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Por meio da análise de integração espacial dos mercados internacionais, na qual se buscou verificar como os preços dos principais mercados fornecedores do trigo em grão para o Brasil influenciam os preços nacionais da commodity, constatou-se a existência de um mercado formador de preços entre os países fornecedores de trigo ao país, os Estados Unidos. Em seguida, apresentam-se os resultados da análise de integração espacial de mercados domésticos, a qual tem por objetivo verificar se os quatro estados considerados neste estudo fazem parte do mesmo mercado econômico e se é o estado de São Paulo, no qual se concentra a maior parcela da capacidade de moagem e das indústrias de segundo processamento de trigo do país, o mercado formador de preços da commodity no Brasil, ou o estado do Paraná, maior produtor nacional do grão.

A análise gráfica das séries de preços médios mensais do quilograma de trigo em grão nos estados do Rio Grande do Sul (PRS), Santa Catarina (PSC), Paraná (PPR) e São Paulo (PSP) mostra que as séries seguem uma trajetória comum ao longo do tempo. Entretanto, no estado de São Paulo, o preço do quilograma de trigo é, em geral, superior ao preço nos demais estados e, ainda, apresenta oscilações mais acentuadas ao longo do tempo, como mostra a Figura 3.

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Figura 3 – Evolução dos preços médios mensais do quilograma de trigo nos estados do Rio Grande do Sul (PRS), Santa Catarina (PSC), Paraná (PPR) e São Paulo (PSP), de

janeiro de 1997 a maio de 2010

Fontes: Fundação Getúlio Vargas – FGV (2010); Editora Agroeconômica Safras e Mercado (2010).

O fato de todas as séries de preços apresentarem comportamento similar ao longo do tempo é apontado como o primeiro indicativo de que as séries são cointegradas. Entretanto, como as séries de preços apresentam tendências que variam ao longo do tempo, há indícios de que estas séries sejam não estacionárias, o que se verifica na seção seguinte.

4.1.2.1 Análise de estacionariedade das séries

Os resultados do teste de raiz unitária para as séries de preços médios mensais do quilograma de trigo nos estados do Rio Grande do Sul (PRS), Santa Catarina (PSC), Paraná (PPR) e São Paulo (PSP) são apresentados na Tabela 11.

0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 PPR PRS PSC PSP R $ /k g Período

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Tabela 11 – Resultados do teste de raiz unitária de Dickey-Fuller aumentado nas séries de preços mensais do quilograma de trigo em grão, de janeiro de 1997 a maio de 2010

Série Equação de teste Número de

defasagens Estatística de teste Valor crítico 1% 5% PRSt Intercepto 1 -2,6410 -3,4717 -2,8794

∆PRSt sem intercepto e sem tendência 0 -10,1712*** -2,5796 -1,9428

PSCt Intercepto 1 -2,8112 -3,4717 -2,8796

∆PSCt sem intercepto e sem tendência 0 -9,7503*** -2,5795 -1,9428

PPRt intercepto 2 -2,5200 -3,4714 -2,8794

∆PPRt sem intercepto e sem tendência 1 -10,6091*** -2,5796 -1,9428

PSPt intercepto e tendência 1 -3,3287** -3,4717 -2,8796

∆PSPt sem intercepto e sem tendência 0 -9,9768*** -2,5795 -1,9428

Fonte: Resultados da pesquisa.

***

e ** denotam, respectivamente, estatisticamente significativos a 1% e 5% de significância. Utilizou-se o

número de defasagens que minimiza o critério de Schwarz.

Em nível de significância de 1%, não se rejeita a hipótese nula de presença de raiz unitária para todas as séries de preços do quilograma de trigo nos diferentes estados considerados, uma vez que a estatística calculada encontra-se na região de não rejeição de H0 na curva de distribuição normal, a exceção da série de preços para o estado de São Paulo, para a qual não se rejeita a hipótese de raiz unitária em nível de significância de 5%. Assim, em nível, as séries são não estacionárias e, portanto, pode-se inferir que as séries de preço do quilograma de trigo não são integradas de ordem zero, [I(0)].

Em primeira diferença, todas as séries tornam-se estacionárias, em nível de significância de 1%, e, assim, conclui-se que as séries são integradas de ordem um [I(1)].

4.1.2.2 Resultados do teste de cointegração de Johansen

O número de defasagens utilizadas no teste de cointegração foi definido conforme os critérios de Akaike, Schwarz e Hannan-Quinn, conforme está apresentado na Tabela 12.

Tabela 12 – Definição do número de defasagens do modelo VAR

Defasagens AIC SC HQ 0 -12,1121 -12,0329 -12,0799 1 -16,6095 -16,2134* -16,4486 2 -16,8826* -16,1696 -16,5930* 3 -16,8450 -15,8150 -16,4266 4 -16,8182 -15,4713 -16,2711 5 -16,6844 -15,0207 -16,0086 6 -16,6073 -14,6266 -15,8027

Fonte: Resultados da pesquisa.

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Os critérios de informação de Akaike e Hannan-Quinn apontam para a inclusão de duas defasagens, enquanto o critério de Schwarz indica a inclusão de uma defasagem no modelo de cointegraçao de Johansen. Optou-se por utilizar os critérios de Akaike e Hannan- Quinn, que confirmam o teste LM de autocorrelação residual26, e, desta forma, foram usadas duas defasagens.

Os resultados dos testes do traço e do autovalor máximo para a determinação do número de vetores de cointegração entre as séries estão arrolados na Tabela 13.

Tabela 13 – Resultados do teste de Johansen para identificação do número de vetores de cointegração entre as séries de preços do quilograma de trigo em grão

Hipótese nula Hipótese

alternativa

λmáximo λtraço Valor crítico (5%)

Autovalor máximo Traço r ≤ 0 r = 1 60,2569** 138,2483** 32,1183 63,8761 r ≤ 1 r = 2 42,9488** 77,9914** 25,8332 42,9152 r ≤ 2 r = 3 29,0357** 35,0425** 19,3870 25,8721 r ≤ 3 r = 4 6,0067 6,0067 12,5179 12,5179

Fonte: Resultados da pesquisa.

Nota: ** denota estatisticamente significativo em 5% de significância.

Considerando-se o nível de significância de 5%, pelo teste do traço, se rejeita a hipótese nula de que o posto da matriz Π = αβ’, conforme definido na seção 3.1.1, é nulo, ou seja, rejeita-se a hipótese de que não existe vetor de cointegração. A hipótese nula é rejeitada, sucessivamente, até r ≤ 3, e, portanto, existem três relações de cointegração entre as séries de preços do trigo nos quatro estados considerados. Pelo teste do autovalor máximo, confirma-se a hipótese de existirem, no máximo, três vetores de cointegração entre as séries.

Este resultado aponta que todos os quatro estados considerados pertencem ao mesmo mercado econômico, embora estejam espacialmente separados, e que há a existência de uma única tendência estocástica que governa o comportamento dos preços em todos estados ao longo do tempo (MATTOS, 2008).

Uma vez comprovada a existência de relação de equilíbrio de longo prazo entre as séries de preços mensais do quilograma de trigo para os quatro estados considerados na análise, pode-se estimar os coeficientes desta relação. O resultado do vetor de cointegração, normalizado para o preço do Paraná, está apresentado na Tabela 14.

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Tabela 14 – Resultados do vetor de cointegração estimado

Variáveis PPR Constante PRS PSC PSP Tendência

Cointegração 1 1,00 -0,0338 -0,6763 -0,0418 -0,1783 -0,0003

[-4,6456] [-0,2966] [-2,1606] [-2,9013]

Fonte: Resultados da pesquisa.

Nota: Os valores entre colchetes referem-se à estatística t de cada parâmetro.

Assim, de acordo com a Tabela 14, a relação de longo prazo estabelecida pode ser expressa, na forma de equação, como:

(22) Na Tabela 15, estão relacionados os coeficientes de ajustamento (α’s).

Tabela 15 – Coeficientes de ajustamento do modelo VEC (α’s)

Variáveis PPR PRS PSC PSP

Coeficientes -0,5394 0,1084 -0,0270 -0,0082

[-5,7257] [1,5541] [-0,3971] [0,3846]

Fonte: Resultados da pesquisa.

Nota: Os valores entre colchetes referem-se à estatística t de cada parâmetro.

Os procedimentos de teste de cointegração de Johansen permitem testar a significância estatística dos coeficientes de ajustamento da matriz α, cujos elementos representam a velocidade de ajustamento das variáveis de interesse a desequilíbrios no curto prazo. Os resultados apresentados na Tabela 15 indicam que apenas os preços no estado do Paraná tem se ajustado aos desequilíbrios de curto prazo, e, assim, convergido para o equilíbrio de longo prazo. Isto se verifica pelo fato dos coeficientes relacionados às variáveis preço do quilograma de trigo no Rio Grande do Sul, em Santa Catarina e em São Paulo não apresentarem significância, em termos estatísticos.

A fim de verificar se o estado de São Paulo é o formador de preços no mercado nacional da commodity, aplicou-se o teste de exogeneidade fraca às séries i de preços. Os resultados do teste estão apresentados na Tabela 16.

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Tabela 16 – Teste de exogeneidade fraca para os preços do trigo relacionados com cada um dos estados que compõem o espaço de cointegração, de janeiro de 1997 a maio de 2010

Estados potencialmente exógenos (H0: αij = 0) Estatística de teste1 p-valor

São Paulo (SP) 5,3770NS 0,1462

Paraná (PR) 33,4138*** 0,0000

Rio Grande do Sul (RS) 14,3172*** 0,0025

Santa Catarina (SC) 13,1618*** 0,0043

Fonte: Resultados da pesquisa.

Nota: 1 Estatística de teste segue a distribuição qui-quadrado (χ2) com 3 graus de liberdade (graus de liberdade

iguais ao número de vetores de cointegração).

***

e ** denotam, respectivamente, significância estatística em nível de 1% e 5%, e NS indica ausência de

significância estatística.

Os resultados apresentados na Tabela 16 confirmam a hipótese de que é no estado de São Paulo, no qual se concentram as indústrias de processamento de trigo, tanto as moageiras como as fábricas de biscoitos e massas alimentícias, onde se formam os preços no mercado nacional do trigo. Aos níveis de significância de 1%, 5% e 10%, não se rejeita a hipótese nula de que o preço no estado de São Paulo não é influenciado pelos demais preços em longo prazo.

Assim, constatado o fato de que o Brasil é tomador de preços no mercado internacional, seguindo a tendência comum entre os preços do trigo em grão nos diferentes países fornecedores da commodity ao país, e que o estado de São Paulo é o mercado de referência de preços no Brasil, a próxima seção procura verificar se o mercado à vista de trigo no Brasil atende aos atributos necessários para o lançamento de um contrato futuro do produto no país.

4.2 Análise das condições necessárias à implantação do contrato futuro de trigo no Brasil,