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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-9122-5165
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Embargado
Title: Variáveis que influenciam a formação de preços do Café Arábica: uma análise regional e nacional
Alternate title (s): Variables that influence Arabica coffee price formation: a regional and national analysis
Author: Vilela, Eunice Henriques Pereira
First Advisor: Penedo, Antonio Sérgio Torres
First member of the Committee: Pereira, Vinícius Silva
Second member of the Committee: Ambrozini, Marcelo Augusto
Summary: A cafeicultura é uma atividade de acentuada relevância econômica e social para o Brasil e, especialmente, para o estado de Minas Gerais, principal estado produtor e responsável por mais da metade da produção nacional. Considerando essas características e a importância da gestão de custos de produção e de riscos para a rentabilidade e sustentabilidade do setor, esta dissertação está dividida em dois capítulos. O primeiro foca na cafeicultura no estado de Minas Gerais, com o objetivo de analisar o comportamento dos custos de produção em relação ao preço do café nas principais regiões produtoras do estado, sendo estas: o Sul de Minas, o Cerrado Mineiro e as Matas de Minas; além de verificar a influência da região como fator de diferenciação sobre o comportamento dessas variáveis. Para tanto, se utilizou de uma regressão com dados em painel que tinha como variável dependente o preço pago ao produtor pela saca de Café Arábica nas regiões supracitadas, entre 2007 e 2018, e do teste de Kruskal-Wallis, para identificar possíveis relações entre as variáveis de custos e a região produtora. Os resultados indicaram que os custos com máquinas, defensivos e o volume produzido tem uma relação negativa com as variações de preços do café, enquanto os impostos tem uma relação positiva, e que a região tem uma relação significativa com as variações de preços do café nas regiões produtoras de Minas Gerais. Identificou-se também que a produtividade, os custos com defensivos, mão de obra e máquinas apresentam distribuições diferentes de valores entre as regiões. O segundo capítulo, por sua vez, teve como objetivo elaborar e validar um modelo de previsão para o comportamento de preços do café brasileiro através do uso de Redes Neurais Artificiais. Para compor o modelo de previsão foram utilizadas variáveis relacionadas aos custos de produção do café nos principais munícipios produtores do Brasil, variáveis macroeconômicas que podem afetar os preços das commodities agrícolas, variáveis relativas ao mercado brasileiro de café e variáveis relativas ao mercado mundial de café. Foram construídos e treinados modelos com doze arranjos de variáveis, que se diferenciam pelas variáveis que compunham suas entradas. Com um MSE de 0,0958 e um R² 0,8394, o modelo que apresentou melhor desempenho preditivo foi o arranjo composto pelas variáveis de custos de produção como máquinas, mão de obra, fertilizantes, defensivos e despesas financeiras, e pelas taxa de juros, câmbio, os impostos, e pelo consumo, exportação, estoques e produção de café no Brasil, na configuração com 13 neurônios na primeira camada escondida e 1 neurônio na segunda camada escondida.
Abstract: The coffee production is an activity of great economic and social relevance for Brazil and especially for the state of Minas Gerais, the main producing state and responsible for more than half of national production. Considering these characteristics and the importance of production cost and risk management for the profitability and sustainability of the sector, this dissertation is divided into two chapters. The first chapter focus on coffee growing in the state of Minas Gerais, with the objective of analyzing the behavior of production costs in relation to the price of coffee in the main producing regions of the state, namely: the South of Minas, the Cerrado Mineiro and the Matas de Mines; besides verifying the influence of the region as a differentiating factor on the behavior of these variables. For this, we used a panel data regression that had as dependent variable the price paid to the producer for the Arabica coffee bag in the aforementioned regions, between 2007 and 2018, and the Kruskal-Wallis test, to identify possible relationships between cost variables and the producing region. The results indicated that machine costs, pesticides and volume produced have a negative relationship with coffee price changes, while taxes have a positive relationship, and that the region has a significant relationship with coffee price changes in coffee. producing regions of Minas Gerais. It was also identified that productivity, costs with pesticides, labor and machines present different distributions of values between regions. The second chapter, in turn, aimed to elaborate and validate a forecasting model for the price behavior of Brazilian coffee through the use of Artificial Neural Networks. To compose the forecast model, variables related to coffee production costs were used in the main producing municipalities of Brazil, macroeconomic variables that may affect the prices of agricultural commodities, variables related to the Brazilian coffee market and variables related to the world coffee market. Models were built and trained with twelve arrangements of variables, which differed by the variables that made up their inputs. With an MSE of 0.0958 and an R² 0.8394, the model with the best predictive performance was the arrangement composed of production cost variables such as machinery, labor, fertilizers, pesticides and financial expenses, and interest rates. , foreign exchange, taxes, and for the consumption, export, stocks and production of coffee in Brazil, in the configuration with 13 neurons in the first hidden layer and 1 neuron in the second hidden layer.
Keywords: Café
Coffee
Regionalidade
Regionality
Custos de Produção
Production Costs
Redes Neurais Artificiais
Artificial Neural Networks
Gestão de Riscos
Risk Management
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Administração
Quote: VILELA, Eunice Henriques Pereira. Variáveis que influenciam a formação de preços do Café Arábica: uma análise regional e nacional. 2020. 77 f. Dissertação (Mestrado em Administração) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.4
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.4
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28693
Date of defense: 7-Feb-2020
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