Integração espacial no mercado brasileiro de boi gordo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira, Luciane Reis Raposo
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9136
Resumo: O objetivo deste trabalho foi analisar a integração nos mercados brasileiros de boi gordo nos diferentes estados brasileiros, considerando-se aspectos relacionados com delimitação espacial dos mercados, forma de relacionamento entre estes e determinação dos que são mais ou menos integrados. Pretendeu-se também determinar os fatores que resultaram na integração desses mercados, no período de janeiro de 1980 a agosto de 2003. A metodologia utilizada na delimitação da extensão do mercado consistiu em verificar o comportamento de indicadores construídos para captar o comportamento do potencial de comercialização entre as localidades, e a aplicação do Procedimento de Johansen, em identificar o conjunto de localidades que possuem o mesmo fluxo de informações ao longo do tempo. O Modelo de Correção de Erros Vetorial (VEC) foi empregado na análise do relacionamento entre as localidades integradas. O grau de integração entre as localidades, definido pelo tempo requerido para que cada localidade ajustasse a choques, foi ivestimado por meio do cálculo dos Perfis de Persistência medianos, que, por sua vez, foram utilizados, como variáveis dependentes, na análise dos determinantes da intensidade da integração. Foram selecionadas diversas variáveis explicativas, como representantes do capital físico, capital humano, produção, consumo e comércio. Utilizou-se a técnica multivariada dos Componentes Principais no intuito de resumir a informação contida nessas variáveis explicativas num número de variáveis com dimensão reduzida. Verificou-se que os estados do Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Goiás, Rio Grande do Sul, Paraná, São Paulo, Minas Gerais, Espírito Santo, Bahia e Rondônia mostraram-se integrados ao longo do período analisado. Em relação ao padrão de relacionamento estabelecido entre as localidades integradas, observou-se que, embora não existisse localidade dominante no comportamento do mercado, também não havia interação perfeita entre todos os estados. Constatou-se que a maior velocidade de ajustamento ocorreu entre São Paulo e Mato Grosso do Sul, estados que reagiram ao maior número de desequilíbrios transitórios nas relações de equilíbrio de longo prazo, e que os vetores de co-integração não estiveram relacionados com a forma de inserção dos estados no mercado. Essas análises reafirmam a necessidade de um tratamento multidimensional entre as variáveis, ao contrário da tradicional análise bivariada utilizada em análises de integração entre localidades distintas. Pela análise do grau de integração entre as localidades, verificou-se que Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais e Paraná ajustaram-se mais rapidamente a desequilíbrios no sistema e apresentaram maior grau de integração com o mercado. A análise dos determinantes do grau de integração indicou relação inversa entre as localidades que tinham maior acesso à infra-estrutura de comunicação, melhores níveis de qualificação da mão-de-obra e melhor infra-estrutura de transporte e o grau de integração, o que mostra estreita associação entre o desenvolvimento dos estados e o grau de integração.
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A metodologia utilizada na delimitação da extensão do mercado consistiu em verificar o comportamento de indicadores construídos para captar o comportamento do potencial de comercialização entre as localidades, e a aplicação do Procedimento de Johansen, em identificar o conjunto de localidades que possuem o mesmo fluxo de informações ao longo do tempo. O Modelo de Correção de Erros Vetorial (VEC) foi empregado na análise do relacionamento entre as localidades integradas. O grau de integração entre as localidades, definido pelo tempo requerido para que cada localidade ajustasse a choques, foi ivestimado por meio do cálculo dos Perfis de Persistência medianos, que, por sua vez, foram utilizados, como variáveis dependentes, na análise dos determinantes da intensidade da integração. Foram selecionadas diversas variáveis explicativas, como representantes do capital físico, capital humano, produção, consumo e comércio. Utilizou-se a técnica multivariada dos Componentes Principais no intuito de resumir a informação contida nessas variáveis explicativas num número de variáveis com dimensão reduzida. Verificou-se que os estados do Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Goiás, Rio Grande do Sul, Paraná, São Paulo, Minas Gerais, Espírito Santo, Bahia e Rondônia mostraram-se integrados ao longo do período analisado. Em relação ao padrão de relacionamento estabelecido entre as localidades integradas, observou-se que, embora não existisse localidade dominante no comportamento do mercado, também não havia interação perfeita entre todos os estados. Constatou-se que a maior velocidade de ajustamento ocorreu entre São Paulo e Mato Grosso do Sul, estados que reagiram ao maior número de desequilíbrios transitórios nas relações de equilíbrio de longo prazo, e que os vetores de co-integração não estiveram relacionados com a forma de inserção dos estados no mercado. Essas análises reafirmam a necessidade de um tratamento multidimensional entre as variáveis, ao contrário da tradicional análise bivariada utilizada em análises de integração entre localidades distintas. Pela análise do grau de integração entre as localidades, verificou-se que Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais e Paraná ajustaram-se mais rapidamente a desequilíbrios no sistema e apresentaram maior grau de integração com o mercado. A análise dos determinantes do grau de integração indicou relação inversa entre as localidades que tinham maior acesso à infra-estrutura de comunicação, melhores níveis de qualificação da mão-de-obra e melhor infra-estrutura de transporte e o grau de integração, o que mostra estreita associação entre o desenvolvimento dos estados e o grau de integração.The objective of this work is to analyze the integration of the Brazilian beef cattle markets in the different Brazilian states, considering aspects related with spatial market delimitation, extent form of relationship among them, pattern and determination of the most and least integrated ones degree. Another objective was to determine the factors resulting in the integration of these markets, from January 1980 to August 2003. The methodology applied determine market extension consisted in verifying the behavior of indicators built to verify the trade potential behavior among localities and the application of the Johansen procedure to identify the set of localities with the same flow of information along time. The Vector Error Correction (VEC) model was applied to analyze the relationship among the integrated localities. The degree of integration among the localities, defined by the time required for each locality to adjust to shocks, was estimated by calculating the median Persistence Profiles that, in turn, were used as dependent variables in the analysis of the determinants of degree of integration. Several explanatory variables were used as representatives of physical capital, human capital, production, consumption and trade. The Multivariate Principal Components technique was applied to summarize the information contained in these variables into a reduced number of components. The states of Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Goiás, Rio Grande do Sul, Paraná, São Paulo, Minas Gerais, Espírito Santo, Bahia and Rondônia were found to be integrated along the analyzed time period. Regarding the relationship pattern established among the integrated localities, it was observed that, although no dominant locality was found in the market, no perfect interaction among all the states was found, either. The greatest adjustment speed was confirmed to occur between Sao Paulo and Mato Grosso do Sul, states that reacted to the highest number of transitory shocks in the long-term balance relations, with the co-integration vectors not being found to be related with the form of state insertion in the market. These analyses restate the need of a multidimensional treatment among the variables, contrary to the traditional bivariate analysis used among distinct localities. The analysis of the degree of integration among localities allowed to confirm that Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais and Paraná adjusted more rapidly to the system’s unbalances and presented a higher degree of integration with the market. The analysis of the determinants of the degree of integration indicated an inverse relation among the localities that had greater access to information infrastructure, better qualified labor and better transport infrastructure and integration degree, showing a close association between state development an degree of integration.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal de ViçosaPecuáriaCarne bovina - ComercializaçãoPolítica de preçosCiências Sociais AplicadasIntegração espacial no mercado brasileiro de boi gordoSpatial integration in the brazilian beef cattle marketinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de EconomiaDoutor em Economia AplicadaViçosa - MG2005-02-16Doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf640225https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9136/1/texto%20completo.pdf4f21f8a2aee36ebb710c0209de138018MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9136/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3547https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/9136/3/texto%20completo.pdf.jpg0a10904c8bfcfc56e38363270ba3a34dMD53123456789/91362016-11-10 22:00:18.378oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452016-11-11T01:00:18LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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