À orientadora Heloisa Lee Burnquist, pela dedicação em todas as etapas desse trabalho. Agradecimento especial à professora Mirian Bacchi, pelo fundamental apoio na utilização do modelo de Box-Jenkins e pelas participações no seminário e qualificação. À professora Sílvia Miranda, pela participação no seminário e qualificação, e ao professor Geraldo Sant'ana, pela participação na qualificação. Ambos forneceram preciosas sugestões para a realização deste trabalho. Ao professor Marcos Jank, pelas sugestões para a escolha do tema. Aos professores do Departamento de Economia, Administração e Sociologia, toda a minha gratidão pelos conhecimentos transferidos. À CAPES, pela bolsa concedida. À Maielli, pela paciência e dedicação no atendimento. À Ligiana e ao Álvaro pelo atendimento na biblioteca. A todos os funcionários da ESALQ, que propiciaram a estrutura para a realização dos cursos e da tese. Ao Luiz Carlos Corrêa Carvalho e ao professor Guilherme Dias, pelas conversas ao longo deste trabalho. Aos colegas do doutorado: Cárliton, Humberto, Kleber, Samuel, Piedade e Alivinio, pelo qual compartilhamos inúmeros cursos oferecidos no departamento, pela amizade e companheirismo. Ao Jonas, pelas conversas a respeito da tese. Ao pessoal da República: Humberto, Ary, Mauro, Lucilio, Emerson, Marcelo e a todos os demais eventuais moradores. Ao grupo de estudos em comércio internacional (GECINT), pelo qual tenho o prazer e orgulho de participar, pelas discussões e trocas de informações. À todos os colegas da ESALQ, pelo companheirismo esalqueano. À toda a família e amigos, pelo apoio na realização de mais está jornada na minha vida.
Resumo O objetivo deste trabalho é o de mensurar as elasticidades do preço da cana-de-açúcar, do preço da carne bovina (ocorreu, principalmente, substituição de pastos por canavial no estado) e da variação da concessão de crédito rural sobre a produção canavieira, a área plantada e a produtividade no estado de São Paulo. Utilizou-se o modelo de dados em painel para os trinta Escritórios de Desenvolvimento Rural com maior participação na produção canavieira no estado, entre 1995 e 2012. Os resultados mostram que o preço da cana-de-açúcar em quatro defasagens impactou sobre a produção, a área plantada e a produtividade. O preço da carne bovina, em uma e duas defasagens, e a concessão de crédito, em quatro defasagens, impactaram na produção e na área plantada. Concluiu-se que as expectativas de preços para as decisões relacionadas a área plantada e compra de insumos para incrementar a produtividade consideram preços passados. A concessão de crédito rural impactou na área plantada e, consequentemente, na produção. O modelo de produção foi muito parecido com o modelo para área plantada com cana-de-açúcar no estado de São Paulo. A variação da produção foi mais influenciada pela variação de área do que de produtividade.
Sugarcane (Saccharum officinarum L.) productivity is dependent on climatic and economic conditions. The goal of this research is to combine economic and agrometeorological modeling on sugarcane productivity in the 18 important sugarcane production microregions of the São Paulo state in Brazil from 1995 to 2012. Cluster analysis was used to identify two groups of microregions with similar sugarcane actual productivity (PR) within each group. Group 1 presented higher values compared to group 2 in all years. However, the sugarcane attainable productivity (PA), estimated by the agrometeorological model, of group 2 was higher than group 1 in 17 of the 18 years analyzed. Finally, a statistical model was used to quantify the influence of sugarcane price, rural credit concession and PA on PR in all microregions and in the two groups. For all microregions, sugarcane price was the most important explanatory variable for PR, followed by PA and the rural credit concession in third. PR of Group 1 was mainly affected by sugarcane prices and PR of group 2 was mainly affected by PA. Therefore, the group 1 sugarcane producers were able to respond to price changes regardless of PA in this group. This can occur due to a better management, bigger investments or smaller metereological adversity of group 1. In conclusion, the agrometereological (PA) and the economic (sugarcane price and rural credit concession) variables affected the PR in the analyzed regions. However, crop pathogens, meteorological adversities or human management have led to this situation (limiting and reducing factors).
RESUMOEste artigo examina a estrutura de capital de oito empresas representativas do Índice de Materiais Básicos da BM&FBOVESPA no período de 1994 a 2011. A controvérsia existente nas bases teóricas desenvolvidas neste tema permite que novas abordagens sejam levantadas com o objetivo de aumentar a compreensão dos fatores que determinam os níveis de endividamento das firmas. Neste estudo optou-se pelo uso de indicadores financeiros que representassem três eixos de interesse (rentabilidade, capacidade de pagamento e geração de caixa) na explicação do endividamento de curto e longo prazo. A abordagem metodológica foi quantitativa, por meio da análise de regressão com dados em painel. A expectativa inicial é que os resultados encontrassem aderência nas premissas da Pecking Order Theory. Em que pese às restrições metodológicas, observou-se que as variáveis de liquidez corrente, ROA e ROE determinam o endividamento de longo e curto prazo, sendo este último, também influenciado pelas variáveis de ciclo financeiro e giro do ativo. Todavia, o grau de influência da rentabilidade é distinto para as variáveis dependentes, o que denota a existência de conflitos de agência entre credores e acionistas e a preferência pelo uso de fontes internas no financiamento dos ativos.Palavras chaves: Estrutura de capital. Rentabilidade. Indústria de materiais básicos. Factors determining the structure of capital firms basic materials of Brazil ABSTRACTThis article examines the capital structure of eight companies representing the Basic Materials Index of BM&FBOVESPA in the period 1994-2011. The controversy in the theoretical foundations developed this theme allows new approaches to be lifted in order to increase understanding of the factors that determine the levels of indebtedness of firms. This study opted for the use of financial indicators that represent three areas of interest (profitability, ability to pay and cash) in explaining loan short and long term. The methodological approach was quantitative, through regression analysis with panel data. The initial expectation is that the results met grip on the premises of Pecking Order Theory. Despite the methodological limitations, it was observed that the current liquidity variables, ROA and ROE determine borrowing long and short term, the latter being also influenced by the variables of the Enf.: Ref. Cont. UEM -Paraná v. 33 n. 2 p. 87-103 maio / agosto 2014financial cycle and asset turnover. However, the degree of influence profitability is distinct for the dependent variables, which indicates the existence of agency conflicts between shareholders and creditors and preference for internal sources in financing assets.
Mensuração do impacto de variáveis econômica sobre captação de leite no estado de Minas Gerais entre 1999 e 2016-uma análise utilizando modelo de cointegração Measurement of the impact of economic variables on milk intake in the state of Minas Gerais between 1999 and 2016-an analysis using a cointegration model
-The objective of this work was to estimate the coffee supply by calibrating statistical models with economic and climatic variables for the main producing regions of the state of São Paulo, Brazil. The regions were Batatais, Caconde, Cássia dos Coqueiros, Cristais Paulista, Espírito Santo do Pinhal, Marília, Mococa, and Osvaldo Cruz. Data on coffee supply, economic variables (rural credit, rural agricultural credit, and production value), and climatic variables (air temperature, rainfall, potential evapotranspiration, water deficit, and water surplus) for each region, during the period from 2000-2014, were used. The models were calibrated using multiple linear regression, and all possible combinations were tested for selecting the variables. Coffee supply was the dependent variable, and the other ones were considered independent. The accuracy and precision of the models were assessed by the mean absolute percentage error and the adjusted coefficient of determination, respectively. The variables that most affect coffee supply are production value and air temperature. Coffee supply can be estimated with multiple linear regressions using economic and climatic variables. The most accurate models are those calibrated to estimate coffee supply for the regions of Cássia dos Coqueiros and Osvaldo Cruz.Index terms: Coffea arabica, climate, econometrics, modelling, rural credit. Modelos econômicos e climáticos para estimativa da oferta cafeeiraResumo -O objetivo deste trabalho foi estimar a oferta cafeeira por meio da calibração de modelos estatísticos, com variáveis econômicas e climáticas, das principais regiões produtoras do Estado de São Paulo. As regiões estudadas foram Batatais, Caconde, Cássia dos Coqueiros, Cristais Paulista, Espírito Santo do Pinhal, Marília, Mococa e Osvaldo Cruz. Foram utilizados dados de oferta cafeeira, variáveis econômicas (crédito rural, crédito rural na agricultura e valor da produção) e variáveis climáticas (temperatura do ar, precipitação pluvial, evapotranspiração potencial, deficiência e excedente hídrico) de cada região, para o período de 2000-2014. Os modelos foram calibrados com uso de técnicas de regressão linear múltipla, e todas as combinações possíveis foram testadas para a seleção das variáveis. A oferta cafeeira foi a variável dependente, e as demais, as independentes. A acurácia e a precisão dos modelos foram analisadas pelo erro percentual médio e pelo coeficiente de determinação ajustado, respectivamente. As variáveis que mais influenciam a oferta cafeeira são o valor de produção e a temperatura do ar. É possível estimar a oferta cafeeira com regressões lineares múltiplas por meio de variáveis econômicas e elementos climáticos. Os modelos mais acurados são os calibrados para estimar a oferta cafeeira das regiões de Cássia dos Coqueiros e Osvaldo Cruz.
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