CORRELAÇÃO ENTRE O PREÇO DA CARNE E DA SOJA NO PERÍODO DE 2004 A 2016

Abstract

O presente estudo se inspira na correlação estreita que aparece entre os preços de commodities de uso intermediário e final, produzidas com destino ao mercado interno ou à exportação. Especificamente foram analisados os preços da carne bovina no atacado, denominada comumente “cotação do boi gordo” como influenciados por preços de outros dois produtos separadamente e em conjunto, a soja e o milho. A coleta de dados ocorreu na base de dados do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea), considerando-se os dados da ESALQ/BM&FBOVESPA. No caso do boi gordo utilizou-se o Indicador de Preços do Boi Gordo ESALQ/BM&FBOVESPA, cotado por arroba de carcaça de boi gordo, utilizou-se o indicador ESALQ/BM&FBOVESPA. No caso da soja utilizou-se a cotação da soja Paranaguá, para o grão exportado, com valores em reais, por saca de 60 kg e convertidos pela taxa de dólar comercial de venda das 16h30. E no caso do milho utilizou-se a cotação da base Cepea ESALQ/BM&FBOVESPA, para o grão no mercado interno, com valores em reais, por saca de 60 kg. Todos os preços foram convertidos pela taxa de dólar comercial de venda das 16h30. Os preços a prazo foram convertidos para valor à vista, considerando o prazo em dias corridos entre a negociação e o efetivo pagamento pelo comprador, descontados com base na taxa diária do Certificado de Depósito Interbancário (CDI). Assim sendo obteve-se uma amostra de dados do período de 01 de setembro de 2004 a 24 de março de 2016, totalizando 2944 observações. Foram feitas análise de correlações e regressões lineares desses dados, tendo como variável dependente os preços do boi gordo e variáveis independentes os preços da soja e do milho. Como resultados, observou-se que os preços da soja influenciam mais os preços do boi gordo do que os preços do milho, o que revela a dependência de certa forma dos insumos exportados ou exportáveis nos casos de formação de preços da carne, que é principalmente destinada ao mercado doméstico.

Full text

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CORRELAÇÃO ENTRE O PREÇO DA CARNE E DA SOJA NO PERÍODO DE 2004
A 2016
CORRELATION BETWEEN THE PRICE OF MEAT AND SOY IN PERIOD 2004 TO
2016
Prof. Msc Sebastião Eustáquio Pereira – UCB - eustaquio@ucb.br
Prof. Dr. Carlos Vinicius dos Santos Reis – UCB - vreis@ucb.br
Prof. Dr. José Maria de Oliveira- UCB - jmoliveira@ucb.br
Prof. Dr. Jairo de Alano Bittencourt- UCB - jairo@ucb.br
Grupo de Pesquisa: 1 - Comercialização, Mercados e Preços Agrícolas
Resumo
O presente estudo se inspira na correlação estreita que aparece entre os preços de
commodities de uso intermediário e final, produzidas com destino ao mercado interno ou à
exportação. Especificamente foram analisados os preços da carne bovina no atacado,
denominada comumente “cotação do boi gordo” como influenciados por preços de outros dois
produtos separadamente e em conjunto, a soja e o milho. A coleta de dados ocorreu na base
de dados do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea), considerando-se
os dados da ESALQ/BM&FBOVESPA. No caso do boi gordo utilizou-se o Indicador de
Preços do Boi Gordo ESALQ/BM&FBOVESPA, cotado por arroba de carcaça de boi gordo,
utilizou-se o indicador ESALQ/BM&FBOVESPA. No caso da soja utilizou-se a cotação da
soja Paranaguá, para o grão exportado, com valores em reais, por saca de 60 kg e convertidos
pela taxa de dólar comercial de venda das 16h30. E no caso do milho utilizou-se a cotação da
base Cepea ESALQ/BM&FBOVESPA, para o grão no mercado interno, com valores em
reais, por saca de 60 kg. Todos os preços foram convertidos pela taxa de dólar comercial de
venda das 16h30. Os preços a prazo foram convertidos para valor à vista, considerando o
prazo em dias corridos entre a negociação e o efetivo pagamento pelo comprador,
descontados com base na taxa diária do Certificado de Depósito Interbancário (CDI). Assim
sendo obteve-se uma amostra de dados do período de 01 de setembro de 2004 a 24 de março
de 2016, totalizando 2944 observações. Foram feitas análise de correlações e regressões
lineares desses dados, tendo como variável dependente os preços do boi gordo e variáveis
independentes os preços da soja e do milho. Como resultados, observou-se que os preços da
soja influenciam mais os preços do boi gordo do que os preços do milho, o que revela a
dependência de certa forma dos insumos exportados ou exportáveis nos casos de formação de
preços da carne, que é principalmente destinada ao mercado doméstico.
Palavras-chave: Agronegócio. Preços de carne bovina. Correlação de preços.
Abstract
This study is inspired by the strong correlation between the intermediary commodities’ prices
and final goods prices, which are produced to international of domestic markets. Specifically
meat gross price, usually named as “boi gordo or fat catle” in Brazil as they are influenced by
the prices of other two products separately or together: soybean and corn. Data collection was
done in the CEPEA database, which stands for Centro de Estudos Avançados em Economia
Aplicada or Applied Economy Advanced Study Centre, with data from the commodities
market called ESALQ/BM&FBOVESPA. In the case of meat gross market, the data used
were the Gross Meat Indicator, or Indicador de Preços do Boi Gordo

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ESALQ/BM&FBOVESPA, which are calculated in Brazilian Currency, for a 15Kg unit. For
soy beans prices were taken from the Paranaguá soy beans, for the exported soy, also from
ESALQ/BM&FBOVESPA, with prices fixed in Brazilian currency, for a a 60kg jut bag. In
addition, for corn, the prices were taken from ESALQ/BM&FBOVESPA, with prices fixed in
Brazilian currency, for a 60kg jut bag. All the prices were converted into American Dollars by
the daily Exchange rate taken at 16:30 hour. The prices fixed with a payment delay were
converted to the present value, considering the delay in days, counted from the negotiation to
the effective payment by the buyer, discounted daily by the rate of CDI (Certificado de
Depósito Interbancário or Interbank Deposit Certificate). So the sample obtained ran from
September 1rst 2004 until March 2016, summing up to 2994 observations. Then were carried
out correlations and linear regressions analyses, having as dependent variable the meat gross
market prices, and with independent variables soybeans and corn prices. As a result, we
noticed that soybeans prices influenced more meat market prices than corn prices, which
reveals a certain dependency from exported inputs, considering the price formation in the
meat markets, which are primarily destined to the domestic market.
Keywords: Agrobusiness. Bovine meat prices. Price correlation.
1. Introdução
Na opinião de Campos e Camposa (2007), a capacidade de lidar com a volatilidade
dos retornos de principais commodities agrícolas (soja, café, milho e boi gordo) proporciona
melhores retornos para os produtores e os especuladores mais bem informados, “uma vez que
os mercados destes produtos são marcados por acentuadas flutuações de preços, indicando
significativas oscilações na rentabilidade destas culturas”. Sugerem que “a instabilidade de
renda dos produtores e investidores, proveniente de flutuações nos preços, representa um
problema cujas características e causas devem ser amplamente pesquisadas, em vista da
importância da commodity no agronegócio nacional e das perdas que essas flutuações causam
em termos de lucratividade, empregos e divisas para o Brasil”.
Em estudo sobre a variação do preço da saca de soja em relação à variação do preço da
arroba do boi Rapachi, Pereira e Dutra (2010) chamam a atenção para a aparente correlação
existente entre as curvas de preços dessas duas importantes commodities agrícolas. A referida
pesquisa identificou forte correção entre essas duas variáveis, correlação moderada da soja
com o milho e fraca na relação soja e dólar, para a série de preços em reais de 2006 a 2010.
A interação entre o preço da carne bovina e seus insumos foi estuda por TONELLO et
al (2011), em pesquisa sobre os Fatores Determinantes dos Preços do Boi Gordo no Estado de
São Paulo. O estudo revelou que “os principais componentes da suplementação concentrada
(soja, milho e trigo) apresentam elevada correlação com o valor da arroba do boi gordo, (...)
este fato é coerente, pois a soja é um dos principais componentes de suplementos
concentrados para a pecuária de corte.”
Por outro lado, do ponto de vista do mercado interno, em análise do comportamento
histórico dos preços pagos ao produtor de bovinos de corte e os preços pagos pelos
consumidores por diferentes cortes de carne bovina no Rio Grande do Sul, nas últimas
décadas, VIANA et al (2009) constata que “o varejo, como elo da cadeia mais próximo do
consumidor, consegue regular os preços conforme a demanda, controlando, de certa forma, os
preços exercidos em toda a cadeia.”
Na formação do preço da carne, no mercado interno, também deve-se levar em conta
algumas características peculiares. A primeira é que no mercado brasileiro os frigoríficos só
remuneram aos produtores pela carne (carcaça), mas aproveitam praticamente todas as partes

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do animal; assim, os frigoríficos podem ser competitivos a ponto de vender a carne abaixo do
custo porque ganham com os demais derivados do boi (couro, por exemplo). O segundo
aspecto seria a inexistência de competição entre os frigoríficos.
Esse segundo aspecto foi refutado em vários estudos, porém Goloni e Moita (2010),
(1) observaram que “os produtores rurais são muitos e distribuídos pelos principais estados
produtores, enquanto que os frigoríficos são grandes e poucos, e concentram suas plantas
nestes estados e em São Paulo, principal centro consumidor. Isso sustenta a hipótese de que a
indústria tem a estrutura de um oligopsônio e que, portanto, tem potencial para exercer poder
de mercado sobre os consumidores.” (2) por modelo econométrico, apoiado em histórico de
21 anos de observações, encontraram “forte evidência de poder de mercado” contrapondo-se a
estudos anteriores que rejeitavam a hipótese de poder de mercado dessas organizações no
Brasil. Tal hipótese foi confirma por novo estudo de Moita e Golon (2014) que mais uma vez
concluíram que “os produtores rurais são muitos e distribuídos pelos principais estados
produtores, enquanto os frigoríficos são grandes e poucos e concentram suas plantas nesses
estados e em São Paulo, principal centro consumidor. Isso sustenta a hipótese de que a
indústria tem a estrutura de um oligopsônio e que, portanto, tem potencial para exercer poder
de mercado sobre os pecuaristas. ”
Lemes (2014), utilizando-se de séries temporais, dados de 1997 a 2013, com o
propósito de explorar as correlações de maior impacto na formação de preços da carne bovina,
desenvolveu modelo usando inteligência computacional capaz de reduzir o grau de
subjetividade na tomada de decisões sobre previsões de preços da arroba de boi e quantidades
a serem produzidas, contribuindo para o processo de planejamento de atividade de produção e
comercialização agropecuária. Ressalta, ainda, que em um mercado competitivo como o da
pecuária uma visão antecipada dos preços gera inegáveis ganhos e benefícios para os
envolvidos no agronegócio.
2. Fatores elementares de influência na precificação da carne e da soja
Mercado da Carne
Para Medeiros (2006), a pecuária tem destaque na economia mundial, pois ela é uma
grande fornecedora de proteína animal, também fornece matéria-prima para outros setores,
por exemplo: adubo orgânico, subprodutos para as indústrias de calçados, farmacêuticos,
entre outras.
Medeiros (2006) apud De Zen (1993), onde ressaltam quais sãos os fatores que
influenciam o preço da arroba do boi, estes são os fatores: as relações de troca entre boi gordo
e boi magro e a relação entre boi gordo e bezerros; a cotação em dólar dos animais, o prazo de
pagamento; as taxas de juros reais praticadas pelo mercado; as relações entre boi gordo e bens
duráveis; entre outros.
Tabela 1 - Mercado Interno e Exportações de Carne
Animais abatidos e peso total das
carcaças, segundo os meses - Brasil
janeiro-março 2015 abril-junho 2015 julho-setembro 2015
outubro-dezembro 2015
2015
Animais abatidos (Cabeças) 7.739.650 7.630.649 7.578.339 7.693.659 30.642.297
Peso total das carcaças
(Quilogramas)
1.837.935.944 1.846.831.248 1.877.054.772 1.929.037.430 7.490.859.394
Carne in natura exportada (t) 275.937.000 312.387.000 1.079.118.000
% Mercado Interno 100,00% 100,00% 85,30% 83,80% 85,60%
% de exportação 0,00% 0,00% 14,70% 16,20% 14,40%
Fonte: IBGE/DPE/COAGRO - Pesquisa Trimestral do Abate de Animais

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Urso (2007) apud Yatabe (2004) ressalta que o pecuarista é remunerado em média por
52% do peso total do animal abatido. Os outros 48% é representado por couro, fígado,
coração, cabeça, rabo e vísceras.
No Brasil foram abatidos 30,64 milhões de bovinos em 2015, demonstrado uma queda
de 9,6% em relação ao ano anterior, segundo as Pesquisas Trimestrais do Abate de Animais,
divulgada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).
As exportações brasileiras de carne bovina oscilaram entre 14 e 16% da produção
total, resultando em média de 14,4% de média no ano, com mais de 1.079 mil toneladas
destinadas outros países. Conforme se observa na Tabela 2, o mercado interno é predominante
nesse segmento da agropecuária, com cerca de 86% do market share.
Tabela 2 - Exportações do Agronegócio
Principais Produtos Janeiro - Dezembro
Valor (US$ milhões) Quantidade (mil toneladas)
2014 2015 %2014 2015 %
Complexo Soja 31.403 27.957 31,70% 60.710 70.819 44,00%
Soja em grãos 23.273 20.982 23,80% 45.689 54.323 33,80%
Farelo de soja 7.001 5.821 6,60% 13.716 14.827 9,20%
Óleo de soja 1.130 1.154 1,30% 1.305 1.670 1,00%
Carnes 17.429 14.724 16,70% 6.382 6.445 4,00%
Carne de Frango 7.933 7.071 8,00% 3.995 4.225 2,60%
in natura 6.893 6.231 7,10% 3.649 3.888 2,40%
industrializada 1.040 840 1,00% 346 337 0,20%
Carne Bovina 7.149 5.795 6,60% 1.545 1.361 0,80%
in natura 5.794 4.664 5,30% 1.228 1.079 0,70%
industrializada 620 634 0,70% 101 104 0,10%
Carne Suína 1.585 1.264 1,40% 491 542 0,30%
in natura 1.446 1.168 1,30% 418 473 0,30%
Carne de Peru 332 288 0,30% 126 133 0,10%
in natura 149 141 0,20% 80 84 0,10%
industrializada 183 148 0,20% 46 49 0,00%
Total de Exportações do Agronegócio 96.748 88.224 100,00% 138.830 160.868 100,00%
Fonte: IPEADATA
O setor de carnes ocupa a segunda posição na pauta das exportações brasileiras, o que
representa 16,7% do volume total exportado do agronegócio em 2015, ficando atrás somente
do complexo da soja, segundo dados do Ministério da Agricultura, Pecuária Abastecimento
(MAPA, 2015).
Em relação ao valor exportado, o complexo soja ocupou a primeira posição no ranking
de setores, com quase US$ 28 bilhões. Esse montante representou queda de 11% em relação a
2014, em função da queda do preço médio em 23,7%. Contudo, em termos de quantum, a soja
em grãos e o farelo de soja atingiram recorde histórico em quantidade: 54,3 e 14,8 milhões de
toneladas, respectivamente. As vendas externas de óleo de soja somaram US$ 1,15 bilhão,
isto é, 2,2% superiores ao que foi registrado em 2014. Houve ainda crescimento na
quantidade embarcada do produto: de 1,31 para 1,67 milhão de toneladas.
O setor de carnes destaca-se em seguida, com vendas externas de 14,7 bilhões.
Seguindo a tendência das demais commodities, houve queda em valor, apesar da ampliação na
quantidade embarcada. A exceção ficou por conta da carne bovina, que sofre perdas tanto em

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valor (-18,9%), quanto em quantidade (-11,9%). A carne de frango representou 48% do valor
exportado pelo setor de carnes, com US$ 7,07 bilhões e 4,23 milhões de toneladas. Cabe
ressaltar ainda que as exportações de frango in natura alcançaram recorde histórico em 2015
em termos de quantidade: 3,9 milhões de toneladas.
Mercado da Soja
Costa et al. (2008) explica que os preços FOB (free on board) estimados da soja
exercem grande influência no mecanismo de precificação da soja brasileira, pois o cálculo do
preço de paridade de exportação é fator preponderante – embora não seja o único – como
critério básico para a determinação do valor do produto nas praças do interior. Ainda Costa et
al. (2008) afirmam que quando está no período de sazonalidade, outras discrepâncias são
verificadas entre os preços da soja disponível (cash market) brasileira e a de Chicago.
Para Lacerda (2009), estes são grandes influenciadores do preço da soja no Brasil:
Preço Spot no Brasil (preço à vista), preço futuro da soja na China, descontada de 3% de
imposto de importação e 13% do preço do imposto de valor agregado, e preço do frete
marítimo.
Conforme Lacerda (2009), a soja é menos consumida in natura, tanto para
alimentação humana quanto para a alimentação animal. A maior parte de seu consumo é feita
pela indústria de esmagamento, que gera os subprodutos o farelo e o óleo, através de
processos industriais e químicos. O óleo de soja é muito utilizado tanto na alimentação
humana quanto animal. Já o farelo da soja é mais utilizado na alimentação animal, servindo
de ração para diversos animais.
A soja possui elevada capacidade de produção de proteínas por hectare do que
qualquer outro cultivo, tornando-se importante fator de incremento da produção de proteínas
animais para alimentação humana, uma vez que utiliza como importante fonte proteica da
composição de rações. Essa característica acarretou impressionante desenvolvimento e
expansão de seu mercado, especialmente nas últimas três décadas, tornando-se hoje o
principal ativo agrícola que movimenta a economia mundial e brasileira, com significativo
reflexo em sua complexa cadeia de atuação.
Conforme dados constantes na Tabela 3 - Soja em Números, o Brasil é o segundo
maior produtor mundial de soja, ficando atrás apenas dos Estados Unidos. Amplamente
difundida devido às suas variadas formas de utilização em diferentes segmentos, a oleaginosa
apresenta papel importante para a economia agropecuária brasileira. Em relação à
comercialização, o mercado interno consome somente 42% da produção brasileira da soja,
portanto o mercado externo é o maior consumidor da referida commodity. Diante desta grande
representatividade mundial, o preço da soja no mercado interno sofre grande influência do
mercado externo.
Tabela 3 – Soja em Números (safra 2014/2015)

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em milhões de toneladas % Mundo % Brasil
Produção: 317,3 100%
Fonte: USDA
Soja nos EUA (maior produtor mundial do grão)
Produção: 108 34%
Fonte: USDA
Soja no Brasil (segundo maior produtor mundial do grão)
Produção: 95,1 30% 100%
Fonte: CONAB
Consumo interno de grãos (CONAB): 39,9 13% 42%
Exportação de Grão (Agrostat): 45,7 14% 48%
Exportação de farelo (Agrostat): 13,7 4% 14%
Exportação de óleo (Agrostat): 1,3 0% 1%
Total exportado (Agrostat): Valor bruto U$ 31,4 bilhões
Fonte: Embrapa/soja
Evolução de preços
O comportamento histórico dos preços da arroba do boi gordo e da soja, mostrada no
Gráfico 1 – Evolução dos preços em U$ da soja e arroba do boi gordo, foi extraído a partir do
dados que foram obtidos meio de consulta a base de dados do Centro de Estudos Avançados
em Economia Aplicada (Cepea), para o período de 01 de setembro de 2004 a 24 de março de
2016, totalizando 2944 observações de cotações de preços diárias, em reais e convertidos pela
taxa de dólar comercial de venda das 16h30, em R$/US$.
Gráfico 1 – Evolução dos preços em U$ da soja e arroba do boi gordo
Fonte – Série baseada em dados da ESALQ/BM&FBOVESPA – CEPEA
A relação entre o preço futuro e o preço a vista é um fator importante para o
planejamento das atividades de produção e comercialização agropecuária. As previsões
adequadas de preços permitem melhores margens de ganhos, notadamente em mercados
competitivos como os da soja e da carne bovina. O que chama atenção, no entanto, é a relativa

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similaridade de evolução de seus preços por longos períodos de tempo, pois são mercados de
aparentemente com variáveis de formação de preços diferentes.
A soja é uma commodity cuja produção é majoritariamente destinada ao mercado
externo. Por exemplo, na safra de 2014/2015, as exportações de soja in natura representaram
cerca de 48% da produção e o consumo interno de grãos absorveu somente 42%. Essa
característica explica porque os esses preços são determinados por fatores externos, como a
cotação do produto na bolsa de Chicago, nível de produção dos EUA, demanda da China
dentre outros.
Por outro lado, a carne tem como destino predominante o mercado interno, que
absorve mais de 80% do volume da carne produzida. As exportações giraram em 2015, na
média de 15%, o que implica que a formação de preços é determinada pelo comportamento da
oferta e demanda interna.
Duas características importantes desses mercados são pontuadas por Abitante (2008)
 No caso do boi gordo, há uma baixa presença de integração contratual e vertical.
Os frigoríficos se abastecem diretamente do mercado spot de animais, em geral
adquirindo o produto de intermediários especializados. Desta forma, o pecuarista
tem que procurar assegurar o preço de venda através do mercado futuro. Como as
expectativas de preços são formadas por um número maior de agentes, o preço
futuro tende a acompanhar o preço spot.
 No caso da soja, grande parte dos produtores asseguram o preço de seu produto
através das tradings, que adquirem antecipadamente a produção ou recebem a
mesma como pagamento por insumos.
Nesse contexto, o que se observa é relativa sintonia econométrica entre a série
histórica de preços desses dois produtos. Por isso, este trabalho teve por objetivo avaliar se
existe uma ligação estatística de longo-prazo entre os mercados físico do boi gordo e da soja,
de modo que o produtor de carne possa utilizar este último mercado como forma de auxiliá-lo
no processo de planejamento de sua produção, como mais uma alternativa para apoiar seu
processo de tomada de decisão.
3. Metodologia
Natureza e classificação da pesquisa
Trata-se de uma pesquisa quantitativa, tendo como tema central a variação dos preços
do boi gordo, no mercado brasileiro, com o objetivo de esclarecer essas variações em função
da variação de outros dois preços fundamentais do mercado do agronegócio: o preço da soja e
o preço do milho, que são dois insumos importantes para o criador de gado de corte.
Quanto ao objeto da pesquisa foram os preços da soja e do milho, como variáveis
explicativas para as variações de preços do boi gordo, no mercado brasileiro, considerando.
Dois produtos insumos para os criadores de gado de corte foram considerados, com
características diferentes: a soja é uma commodity do tipo exportação, que tem os seus preços
influenciados diretamente pelo mercado internacional e o milho é um insumo para a criação
de gado que tem os preços determinados basicamente no mercado nacional, devido a sua
pouca expressão no mercado de exportações do país.
A coleta de dados se deu em consulta à a base de dados do Centro de Estudos
Avançados em Economia Aplicada (Cepea). As unidades de medida são para soja e milho,
cotações de sacas de 60 Kg e para o boi gordo, arrobas, pois essas são as métricas utilizadas
comercialmente para tais mercadorias.
Quanto à métrica dos dados utilizados, o indicador de preços do mercado de carne
bovina no atacado, utilizou-se o Indicador de Preços do Boi Gordo

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ESALQ/BM&FBOVESPA, que é uma média diária ponderada de preços à vista do boi gordo
no estado de São Paulo, que é o valor em reais pago pelo frigorífico, em negócios efetivos,
informado por agente colaborador do Cepea, cotado por arroba de carcaça de boi gordo, para
retirar em fazendas das regiões de origem. Quanto aos preços da soja, utilizou-se o indicador
ESALQ/BM&FBOVESPA da soja Paranaguá, que se refere ao grão exportado, utilizando o
incoterm DAP, que se refere à soja disponível no pátio do porto de Paranaguá. Esse indicador
de preço da soja é uma média aritmética, em Reais por saca de 60 kg, dos preços da soja
comercializada no porto de Paranaguá, que representa soja brasileira em grão, a granel tipo
exportação, com limites de tolerância de impurezas de acordo com as exigências do mercado
internacional. Todos os preços foram convertidos em dólar americanos, pela taxa de dólar
comercial de venda das 16h30, tendo-se observado que os preços a prazo são convertidos para
os valores à vista, considerando o prazo em dias corridos entre a negociação e o efetivo
pagamento pelo comprador, com base na taxa diária do Certificado de Depósito Interbancário
(CDI), coletado na Câmara de Custódia e Liquidação (CETIP). Quanto aos preços da soja e
do milho, utilizou-se também o indicador ESALQ/BM&FBOVESPA, em reais, de acordo
com a base de dados da ESALQ/BM&FBOVESPA para o mercado interno, com a conversão
em dólares americanos de acordo com a mesma métrica.
A amostra de dados tratados considera as cotações conforme descritas e tomadas
diariamente no período de 01 de setembro de 2004 a 24 de março de 2016, totalizando 2944
triplos de observações em cotações diárias das commodities soja, milho e boi gordo. A
seleção dessa amostra se deve aos insumos mais importantes da preparação de rações para
gado de corte, que de acordo com a teoria é um dos componentes mais expressivos de custos.
O tamanho da amostra se estendeu no período recente, por 12 anos, em que se atingiu um
grau mais elevado de internacionalização do mercado de carne de produção nacional
acompanhando o processo já existente de internacionalização do mercado de soja brasileiro. A
coleta de dados observou o princípio da generalização e disponibilidade dos dados da
ESALQ/BM&FBOVESPA, como facilitador do acesso aos dados analisados.
O tratamento dos dados foi realizado por meio do software estatístico SPSS 17. O
formato do tratamento dos dados seguiu a formação clássica de estimações com base em
regressões e coeficientes de correlação, que procuram evidenciar as conexões entre as
variáveis independentes (preço da soja e preço do milho) e a variável dependente (preço do
boi gordo).
Análise de correlações entre as variáveis que representam os indicadores de preços das
variáveis dependentes com o indicador de preços da variável independente, durante o período
do estudo. Três tipos de análise de regressão foram testadas:
a) preço do boi gordo em função do preço da soja
b) preço do boi gordo em função do preço do milho
c) preço do boi gordo em função do preço da soja e do milho.
Com estas estimações pretendeu-se verificar qual dos insumos citados tem o maior
grau de correlação com o preço do boi gordo no mercado.
4. Resultados
Tendo efetuado as estimações pelas regressões propostas, os resultados são
apresentados a seguir, procurando enfatizar a importância das variáveis explicativas no
contexto da formação de preços do boi gordo no mercado.
Médias de preços
Como se percebe pela Tabela 1 a média de cotação da soja foi de US$23,65 e do milho
foi de US$11,70, e a média do preço da arroba de boi gordo no período foi de US$41,18,

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considerando-se o câmbio em dólar corrente. O maior desvio padrão da cotação do boi gordo
demonstra um pouco a volatilidade deste produto, que parece ter maiores variações em torno
da média, em relação aos demais produtos analisados.
Tabela 4. Descritivas dos dados estudados
Média Desvio Padrão
Soja 23,65 7,59
Boi Gordo 41,18 12,78
Milho 11,70 3,68
Correlações entre as medidas adotadas
Na matriz de correlações de Pearson, observa-se que os preços da soja e do boi gordo
mantêm correlação de 82,9%, considerando as observações mencionadas. Já com os preços do
milho a correlação dos preços do boi gordo é menor: 74,4%. A correlação entre as duas
variáveis: preços de milho e soja atinge o valor de 75,4%.
Os coefientes de correlação alternativos mantiveram valores muito similares aos
obtidos pela fórmula de Pearson apresentados na Tabela 5, com o mesmo p menor do que
0,05.
Tabela 5. Matriz de correlações:
Pearson Correlation soja boi gordo milho
soja
1 0,829 0,754
boi gordo 0,829 1 0,744
milho 0,754 0,744 1
Regressão Soja x Boi gordo
Quando se faz a regressão dos preços da soja sobre os preços do boi gordo, como
variável dependente, no período, têm-se os seguintes resultados:
Tabela 6. Resultados da Regressão Linear (soja x boi gordo)
Coeficiente Desvio padrão
Interceção 8.1563 0.4307
Coeficiente Angular 1.4 0.0173
R2 0.68
DW 0.0056
* Nível de Confiança de 95%
Nesta regressão apresentam-se os preços da soja como um fator explicador importante
para a formação dos preços do boi gordo, tendo um poder de explicação medido pelo índice
de correlação R2 em 68% dos desvios em relação à média explicados pelo modelo de
regressão.
Considerando os desvios ou erros da regressão, uma aproximação dos resíduos da
regressão apresenta a maioria dos desvios de regressão está próxima de zero, o que autoriza a
interpretação de boa estimação dos resultados.
Nota-se, no Gráfico 2, que os resíduos dessa regressão se concentram nas
proximidades do valor 0, o que demonstra a força explicativa da variável independente sobre
a variável dependente, sendo mais frequentes resíduos negativos, ou seja, subestimação do
que resíduos positivos, ou superestimação.
Gráfico 2. Plotação dos resíduos da regressão

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Regressão Milho x Boi gordo
Quando se faz a regressão dos preços do milho sobre os preços do boi gordo, como
variável dependente, têm-se os seguintes resultados:
Tabela 6. Resultados da Regressão Linear (milho x boi gordo)
Coeficiente Desvio padrão
Interceção 10.9616 0.5238
Coeficiente Angular 2.5834 0.0427
R2 0.5542
DW 0.0019
* Nível de Confiança de 95%
Considerando-se os preços do milho como variável explicativa para as variações dos
preços do boi gordo, no período, nota-se que o coeficiente é maior do que no caso da soja (os
preços do boi gordo são 2,58 vezes maiores do que os preços do milho, devendo ainda somar
um valor fixo maior (10,96) em cada ponto. O poder explicativo do modelo também parece
menor, de acordo com o indicador de correlação da regressão (R2) que nesta regressão mostra
que 55% dos valores estimados são previstos pelo modelo, em comparação com 68% no caso
anterior quando o preço da soja é a variável explicativa.
O Gráfico 3 mostra a dispersão dos resíduos ou desvios de estimação do modelo em
torno da média, o que apresenta uma concentração bem menor em torno da média, e com
diferenças maiores, entre de -20 a +20 nos valores do boi gordo em relação às variações dos
preços do milho.
Gráfico 3. Plotação dos resíduos da regressão

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No Gráfico 3, nota-se que os resíduos dessa regressão são dispersos em relação ao
valor 0, o que demonstra uma menor força explicativa da variável independente sobre a
variável dependente, comparando-se com a regressão que tem os preços da soja como variável
explicativa. Também tanto os resíduos negativos, que indicam subestimação quanto os
resíduos positivos, que indicam superestimação, estão igualmente presentes.
A seguir incluem-se as duas variáveis explicativas no modelo de estimação,
naturalmente sabendo-se que desta forma incrementa-se o poder de explicação do modelo,
mas reduzem-se os graus de liberdade.
Regressão Soja e Milho x Boi gordo
Fazendo-se a regressão tomando-se os preços do milho e da soja como variáveis
explicativas, obtém-se um modelo com maior poder de explicação, o que parece interessante
para quem se interessa em obter previsões de preços no curto prazo, desde que os preços dos
insumos sejam conhecidos com antecedência.
Tabela 5. Resultados da Regressão Linear (soja e milho x boi gordo)
Coeficiente Desvio padrão
Interceção 5.2381 0.4366
Coeficiente soja 1.0459 0.0250
Coeficiente milho 0.9583 0.0515
R2 0.7207
DW 0.0043
* Nível de Confiança de 95%
Nesta regressão apresentam-se os preços da soja e do milho como fatores explicadores
para a formação dos preços do boi gordo, tendo um poder de explicação medido pelo índice
de correlação R2 em 72% dos desvios em relação à média explicados pelo modelo de
regressão. Como se espera em casos de inclusão de mais variáveis explicativas ao modelo
linear, o indicador de correlação da regressão R2 aumenta.
Neste caso, no entanto o aumento parece pouco significativo, demonstrando que a
variável relativa ao preço do milho contribui pouco para o ajustamento deste modelo. O
Gráfico 4 mostra o gráfico de dispersão dos resíduos dessa regressão.
Gráfico 3. Dispersão dos resíduos da regressão

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Considerando os desvios ou erros da regressão, uma aproximação dos resíduos da
regressão apresenta a maioria dos desvios de regressão continua próxima de zero, mas a
dispersão se mostra mais parecida com a regressão em que se teve apenas a variável “milho”
como explicativa, o que mostra a influência da volatilidade dos preços do milho em diferente
direção aos dos preços do boi gordo, pois analisando os desvios padrão da série do milho
esses preços parecem até mesmo menos voláteis do que os preços da soja, em termos
absolutos. Porém considerando as relações entre as três variáveis parecem que os resíduos das
regressões se dispersam mais do que a regressão inicial que tinha apenas os preços da soja
como variável explicativa das variações de preços do boi gordo.
Observando-se os resultados alcançados, pode-se perceber que o maior poder
explicativo, dentre as variáveis independentes analisadas está em favor dos preços da soja,
cujos erros padrões de regressão se concentram principalmente em torno do valor 0, com
exceções para uma tendência de subestimação das regressões utilizando-se tal variável como
explicativa.
Naturalmente ao se adicionar uma segunda variável ao modelo, representada pelos
preços do milho, nota-se uma melhora explicativa em geral, mas os erros da explicação se
tornam maiores significativamente e mais dispersos, como mostra o Gráfico 3.
5. Conclusão
Com base nas estimações estatísticas pode-se tecer os seguintes comentários como
conclusões deste estudo: o preço do boi gordo, apesar de ter 85% de sua produção reservada
ao mercado interno sofre uma forte influência do mercado internacional, provavelmente pela
interferência dos preços da soja, quando utilizada como insumo na produção de carne, que são
cotados internacionalmente.
Os preços do milho, que é um insumo doméstico na produção de carne bovina, têm
uma influência moderada na formação de preços do boi gordo no mercado, apesar de agregar
um poder de explicação ao modelo de estimação de preços, este insumo apresenta uma
dispersão maior quando se analisam os desvios da regressão em que está presente.
Assim mesmo considerando que a formação de preços é um estudo complexo e
especificamente os preços do boi gordo dependem de muitas variáveis, analisando uma serie
de preços diários, composta de 12 anos de cotações, padronizada em preços em dólares
americanos tomados na forma corrente, o que elimina a influência das variações do câmbio,
mas não afasta a inflação ou a supervalorização que por ventura o dólar americano tenha

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sofrido no período. Um estudo incluindo series temporais e cointegração será de interesse
para o aprofundamento deste trabalho. Outro fator a ser considerado em estudos futuros é a
influência de variáveis macroeconômicas e políticas agrícolas do país, tais como incentivos
tributários e financeiros direcionados ao setor.
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