Modelagem univariada e regressão múltipla na análise da oferta e do preço do boi gordo no mercado brasileiro

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Autor(es): dc.contributorSilva, Itiberê Saldanha-
Autor(es): dc.contributorBotelho Filho, Flávio Borges-
Autor(es): dc.creatorAlves, Lêda Soares-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T18:01:34Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T18:01:34Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-28-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-28-
Data de envio: dc.date.issued2016-05-28-
Data de envio: dc.date.issued2016-02-26-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/20598-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.26512/2016.02.D.20598-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/621814-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronegócios, 2016.-
Descrição: dc.descriptionA dinâmica do mercado do boi gordo no Brasil vem apresentando nas últimas décadas novos desafios para pecuaristas e para a indústria frigorífica, principais agentes da cadeia da carne bovina brasileira que passou a exercer importante papel no cenário internacional. O aumento da oferta de animais em conformidade com os requisitos de padrões internacionais de sanidade, qualidade e rastreabilidade e novos hábitos dos consumidores, aliados à internacionalização das maiores empresas frigoríficas brasileiras tem exigido dos diversos atores novas posturas na gestão das firmas, especialmente, na comercialização da principal matéria-prima da cadeia, o boi gordo. Este trabalho objetivou analisar a oferta e o preço do boi gordo no mercado brasileiro e propor instrumentos que possam ser adotados pelos agentes da cadeia da carne bovina para estimar a oferta de boi gordo no Brasil. Utilizou-se modelagem univariada e regressão múltipla nas séries temporais do abate e do preço do boi gordo a fim de descrever o comportamento da oferta e do preço no mercado brasileiro. Os resultados obtidos por meio do método de Decomposição Clássica de Séries Temporais evidenciaram a redução das influencias de fatores climáticos sazonais e ciclo plurianual produtivo sobre a quantidade ofertada do boi gordo para o abate no país que passou a apresentar maior estabilidade entre as quantidades de bovinos abatidos entre os meses do ano. Os intervalos que compõem o ciclo plurianual do abate total de bovinos tiveram redução de 18 meses na duração, o último ciclo observado teve duração de 9,5 anos. Os modelos SARIMA foram capazes de descrever o comportamento e podem ser considerados adequados para previsões dados os valores dos coeficientes apresentados, abate de bovinos fêmeas (R² = 0,981, = 0,981), abate de bovinos machos (R² = 0,90, =0,90), abate total de bovinos (R² de 0,974, =0,973) os três modelos apresentaram baixos valores nas medidas de estatística de erro. O risco dos retornos dos preços do boi gordo (DP = 0,0379) e da cotação do dólar (DP = 0,0389) foram similares entre os anos de 2000 e 2014. Os modelos ARCH/GARCH mostraram-se os retornos do preço do boi gordo apresentaram maiores picos de volatilidade que os retornos do preço do bezerro e da cotação do dólar. Os modelos de regressão linear múltipla permitiram explicar as variáveis determinantes dos abates de bovinos e dos preços do boi gordo e do bezerro no mercado brasileiro. A oferta de boi gordo no mercado nacional relacionou-se com os custos de produção, quantidade de exportações de carne brasileira e cotação do dólar. A equação do modelo de regressão linear múltipla do abate de bovinos totais no Brasil apresentou R² = 0,996 e =0,996. O preço do boi gordo no Brasil foi explicado pelas variáveis abate de fêmeas, preço do bezerro, índice estacional do boi e do bezerro e pela variável econômica da cotação do dólar em Real. A equação do preço do boi gordo apresentou R² = 0,998 e =0,998. Os modelos propostos podem ser considerados adequados como modelos preditivos e poderão contribuir para planejamento dos agentes e proporcionar maior competitividade da cadeia da carne bovina.-
Descrição: dc.descriptionThe dynamics of the cattle market in Brazil has shown in recent decades new challenges for farmers and the meatpacking industry, key players in the Brazilian beef chain began to play an important role in the international arena. The increased supply of animals in accordance with international standards requirements of health, quality and traceability and new consumer habits, combined with the internationalization of the largest Brazilian slaughterhouses has required the various actors new positions in the management of firms, especially in marketing the main raw material of the chain, the cattle. This study aimed to analyze the supply and the price of cattle in the Brazilian market and provide instruments that can be adopted by the beef chain agents to estimate the beef cattle supply in Brazil. We used univariate and multiple regression modeling in the time series of slaughter and the price of cattle in order to describe the behavior of supply and price in the Brazilian market. The results obtained by the classical decomposition method of time series showed the reduction of influences of seasonal weather factors and productive multi-year cycle on the quantity supplied of live cattle for slaughter in the country, which now has greater stability between the quantities of cattle slaughtered between the months of the year. The ranges that make up the multi-years cycle of total slaughter cattle were slaughtered had reduction of 18 months, duration and last cycle was observed duration of 9,5 years. The SARIMA models were able to describe the behavior and may be appropriate for forecasting data values presented coefficients slaughter of female cattle (R² = 0.981, = 0.981), slaughter of male animals (R² = 0.90, = 0.90), the total slaughter of cattle (R² 0.974, = 0.973) three models showed low values in error statistical measures. The risk of live cattle prices of returns (SD = 0.0379) and the dollar exchange rate (SD = 0.0389) were similar between the years 2000 and 2014. The ARCH / GARCH models showed that the price returns cattle showed higher volatility spikes that the calf price returns and the dollar rate. The multiple linear regression models allowed to explain the determinants of cattle slaughtering and prices of cattle and calves in the Brazilian market. The cattle supply in the domestic market was related to the costs of production, amount of Brazilian beef exports and the US dollar. The equation of multiple linear regression model slaughter of total cattle in Brazil presented R² = 0.996 and = 0.996. The price of live cattle in Brazil was explained by the variables slaughter females, calf price, seasonal index of the ox and the calf and the economic variable of the dollar in Real. The equation of the price of cattle presented R² = 0.998 and = 0.998. The proposed models can be considered suitable as predictive models and may contribute to planning agents and provide greater competitiveness of the beef chain.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectBovino de corte-
Palavras-chave: dc.subjectBoi gordo - oferta-
Palavras-chave: dc.subjectBoi gordo - comercialização-
Palavras-chave: dc.subjectModelagem univariada e regressão múltipla-
Título: dc.titleModelagem univariada e regressão múltipla na análise da oferta e do preço do boi gordo no mercado brasileiro-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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