Estimação estocástica de parâmetros produtivos da soja uso do modelo PPDSO em um estudo de caso em Piracicaba/SP

O Brasil é o segundo produtor mundial de soja [Glycine max (L.) Merr.] e o sétimo de óleo vegetal. A produção brasileira desta oleaginosa alcançou 61 milhões de toneladas na safra 2007/08 e projeta-se, para 2020, produção de 105 milhões de toneladas. O consumo de biodiesel em 2008 representou um milhão de toneladas e a demanda por este biocombustível deverá atingir 3,1 milhões de toneladas em 2020. Para atender esta demanda haverá ampliação da área plantada principalmente na região Centro-Oeste, mas também exigirá esforços no aumento de produtividade. Visando melhor conhecimento das inferências das variáveis climáticas temperatura e radiação global sobre o desenvolvimento da soja e sua produtividade de grãos e óleo, foi proposto um modelo estocástico com distribuição normal truncada para os dados de temperatura máxima, mínima e média. Também foi incluído neste modelo distribuição triangular assimétrica para determinação da produtividade de óleo mais provável. Foram estipuladas oito datas de semeadura para a localidade de Piracicaba/SP onde está localizada a estação meteorológica da ESALQ/USP, fornecedora dos dados climáticos utilizados neste estudo. Conclui-se que: (i) ao longo das datas de semeadura houve redução do ciclo com o aumento da temperatura média; (ii) a redução do ciclo da cultura de soja interferiu nas produtividades de grãos e de óleo; (iii) a radiação global média nos trinta dias após a antese refletiram-se na partição de fotoassimilados e na produtividade de grãos e óleo; (iv) os modelos estocásticos podem ser utilizados para a previsão das produtividades de soja e óleo.

Temperatura e precificação de ativos: um ensaio para o Brasil

Examinamos a relação entre anomalias de temperatura e séries de sinistros diretos do mercado segurador brasileiro, bem como seu efeito sobre um modelo de precificação de ativos de consumo. Nossa metodologia consistiu na análise da correlação das anomalias de temperatura com a série de sinistros e no efeito dessas séries nas oportunidades futuras de investimento. Testamos um modelo de precificação de ativos de consumo (CCAPM) condicional com as séries temporais brasileiras. Duas séries de consumo, duas séries de sinistros diretos e quatro séries de anomalias de temperatura foram utilizadas na realização dos testes. Todas as séries pertenceram ao período de setembro de 1996 a dezembro de 2007, com freqüência trimestral, dois anos posteriores ao início do plano Real e um ano antes da crise de crédito de 2008. Em alguns casos utilizamos séries mensais. Observamos a existência de correlação positiva e significativa entre as séries de sinistro direto e as anomalias de temperatura. Dois modelos se apresentaram melhores que o CCAPM clássico. O primeiro com a taxa de crescimento da série de sinistros, com pontos que poderíamos considerar como outliers, e o segundo com a série de anomalias de temperatura do hemisfério sul elaborada pelo Goddard Institute of Space Sciences (GISS/NASA). Como resultado observamos que a série de anomalias de temperatura elaborada pelo GISS é capaz de afetar as oportunidades futuras de investimento no mercado de capitais brasileiro.

Nível de atividade continua morno, mas temperatura da inflação aumenta (Abril 2014)

Para onde quer que se olhe, as perspectivas para a economia brasileira neste começo de ano são preocupantes. De fato, desde a edição anterior deste Boletim, em março, não se registrou nenhum fato econômico novo positivo. Pelo contrário, se acumularam novidades negativas, como o rebaixamento do crédito soberano do país pela S&P e uma piora nas condições de suprimento de energia elétrica — com custos crescentes e incertos para consumidores finais, empresas distribuidoras de energia e contas públicas.