de sindicaos. Por se raar de uma caegoria profissional resria e com baixa mobilidade à enrada de novos rabalhadores, haveria enão espaço para barganha salarial dos sindicaos juno às companhias. Quano maior 69
a lucraividade das companhias maior o poder de barganha do sindicao. No modelo de preços endógenos a companhia i lida com uma demanda por ranspore aéreo dada por: onde, q ( p, p, Z ) (5) i i i p i é o preço da i-ésima companhia; p são os preços das demais companhias; e um veor de caracerísicas exógenas da economia que afeam a demanda da companhia i. Z i é Assume-se que a demanda da empresa i seja esriamene decrescene nos próprios preços e crescene em relação aos preços das demais empresas. A função de cuso da firma i é dada por: onde, C( q (.); ω, R ) (6) i i i q i é a função de demanda; ω i são os salários dos piloos e demais profissionais de aviação; e R i são caracerísicas exógenas inerenes à economia. Em um mercado compeiivo, sob equilíbrio de Berrand-Nash, as firmas procuram maximizar seus lucros, omando como fixos a demanda e o cuso. Temos enão uma função de lucro dada por: max p i π i ( pi, p, Z i ) = qi (.) pi C( qi (.); ωi, Ri ) (7) Derivando (7) em relação ao preço ( ordem para maximização dos lucros: p i ) e igualando a zero se obém a condição de primeira C(.) qi(.) qi(.) + [ pi ] = q p C(.) qi(.) pi( qi, ωi) = qi(.) qi pi onde, pi( qi, ω i) é o preço de equilíbrio sob a demanda e o nível de salários. i i 1 (8) (9) Os cusos da companhia são crescenes em relação ao aumeno da demanda, sendo a expressão (9) é necessariamene posiiva. Após a deerminação do nível de preços sob 7
equilíbrio de Berrand-Nash os sindicaos negociam pelos salários enando maximizar a função: max ( ω ω ) π (.) ω i C δ 1 δ i (1) i i C onde, δ é o poder de barganha dos sindicaos ( δ 1); ω i é o piso salarial mínimo; e C ω i é a axa salarial sob maximização. Enquano as companhias aéreas buscam maximizar seus lucros os sindicaos procuram maximizar os salários dos piloos, ornando o preço dese insumo de produção endógeno. Assim, as condições de primeira ordem para maximização dos lucros implicam em: π i(.) δ π i(.) + = C ω 1 δ ω ω i i i (11) Aqui, admie-se a possibilidade de subsidio às companhias aéreas fornecido pelo governo. Iso é conabilizado no modelo aravés da imposição de lucros não negaivos enre as empresas. Para enconrar o nível de preços final derivamos a expressão (11) novamene em relação a ω i subsiuindo o resulado do nível de preços óimo ( pi( qi, ω i) ). qi(.) p (.) i C(.) C(.) δ π i(.) pi(.) + = C pi ωi qi qi 1 δ ωi ωi (12) Uilizamos diferenciação implícia em (12) visualizamos as conseqüências da exisência de preços de insumos exógenos sobre a modificação do nível de preços de passagens praicados pelas companhias. A axa de variação no nível de preços de uma empresa devido a uma modificação nos níveis salariais ( pi / ωi ) irá depender da variação no cuso marginal da 2 companhia devido à modificação nos salários ( C(.) / qi ωi ). A axa de variação no nível de preços é deerminada ambém pela variação no lucro marginal da firma i devido à mudança 2 do nível de preços da concorrene ( π i / pi p j ). A mudança no nível de preços de uma concorrene ( p j / ωi ) devido a uma modificação nos níveis salariais da empresa i irá depender da variação no cuso marginal da empresa i 71
2 ( C(.) / qi ωi ), da mudança de demanda de i devido à modificação dos preços da empresa j ( qi / p j ). Meodologicamene esa abordagem leva a um sisema de equações que permie a simulaneidade enre ofera e os insumos, nese caso salário dos piloos. Em ouras palavras, ese modelo inclui uma erceira equação que endogeniza os cusos. 3. Abordagem Uilizando Séries Temporais Esa seção raa dos eses economéricos de esacionariedade e de co-inegração. Os eses baseiam-se no livro-exo de Enders (24). A inferência sobre os parâmeros obidos só poderão ser realizadas se as séries forem esacionárias, iso é, se maniveram a média e a variância invarianes ao longo do empo e se a covariância depender apenas da disância observada enre dois ponos. 3.1 Séries Não-Esacionárias e Tese de ADF Seja o modelo de regressão: y = a + a1z + e. As esimaivas de mínimos quadrados se baseiam no pré-suposo que as seqüências{ y } e { z } são esacionárias, ou seja, possuem variância consane e finia ao longo do empo. Esimaivas de mínimos quadrados de um modelo de regressão linear envolvendo variáveis não-esacionárias levam à denominada regressão espúria (Enders, 24). Seja b a ordem de inegração das séries. A erminologia I y ( b ) indica que a série y é inegrada de ordem b. Ao se realizar qualquer ipo de modelagem envolvendo séries de empo, as seguines siuações devem ser consideradas: Siuação 1: Ambos { y } e { z } são esacionários (I()). Nese caso, o modelo clássico de regressão é apropriado. Siuação 2: As seqüências{ y } e { z } são inegradas em diferenes ordens ( I y ( b) I z ( b) ). Nese caso, um modelo de regressão linear é inadequado. 72
Siuação 3: As seqüências { y } e { z } são inegradas de mesma ordem ( I y ( b) = I z ( b) ) e o resíduo coném uma endência esocásica. Nese caso, o ajuse de modelo de regressão linear aravés de mínimos quadrados produzirá uma regressão espúria. Recomenda-se a esimação em primeira diferença: y = a + a1 z + e. No caso de { y } e { z } serem individualmene inegradas de ordem 1 (I(1)), ambas endo a mesma endência (deerminísica, esocásica ou nenhuma), a primeira diferença será esacionária e as propriedades assinóicas do modelo de regressão serão válidas. Siuação 4: As seqüências não-esacionárias { y } e { z } mas são inegradas de mesma ordem e o resíduo do modelo ( e ) é esacionário. Nesse caso as seqüências{ y } e { z } apresenam uma relação de equilíbrio de longo prazo, ou seja, exise uma combinação linear enre esas séries que é inegrada de ordem zero (I()). Desa forma um imporane passo na análise de séries de empo é a verificação da esacionariedade e da ordem de inegração. Esa pode ser realizada aravés do ese aumenado de Dickey & Fuller (Enders, 24). Seja o modelo auo-regressivo: y a = 1 y 1 + ε. Ao se subrair 1 y de ambos os lados emos: y = γ y 1 + ε, onde γ = ( a 1 1 ). Tesar a hipóese H : a1 = 1 é equivalene a esar H : γ =. Deve-se considerar a possibilidade de presença de endência emporal, presença do inercepo e a ausência desas. y = µ + β + γ y + ε (13) 1 y = µ + γ y + ε (14) 1 y = γ y + ε (15) 1 Quando o parâmero auo-regressivo for nulo ( γ = ) enão a seqüência { y } possui raiz uniária. As esaísicas τ, τ µ e τ β são apropriadas para se verificar a raiz uniária nas equações (13), (14) e (15), respecivamene. Na enaiva de se ober um processo de ruído 73
branco em ε, pode-se incluir defasagens da variável dependene em primeira diferença, caracerizando o ese de ADF. Além das esaísicas τ, τ µ e τ β, exisem ainda as esaísicas φ 1, φ 2 e φ 3. A esaísica φ 1 realiza o ese ADF para o modelo com inercepo. As esaísicas φ 2 e φ 3 são uilizadas nos modelos com endência deerminísica. 3.2. Tese de Co-inegração O conceio de co-inegração consise em verificar se processos não-esacionários apresenam alguma relação de equilíbrio de longo prazo. A exisência de uma combinação linear esacionária enre variáveis não-esacionárias é denominada na lieraura de esado de equilíbrio de longo. Na presene invesigação a presença de co-inegração enre o PIB e a demanda por icke aéreo e as demais variáveis se consiuiria numa evidencia empírica da relação de complemenaridade da demanda por icke aéreo e as demais variáveis. Equilibro de longo-prazo (Enders, 24; p. 321) se vincula à idéia de precedência emporal. Na definição do ese de co-inegração em-se um conjuno de variáveis sob um equilíbrio de longo prazo: β1x1 + K + βnxn =. Represenando na forma veorial emos: e =β x. Afirmase que o sisema se enconra em equilibro quando { e } é uma série esacionária (I()). Os componenes de um veor x = ( x1, K, x ) são dios co-inegrados de ordem d,b CI(d,b) n se forem saisfeias as condições: (i) odos os componenes de x são inegrados de ordem d; e (ii) exise pelo menos um veor ( β ), al que a combinação linear βx = β1x1 + K + β x é n n inegrada de ordem (d-b), com b>. Nesse caso, β é chamado veor de co-inegração. 3.3. Modelo VECM Para solucionar as limiações relacionadas à necessidade de um único veor de co- inegração, Hamilon(1994) apresena um procedimeno de esimação via méodo de máxima verossimilhança. No caso de duas variáveis, seja a seqüência { y } afeada por ocorrências presenes e passadas de { z }, assim como { } z sendo deerminado por ocorrências presenes e 74
passadas de { y } por:. Tem-se enão o veor bi-variado auo-regressivo de primeira ordem dado y = b b z + γ y + γ z + ε (16) 1 12 11 1 12 1 y z = b b y + γ y + γ z + ε (17) 2 21 21 1 22 1 z Onde os bij são os efeios conemporâneos da variação uniária de { z } em { } medem os efeios de uma variação uniária de { z } em { } ruídos-brancos. Generalizando, obém-se o seguine veor auo-regressivo de ordem p: 1 y e os γ ij y. Os ermos ε y e ε z são os p y = Φ y + ε i i i Alernaivamene, esse veor pode ser represenado como: (18) Φ ( B) y = ε (19) Viso que o operador auo-regressivo Φ( B) pode ser expresso como: O modelo veorial de correção de erros será: Φ ( B) = Φ *( B) (1 B) + Φ (1) B (2) p 1 * ' 1 i i i= 1 y = αβ y + Φ y + ε Onde α são os coeficienes de curo prazo e os β referem-se às elasicidades de longo prazo. (21) 75
4. MODELO EMPÍRICO PARA ESTIMAÇÃO DA DEMANDA A parir dos modelos eóricos apresenados na seção 2 e suas conclusões, percebe-se que cada auor possui um foco específico de análise, de forma que esses auores se complemenam. Aproveiando aspecos ponuais de cada modelo, procurou-se jusificar eoricamene as variáveis incluídas no modelo VECM. Assim, a demanda por ickes aéreos se dá por vários faores, quais sejam: preço do icke, inconveniência (por araso ou por não conseguir o lugar desejado), serviços oferecidos pelas empresas aéreas, preço dos ickes de ouras companhias aéreas, o cuso da companhia e ouras variáveis exógenas. Nese rabalho, por cona das limiações enconradas na base de dados desagregados, opou-se por agrupar as informações sobre a demanda e uilizar uma avaliação macroeconômica. Dessa forma, esima-se a demanda por ickes aéreos como função dos preços dos ickes, da renda da população e do cuso incorrido à empresa com a aquisição de combusível para aviação. Logo, o veor y, da equação 21, agregará as variáveis demanda, preço, renda e combusível e suas defasagens, da seguine forma: = [ Demanda Preço Renda Combusível ] p 1 i= 1 [ ] = αβ ' Demanda Preço Renda Combusível 1 1 1 1 + Φ + ε [ Demanda Preço Renda Combusível ] * i i i i i (22) 76
5. Banco de Dados Os dados sobre demanda de passageiros e preço são provenienes do anuário esaísico da ANAC e disponibilizados na Inerne. Para a demanda, consideramos os valores de RPK (Passageiro Quilômero-Pago Transporado), enquano para o preço da passagem foi uilizada a arifa Yield, pois é um indicador econômico muio uilizado no planejameno do ranspore aéreo. O PIB mensal foi obido no sisema de séries emporais do Banco Cenral e uilizado como indicador macroeconômico da renda populacional. O preço do combusível de aviação advém do preço do mero cúbico de querosene de aviação imporada (US$), obido na Agência Nacional do Peróleo, Gás Naural e Biocombusíveis (ANP). Os dados uilizados correspondem a informações mensais e cobrem o período de janeiro de 24 aé fevereiro de 21. Vale ressalar que os dados obidos raam apenas do ranspore domésico das empresas TAM, Gol (e Varig) e Web Je, que possuem, em média 85% do marke share do seor. Expliciamene, as variáveis são: Demanda (RPK): Passageiro Quilômero-Pago Transporado (Revenue Passenger Kilomeer). Obida aravés do produo da quanidade de passageiros paganes ransporados pela quanidade de quilômeros voados. Represena, em linhas gerais, a demanda por ranspore aéreo de passageiros. Preço (Tarifa Yield): Corresponde ao valor pago por passageiro por quilômero voado, sendo resulado da ponderação do Yield arifa médio, pela quanidade de assenos comercializados 1. Renda (PIB): Produo Inerno Bruo em U$ milhões. Querosene (Combusível de aviação): Preço do mero cúbico de querosene de aviação imporada, calculado a parir do dispêndio com a imporação (U$) e o volume imporado de querosene de aviação. 1 Maiores dealhes sobre a meodologia ver ANAC (21) e Salgado, Vassallo & Oliveira (21). 77
Foram calculados os logarimos dos valores originais de demanda, da renda e do combusível para que a esimação das relações se dê em um conexo de elasicidade. 6. Resulados 6.1. Esimação das relações de curo e longo-prazo Durane o período de empo analisado, se observa uma conexão enre as séries de demanda e de renda. O crescimeno da demanda (RPK) é acompanhado pelo crescimeno do PIB. A série de demanda apresena picos de sazonalidade em janeiro e em julho. Em 28 as séries apresenam algum cero descolameno. Devido à crise econômico-financeira inernacional o PIB brasileiro apresena uma queda não acompanhada imediaamene pela demanda, que irá apresenar endência de queda somene em dezembro de 28 (Gráfico 1). 7.. 35. 6.. 3. 5.. 25. PIB (U$ Milhões) 4.. 3.. 2.. 2. 15. 1. Demanda (RPK) 1.. Demanda (RPK) Renda (PIB) jan/4 mai/4 se/4 jan/5 mai/5 se/5 jan/6 mai/6 se/6 jan/7 mai/7 se/7 jan/8 mai/8 se/8 jan/9 mai/9 se/9 jan/1 5. Gráfico 1: Evolução da demanda por ickes aéreos e do PIB: Jan/24 a Fev/21. No período enre seembro de 26 e janeiro de 21, a arifa Yield apresena correlação com o preço do combusível de aviação, o que reflee o fao dese ser o componene de maior peso no cuso variável das companhias aéreas. Conforme os gráficos 1 e 2 a evolução da Tarifa 78
Yield apresena baixa correlação com a demanda e com o PIB, sendo influenciada principalmene pela variabilidade do preço do querosene de aviação. 12,9 1 8 6 4 2 jan/4 jul/4 jan/5 jul/5 jan/6 jul/6 jan/7 Preço Querosene de Aviação jul/7 jan/8 jul/8 jan/9 jul/9 jan/1 Preço do Querosene de Aviação Tarifa Yield (km),8,7,6,5,4,3,2,1 Tarifa Yield (km) Gráfico 2: Tarifa Yield (por km) e do preço por m3 do querosene de aviação: Jan/24 a Fev/21. Foi realizada uma análise individual das séries, de forma a enar idenificar os modelos e as defasagens que melhor explicam as variáveis. Para al, se analisou os gráficos das funções de auo-correlação (ACF) e de auo-correlação parcial (PACF) (Brocklebank, 23; p. 128), além dos valores do BIC (Bayesian informaion crierion) no MINIC (Minimum Informaion Crierion) e no ESACF (exended sample auocorrelaion funcion). Tano o MINIC, quano o ESACF são méodos que enam definir as ordens dos processos ARMA. Com bases nos seus resulados, além das informações do ACF e do PACF, em-se para a demanda, que o valor do BIC indica um modelo ARMA de ordem (5,4). Com base nessas informações, foi realizado o ese de ADF para verificar se o ermo auo-regressivo é uma raiz uniária. 79
Tabela 1: Tese ADF para verificação da exisência de raiz uniária Tendência e Inercepo Sem Tendência e Com Inercepo Sem Inercepo τ τ φ 3 (τ βτ ) τ µ φ 1 (τ βτ ) τ µ γ Lag H : = µ µ H : β = H : γ = H : = H γ γ : γ = YIELD 1-2,24 ns 2,62 ns -1,96 ns 2,6 ns -,83 ns YIELD - - - - -5,96 * RPK 4 3, ns 4,57 ns -1-18 ns 4,24 ns 2,63 ns 1-2,52 ns 3,17 ns -,59 ns 2,14 ns 1,99 ns RPK - - - - 11,96 * PIB 1-3,46 ns 5,99 ns -,42 ns 3,43 ns 2,6 ns PIB - - - - 5,75 * COMB 1-1,56 ns 1,91 ns -1,96 ns 2,6 ns,43 ns COMB - - - - -2,16 ** OBS: ns Não-significane, * significane ao nível de 1% de confiança, ** significane ao nível de 5% de confiança. A Tabela 1 apresena o resulado da análise individual de presença de raiz uniária. Para a variável demanda, o ese ADF para 4 lags forneceu o valor de 3, e aceia-se a hipóese de não-esacionariedade ( H : γ = ). Para esa mesma série, considerando 1 defasagens (considerou-se esa defasagem ala uma vez que o BIC indicou a presença de um processo de média móvel), o valor de -2,52 mosra que, ambém, não é esacionário. O valor de 3,17 refere-se ao ese de hipóese conjuno sobre a significância da endência emporal ( β ), do parâmero auo-regressivo (γ ) e do inercepo ( µ ) e ambém é não-significane (Tabela 1). Assim, podemos reirar a endência emporal do modelo e realizar novamene o ese de raiz uniária. O valor de -,59 indica novamene que a variável é não-esacionária. Prosseguimos verificando se o inercepo é esaisicamene significane. O valor de 2,14 indica que, conjunamene, o inercepo e o parâmero auo-regressivo não são significanes. Desa forma podemos prosseguir reirando o inercepo do modelo. O modelo univariado agora coném somene o parâmero auo-regressivo e o valor de 1,99 indica que ese valor é esaisicamene 8
igual a zero. Na formulação do ese de ADF, se γ = enão a série é não-esacionária, sendo esa a conclusão final a respeio do comporameno da demanda, em nível. A mesma análise se aplica às demais variáveis. Faos esilizados indicam que o PIB é não-esacionário, caracerísica confirmada na Tabela 1. Uma vez que odas as variáveis são não-esacionárias em nível e são odas inegradas de ordem 1, emos os pré-requisios (Enders, 24) para aplicação do ese de co-inegração de Johansen para verificar se as series apresenam uma relação de equilíbrio de longo prazo. Nese ese, a aceiação da hipóese nula dada por H : k = implica que não há nenhum veor de co-inegração enre as séries macroeconômicas. Rank Auovalor Tabela 2: Tese de hipóese sobre as resrições Auovalor com GL Qui-quadrado P-Valor Resrição,2695,2698 4,3,9897 1,293,21 3,27,965 2,114,114 2,21,8992 Uilizou-se o BIC para idenificar que o veor auo-regressivo (VAR) possui ordem 2. A análise da (Tabela 2) mosra que se deve aceiar a hipóese nula de que o modelo, a ser consruído a parir do VAR, possui drif consane ano no modelo de correção de erro (ECM) quano no processo, ou seja, deve-se ajusar o modelo: p 1 * α ( β ', β)( y' 1,1) ' i y i ε i = 1 y = + Φ + A parir dos auovalores resrios, esa-se a co-inegração com base na equação (23). O valor de 48,89 da esaísica do raço permie rejeiar a hipóese de exisência de nenhum veor de co-inegração, pois se enconra acima do valor críico (47,21). A segunda linha da Tabela 3 realiza o ese endo como hipóese nula a exisência de um único veor de co-inegração. O valor de 28,16 não permie rejeiar a hipóese de um único veor de co-inegração. Desa forma o ese de Johansen indica a presença de um único veor de co-inegração e as séries apresenam uma relação de equilíbrio de logo prazo. Quando as variáveis são co-inegradas, (23) 81
as esimaivas dos parâmeros são dias super-consisenes, pois convergem à uma axa T, no lugar de T. Isso implica que os parâmeros esimados da equação 23 possuem a mesma disribuição normal assimpóica que os parâmeros reais. Tabela 3: Tese de Co-Inegração de Johansen na presença de resrição. Nº Veores de Co-Inegração Auovalor Esaísica do Traço Valor Críico 5%,2698 48,89 47,21 1,293 28,16 29,38 2,114 12,66 15,34 O veor de co-inegração esimado foi: β = {1 1,773 -,159 -,222}. No longo prazo, variações no PIB serão ransmiidas para a demanda mais do que proporcionalmene. Um aumeno de 1% na arifa esá relacionado a uma diminuição de,159% na demanda e um aumeno no combusível diminui em,222%. Um fao relevane é que o parâmero de longo prazo do preço dos combusíveis possui maior inensidade que o parâmero de longo prazo do preço dos ickes. Analisando o ajusameno dos parâmeros de curo prazo vemos que a demanda absorve 12,8% de sua variabilidade a cada período, enquano o PIB absorve 21,7% (Tabela 4). Enquano o PIB demora aproximadamene 5 meses para eliminar oda a variabilidade causada por um choque exógeno, a demanda demora aproximadamene 8 meses. Os preços das arifas e do combusível possuem uma velocidade de ajuse baixa, menos de 5% ao mês, demorando mais de dois anos para eliminar a variabilidade causada por um choque exógeno. Ese é um imporane mecanismo de ransmissão de perurbações macroeconômicas sobre a demanda por ranspores aéreos. Alerações na moeda e no câmbio provocam a mudança inernacional no preço de imporanes insumos do seor. Tais choques se dissipam muio lenamene, caracerizando a inerdependência do comporameno da demanda com variáveis macroeconômicas. Os parâmeros de longo prazo não permiem verificar a ransferência de um choque enre as séries, esa análise deve ser feia uilizando a represenação gráfica da função impulso resposa. 82
Tabela 4: Parâmeros de Curo e Longo Prazo. Série Parâmero de Longo Prazo Parâmero de Curo Prazo Demanda (ln RKP) 1, -,128 Renda (ln PIB) 1,773,217 Preços (Yield) -,159,3 Combusível (ln Querosene) -,222,7 Consane 1,519 - A função impulso resposa mosra a ransferência de variabilidade enre as séries analisadas. No Gráfico 3, um choque de renda é compleamene ransferido para a demanda em cerca de dez períodos, ou seja, dez meses. Um choque na demanda é compleamene ransferido para a própria demanda em aproximadamene seis meses, mesmo período em que um choque nos preços é ransferido. Uma variação nos combusíveis é ransferida negaivamene, esabilizando-se após um ano.,7 Impulso-Resposa (Demanda),6,5,4,3,2,1, -,1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 Lags Demanda (ln RPK) Preços (Tarifa Yield) Renda (ln PIB) Combusível (ln Querosene) Gráfico 3: Função Impulso Resposa da Demanda. 83
O comporameno da função impulso resposa da arifa Yield, frene às variações exógenas nas demais variáveis, observamos um comporameno compleamene diferene para a propagação de choques exógenos na renda e na demanda sobre os preços (gráfico 3). Choques exógenos nas variáveis analisadas são rapidamene absorvidos pelos preços, represenados pela arifa Yield. Um choque de renda é compleamene ransferido para os preços em cerca de cinco meses, levando a uma mudança de pouco mais que,1% na arifa Yield após ese período. Da mesma forma a ocorrência de um choque na demanda é absorvida pelos preços em aproximadamene seis meses, levando a um aumeno de pouco mais que,1%. A baixa ransferência de variabilidade sobre a arifa Yield, al como represenada no gráfico 3, pode ser reflexo da políica de liberação moniorada dos preços nos seor, conforme relaado em Salgado, Vassallo e Oliveira (21). Em 21 ocorreu uma breve remoção dos mecanismos de regulação dos preços e maiores possibilidades de enrada de novas empresas no mercado. Enreano em 23, foram reomados procedimenos de inerferência econômica, período que os auores denominam de re-regulação. Porano, o mercado eseve muio pouco empo exposo a uma complea liberalização dos preços. Impulso - Resposa (Yield),8,7,6,5,4,3,2,1, -,1 -,2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 12 Demanda (ln RPK) Lag Renda (ln PIB) Preços (Tarifa Yield) Combusível (ln Querosene) Gráfico 4: Função Impulso Resposa da Tarifa Yield. 84
Conforme caracerização enconrada em Lovadine (21) a demanda por ranspore aéreo pode ser segmenada pelo viajane de urismo e pelo viajane a negocio, sendo o ulimo predomina no mercado domesico 2. Por sua vez, a demanda do viajane a negocio apresena baixa sensibilidade-preço, o que explica o baixo coeficiene de longo prazo da arifa Yield apresenado na Tabela 4. 6.2. Previsão da demanda por ickes O próximo passo é realizar a previsão mulivariada a parir das esimaivas do modelo veorial com correção de erro (VECM). Nossa análise será concenrada na previsão de demanda, uma vez que esa é que deermina os níveis necessários de invesimeno em infra-esruura. Enreano, a previsão fuura de preços e do PIB ambém poderá balizar uma análise de cenários fuuros. Para dezembro de 21, o modelo apresena uma previsão de demanda de aproximadamene 7 milhões de passageiros, ou seja, um crescimeno de 28,4% em relação a dezembro de 29. 12.3. 11.1. 9.9. Demanda (RPK) 8.7. 7.5. 6.3. 5.1. 3.9. 2.7. 1.5. jun/6 se/6 dez/6 mar/7 jun/7 se/7 dez/7 mar/8 jun/8 se/8 dez/8 mar/9 jun/9 se/9 dez/9 mar/1 Demanda Previsão Inervalo de Confiança (95%) Gráfico 5: Previsão de Demanda Fuura 2 Viagens a negócio represenam em orno de 71% das viagens domesicas no período de 198 a 1996 (Lovadine, 21 apud Tavares, 1999). 85
Considerando o comporameno passado observadas nas variáveis macroeconômicas sob análise, e considerando os pressuposos do modelo VECM, para dezembro de 21 o modelo VECM prevê uma demanda de 7.14.757 passageiros nos voos domésicos, o que represena um crescimeno de 28% em relação a dezembro de 29. A demanda de passageiros por voos domésicos pode chegar a 11.983.44, segundo o limie superior de inervalo com 95% de confiança. A arifa Yield (por km) previsa para dezembro de 21 é de,3931, o que represena um decréscimo 1,1% em relação a dezembro de 29. Considerações Finais Os modelos de co-inegração possibiliam a previsão mulivariada de séries emporais, sendo paricularmene úeis quando não se podem associar, a priori, relações de causa e efeio enre as variáveis sob esudo. Nese esudo foi demonsrado que o modelo veorial com correção de erro pode ser uilizado como ferramena de previsão de demanda por ranspore aéreo de passageiros, pois esa apresena uma relação de co-inegração com variáveis macroeconômicas, ais como PIB. A demanda de passageiros é o faor deerminane da pressão sobre a capacidade da infra-esruura aeroporuária. A previsão de demanda fuura apresenada nese rabalho pode ser uilizada como subsídio ao planejameno de invesimenos em infra-esruura aeroporuária e como ermômero do grau de aquecimeno fuuro da economia. Esimou-se para dezembro de 21 um aumeno de demanda de aproximadamene 28%. A elasicidade-pib de longo prazo da de 1,77%, o que confirma a dependência exisene enre o seor ranspore aéreo de passageiros e o desempenho macroeconômico. Por sua vez a elasicidade preço da demanda é baixa (-,595), refleindo a predominância do viajane à negócios, o qual não escolhe sua passagem aérea baseando-se em preço, no ranspore domesico de passageiros, 86
Enreano, uma análise de demanda focada nos horários de grande pressão sobre capacidade aeroporuária seria ambém paricularmene úil no dimensionameno do sisema aeroporuário, o que pode conribuir em rabalhos fuuros. Esa previsão de demanda focada em horários de pico permiirá melhor adequar a capacidade aeroporuária de aendimeno, aperfeiçoando a alocação de recursos dos aeroporos. Evidenemene evidene que ese ipo de análise depende da disponibilidade de dados por hora. Referências Abreu, F. E. L. (28) Análise Sisêmica do Seor Aéreo Brasileiro: proposas para o planejameno do seor. Universidade de Brasília, Deparameno de Engenharia Civil e Ambienal, Programa de Pós-Graduação em Transpores, Brasília, DF. ANAC. (21) Relaório de Yield Tarifa: ranspore aéreo domésico regular de passageiros. Agencia Nacional de Aviação Civil, Superinendência de Regulação Econômica e Acompanhameno de Mercado Gerência de Regulação Econômica, Brasília, DF. Araújo Jr., A. H. (24) Análise da produividade do seor de ranspore aéreo brasileiro. Universidade de São Paulo, Escola Poliécnica, Engenharia de Produção, São Paulo, SP. Brocklebank, J. & Dickey, D. (23) SAS for Forecasing Time Series (2 a ed.). SAS Insiue & John Wiley & Sons, Cary, NC, USA. Brueckner, J. K. (24) Nework Srucure and Airline Scheduling. Journal of Indusrial Economics. v. 52, n. 2, p. 291-312 Burle, L. L. (23) Transpore Aéreo no Brasil: a crise da aviação comercial. Indicadores Econômicos FEE, Poro Alegre, v. 31, n. 3, p. 5-18. DAC. (21) Esaísica de assenos oferecidos por KM (ASK). DEPARTAMENTO DE AVIAÇÃO CIVIL Enders, W. (24) Applied Economeric Time Series (2 a ed.). John Wiley & Sons Inc. Gillen, D. E Lall, A. (23) Inernaional Transmission of Shocks in The Airline Indusry. Journal of Air Transporaion Managemen, v. 9, n. 1, p. 37-49. Hamilon, J.D. (1994) Time Series Analisys. Princeon Universiy Press. 87
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