A demanda por gasolina no Brasil : uma avaliação de suas elasticidades após a introdução dos carros bicombustíveis

A questão central que buscou-se responder no presente estudo foi: qual o impacto dos veículos flex-fuel sobre a demanda por gasolina no Brasil? Para tentar responder esta questão foi estimada a função demanda por gasolina no Brasil e suas elasticidades-preço e renda, para o período de agosto de 1994 a julho de 2006 (era pós-Plano Real), utilizando-se técnicas de cointegração para avaliar a existência de uma relação de equilíbrio de longo prazo entre variáveis do modelo. Com a renovação da frota automotiva, centrada cada vez mais nos veículos flex-fuel, cuja participação nas vendas nacionais de veículos novos deve ultrapassar os 70% em 2006, surge a preocupação de que o deslocamento do consumo de gasolina pelo álcool hidratado leve a excedentes crescentes de gasolina no Brasil. Os resultados obtidos neste estudo indicam que a demanda por gasolina no Brasil é inelástica no longo prazo, tanto em relação a variações nos preços deste combustível, quanto a alterações na renda dos consumidores. Os valores estimados para as elasticidades-preço e renda de longo prazo foram de -0,197 e 0,685, respectivamente. Também foi estimado o coeficiente de uma variável binária de inclinação associada ao preço da gasolina, incluída no modelo com o objetivo de capturar os impactos da entrada do flex-fuel sobre a curva de demanda por gasolina a partir de março de 2003. Esta variável binária de inclinação apresentou-se com um coeficiente de aproximadamente -0,137. Isto significa que a partir de março de 2003 há uma significativa mudança na elasticidade-preço da demanda por gasolina, que se torna mais elástica, saindo de -0,197 para -0,334. Este resultado indica que o mercado nacional de combustíveis de ciclo Otto pode estar passando por mudanças estruturais, para as quais a entrada dos veículos flex-fuel é a causa mais provável e que o álcool hidratado tem se tornado um substituto menos imperfeito da gasolina.

Razão ótima de hedge em função do horizonte de hedge e da periodicicidade dos dados : uma aplicação no mercado de boi gordo brasileiro

As observações relatadas por Myers e Thompson, em seu artigo “Generalized Optimal Hedge Ratio Estimation” de 1989, foram analisadas neste estudo utilizando o boi gordo como a commodity de interesse. Myers e Thompson, demonstraram teórica e empiricamente, ser inapropriado o uso do coeficiente angular da regressão simples, dos preços à vista sobre os preços futuros como forma de estimar a razão ótima de hedge. Porém, sob condições especiais, a regressão simples com a mudança dos preços resultou em valores plausíveis, próximos àqueles determinados por um modelo geral. Este modelo geral, foi desenvolvido com o intuito de estabelecer os parâmetros para comparar as diferentes abordagens na estimativa da razão ótima de hedge. O coeficiente angular da reta da regressão simples e a razão ótima de hedge tem definições similares, pois ambos são o resultado da divisão entre a matriz de covariância dos preços, à vista e futuros e a variância dos preços futuros. No entanto, na razão ótima de hedge estes valores refletem o momento condicional, enquanto que na regressão simples são valores não condicionais. O problema portanto, está em poder estimar a matriz condicional de covariância, entre os preços à vista e futuros e a variância condicional dos preços futuros, com as informações relevantes no momento da tomada de decisão do hedge. Neste estudo utilizou-se o modelo de cointegração com o termo de correção de erros, para simular o modelo geral. O Indicador ESALQ/BM&F foi utilizado como a série representativa dos preços à vista, enquanto que para os preços futuros, foram utilizados os valores do ajuste diário dos contratos de boi gordo, referentes ao primeiro e quarto vencimentos, negociados na Bolsa Mercantil e de Futuros - BM&F. Os objetivos do presente estudo foram: investigar se as observações feitas por Myers e Thompson eram válidas para o caso do boi gordo brasileiro, observar o efeito do horizonte de hedge sobre a razão ótima de hedge e o efeito da utilização das séries diárias e das séries semanais sobre a estimativa da razão ótima de hedge. Trabalhos anteriores realizados com as séries históricas dos preços do boi gordo, consideraram apenas os contratos referentes ao primeiro vencimento. Ampliar o horizonte de hedge é importante, uma vez que as atividades realizadas pelos agentes tomam mais do que 30 dias. Exemplo disto é a atividade de engorda do boi, que pode levar até 120 dias entre a compra do boi magro e a venda do boi gordo. Demonstrou-se neste estudo, que o uso das séries semanais, é o mais apropriado, dado a diminuição substancial da autocorrelação serial. Demonstrou-se também, que as regressões com as mudanças dos preços, resultaram em estimativas da razão de hedge próximas daquelas obtidas com o modelo geral e que estas diminuem com o aumento do horizonte de hedge.

As mudanças da indústria automobilística brasileira a partir da década de 90 : as principais políticas setoriais e a nova distribuição geográfica do segmento

Esta dissertação tem como objetivo analisar se determinadas políticas setoriais realizadas na indústria automobilística brasileira na década de 90 provocaram impacto na série de produção de veículos. Para tanto são aplicados o teste de Dickey-Fuller Aumentado, para verificar a presença de raiz unitária, e o teste de Zivot-Andrews, para verificar endogenamente a existência de quebra estrutural da série. Após a aplicação desses testes, observa-se a presença de quebra estrutural ao final de 1997, quando acontece alteração de intercepto na série, porém devido a fatores sem relação com as políticas adotadas. Também a partir de 1997 tem início um novo ciclo de investimentos na indústria montadora, sendo que se verifica que esses novos investimentos acontecem principalmente em locais que não possuíam tradição no segmento, como era o caso dos Estados de São Paulo e Minas Gerais na época. Após estudo da evolução das principais teorias de Geografia Econômica, o trabalho identifica e explora três importantes variáveis que impactaram a definição por essas novas regiões, sendo elas: mão-de-obra, custos de transporte e incentivos governamentais.