www4.fsane*.com.br/revista
Rev. FSA, Teresin*, v. 13, n. 6, art. 5, *. 71-90, nov./dez. 2016
ISSN *m*r**so: 1806-6356 ISSN E*e*rô*ico: 2317-2983
ht*p://dx.doi.or*/10.128*9/2016.13.6.5
O Efeito das Crises Econômicas *undiai* na Volatilidade da Produção de A*t*móveis no *ra*il
The **obal Economic **ises Efects *n The volati*ity o* N*tional Pr*duction of Au**mobi*es
Letíci* Mar*sca
Gr*d*ação em *dministração pela U*iv*rsidade Region** *ntegrada *o Alto Uruguai e *as Missõe*
E-mail: letic*amarasca@yahoo.c*m.b*
Adriano Mendon*a Souza
Do*to* em Engen**ria de P*od*ção pela Uni*e**idade Fe*eral de Santa Cat*r*na
Profes*or da Univer*idade Federal de S*nta *aria
E-mail: am*ouz*.sm@*mail.*om
Endere*o: L*t*cia Maras*a
En*ereço: Endereç*: Universidade Federal de Santa
*aria, Centro de C*ê*c*a* Na*urai* e Ex**as,
Departamento *e *stat*stica. Labo*atório d* *n*lise e
Modelagem Estatí*tica - L*M* - sala 1205-*. *a*pus
*niversi*ário - Camob*. *ep.: 97119-*00 - Sant* Maria,
RS - B*asil.
*ditor Cie*tífico: T*nny Ke*ley de Ale**ar Rodrig*es
Artigo rece*ido *m *4/08/2016. Última vers*o
*ecebid* em 16/09/**16. Apr*vado em 17/09/2016.
Ende*eço: Ad**ano Mendonça Souza
Ender*ço: Unive*sidade Federal de Santa M*ria, Ce*t*o
de Ciênc*as Natura*s e E*a*as, D*partamento d*
Estatística. Sala 120*-C. Campus U*ive*s*tário -
*amobi. Cep.: 97119-900 - S*nta Maria, R* - Br**il
Aval*ado pe*o sist*m* Trip*e Review: Desk Revi*w a)
p*lo Editor-Chefe; * b) Double Blind Re*i**
(av*liação ce*a por dois av*lia*ores da área).
*evisão: Gra*atical, Normativa e de Format*çã*.
Ap*io e financiamento: Agradece*os ao L*ME - L*boratório de Análise e Mod*lagem Esta*íst*ca da Univ*rsidade
Federal de Santa Mari* - UFSM, pelo **paço utilizado, assim como sof*w**es * equipam**tos.
*. Ma*a**a, A. M. Souza
*2
RESU*O
O Brasi* tem
papel de *e*taque
n* consumo e
na produção de a*t*m*veis, sendo
e*ta
produção suj*i** a* d**empenho econ*mico do país. Este e*tu*o tem *omo obje*ivo estim*r
um mod*lo linear de classe geral ARIMA, para pr**er o comportame*to da Série de Produção
Na*i*nal de Au*omóveis e *m *o*elo não linear da classe geral *RCH, para *o*preender os
efeitos *e volat*l*dade da série, auxiliando *s fa*ricantes d*
au*omóveis no *aís no
plan*jament* d* su* *rod*ç*o. ** dados f*ram *o**tad*s me*s*lmen*e e re*irados do s*t* *a
Assoc*ação N*cional **s *abricante* de Veículos Automotores - *NFAVEA,
e
correspondem à fabricaçã* nacional de automóveis, no p*ríodo de janeiro de 1957 até
fever*iro de *016, formando uma Séri* Históric* Nac*onal d* P*oduç*o de Automóveis, com
710 **ser*ações. A met*dologia empr*gada é da modelagem ARIMA e os modelos
h**erocedásticos AR*H. Com base no modelo a*ustad*, foi possível a rea*ização de previsão
in sample. O *rocess* ger*dor da série é um autore*ressiv* de ordem 1, c*m uma difer*nça
n*cess*ria pa*a tornar a série estaci*nária, com efeito sa*on*l no lag 12, apr*sentando ainda
hete*ocedastici*ade de ordem 1.
P*lavras-chave: P*odução Nacional de **tomóveis. Des*mpenho Econô*ico. Modelo
ARIMA. Mode*o *RCH.
AB*T*ACT
Brazil is feature* on consum*tion and automobi*es p*o**ction, being thi* produ*tion subj*ct
to ec*nomic country\s perfor*an*e. *his *tudy aims *o fit an ARIMA lin*ar *odel *o forecast
t*e S*ries *ational *ro*uction of Autom**iles beh**ior and a non-li*e*r model
of
g*ner*l
A**H class to unders*a*d the volatility\s effect* of the serie*, helping Braz*lian aut*mobiles
ma*uf*ctu*ers on *lanning thei* produ*tion. Data collecti*n was *on*hly *nd they were *aken
fr*m Ass*c*ação Nacion*l *os *a*rica*tes de Veí*ulos Auto*otores - *NFAVEA\s w*bsite,
correspond to
th* national p*oductio* of automobiles in the p**iod from
Jan*ary 1957 *o
February 2016,
and compose a Histor*cal Series *ation** Pr*duction
of Aut*mobile*, **th
710 *bservat*ons. The methodolo*y is t*e *RIMA mo*e*in* and *eter*s*edastic models
ARCH. Based on the *djusted model, ** was possible the *orecast\s re*liz*tion i* *a*ple.
Series\* generato* process is an au*or*gressive of order 1, with a d*ffe*ence ne*ded to becom*
the statio**ry seri*s, season*l effe*t on the lag 12, and heterocedast*city o* *rder 1.
Keywo*ds: Nat*o*** P*o*ucti*n *f Auto*obiles. Econ*mic *er**rmance. ARI*A Model.
ARCH Model.
Rev. FSA, Teres*na, *. 13, *. 6, art. 5, p. 71-90, nov./dez. 2016
www4.*sanet.com.br/*evista
O Efeito das Cr*s*s E*onô*icas Mundi*is *a Vo*a**lidade da Prod*ç*o de Automóveis no Br*sil
73
1 INTRODUÇÃO
O *ra*i* tem pap*l de *estaque n* *on*u*o e na produ*ã* de automóveis, poi*
a
pr*****o nacio*al de veículos classif*ca como o 7º maior produtor do mundo em o
**15,
segundo * *D*C - Minis*ério do D*se*vol*i**nto, In*ú*tria e C**ércio Exte*ior (MDIC,
2016).
O setor a*tomotivo t** im*o*tan*e papel no setor in*ustrial e *o Bra*il, este segm**to
represen*a 23% do PIB ma*ufatureir*, sen*o
u* s*to* que
afeta signi**c*tivamente
a
pr*d**ão de di*erso* out*os seto*es no **í* e no mundo.
A **onomi* *este setor tem desac*lerado *os *ltimos an*s, e o que a mantev*
aquecida f*i a isenção d* I*I, e*tím*lo fisca* fund*mental para f**t**ecer se*mento. Em 2009,
perí*do
em q*e a i*enção vigo*ou, as v*n*as **vera* um crescimento histó*ico.
*omparativame*t*, nes*e ano, ** mês de feve*eiro d* *016, p**cebeu-se *m* qu*d* de quase
40%, quando co*parado ao mesmo p**í*do do *no *nte*io*, o que se pode *on*id*rar o p*or
r***ltado de*de 2002, seg*ndo * ANFAVEA - Associação Nacional dos Fabricantes *e
Veí*ulos Automotores (ANFAVEA, 20*6). Com a queda
na produç*o e vendas
de
automóve*s, perceb*-se uma perda de com*et**ividad* d* indús*ria
aut*mobilís*ic* b*a*ilei*a
em rela*ão a *u*ros p*íses. Um dos princ*pais motivos p*ra is** é a ad**ã*, pel* *overno, *a
*olític* de
câmbio flutua*te *, ain*a, a *lta c*rg*
tributária, somada à carência de *inh** d*
financiamento *e *xportaçã* *om taxas adequad*s, pois as reg*as de exportaçõ**
existe*te*
n* Bras*l onera* ai*d* mais a p*odução, ao invés de *stimul*-*a.
Sabe-s* *ue a p*odução de a*t*móveis e*tá sujeita *o desempe*ho *conômico *o país,
po*s mui*o* i*sumos so*rem direta*ente * variação de preços na sua orig*m,
tais como
m*ta*s, en*rgi*, mão de obr* espec*aliz*da, entre outros fatores de menor im*a*to, mas não
men*s importantes.
A o*cilaç** na ec*nomia pode refl*tir *ma osc**ação na produção, d*do a *sto tem-**
como objeti*o estimar u* modelo linear
*e *lasse geral *RIM*, p**a prever
*
comportamento mé*io da série *e pro*uç*o e u* modelo não li*ear ** cla*se geral ARCH,
pa*a se com*reen*er os e*e**os de volatilidade da série de produção nac*onal de au*omóveis,
*uxil*ando, com i*s*, os f*bricante* de auto*óv*is no **ís n* planejamen*o de s*a p**dução.
*s*a pesquis* ap*esenta-se estruturada em cinco sessões. Esta p**m*ira sessã* o*erec*
uma sucinta introd*ção. A segunda * terc*i*a se**ã* nos fornece o re**re*cial teór**o *ce*c*
das meto*olo*i*s ut*liza*as. A quar*a sess*o apresenta os dados e
*s procediment*s
Rev. FSA, *eresina PI, v. 1*, n. 6, art.5, p. 7*-90, nov./de*. 2016
ww**.fsanet.com.br/re*ist*
L. Marasca, A. *. Souza
74
metodol*gicos aplic*dos. Na **inta sessão estão as aplicações e discussões e por fim, n* *exta
*ess*o, es*ão as conclusões.
2 REFERENCI*L TEÓR*CO
2.1 Metodologia Box e Jenkins
Base*dos *m p*squ*sas *xistent*s, Box e Jenkins (19**) apre***taram u*a
metodologi* *ar* modelos de p*evisão de sé*ies temporais. E* 1926, Yule havia *presentad*
os mo*elos autoregr*ssivos (AR) *, em 1*37 surgiram *s modelos m*dias móveis (MA) c*m
Slutzy. *old, *m 1938, provou que os m*delos e*ta**on*rios po*em *er represent*dos
*or
modelos autoreg**ssivos e médias móve*s. A *artir disso, Box e Jenkin* traz a *etodolo*ia
*ue contém as té*ni*as de identificação do modelo, a p*steri*r es*i*ação **s parâ*e*ro* e a
verifica**o
do modelo
escolhido, *oj* conhecida como metod*l*gia Box e Jenkins
(KIRC**E* e* al., 2011).
A m**odolo*ia Box e Jenkin* é t*mbém con*ecida como *odel*s Autoregressivos
Integrados de Média Móvel (Autoregr*ss*ve In*egrat*d *oving Av*ra*e) ou ainda ARIMA
(p,d,*), onde p o **mero de parâmetr*s *utore*ressivos, d é o *úmero de di*erenç*s é
neces*árias para tornar * sér*e *st*cionária e q * o *úmero de
*arâmetros médias móv*is
a
serem estimados. A me*od*log*a c*nsiste na c*mbinação *e com*onentes, também
conhe*ido* na literatura
como *il*ros: compo*en*e autoregressivo (AR), filtr* de int*gração
(I) e componente de médias móv*is (MA), podendo s*r *ti*izados
os 3
filtr*s, o* apenas
a
c*mb*nação de algun* dele* (*U**NIERI et al., 2009). A aplicação *estes filtros s* dá em
séries temporais, que são o*se*vações c*onológicas,
equidistantes ao lo*go do te*po, a*to
corr**aci*nadas en*r* si e que *em *or o*jetivo est*dar o pr*c*ss* ger*dor da série, que b*sca
compreende* o comportamento da variáv*l, *or m*io de um *ode*o que *elhor re*resente *s
*aracterísticas da série origin*l. V*r*fic*-se,
assim, se ela p*de ser repres*nt*d*
po*
um
m*del* *ut*regressi*o AR (*), descrito pelos seu* valores passados e pelo **ído branc*, por
um modelo d* méd*** móveis M* (q), o* ainda por um modelo *utoreg*essivo, de m*dia*
móv*is *RMA (p, q), d*scri*o pelos seus valor*s passados e pelos ch*ques al*atóri*s, ou por
um processo mi*to autoregressivo integrad* de médias *óveis ARIMA (p,d,q), qu* é ajustado
em *éri*s qu* era* não-estaci**árias, e
se torn*ram estacionárias após * aplicação
**s
di*erenças (*ALTER et al., *01*).
Os mode*os cita*os podem ser represe*tados pelas equ*ções 1 * 4.
**v. F*A, Te*esin*, *. 13, n. 6, art. 5, p. 71-90, n*v./de*. *016 www4.fsanet.com.br/revista
O Efeit* das Crises Econômi*as Mundiais *a Volatili*ade da Produç*o *e Automóv*is no **asil
7*
A*
(1)
MA
(2)
A*MA
(3)
ARIMA
(4)
Onde:
parâmet*o *R;
****metr* MA;
média do process*;
número *e d*ferenças para torn*r a sé*i* estacionária;
a série ori*in*l;
resídu*s.
P**a ap*icação dos modelos de Bo* e Jen*i*s, as séries devem ser e*tacio*ária*,
garantindo *u* os **râme*ros *stimados sejam representativos para *oda a *érie. A não
est*ciona*iedade em uma s**ie *emporal é iden*ificada pela pr*sença de movimentos
ascend*ntes ** descendentes na série. No cas* d* sér*e ser e*tacionária, há uma oscil*ção em
tor*o de uma média e vari**cia consta*tes, não se alterando com o tempo, duran*e o período
de análise (MORE*TIN; TOLOI, 2006).
Esta impo*tante condição de esta*ionar*edade pode se* v*r***cad* atr*vés dos t*stes:
teste de raiz unitária de Dickley-Fuller Aum*nt*do - ADF (1979), e o teste Kwi*tk*wski,
Phillips, Schmidt e Shin - **SS (1992). * ***e*atura *o* tra* a importânci* *a utiliza*ão
conj*nta des*es *estes, uma vez q*e um corrobora o resulta*o do ou*ro (*atterson, 2000).
As *éries nã*-e*tacio*árias deverão s*frer transformações para se tornare*
esta*ioná*ias, se*do q*e a primeira *iferenç* (d=1) *plicada na série ger*lmente estabiliza a
médi* (est**ionariedad* de p*imei*a o*d*m), * a se*u*da, (d=2), estabil*za a variânci*
(*staci*nar**dade de segu*da ordem) (S*UZA et al.,2013). De*e se ter *uito c*idado ao se
realizar difere*ç**, pois o exc*sso de *iferenç*s pod* i*cluir erros no modelo, prejud*ca*** o
seu desempenho fin*l.
Rev. FSA, Teresina PI, *. 1*, n. 6, art.5, p. *1-90, nov./*ez. 201*
w**4.f*anet.com.*r/revis*a
L. Marasca, A. M. *ouza
**
*ara ide*tificação do model* a ser est*mado, observam-s* os grá*i**s correspondent*s
à Fun*ã* de Auto Correla*ão (FAC) à *unção de A*to Correlação Par*ial (FACP). O e
comportamento
d*ssas funções, além de
indica* qual o filtro de*erá ser *tiliza*o, au*ilia no
uso dos *este* d* raízes u*itárias, para confirm*ç*o da est*cion*ri*dade da série (WER*ER;
RIBEIRO, 2003). Ger*dos os *ráficos *a F*C e FACP, pode-se observa* o compor*amen*o
*as funçõ*s: quan*o a F*C da série de dados deca* e*po*encialme*te, ch*gando
* zero nas
primeiras defas*ge*s, tem-se a ind*c*ção d* um mode*o A*. Ao o*servar a FACP da sér*e,
pode-se perceber * ordem do proce*so, ou a quantidad* de parâmetros * d* modelo estimad*.
No caso do mo*elo *stimado se* um MA, **rcebe-se na FAC os lags sig*ificativo*
para
d**inir * quantidade de *arâmetros q do *odelo, e na função FACP, ela deverá d*cair
exponenci*lmente (MORETTIN; TOLOI, 2006).
O erro do modelo, qu* *ons**te na diferença entre o *al** prev*sto e o valor real da
série, também denominado de resíduo, é uma medida e*se*c*al p*ra verificar a *a*idação do
*ode*o. A escolha
do melhor modelo se dar* pelo erro apresentado:
quanto *enor o *r*o,
*elhor será *
mo*elo. O que se busca,
ne*te momento,
é **contrar *e*íduos com
c*ract**ísticas de ruído bra*c*: o erro com média zero, vari*nci* constante e que seja não au*o
cor*elacio*ados ( )) (SO*ZA et al., 2015).
Depois de se chegar a diversos modelos concorrentes, a esc*lha do melhor se dá p*los
cri*ér*os pen*l**ad*res *ayesian Information Criterion - B*C (equ*ção 5) e Akai*e
In*or*a*ion Criterion - AIC (equação 6), q*e te* a *in*miza**o d*s critérios p*nali**dores
c*mo fator *ec*sivo p*ra a definição da escol*a, ** seja, o modelo que *ais *e ajustará * série
original será o mai* pa*ci*onioso: o que apresenta* os menore* valores de *IC e BIC. Ainda
outro critério ut*liza*o é o da *arc*mônia, que con**mpla os m*del*s com menor núm*ro de
parâmetro*.
BIC = ln
+n
(5)
AIC = l*
+n ,
(6)
Onde:
* a variân**a do erro;
T * o número de observaç*es ut*li*a*as;
n é * nú*ero de parâmetros *stimad**.
Rev. F*A, Teres**a, v. 13, n. 6, art. 5, p. 71-*0, n*v./de*. 20*6
www*.fsa*et.c*m.br/revis*a
O E*eito das Crise* Eco*ômicas Mundia*s n* Volatilidade d* Produção *e Automóveis *o *rasil
77
Após a *scolha do modelo qu* melho* se ajusta à base *e dados, devem-se test** as
esta*ísti**s de previs*o com *s te*tes U-T*eil (7), MAPE (8) * EQM (*). Ess*s estatísticas
atua* c*mo p*râm**ros d* av*lia*ão quanto à *apa*idade **editi*a dos modelo* peran*e
os
d*d** originais, testa*** o qua*to o métod* *e previsão * melhor, quando comp*rado
à
*re*i*ão ingê*u* (*LIDZIO, 20*9).
(7)
Onde: n é * número de o*servações;
é o valor observad* no ins*ante t;
é o v**or obs*rv*do no instante t+1;
é o *alor *revi*to para o inst*nt* t;
é o erro de previs*o ao quadrado no in**ante t.
(8)
(9)
2 .2
Modelag*m Arch
Ao *justa* os modelo* econométricos, *spera-se que a va**ância dos resí*uos g*r**os
s*j* c**sta*te, c** *sso, o princípio d* homocedasticidade é ac**to. Quando isso n*o ocorre e
a va*iância do* resídu*s não é const*nte, ocorre o efeito denom*nado heteroc**asticidade. A
presença *e heterocedasticidade
n* mom**to
da es*imação do modelo ger* parâmetros não
eficien*es, com erros que *ode* afetar *s previsões (VAL, *0**).
Essas série* apresentam variabil*dade (volatilidade) variável ao longo do tempo, ond*
o *alor esperado d*s erros quadr**i*os ) *ão sã* *onstantes. Os modelos *pr*priados
para modelagem ne*te ca*o são os mode*os hete*o*edásticos, que vão além do mode*o
A*IMA,
pois mode*am * r*síduo qua*rático que fo* *ncont**d* e que possui c*racterísticas
de ruído b*a*co (A*ÊDES, 2**8). Na classe dos modelos heteroc*dás*icos, o *rime*ro
Rev. **A, *eresina PI, v. 13, n. 6, art.5, p. 71-90, nov./dez. 201* w*w4.fsanet.*om.br/r*v*sta
L. Mar*s*a, A. M. Souza
*8
modelo des*nvolvido *ara estim*ção da volatilidade f*i pr****to por En*le (1982),
e
deno*ina*o d* ARCH (Autoregressive *ondit**nal Heterocedasti city, ou Mo*elo
Autoregressivo de He**roceda*ticida** C*n*icional), um do* mais uti*izado* a*ua*m*nte.
A ide** principal do mo*el* ARCH é o f*to de que a variância de , no per*odo *e
temp* t, *ep*nde de . Como a vari*b*lidade pod* ser explicad* *ela vol*tilidad* **istente
entr* o* *rro* *riu*dos do modelo de p*ev*são linear, p*de-se observar *ue a variância destes
erro* *ão é con*t*nte *o l*ngo do tempo, mas varia de um pe*íodo para outro, existindo uma
au*o*orrelaçã* na variânc*a dos erros de p*evisão (BOLL**SLEV, 1986; GUJAR*TI, 2000;
VASCONCE*LO*, 2007).
* termo de erro , condicionado à i*f*rmação disponível no período (t-1) seria
*istri*uído conforme * s**uinte notação:
(*0)
O*de
e
sã* *a*âmetros e*plicati*os da variâ*cia do t**mo d* e*ro
(CAMPOS,
200*).
Um m*de*o ARCH(m), em que m deno** a ordem do modelo, e*pressa a variânc*a
condiciona* do mode*o p*ra a média co*dici*nal, como uma funç*o d*s inovações quadráticas
pas*adas (SI*VA; SÁFADI; CASTRO JUNIOR, 2005).
Segundo Moretin (*00*), o m*delo ARCH(m) é definido por:
(11)
(12)
em que
é i.i.d.co* média zero, *
é a vari**cia condicional.
Para asse*ur*r que a variânc*a *ondi*io*al seja po*itiva e *racamente
es*a*ionária, a* *egui*tes restri*ões paramé*r*cas sã* nec*ssárias:
,
, para tod*
t=2, ..., m e
. E, sob a *ondição de e*tac*onariedade, a variância será dada por:
(13)
R*v. FS*, Teresina, v. 13, n. 6, art. 5, p. 71-90, nov./dez. 2016
www4.f*anet.com.b*/r*vista
O E*e*to das Cr*ses Econômic*s Mundiais ** Volatil*d*de da *rodução de Au*omóveis no Br*sil
79
Na *rática, seguindo o modelo or*ginal de Engle, ass*me-s* qu*
tem distribuição
no*mal ou t-*tu*en*
pa*ronizada. Pela própria defin*ç*o, v*lores gr*ndes de
são seguidos
po* out*os v*l*res grandes d* sé*ie. Se adm*tirmos **e
siga um *o*elo ARCH, as c*udas
serão mais pesad** do que as da n*rmal, o que é uma *ropri*dad* característica do modelo;
*o*tanto, * exc*sso de curtose * uma *edida que aux*lia na **ent*f***ção d* pre*e*ça de
*olatilidade (BAYE*, 2008). C*mpos (2007) diz que, se a assimetria é diferente *e zer* e a
*urtose é maior q*e três, i*so sign*fic* qu* a série pode
exibir s*nais d* volatilidade e
de
clusters de volatili*ade, isto é, os dados são
agrupado* no ce**ro da distribuição juntamente
*om algumas observações nos extremos das caudas. Out*as fontes de co*sulta
*ão M*rett**
(20*6), Bu**o (2008), En*ers (1995) e *amilton (1994).
3 METODOLOGIA
O banco de
dados
utilizado par* a modelagem f** obti*o no site da Ass*ciação
Nacional dos Fabricantes *e Veíc**os Automot*res -A*FAVEA, * *orre*ponde à fabricação
*ensal nacion*l de automóveis. O
período de es***o começa em j**eiro de 1957
e
vai até
fever*i*o de 20*6, com reg*st*os mensais da produção d*
automóveis, compreendendo710
ob*ervações.
*s eta**s cumpridas par* se chegar ao modelo que melhor se *justa à sér*e são:
Analisar a est*bilidade da sér*e, p**a verificar a n*cessidade, ou não, de di*erenc*á-la,
p*r meio *os testes ADF e KPSS;
Traç*r * FAC e a FACP
da série, de *odo a identificar os filtros a *er*m utilizado*
(AR, MA, AR*A, ou ARIMA), e suas defa*ag**s;
Após ide*ti*icar filtr*, reali*a-se a estimação por meio do *é*od* da Máx*ma *
Verossimil*ança.
Finalmente, o**rre * i*vestigaçã* dos *esíduos pel*s critérios penaliza*ore* AIC
e
BIC, defi*indo, a*s*m, o melhor modelo entr* os m*delos concorrentes. As
previs*es se*ão
*ealizad*s com o melho* modelo ajusta*o.
E*con*rado o melh*r m*d*lo, ut*lizam-se os resíduos quadrát*co* par* mode*a* por
mei* do modelo AR*H, nesta et*pa, as eta*a* similares ** procedimento *a metodologia Box
e *enkins são *til**adas, inclusive a análise *os resíd**s.
O softwa*e *ti*izado p*r* mod*lagem dos dados *oi o EViews 9 S.V.
Rev. FSA, Teresina PI, v. 13, n. *, art.*, p. 71-90, nov./dez. 2016
www4.***net.*om.br/*evista
L. Marasc*, A. *. So*za
80
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os dados coleta*o* para modelagem formam uma s*rie históri*a nac*ona* da produção
de automóvei*, total*zand* 710 obse*vaçõe*, coletadas *ens**ment*.
Com a in*p*çã* g*áfica *a sér*e ori*inal em estudo, na Figur* *, pode-s* p*rceber que
es*a possui *ma tendênci* crescente. *o observar seus picos e val*s, estes *eva* a supor q*e
ela a*re*enta uma s*ave sazonalida*e,
o
que não pode ser con*irma*o apena* visualmente,
de*ido ao grande número de ob*ervaçõ** da sé*ie, m*s que será confir**da através da FAC e
FACP. Ao obser*ar a sé*i* original, pode-se perceb** que ela é não-e*tacionária. A partir
disso, torna-se necessá*io aplicar **a diferença, pa*a t**ná-la estacionár*a, conforme Fig*r*
2, t*rn**do *ossí*el a*sim * estabi*idad* *os parâme*r*s e*timados.
Figur* 1 - P*ssu* uma tendênci* crescente.
Figura 1 - Série *istórica da *roduç*o Nacional d* A*tomóve*s
Ainda na Figura 1 * p*ssível observar gra*i*amente * comporta*ento temp*ral d*
*rod*çã* men*a* *e automóveis no Br*sil, esta série apr*senta um comp*rtamen*o
assimétr**o e sinais da presença de vo*atil*dade. *stes f*rtes *inais de assimetri* i*dicam que
ess** choques (po*it*vos e negativ*s) tê* i*pac**s sobr* a
série, fato que será comprovado
*osteriormen*e com a *t*l*zação da modela*em A**H. P*rcebe-se que esses choques
reper*utem por algum pe*íodo na série, at* *sta se *stabilizar *ov*mente.
Rev. FSA, T*resi*a, v. 13, n. 6, *rt. 5, p. 71-90, nov./dez. *01* www4.fsanet.co*.br/re**sta
* Efeito d*s Crises E*onôm**as M*ndiais na Volat*lidade da Prod**ão de Autom*veis no Brasil
81
A indústria a*tomob*lí*tica *eve divers*s pe*íodos impor*antes, compo*tos por quedas
ou e*evações *epres*nt**ivas na produção *e a**omóv*is. Alguns acon**cimentos end*genos e
exógenos infl*encia*am signi*icativamen*e na produ*ão, serão c*tados e terã* suas *au*as e
a*alisad*s a s**uir.
*e*a a*álise da F*gur* 1, percebe-se q*e a série manteve um crescimento gradual,
*erma*ecendo estável,
desde o início *as o***rvações até o
*no
de
1980, quando se pode
perceber o início da volatilidade v*riável da sé*ie. Ne*te an* (1*80), *ercebe-se, logo
*o
início um* queda **usca n* produ*ão e l*go após um novo cresciment*, para, *m 1981, se**ir
o efeito de outra gr*nde q*eda. Este pe*ío*o coincide com o iníci* da crise dos A*os 8* no
pa*s, juntamente com u*a *roca de governos, do go*erno *eisel para o *overno Figue**edo.
Uma situação fiscal cr**ica *o Estado e a*nda * cenário *nternacio*al evidenciou
*
v*lnerab*li*ade
da economi* bra*il*i*a c*m a elevaçã* das taxas *e j*ros *ntern*ci*n*is e,
como reflexo, teve-se, aqui, uma infl*çã* *om t*n*ência ascendent*.
Após isso, * série d* produção nacional de automóveis se mantém e*tável, até 1985,
ano e* que se percebe out*o grande va*e, *efl*x* de 1984, ano em qu* *cor*eu * ref*rma
monetári* no p*ís, que e**minou a **i*ade de centavos, através da Lei nº 7.214 (SAMOHYL
et al., 20**). Depois des*a que*a de 198*, nota-se uma est*bilizaçã* na *éri*, *té o perí*do de
199*. *os períodos posteriores, a sé*ie segue
instável *om diversos picos e q*eda* t*mbém
em 1*91 e 1992, instabilidade esta a**o*iada à *leiç** do Presid*nte d* República Fern***o
C*llor de *el*o, em 19*0, (ano em que oco*reu a **plement*ção do Plano de *sta**liz*ç*o
Ec*nômica, denominado de Plano Collo* I). No *no *eg*inte (19**), a**d* associado a esta
*nstabilidade, oc*r*** a *m*lement*ção do P*ano de Estabilidad* Econômica, de*om*nado de
Plano Collor II. Outro mot*vo
desta instabilid*de observada na *é*ie *este
período *oi
o
impeachment d* então Presi*ente d* Repúblic*, *ernando Collo* d* Mell*, oco*rido em 199*.
*e*te ano també* a série se m*nté* e*tá*el,assim c**o a prod*ção de au*om*veis, e pode-
se *ssociar *sta *sta*ilidade *s mudanças favoráveis à e*onomia da é*oca, como a ins*it*ição
da *oeda chamada C*uzeir* Real (C*$), at*av*s da Re*olução n* *010, que o*orreu no ano
*e 1993. Pode-se perceber
q*e, n* período *ue se
s*guiu (1*92 a *997), a esta*ili*ade
se
mant*ve a*é o
an* d* 199*, t**do-*e con*t**ado *uedas por * *no* seguidos (1998 e 1999),
*a*o este qu* *e asso*ia à Cr**e Asiática,
juntamen*e com a desv*lorização *as Moedas
Asiát*cas, **orrido um ano antes (1997), e a Crise da R*ss**, com a Decretaçã* da Mor*tória
Ru*sa,
ocorrido *o ano seguinte (1998). No ano ** 1*99, pode-se *isualizar um
*ale, que
associ*mos ao* efeitos das
crises f*nancei*a* int*rnacionais sobre a econ*mia *o paí*, que
leva*am o R*al (R$) * ser d*svalorizado.
Rev. *SA, Teresina PI, *. 13, n. 6, *rt.5, p. 71-90, nov./*e*. 201*
www4.fsanet.c*m.b*/revista
L. Maras*a, A. M. So**a
**
No próximo período, *ercebe-se, grafica*ente, (*igur* 1), um grande cresciment* na
pr*dução de automóveis no *rasil, período es*e *ue vai do an* de 2*00, até * ano *e 2008.
Em *009 ocorr* outra grande qued*, como um reflexo da crise *conô*ica internacion*l
ocorrida em 2008, qu* só começa a s*r *entida *acio*almente *m 2009. *urante os ano* de
2010 * 2013, pel* inspeção gráfica, (*igur* 1), perc*be-se que a produç*o se mantém est**el,
apresentando u* leve crescimento. O cre*cime*to c*nstante apresentado no período foi uma
tentativa do Governo Fede*al de in*entivar * p*odução de automóveis, fa*il*tando a *ompra d*
autom*v*is pela **dução do Impo*to sobre P*o*utos Ind*strializados (*PI) mas, desde 2014,
ano de **an*iç*o do último man**to do governo d* Presid*nte *uis Iná*io Lula da Silva para
o iní*io d* gove*n* Dilm* R*us*ff, a série vem de*rescendo, permanecendo e* *ue*a até os
di*s de ho*e.
Fi*ura 2 - Apresent*-se a sé*ie orig*nal * a sér*e em primeir* di*erença.
Fi*ur* 2 - Série o*iginal d* Produ*ão n*cional de au*omó*eis e *é*ie diferenciada
A Série Histór*ca da Produção Nacion*l de *utomóveis tor*ou-se estacionária depois
*a a*licação de uma difere*ça (d=1). Após este perí*do, no ano de 2008, a s*r*e apresenta
i*st*bilidade, o qu* po*e ser encarad* c*mo *m cl*s**r d* volati*idad*, o que é um indicativo
da aplica*ão *e um model* AR*H.
Rev. FSA, Teresina, v. **, *. 6, **t. 5, p. 7*-9*, nov./dez. *01*
www4.f*anet.*om.br/revista
* *fe*to **s C*ises Econômi*as Mu*di*is na V*latilidade da Produ*ão de Auto*óveis no Brasi*
83
Com o intuito de *erifica* a es*aci*nariedade da série e um possível model*,faz-se
FAC e FACP, conforme Figura *, que, s*g*ndo a metodo*ogia Bo* e Jenk*ns (19*0), escolhe-
s* *ma classe de modelo qu* melhor se ajus*e na repr*sentação do ARIMA (p,*,q).
Figura 3 - FAC e FACP da série o*iginal
O*s*r*a-se que na F*C sé*ie nã* a
decai para *ero, mostr*n*o que a série é não
e*tacionária , p*ssive*mente, necessit*rá de d*fe*e*ci*çõe* *a** torná-la estaci*nária. Pela
FACP * modelo *ugerido *e**a um autoregressivo.
Para *eterminar o grau de esta*ionar*ed*de da série, aplicam-se os testes ADF e KPSS
conforme Tabela *.
T*bela 1 - Res*lta*os a*resen*a*os *elos te*tes ADF e KPSS
ADFª
KPSSb
*éri* em ní**l
-2,959112
2 ,* 5 2 4 3 *
Sér*e 1ª *iferença
-34,37*82
0 ,2 5 7 5 6 5
Fonte: El*b*rada pelos autores.
Notas: a V*lores críti*os de Mac*i**on (199*): -3.493.*29 (1%); -2.888.932 (5%) e -2.581.*53 (10%).
* *alores c***icos deKwia*kow*ki-Phillips-*chmidt-Shin(1992, Ta*le 1): 0.739 (1%); 0.463 (5%) e 0.347 (10%).
P*los testes realiza*o*, observa-se que a série é nã* estacionária e* níve* mas, *pós
uma *iferença, a séri* torna-se estacionária com *=*.
R*v. *S*, Teresina PI, *. 13, n. 6, ***.5, p. 71-*0, nov./dez. *016
www*.fsane*.com.b*/revi*t*
L. Ma*asc*, A. M. Souza
84
A escolha pelo melhor mo**lo baseou-se pela minimiz**ão dos critérios penalizadores
(menores valores de AIC e BI*), a*res*ntados nas Tabelas 2, 3, 4 e 5.
Tabe*a 2 - Estimaçã* dos m*delos *on**rrente* para a Sé*ie H*stó*ica da Prod*çã*
Nacional de Au**móveis
SARIMA (1,*,0) - Equação da Média
d =1
Parâmetro
E*ro padrão
*statística t
p valor
AI*
BIC
R*í** *ranco
-0,300048 0,410*27
0,0194*3 0,02196*
-15,45603 1*,70*61
0,0000 *,0000
* 1 ,8 0
2 1 ,8 2
Sim
Fon*e: Elaborada pelos autor*s.
Tabe*a 3 - Esti*aç*o d*s mode*os co*corre*tes para a Série H*stórica da *r*dução
Nacional de A**omóveis
SARIMA (1,1,1) - Equação da Média
d =*
*arâ*etro
Erro p*dr**
Estatística *
p valor
**C
BIC
Ruído Branco
0,457179 *,3**02 -0,81553*
0,034042 0,*24131 0,025*5*
13,42982 16,37000 -31,91815
0,0000 0,0000 0,*000
2 1 ,7 5
2 1 ,7 8
Sim
Fonte: El*bora*a pelos a***res.
T*bela 4 - Melhor modelo represe*tativ* da Série Histórica da Produção Naci*nal de
Automóveis
SAR*MA (1,1,0) - Eq**ção da Média
d =1
Parâm*tro
Erro pa*rã*
Estatística z
p valor
AIC
BIC
Ruído Bra*c*
-*,386990 0,*40276
0,*2**37 0,*12256
-15,77*63 27,*6511
0,0000 0,0000
2 1 ,5 7
2 1 ,6 0
Si*
Fonte: El*bo**da *elos a*tores.
Tabela 5 - Melhor modelo *epresenta**vo *a Série H*stórica da Pro*ução N*ci*nal de
Aut*m*veis
ARCH (*,0) - *q*ação da Var*ância
d =1
Parâmetro
Err* *adr*o
Estatística z
p valor
A*C
B*C
Ruído Bra**o
*
768**7*6 0,86*214
*08617* 0,*81109
24,89676 10,64257
*,0000 0,0000
* 1 ,5 7
* 1 ,* 0
Sim
Font*: Elab*rada pelos a*tores.
Ass*m, o melhor mo*el* que representa a série é o mo*elo SARI** (1,1,0) (1,0,0) 12
- ARCH(*), r*presentado nas Tabela* 4 e 5, ress**ta-se que estes m*delos foram estimados de
forma sim*trica.
Rev. *SA, Ter**ina, v. 13, n. *, art. 5, p. 7*-90, no*./d**. 2016 www4.fsanet.*om.br/*evi*ta
O *feito das Cr*s*s *conômicas Mundiai* na Vol**i*idade da Produção de Automóveis no Brasil
85
Nas Tab*las2, 3, 4 e 5 s*o ap*esentados os pa*â*etr** e e*t*tísti*as dos modelos
concorrent*s e do modelo escolhido para rep*esent*r a série q*e, **é* de *p*e*entar em seus
resíduos a* *ara*terís*icas de r*ído branco, *presen*ou ain*a as melhores e*tatísticas para os
crité*ios pena*izado*es AIC e BIC, sendo e*te o melhor mo*elo aj*s*ado.
O m*del* **lhor ajustado * série foi um *odelo auto*egressivo de ordem 1, *om
sazon*lidade n* lag 12, volatilida*e e uma diferença: SARIMA (*,1,0) - A*CH(1).
O modelo s*leci*nado repr*se*ta *ue * produção de automóveis apr*senta u*
comportam*nto auto*egressivo d* ordem 1, onde * mês anterior influenc*a a produção atu*l,
com *ator de inf*uência negat*vo (-0,38*990), m*strando um **clíni* nesta ativ*dade.
Tam*ém * *aptado *m efeito
*e
12 meses, *epresentado pe** parâmetro sazonal, c**
parâmetro (0,340276), mantendo-se a*nda p*sitivo, *as com va*or infe*io* * depen*ência
mensal.
*m *el*çã* *odelagem ARCH, o parâm*tr* à
que rep*esenta a *ariância *os
resídu*s, com parâmetro (0,863214), revela um valor ba*tante
al**, mostrando
que hav*rá
*ma grande q*eda nos p*óximos *erío*os. Esta instabi*ida** repr*sen*a q*e hav**á mudanças
na média do **ocesso de produção fut*ro.
O exame
*os re**duos, *través **s fu*ções de autocorrelação de **tocorrelação, e
p*rci*l or*und* do modelo selecionado apresenta-se
*ão autocor**lacionados, *ão
apr**en*an** *nformaçõe* adi*ionais ao modelo, co*f*rme pode ser observa** na F*gura *.
*igura * - FAC e FA*P *os resíduos oriundos do mod**o aj*stado
Uma vez que as estatísticas d* *al*da*ão do m*delo *o*am **equadas, r*al*zam-*e
prev*sõ*s in sampl*, d* modo a *erif*car o comporta**nto futur* da série, co*forme Figu*a 5.
Rev. FSA, Ter*sina PI, *. 13, n. 6, art.5, p. 71-9*, no*./dez. *016 www4.fsanet.com.br/r*vista
L. Mara**a, A. M. Souza
86
A P***isão da Série Histó*ica da Pr*dução Naciona* *e Automóv*i* p*d* ser
obs*r*ada na F*g*ra 5 e a*rese*ta-se de acordo com * rea**dade, u*a vez que o paí* está
passando por uma grave cr*se econômica e, frente a e*ta *ealidade, a produção *e automó**is
te**e a continuar *m queda.
Fi*ura * - Previs*o mensal da pr*duç*o nac**n*l de auto*óve*s
Par* verificar a ad*quação dos modelos, foi reali*ada * anál*se dos r*síduos, e também
*s estatís*icas d* previsão U-*heil, MAPE e **M.
P*r* a est*tística U-*h*il, e*pera-*e que seu* v*lores
*ari*m entre
0 e 1 como
indica*ão de mod*los de previsão ade*uados, e se*s *elhores modelos **o os *ue s*
aproximam *e 0. O *alor e*contrado foi 0,06*909, estando, portanto dentro do *alor
esperado.
O MA*E é a estatística mais utilizada, pois considera o* erro* em term*s percentuai*,
e o *alor da estatístic* gerad* foi 10,99113 e do EQM foi **310,4*.
Na Figura 6, obse*va-se o gráfico *o *omport*mento da volatili*ade *stimada pelo
mode*o linea* - SARIMA(1,1,0) - ARCH(1), onde a volatilida*e da série per***ece
estáv*l, de*de o início d*s observações. Após o* a**s 80, dev*do aos **ontecim*ntos já
me*cion**os a*teriorme*te, **a se torna instável, ma*tend*-se assim até o período *tual.
O va*or do pa*âme*ro no modelo ARCH é ig**l a *,863214, mostrando um alto
valor de volatilidade da série, e a produ*ão nacional de *utomóveis bastante in*tável,
reve*ando uma incert*za f*tu*a neste ramo *e atividade.
Rev. FSA, Teresina, v. 13, n. 6, art. 5, p. 71-90, n*v./dez. 2016 www4.fsanet.com.br/revist*
* Efeito das Cri**s Ec**ôm*cas Mun*iais na Volatili*ad* da Pr**uç*o de Automó*eis no Br**il
87
*igu*a * - G*áfi*o d* compo*ta*e*to da v*latilidade estimada pelo modelo *inear -
SARIM*(1,1,0) - ARC*(1)
Assim, obse*va-se que o *odelo está apto a realizar pr*vi*ões, pois apres*nta *oda* a*
co**ições ne*es*áriaspar* ser um m*delo ade*uado. Verific*-se també* que os va*o*es
previstos *stão dentro do i*terva** de confian*a de 2 de*vios-padrões. Com isso, as de*i*õ*s a
sere* tomadas p*derão se basear em b**es *ientí*ic*s.
*
CONSIDERAÇÕES F*NA*S
O pro**sso g*ra*or da sé*ie é um proce*so a**oregressivo de or*em 1, com uma
di*eren*a
ne**ssária para *ornar a s*r*e e*tacioná*ia, *o* efeito *azonal n* lag 12,
a*res*ntando *inda heterocedasticidade de ord*m 1.
C*m o modelo a*usta*o, f*i *ossíve* a *ea*izaç*o
de pr*visões in sample. Neste
estudo, verificou-se o comportamento *a *édia c*ndicion*l, represent*do por um *odelo
ARIMA e o comportamento ** variân*ia cond*cional à mé*** d* proces*o, com a utili*ação
d*s modelos auto*egressiv*s condicionais à hete*ocedasti*i*ade - ARCH.
A série continua
*om
um decai*ento *as
previsões, com queda. Es*e fat*
é
co*ro*orado pois, a partir de março de 2016, vem oco*rendo qu**as *requentes, sendo *ue
nes*e mesmo mês (*arço d* 2*16), a queda foi em tor*o de 1*%. Desta fo*ma, a m*tod*logia
emprega** foi *fi*az e* capta* os mo*im*nto* da
sé*ie. Deixa-se como suges**es
para
estudos futur*s a uti*izaç*o de outras **cnicas d* pre*i**o, ass*m como o em*r*g* *a
meto*olog** à pr*duç*o de autoveículo*.
Rev. FSA, Te*esina P*, v. *3, n. 6, art.*, p. 71-*0, nov./dez. *0*6 www4.fsane*.*om.br/revi*t*
L. M*ras*a, A. M. Souza
88
Agradecimentos
*g*ad*ce*os ao L*ME - Labor*tór*o de Análise e Mod*lagem Es*atístic* da
Universid*de Fe*er*l de Santa Maria - U*SM, pelo espaço uti**zad*, assim como softwares e
equi*am**tos.
R*FERÊNCIAS
ARÊDES, A. F; PERE*RA, M. *. *. Potencialidade d* utilização
de mo*elos de séries
*emporais n* previ*ão do p**ço do trig* no estado do Par*ná. R*vista de E*ono**a Ag**cola,
vol. 55, n. 1, p. 63-7*, jan./jun. *008.
*SSOCIAÇ*O NACI*N*L DOS FA****ANTES DE VEÍCU*OS AUTOM*TORE*
-
A*FAVEA D**ponív*l em: http://*ww.anfavea.com.br/tabelas.html. (acesso em ma*ço /
2016).
*AYE*, F. M. **e*isão do preço e da vo*a*ilidade de commodities agrícolas, por meio de
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Rev. FSA, *eresina, v. *3, n. 6, art. 5, p. *1-90, nov./dez. 20*6
www4.fsanet.com.br/revista
* Efeito d*s C*ises Econômi*as Mundiais na *olatilidade da Produção de Automóveis no Brasi*
89
KLIDZIO, R. Modelos de Pre*isão Aplicados ao Contro*e de Qualidade Com Dados
A*tocorrelacio*d*s. 154 f. Disse*t**ão (Mestrado em Engenh*ria de Pr*dução)
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Universid*d* Fed**al de San*a Ma*ia, Santa *aria. 2009.
MINISTÉR*O DO DESENVOL*IM*NTO, **DÚS*R*A * C***RCIO EXTERIO*
-
*DIC
(ac*s*o
em
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http://ww*.m*ic.**v.*r/sitio/in*erna/inte*n*.p*p?are*=2&men*=32*.
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Co*tribuição dos A*tores
*. Marasca
A. M. Souza
1) conce**ão e p*aneja*ento.
X
X
2) a*ális* e inter*retação dos dados.
X
X
3) el**oraçã* do rascunho ou na rev*são crí*ica d* conteú*o.
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X
4) participação na aprovação d* versão final do manusc*ito.
*
X
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