Modelagem da autocorrelação residual pelo método dos mínimos quadrados generalizados com aplicação ao mercado de carne de frango

Abstract

O objetivo deste trabalho consistiu no estudo da influência do mercado de carne bovina sobre o preço da carne de frango, dois importantes bens da produção agroindustrial brasileira, considerando a hipótese de que esta relação é quantitativamente relevante. Para isto, ajustou-se um Modelo de Regressão Linear Múltipla, tomando-se o preço do frango em função das variáveis que caracterizam o mercado de carne bovina, além da adição de variáveis independentes de aspectos mais gerais. Utilizou-se o procedimento stepwise combinado com o Critério de Akaike (AIC) para seleção do melhor ajuste, cujo poder de explicação foi avaliado pelo Coeficiente de Determinação ajustado. O modelo obtido foi submetido à validação através da análise de resíduos, com uso de técnicas gráficas, além de testes como de Shapiro-Wilk, de Durbin-Watson e de Breusch-Pagan. Verificada a autocorrelação residual como única violação aos pressupostos da análise, recorreu-se à estimação via método de Mínimos Quadrados Generalizados (GLS), considerando as variáveis explicativas selecionadas no melhor ajuste. Modelou-se a matriz de covariâncias com um modelo autorregressivo de segunda ordem, obtido a partir de procedimento iterativo. Este ajuste foi avaliado a partir do Pseudo R , métrica desenvolvida especificamente para avaliação de modelos GLS. O modelo final, sob o ponto de vista teórico, ajustou-se de maneira razoável aos dados: apenas 30; 25% das variações da variável respostas foram explicadas pelo modelo. Sob a perspectiva prática, no entanto, trata-se de resultado plausível, uma vez que apenas variáveis que caracterizam o mercado de carne bovina (e sua interseção com o mercado de carne de frango) foram consideradas no estudo, verificando-se, portanto, a relevância da interação entre os dois setores. Sugere-se, para melhor quantificação desta relação, a adição de outras variáveis, além de abordagens alternativas.