Hedge Soja

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA

 HEDGE PARA PRODUTORES DE SOJA

(ESTUDO DE CASO DE PRODUTORES DOS MUNICÍPIOS DE SINOP E LUCAS DO RIO VERDE – MT)

GOTARDO MACHADO DE SOUZA JÚNIOR 

DISSERTAÇÃO DE MESTRADO EM AGRONEGÓCIOS

BRASÍLIA – DF MARÇO /2006

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL UNIVERSIDADE UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS UNIVERSIDADE UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA

 HEDGE PARA PRODUTORES DE SOJA

(ESTUDO DE CASO DE PRODUTORES DOS MUNICÍPIOS DE SINOP E LUCAS DO RIO VERDE – MT)

GOTARDO MACHADO DE SOUZA JÚNIOR  ORIENTADOR: PROF. DR. FLÁVIO BORGES BOTELHO FILHO

DISSERTAÇÃO DE MESTRADO EM AGRONEGÓCIOS PUBLICAÇÃO: 23 /2006

BRASÍLIA – DF MARÇO /2006 ii

REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA E CATALOGAÇÃO

SOUZA JÚNIOR, GOTARDO M. de. Hedge para Produtores de Soja (Estudo de Caso de Produtores dos Municípios de Sinop e Lucas do Rio Verde – MT). MT). Brasília: Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária. Universidade de Brasília, 2006, 180p. Dissertação de Mestrado.

Documento formal, autorizando reprodução desta dissertação de mestrado para empréstimo ou comercialização, exclusivamente para fins acadêmicos, foi passado pelo autor à Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Universidade de Brasília e Universidade Federal de Goiás e acha-se arquivado na Secretaria do Programa. O autor reserva para si os outros direitos autorais, de publicação. Nenhuma  parte desta dissertação de mestrado pode ser reproduzida sem a autorização por escrito do autor. Citações são estimuladas, desde que citada a fonte.

FICHA CATALOGRÁFICA SOUZA JÚNIOR, GOTARDO M. de.  Hedge   Hedge  para Produtores de Soja (Estudo de Caso de Produtores dos Municípios de Sinop e Lucas do Rio Verde – MT). Gotardo Machado de Souza Júnior: orientação de Flávio Borges Botelho Filho 180p.: il. Dissertação de Mestrado Mestrado (M) – Universidade de Brasília/Faculdade Brasília/Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, 2006. 1.  Hedge.  Hedge. 2. Gerenciamento de risco. 3. Mercados de futuro. 4. Soja. 5. Firma de produção agrícola.

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA

 HEDGE PARA PRODUTORES DE SOJA (ESTUDO DE CASO DE

PRODUTORES DOS MUNICÍPIOS DE SINOP E LUCAS DO RIO VERDE – MT)

GOTARDO MACHADO DE SOUZA JÚNIOR DISSERTAÇÃO DE MESTRADO SUBMETIDA AO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO MULTIINSTITUCIONAL EM AGRONEGÓCIOS (CONSÓRCIO ENTRE A UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA E UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS), COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS À OBTENÇÃO DO GRAU DE MESTRE EM AGRONEGÓCIOS NA ÁREA DE CONCENTRAÇÃO EM GESTÃO, COORDENAÇÃO E COMPETITIVIDADE NOS SISTEMAS AGROINDUSTRIAIS.

APROVADA POR:  __________________________________________________________________________ FLÁVIO BORGES BOTELHO FILHO, Dr. (UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA) (ORIENTADOR)  __________________________________________________________________________ JOSEMAR XAVIER DE MEDEIROS, Dr. (UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA) (EXAMINADOR INTERNO)  __________________________________________________________________________ JÚNIA PERES R. DA CONCEIÇÃO, Dra. (INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA – IPEA) (EXAMINADOR EXTERNO)

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À Joana Ortega e Gotardo, pela gratidão e pela oportunidade de ser seu filho; aos meus irmãos Silvia, Ricardo, Suzana e Renata e respectivos filhos; aos companheiros e amigos a quem não pude dar maior atenção; a minha eterna namorada, pelos 28 anos de convivência, respeito, amor e tolerância; aos meus filhos Roberta, Rafaela e Rogério, frutos desse amor; aos grandes amigos, Rolf e Carlos Augusto (in memoriam); e a todos aqueles que, com dignidade, retiram da terra a esperança de dias melhores. v

AGRADECIMENTOS Aos professores e funcionários do Mestrado em Agronegócios da UnB. Aos companheiros da Conab. A todos aqueles que direta ou indiretamente contribuíram para a formulação do  presente trabalho. Ao Diretor da Conab, Senhor Silvio Isopo Porto, pela distinção e tratamento que vem dispensando à construção de uma verdadeira agência de pesquisa em abastecimento, financiamento e comercialização da produção agropecuária. Ao meu orientador, Dr. Flávio Borges Botelho Filho, pela tolerância, pela confiança e pelo apoio, e A Deus, que de alguma maneira me deu forças para cumprir minhas tarefas.

vi

 HEDGE PARA PRODUTORES DE SOJA (ESTUDO DE CASO DE

PRODUTORES DOS MUNICÍPIOS DE SINOP E LUCAS DO RIO VERDE – MT)

RESUMO A presente dissertação propôs-se a estudar as possibilidades na dinâmica do gerenciamento de risco no sistema de comercialização de produtores na região Centro-Oeste, levando em consideração a soja produzida ao longo da BR 163, no Estado do Mato Grosso, tomando-se como exemplo unidades produtivas localizadas em Sinop e Lucas do Rio Verde. Observa-se que, após a Constituição de 1988, a criação da OMC – Organização Mundial do Comércio, o fortalecimento econômico de blocos e países, novas corporações e grupos de interesses setoriais, o Estado passa por um processo de esvaziamento decorrente da sua crise fiscal e da falta de legitimidade de políticas socialmente sustentáveis. As mudanças no padrão de intervenção, que passou de uma completa regulação estatal para uma tendência à desregulamentação, com reduzida intervenção do Estado, está contribuindo para o surgimento de novas formas de comercialização – que, mais inteligentes, permeiam a dinâmica e o  processo de funcionamento do mercado. O resultado da pesquisa de campo, acrescido da análise de dados secundários sobre o comportamento dos atores que atuam na governança da cadeia, demonstraram que há problemas e que o desconhecimento dos instrumentos e mecanismos de comercialização, à luz da NEI/ECT – Nova Economia Institucional/Economia de Custos da Transação, é uma realidade para mini até grandes produtores. Por isso, apesar de se mostrar efetiva a prática de hedge na CBOT – Bolsa de Chicago, não faz parte da maioria dos produtores da região gerenciar os riscos do negócio da firma de produção agrícola junto à BM&F – Bolsa Mercantil e de Futuros. Essa situação tende a persistir, pois o Estado (em seus três níveis de poder: Federal, Estadual e Municipal), em conjunto com a iniciativa privada e demais organizações não governamentais, não consegue estabelecer um padrão de comportamento em defesa do fortalecimento do uso de instrumentos e mecanismos de gerenciamento e neutralização de riscos. Baseado na teoria de portfolio, na função econômica de Jeffrey Williams, na metodologia de cálculo de hedge ótimo, de Leuthold e John Hull, em  pesquisa primária do tipo Rapid Rural Appraisal – RRA, e na composição de simples tabelas de cálculos, buscou-se reunir informações que fossem capazes de identificar que a desorganização no gerenciamento da firma de produção agrícola e no mercado físico provoca  problemas para o desenvolvimento do mercado de futuros via BM&F, ou outra bolsa. Corroboram para isso a falta de conhecimento técnico, acrescido da ausência institucional, levando produtores a não operarem com mercados futuros na região, aumentando, dessa forma, o risco de seus próprios negócios.

Palavras-Chaves: Bolsa; Firma de produção agrícola;  Hedge; Gerenciamento de risco; Mercado de futuros; Soja; Portfolio; Produtores de soja;.

vii

 HEDGE FOR SOY PRODUCERS (A CASE STUDY OF

PRODUCERS OF THE COUNTYS OF SINOP AND LUCAS DO RIO VERDE – MT)

ABSTRACT To the present dissertation it intended to study the possibilities on the dynamics of risk management of the producers commercialization system in the area of Center-west, taking into account the soy produced along BR 163, in the State of Mato Grosso, being taken as example, located productive units in Sinop and Lucas do Rio Verde. It is observed that, after the Constitution of 1988, the creation of OMC, the economical invigoration of blocks and countries, new corporations and groups of sectorial interests, the State raisin for an emptying process due to it fiscal crisis and of the lack of legitimacy of politics socially maintainable. The changes in the intervention pattern that passed of a complete state regulation for a tendency to the deregulation with reduced intervention of the State are contributing to the appearance in new commercialization ways - that more intelligent they  permeate the dynamics and the process of operation of the market. The result of the field research, added of the analysis of secondary data about the actors behavior that act in the governance of the chain demonstrated that there are problems and that the hardness of the instruments and commercialization mechanisms to the light of NEI/ECT, it is even a reality for mini to great producers. Therefore, in spite of showing it executes the hedge practice in CBOT, it is not part of most of the producing of the area to manage the risks of the business of the firm of agricultural production in the BM&F – Brazilian Bord of Trade. That situation tends to persist once and for all that the State (in their three levels of power: Federal, State and Municipal) together with the private initiative and other no government organizations, it doesn't get to establish a pattern of behavior in defense of the invigoration of the use of instruments and administration mechanisms and neutralization of risks. Based on portfolio theory, Jeffrey Williams economical function in the methodology of calculation of optimal hedge of Leuthold and John Hull, in primary research of the Rural Rapid Appraisal – RRA, and in the composition of simple tables of calculations it was looked for to gather information that were capable to identify that the disorganization in the administration of the firm of agricultural production and in the physical market, arouse problems for the development of the market of futures through BM&F or other board of trade. They corroborate for that the lack of added technical knowledge of the institutional absence, taking producers operate not with future markets in the area, increasing, in that way, the risk of their own businesses.

Word-key: Board of Trade; Firm of agricultural production; Futures Market;  Hedge; Portfolio; Risk administration; Soybeans; Soybeans producers.

 

viii

SUMÁRIO LISTA DE ILUSTRAÇÕES............................................................................................. XI LISTA DE QUADROS................................................................................................... XIII LISTA DE TABELAS.....................................................................................................XIV LISTA DE SIGLAS..........................................................................................................XV 1 INTRODUÇÃO .................................................................................................................1 1.1 A REGIÃO PESQUISADA

5

1.1.1 O espaço local

5

1.1.2 Os locais em análise

6

1.1.3 Problemas relacionados à produção e à comercialização

9

1.2 A PROBLEMÁTICA E A RELEVÂNCIA

12

1.3 OBJETO, OBJETIVOS E JUSTIFICATIVA

13

1.3.1 Objetivo geral

14

1.3.2 Objetivos específicos

15

1.3.3 Estrutura do trabalho

15

1.3.4 Delimitação do estudo

16

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA.......................................................................................18 2.1 O AGRONEGÓCIO E AS CADEIAS PRODUTIVAS

21

2.2 AS FORMAS DE FINANCIAMENTO, A COMERCIALIZAÇÃO E OS MERCADOS FUTUROS

26

2.3 MERCADO FUTURO E AS BOLSAS

28

2.4 A FUNÇÃO ECONÔMICA DOS MERCADOS FUTUROS

30

2.4.1 Mercados futuros agropecuários

39

2.5 OS CUSTOS DE TRANSAÇÃO EM MERCADOS FUTUROS

2.5.1 Os custos de transação

42

46

3 CENÁRIO DO MERCADO DA SOJA .........................................................................50 3.1 O AGRONEGÓCIO DA SOJA

50

3.2 A SOJA NO BRASIL

53

3.3 A PRODUÇÃO

53

3.4 CAUSAS DA EXPANSÃO

56

3.5 IMPACTOS

58 ix

3.6 PERSPECTIVAS

59

3.7 A CADEIA PRODUTIVA DA SOJA E A REGIÃO

65

3.8 A COMERCIALIZAÇÃO

66

3.9 O CONCEITO DE HEDGE E A BASE NOS MERCADOS DE FUTUROS

68

3.9.1 Risco de base

71

3.9.2 O princípio da diversificação, o  portfolio e a otimização

73

3.9.3 Os componentes do coeficiente de  hedge ótimo

80

3.9.4 O componente especulativo

84

3.9.5 Outras opções de cálculo

85

4 COMO OS PRODUTORES PODEM GERENCIAR OS SEUS RISCOS.................88 4.1 CONTRATOS DE OPÇÕES DE FUTUROS

94

5 RESULTADOS, DISCUSSÃO E CONCLUSÕES.......................................................96 5.1 ANÁLISE SOBRE OS RISCOS DE BASE

96

5.2 DETERMINAÇÃO DO HEDGE  ÓTIMO PARA OS PRODUTORES DA REGIÃO EM ANÁLISE

103

5.3 ANÁLISE DO MERCADO FUTURO COMO INDICADOR DE PREÇOS

112

5.4 ANÁLISE DOS CUSTOS DE PRODUÇÃO EM RELAÇÃO AOS PREÇOS FUTUROS

114

5.5 OS RESULTADOS DA PESQUISA PRIMÁRIA

116

CONCLUSÕES.................................................................................................................140 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...........................................................................148 ANEXOS ...........................................................................................................................158 ANEXO A..........................................................................................................................159 ANEXO B ..........................................................................................................................159 ANEXO C..........................................................................................................................161 ANEXO D..........................................................................................................................161 ANEXO E ..........................................................................................................................164 ANEXO F ..........................................................................................................................170 ANEXO G..........................................................................................................................171 GLOSSÁRIO ....................................................................................................................173

x

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1.1 – A BR 163, o Território e seus Espaços ..................................................................6 Figura 2.1 – Representação Geral da Cadeia Produtiva..........................................................22 Figura 5.1 – Base para a soja em Sinop – R$/sc 60kg ( spot  janeiro /futuro maio de 2004) ..100 Figura 5.2 – Base para a soja em Sinop – R$/sc 60kg ( spot  janeiro /futuro maio de 2004) ..101 Gráfico 3.1 – Produtores Mundiais de Soja por País................................................................51 Gráfico 3.2 – Suprimento Mundial de Soja..............................................................................52 Gráfico 3.3 – Produção de Soja no País – Evolução por Estado ..............................................55 Gráfico 3.4 – Áreas das Principais Culturas no Brasil .............................................................55 Gráfico 3.5 – Evolução dos Custos Variáveis no Processo de Produção em Lucas e Sinop – MT ............................................................................................................................................65 Gráfico 3.6 – Comparativo da Evolução dos Preços de Soja na CBOT e dos Preços ao Produtor em MT – Comportamento da Média Móvel e do Dólar no Período .........................68 Gráfico 4.1 – Evolução da Cotação da Soja em Grão ..............................................................90 Gráfico 5.1 – Evolução dos Preços Futuros na CBOT com Vencimentos em Maio – 2000 a 2005 ........................................................................................................................................110 Gráfico 5.2 – Evolução dos Preços Futuros na CBOT e dos Preços Spot Considerando os Vencimentos dos Contratos em Agosto – 2000 a 2005..........................................................111 Gráfico 5.3 – Produção de Outras Culturas no Ano Safra.....................................................119 Gráfico 5.4 – Produção de Segunda Safra – Safrinha ............................................................119 Gráfico 5.5 – São Problemas para os Produtores ..................................................................120 Gráfico 5.6 – Distribuição das Perdas ....................................................................................121 Gráfico 5.7 – Resultados Financeiros nos Últimos 5 anos.....................................................121 Gráfico 5.8 – Geradores da Melhoria de Produtividade.........................................................122 Gráfico 5.9 – Comercialização da Safra................................................................................123 Gráfico 5.10 – Período de Comercialização (pós colheita)....................................................123 Gráfico 5.11 – Distribuição dos Financiamentos por Instituição ...........................................123 Gráfico 5.12 – Seletividade do Crédito ..................................................................................124 Gráfico 5.13 – Comercialização da Margem de Lucro ..........................................................125 Gráfico 5.14 – Características do Perfil dos Produtores da Região .......................................125 xi

Gráfico 5.15 – Faz-se Operações de Futuros para Insumos ...................................................126 Gráfico 5.16 – Emissão de CD ou Warrant...........................................................................127 Gráfico 5.17 – Descrição de Serviços na Nota Fiscal ............................................................127 Gráfico 5.18 – Preços de Armazenagem ................................................................................127 Gráfico 5.19 – Produto Dentro das Especificações ................................................................128 Gráfico 5.20 – Compensa Carregar o Produto .......................................................................128 Gráfico 5.21 – Demanda por Armazenagem..........................................................................129 Gráfico 5.22 – Calcula a Taxa de Juros ou Custo de Carregamento ......................................129 Gráfico 5.23 – Considerações quanto ao Processo Decisório ................................................130 Gráfico 5.24 – Reduzida Presença de Instituições Públicas ...................................................131 Gráfico 5.25 – Reduzida Capacidade na Gestão da Comercialização....................................131 Gráfico 5.26 – Falta de Assistência Técnica ..........................................................................132 Gráfico 5.27 – Limitada Oferta de Informações Educativa...................................................132 Gráfico 5.28 – Incompletude da Informação..........................................................................133 Gráfico 5.29 – Intuição na Tomada de Decisão .....................................................................133 Gráfico 5.30 – O Produtor Tem Sobre os Impactos Ambientais da Cultura da Soja.............134 Gráfico 5.31 – Distinção entre Preço a Vista e Futuro ...........................................................135 Gráfico 5.32 – Manifestação sobre uma Agenda com Escassez de Energia ..........................135 Gráfico 5.33 – Cenários Apresentados aos Produtores ..........................................................136 Gráfico 5.34 – Informações Estratégicas para o Agronegócio...............................................137 Gráfico 5.35 – Fontes de Financiamento................................................................................137 Gráfico 5.36 – Inadimplência em Contratos...........................................................................138 Gráfico 5.37 – Percentual de Renegociação...........................................................................138 Gráfico 5.38 – Gerenciamento de Riscos por meio de Hedge ...............................................139

xii

LISTA DE QUADROS Quadro 2.1 – As Abordagens Analítica e Sistêmica ...............................................................20 Quadro 2.2 – Sistemas de Comercialização Envolvendo Mercados de Empréstimos .............37 Quadro 2.3 – Resumo dos Tributos Incidentes em Operações em Mercados Futuros............. 47

 

xiii

LISTA DE TABELAS Tabela 1.1 – Taxa de Crescimento dos Municípios....................................................................7 Tabela 1.2 – PAM – Produção de Soja Municipal 2002/3 .........................................................8 Tabela 1.3 – Evolução dos Contratos de Futuros na BM&F no Período de 2000 a 2005........ 17 Tabela 2.1 – Volume Negociado do Complexo Soja Equivalente por Produto da CBOT (2001 a 2004)......................................................................................................................................40 Tabela 4.1 – Valor das Margens nos Contratos da BM&F .....................................................92 Tabela 5.1 – Valores da Base Média com Vencimento em Maio ............................................98 Tabela 5.2 – Base Média com Vencimento em Agosto ...........................................................99 Tabela 5.3 – Participação do Risco de Base nos Preços Spot  no Período 2000 a 2005 .........102 Tabela 5.4 – Participação do Risco de Base nos Preços Spot  – C. F. Maio no Período 2000 a 2005 ........................................................................................................................................102 Tabela 5.5 – Participação do Risco de Base nos Preços Spot  – C. F. Agosto no Período 2000 a 2005 .....................................................................................................................................103 Tabela 5.6 – Teste de Estacionariedade das Séries – 2000 a 2005........................................106 Tabela 5.7 – Teste de Estacionariedade das Séries – 2000 a 2005.........................................107 Tabela 5.8 – Coeficiente de Hedge Ótimo – 2000 a 2005......................................................108 Tabela 5.9 – Coeficiente de Hedge Ótimo para os Contratos de Maio – 2000 a 2005 ..........110 Tabela 5.10 – Coeficiente de Hedge Ótimo para os Contratos de Agosto – 2000 a 2005 .....112 Tabela 5.11 – Correlação de Preços Spot em Relação aos Preços Futuros – 2000 a 2005 ....113 Tabela 5.13 – Evolução do Valor do Câmbio no Período de Produção ................................114 Tabela 5.14 – Participação do Custo de Produção no Preço Futuro de Janeiro em US$/t ....115 Tabela 5.15 – Participação do Custo de Produção no Preço Futuro de Janeiro em R$/t .......115

xiv

LISTA DE SIGLAS Abag

– Associação Brasileira de Agribussines

ABCD

– ADM, Bunge, Cargill e Dreyfus

Bacen

– Banco Central do Brasil

BB

– Banco do Brasil

BBF

– Bolsa Brasileira de Futuros

BM&F

– Brazilian Bord of Trade (Bolsa Mercantil e de Futuros)

BMSP

– Bolsa de Mercadorias de São Paulo

CBOT

– Bolsa de Valores de Chicago (Chicago Board of Trade)

Conab

– Companhia Nacional de Abastecimento

CPR ou CPRF – Cédulas do Produtor Rural Digem

– Diretoria de Gestão e Logística

EF

– Entrega Futura

EFP

– Exchange of Futures for Physicals

EI

– Entrega Imediata

Embrapa

– Instituto Brasileiro de Pesquisa Agropecuária

ESALQ

– Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz

Funcafé

– Fundo de Defesa da Economia Cafeeira

IBGE

– Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

Mercosul

– Mercado Comum do Sul

MT

– Mato Grosso

 NEI

– Nova Economia Institucional

 NEI/ECT

– Nova Economia Institucional/Economia de Custos da Transação

OMC

– Organização Mundial de Comércio

ONG

– Organização Não Governamental

PAM

– Produção Agrícola dos Municípios

PCC

– Preço de Custo do Capital

PE

– Preço de Empréstimo

PEF

– Preço para Entrega Futura

PEI

– Preço para Entrega Imediata

PIB

– Produto Interno Bruto

PR

– Porto de Paranaguá xv

PTA

– Preço de Armazenamento

PUC

– Preço de Uso do Capital

RRA

– Rapid Rural Appraisal

SAG

– Sistema Agoindustrial

Sebrae

– Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas

Serasa

– Serviço de Proteção ao Crédito

Sicred

– Banco Cooperativo de Crédito S/A (Sistema de Crédito Cooperativo)

SIT

– Sistema de Informação Tecnológica

TGS

– Teoria Geral dos Sistemas

TOB

– Taxa Operacional Básica

USP

– Universidade de São Paulo

xvi

1 INTRODUÇÃO Atualmente, quando se menciona acerca dos problemas que emperram o desenvolvimento de algum país, região ou localidade, torna-se necessário analisar o conjunto de processos que compõe os setores interno e externo da economia, além da dinâmica do seu funcionamento diante da complexidade imposta pela globalização em um mercado quase  just in time. Por sua vez, o a gribusiness no centro dessa questão encontra-se em constante modificação e adaptação. As recentes mudanças ocorridas em termos mundiais, como a revolução tecnológica, a segurança alimentar, a comunicação on-line, a criação de blocos comerciais, a preocupação crescente com o meio-ambiente, a fusão de empresas, o foco no consumidor, as alianças estratégicas, a abertura comercial, entre outras, vêm causando forte impacto no Agronegócio brasileiro, refletindo na exigência de uma maior competitividade (OLIVEIRA, 2001)1. O agronegócio, equivalente ao termo agribusiness, conforme definido por Davis & Goldberg (1951, apud   BRANDÃO & MEDEIROS, 1998, p. 15), deve ser entendido como sendo a soma das operações de produção e distribuição de suprimentos agrícolas, das

1

 OLIVEIRA, Elis B. de. Uma contribuição para a busca de meios alternativos de comercialização para os produtores de soja da Região Oeste do Paraná, Florianópolis, 2001. 149f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção). Programa de Pós-graduação em Engenharia da Produção, UFSC, 2001 p. 5.

operações de produção nas unidades agrícolas, do armazenamento, processamento e distribuição dos produtos agrícolas e itens produzidos a partir deles, pode ser entendido como a cadeia produtiva que envolve desde a fabricação de insumos, a produção nas fazendas e a sua transformação, até o seu consumo (OLIVEIRA, 2001). É de se notar que a análise feita por Oliveira (2001) sobre as implicações decorrentes da globalização e da abertura econômica para o agronegócio, utilizando-se das afirmações de Brandão & Medeiros (1998, p. 17) de que o modelo agrícola exportador brasileiro vem experimentando algumas transformações estruturais marcadas, entre outras, por: saturação do mercado internacional de commodities; margens de lucro decrescentes por unidade de  produto; necessidade maior de integração das unidades de produção agropecuárias nas cadeias  produtivas; dependência cada vez maior de suporte científico-tecnológico na atividade de  produção agropecuária; atendimento a novas exigências de padronização; controle de qualidade dos produtos e melhora dos processos de gestão. Oliveira (2001) enfatiza que do empresário rural, pessoa física ou jurídica que se dedica à atividade agrícola, passou-se a exigir muitos outros atributos além de empreendedor,  para se manter e prosperar na atividade: conhecimento de técnicas de gestão e planejamento estratégico, conhecimento de finanças, de mercado de futuros e visão macro do Sistema Agroindustrial – SAG. As tendências globais suportadas pela biotecnologia e as estruturas agroalimentares apontam para aspectos importantes da dinâmica da demanda alimentar, as quais passam a ser determinadas exogenamente, de acordo com as características específicas da reestruturação econômica. O setor alimentar, a jusante da produção agrícola, tem-se caracterizado como uma indústria usuária de tecnologia: microeletrônica e informática, processos logísticos, embalagens, etc. Dessa forma, a direção das principais mudanças na base técnico-econômica 2

da indústria alimentar passou a depender, portanto, dos processos de inovação global no interior da economia. Com isso, um novo comportamento é levado por critérios que denotam um novo padrão de emergência tecnológica e se tem uma visão de um novo paradigma, no qual o potencial radical das novas tecnologias pode desestruturar mercados estabelecidos, gerando riscos às estratégias tradicionais no âmbito das commodities e na ponta da indústria, diante das concorrências de marcas. Assim, a questão da irreversibilidade do progresso técnico na indústria e no sistema agroalimentar demonstra que, à luz do novo paradigma tecnológico, os insumos e a maquinaria do modelo fordista deveriam ser substituídos pelos insumos inteligentes da economia emergente da microeletrônica, amparados por sistemas de gerenciamento de riscos. Portanto, não se está apenas diante de uma acomodação de novas trajetórias tecnológicas no âmbito do paradigma da agricultura moderna/convencional. Ao contrário, trata-se, talvez, de algo que já superou o paradigma fordista e da revolução verde, pois não cuida apenas da necessidade de internalização da flexibilidade no interior da fábrica (sistema  primário de produção – a fazenda), mas de uma nova conduta pró-ativa de caráter harmônico, contendo duas funções de acreditação: a primeira implica em modernas técnicas de comercialização com gerenciamente/neutralização de riscos; e, a segunda, a atender aos desejos dos consumidores em níveis locais, nacional, regional e mundial. Na verdade, o perfil das novas organizações que atuam no espaço do agronegócio passa pela própria dinâmica de transformações aceleradas, cujo comportamento transcende a forma simplista e linear com que se caracterizam os seus principais atores, seja a jusante ou a montante, de maneira vertical ou horizontal, com múltiplas articulações em função de regras, normas, políticas e estratégias (vide BATALHA).

3

Para que a comercialização se dê de forma eficiente, algumas questões são essenciais: •

o que produzir e quais cuidados tomar para obter o máximo de receita na venda;

•

quando e onde comprar e vender se diferentes insumos e produtos têm diferentes curvas de distribuição de preços durante o ano; conhecer a curva de sazonalidade e os custos de armazenamento e transporte podem elevar os ganhos;

•

o que pode ser feito para diferenciar o produto e expandir e diversificar o mercado;

•

que tipo de contrato deve-se fazer; e

•

como financiar a produção de modo que a comercialização torne-se menos arriscada e a margem de lucro possa compatibilizar o gerenciamento ou a neutralização de riscos, proporcionando, dessa forma, melhores resultados no mercado.

 No caso da cadeia da soja e, em especial, nas localidades de Lucas do Rio Verde e Sinp no Mato Grosso, pode-se aproveitar disposição de Souza (1994, p. 2, apud  OLIVEIRA, 2001), lembrando que a composição do agribusiness  tem como destaque: a importância econômica, as relações entre o empresário rural e a agroindústria e os agentes que afetam e coordenam os fluxos dos produtos, entre eles estão as bolsas de futuros e o governo. Devido à importância que a soja representa para o agronegócio brasileiro e para a região em estudo, no  presente trabalho será dada ênfase maior sobre o processo de gerenciamento de riscos na comercialização dessa commodity.

4

1.1 A REGIÃO PESQUISADA A escolha da região se deu em função da grande importância econômica, social e ambiental alcançada pela mesma nos últimos anos. Especificamente, as microrregiões de Sinop e do Alto Teles Pires, as quais congregam um cenário potencial extraordinário sob o  ponto de vista econômico a partir da produção de soja, conforme as informações de Produção Agrícola dos Municípios – PAM, publicada em 2002 ( vide Tab. 1.2). Portanto, é nesse contexto que urge, no âmbito do espaço geográfico do CentroOeste brasileiro, mais especificamente no Estado do Mato Grosso, na região do Alto Teles Pires, nos municípios de Lucas do Rio Verde e Sinop, identificar os gargalos e óbices ao crescimento econômico e às vulnerabilidades impostas pela ausência de sincronismo e harmonia entre o espaço agrário, o agronegócio e o desenvolvimento sustentável. Além dos  percalços da logística potencializada pela deficiente infra-estrutura no processo pós-colheita, um dos problemas que requer especial atenção ocorre na ausência de estudos e pesquisas que sirvam de elo entre o querer e o fazer.

1.1.1 O espaço local Ao tentar entender o que vem acontecendo no âmbito do crescimento das novas fronteiras de produção agrícola, em especial por aquelas originadas pelo boom da soja nos municípios do Centro-Oeste, depara-se com algumas inconsistências de fatos e informações que podem impedir estratégias e políticas de desenvolvimento que, de alguma maneira, corroborem na dinâmica das soluções sociais à luz dos conceitos de territorialidade e de desenvolvimento sustentável.

5

-60

-58

-56

-54

-52

Y #

Santarém

        4     -

4  

        6     -

 6  

B      R      1      6      3     

 8  

        8     -

Matupá

        0         1     -

Sinop         2         1     -

Y # Y #

Y #

        4         1     -

Y # -60 Y #

-58

1    0  

Y #

Y #

1   2  

Sorriso

Lucas do Rio Verde 1   4  

Nova Mutum

Alto Paraguai -56

-54

-52

 M u nic íp io de In te res se  Lim ite M un ic ip al de In te re sse  R odov ia  B R 163  H id ro via U .F 

Figura 1.1 – A BR 163, o Território e seus Espaços 1.1.2 Os locais em análise Os dados da Secretaria de Planejamento do Estado e do IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, sobre os municípios, em 2002, alguns estimados para 2004, dão 6

conta de que Lucas do Rio Verde é formado por, aproximadamente, 367 mil hectares, enquanto que o município de Sinop é formado por 320 mil, também de forma aproximada. Enquanto Lucas se aproxima de uma população pouco superior a 24,5 mil habitantes, Sinop está próximo de ultrapassar a casa dos 94 mil habitantes. Lucas possui uma das menores taxas de densidades demográficas da região, 5,28 habitantes por Km²; Sinop encontra-se com densidade superior a 23,4 por Km², todavia, possui aproximadamente 40% mais produtores de soja do que Sinop, estimados em 550 produtores em Sinop e cerca de 900 em Lucas do Rio Verde, totalizando 1.450 produtores na região em análise. Criado a partir de 1989, Lucas do Rio Verde dista aproximadamente 333 Km da capital de Mato Grosso – MT (Tab. 1.1). Com taxa de crescimento de 11,18% ao ano, o município possuía, em 1996, 12.647 habitantes, estimando-se um crescimento em 2004 para aproximadamente 24,5 mil habitantes.

Tabela 1.1 – Taxa de Crescimento dos Municípios Município

LUCAS DO RIO VERDE SINOP

Ano de Criação

Distância de Cuiabá em Km

Área em Km ²

População (2004 estimativa)

1996

2000

2004

Taxa de Cresc. Anual 1996/2000 (2)

1989

332,4

3.673,70

12.647

19.322

24.507

11.18

1979

472,4

3.206,80

54.306

74.761

90.734

8.32

FONTE: SEPLAN/FIBGE/TRE/DATASUS/Atlas do Desenvolvimento Humano (1)-Municípios que perderam Área e P opulação para criação dos novos municípios. 2003/04 (2)-Para cada 100 0 nascidos vivos.

Segundo a Pesquisa de Produção Agrícola dos Municípios – PAM, e de acordo com dados da Conab – Companhia Nacional de Abastecimento (2005), até o ano de 2002/3 (Tab. 2.2), o município de Lucas do Rio Verde produzia 180 mil hectares apenas de soja, contra 30 mil em Sinop, ambos com altas taxas de produtividade, talvez umas das melhores do País. 7

Atualmente, com o advento da tecnologia e o aumento de área plantada, os municípios que  plantam e colhem duas safras por ano, com grande estabilidade de produção, pela ausência de veranicos na estação chuvosa, podem se tornar nos campeões de produtividade em nível mundial. A área de soja em Lucas passou para, aproximadamente, 216 mil hectares, enquanto Sinop foi a 45 mil, mais 25 de arroz. Com relação ao milho, segunda safra, a expectativa é que plante e colha algo em torno de 165 mil hectares em Lucas e 15 mil hectares em Sinop.

Tabela 1.2 – PAM – Produção de Soja Municipal 2002/3 Microrregiões e os municípios Alto Teles Pires Lucas do Rio Verde Nobres Nova Mutum Nova Ubiratã Santa Rita do Trivelato Sorriso Tapurah Sinop Cláudia Feliz Natal Itaúba Marcelândia Nova Santa Helena Santa Carmem Sinop União do Sul Vera MATO GROSSO

Área plantada (ha) 1.250.850 180.000 3.000 195.000 123.150 84.700 475.000 190.000 82.187 4.500 2.500 3.373 500 677 17.477 30.000 160 23.000 3.824.231

Área Quantidade Rendimento Valor colhida produzida médio (1000 R$) (ha) (t) (kg/ha) 1.250.850 3.854.981 3.081 1.270.752 180.000 572.400 3.180 177.444 3.000 8.640 2.880 2.851 195.000 585.000 3.000 210.600 123.150 387.923 3.150 143.532 84.700 249.018 2.940 79.686 475.000 1.482.000 3.120 474.240 190.000 570.000 3.000 182.400 82.187 257.370 3.131 77.162 4.500 14.040 3.120 4.212 2.500 7.200 2.880 2.160 3.373 10.726 3.179 3.218 500 1.650 3.300 446 677 2.112 3.119 634 17.477 57.674 3.299 17.302 30.000 97.200 3.240 29.160 160 528 3.300 158 23.000 66.240 2.880 19.872 3.824.231 11.702.165 3.060 4.049.013

Fonte: IBGE, 2004.

Os municípios com características planas e clima pré-amazônico possuem uma estação chuvosa superior a 2.000mm ano, e estão localizados no Médio Norte Mato-grossense e confrontam-se ao Sul ou ao Norte com o município de Sorriso. Com relação à logística, tem-se que a oferta de armazéns em Lucas gira em torno de 730 mil toneladas, sendo 20 armazéns convencionais, totalizando 90 mil toneladas, aproximadamente, e 33 graneleiros, perfazendo um total aproximado de 640 mil toneladas de 8

grãos. Já em Sinop, a oferta de armazéns alcança uma capacidade total de 410 mil toneladas, sendo 7 armazéns convencionais, o que totaliza 24 mil toneladas, e 19 graneleiros, perfazendo 386 mil toneladas. Com referência à distância dos portos para exportação, Lucas encontra-se a 2.207Km do porto de Santos, e Sinop a 2.347Km. Enquanto Lucas encontra-se a 2.281Km do porto de Paranaguá, Sinop encontra-se a 2.421Km. Já, com relação a Santarém (por estrada não  pavimentada), Lucas dista 1.398 Km, e Sinop 1.258 Km, pela BR 163. No entanto, se o destino for o porto de Miritiba, Lucas dista 1.101 Km e Sinop 959 Km.

1.1.3 Problemas relacionados à produção e à comercialização  No campo do mercado de produtos agrícolas e, especificamente, da commodity soja, manteve-se, no Brasil, uma dificuldade latente na condução dos propósitos de consolidação de uma base mercantil que pudesse oferecer os instrumentos e mecanismos necessários ao seu fortalecimento, ora no âmbito da formação de preços, ora na melhoria institucional dos contratos e, conseqüentemente, dos custos das transações. A história recente demonstrou que ao longo dos últimos 40 anos o Brasil passou por sucessivas crises e mudanças de moedas que, de alguma maneira, contribuiu para a desestabilização das estruturas institucionais públicas e privadas. Somente a partir do Plano Real, em 1994, iniciou-se a prática de uma economia mais equilibrada e transparente. É de notar, também, que, ao longo desses anos, as instituições e o mercado sofreram todo o tipo de discriminação, em virtude dos desmandos políticos que se impregnava no partido que ocupava o poder. De qualquer maneira, após a Constituição de 1988, e com implantação do regime democrático, o Brasil se viu às voltas com a dinâmica dos arranjos supranacionais impostos pela globalização e pela criação da Organização Mundial do Comércio – OMC.

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 Nesse contexto, a soja tornou-se um dos principais ativos do País, considerando que essa commodity tornou-se protagonista dos interesses econômicos nacionais na aferição dos resultados da balança comercial. A economia da soja gira recursos aproximados na ordem de 10 bilhões de dólares, importantes para a condução do balanço de pagamentos e para a  política de comércio exterior. Uma das questões que mais tem sido discutida no âmbito acadêmico e na sociedade trata dos instrumentos e mecanismos de redução de risco para os produtores rurais e para a indústria. No caso da commodity  soja, a Bolsa Mercantil e de Futuros – BM&F, criou o contrato de futuro de soja, que pouco atraiu os atores do mercado. Até 2003, os contratos de 100 toneladas não foram objetos de procura nem pelos produtores e nem pelos especuladores, em função ora do desconhecimento do instrumento, ora das especificidades dos custos de transação que impediam aos produtores utilizar um valioso instrumento de redução de risco  junto ao mercado. Em função disso, a BM&F reformulou, recentemente, a oferta de contratos de futuros de soja para 27 toneladas, ou cerca de 450 sacas, para melhor atender os interesses de pequenos e médios produtores; todavia, não tem sido suficientemente comercializado, não atraindo, portanto, os produtores e demais atores da cadeia nos municípios de Lucas do Rio Verde e Sinop. As operações de hedge feitas pela indústria encerram suas posições na Bolsa de Chicago – CBOT, nos EUA. Por isso, ao analisar a estratégia para comercialização de alguns  produtores da região citada, percebeu-se que, apesar da existência de um instrumento ou mecanismo de redução de risco, dificilmente eles optam pela via do hedge por meio da venda de contratos futuros que, possivelmente, seriam comprados no mercado por indústrias que  precisarão de soja no futuro. Portanto, o problema central é: Por que os produtores e demais elos da cadeia produtiva da soja pouco negociam com contratos futuros da BM&F como meio 10

de redução de riscos na atividade de comercialização agrícola? Levanta-se a questão de como funcionam os arranjos institucionais e se pergunta: Quais seriam as razões que dificultam ou impedem o crescimento do mercado de futuros no Brasil e, em especial, para os produtores e demais stakeholders da cadeia, do mercado e das referidas localidades produtoras de soja? Para que se possa analisar o mercado da soja a partir das localidades de Lucas do Rio Verde e Sinop, no Estado do Mato Grosso, far-se-á uma breve análise do mercado da soja, seus instrumentos e mecanismos de financiamento, os mecanismos para formação do preço e, diante da questão apresentada, buscar-se-á verificar por que a utilização de contratos de futuro, como instrumento de hedge, é de pouco interesse para o produtor rural, associações e cooperativas, ainda que objetive a redução de risco nos negócios da commodity no âmbito da cadeia e, em especial, aos médios e pequenos produtores. A decisão do Banco Central do Brasil – Bacen, em estudar e acompanhar um sistema de gerenciamento de risco –  spreads das taxas de juros no âmbito do sistema financeiro –, a  partir de 1999, de modo a cumprir as exigências dos acordos da Basiléia I e II, poderá mudar ou exigir mudanças no comportamento gerencial dos tomadores de crédito e das instituições financeiras. Organizações e produtores que se disponibilizarem a fazer hedge  para reduzir risco poderão, no futuro, obter tratamento diferenciado em função de tal comportamento, além de contribuírem para a redução de inadimplência que, em média, corresponde em até 35% na conformação do spread  bancário2. Ressalte-se que boa parte do crédito aos produtores de soja configura-se na forma de hedge por parte das empresas que comercializam o grão, ou que fornecem alguns insumos. De qualquer sorte, o  spread  e a taxa de juros praticadas nessas

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  O estudo produzido pelo Departamento de Pesquisa Econômica do Bacen, coordenado por A. Tombini, demonstrou os elementos e fatores que influenciam na participação e formação do spread  bancário no Brasil, em 1999. Todos os anos, relatórios de avaliação são realizados, de modo a identificar os resultados do comportamento do mercado quanto ao spread  bancário e também para disponibilizar a informação à sociedade.

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operações chegam a níveis elevadíssimos, o que prejudica a competitividade da cadeia e o desenvolvimento do negócio da produção de soja em longo prazo. 1.2 A PROBLEMÁTICA E A RELEVÂNCIA Uma grande parte da safra de soja, normalmente, é contratada pelas trading /indústrias e empresas agromercantis que comercializam insumos e exportam grãos. Por sua vez, conforme afirma Jeffrey Wilams (1986), as indústrias demandam commodities, matérias-primas, devido à demanda por precaução e de modo a reduzir a aversão a risco a risco de preços. Nessa situação, elas buscam gerenciar seus riscos financiando produtores via  pacotes (modelos de empréstimos) e, simultaneamente, posicionando-se de maneira oposta nas bolsas de futuros. No caso das 4 grandes, ABCD-ADM, Bunge, Cargill e Dreyfus, elas devem efetuar o hedge, porém utilizando a Bolsa de Chicago – CBOT, ou outros ativos financeiros, como os contratos de SWAP, dependendo da operação. A natureza do problema decorre da dificuldade em se desenvolver a contratação de hedge pelos produtores de soja, utilizando contratos de futuros oferecidos pela BM&F, ou por outra bolsa que atenda à demanda de gerenciamento de risco dos produtores da região de Lucas do Rio Verde e de Sinop, no Estado de Mato Grosso. Ao tentar compreender as razões e os motivos que levam os produtores a adotar tal comportamento, procurar outras formas e fontes de negócios para a produção/realização de operações de gerenciamento de risco, além de buscar maior esclarecimento comportamental, espera-se contribuir para o desenvolvimento/fortalecimento de instrumentos e mecanismos que possam reduzir o risco imposto pelas operações de comercialização/transação em virtude da volatilidade dos preços da commodity soja.  Nesse contexto será possível identificar quais os melhores momentos para a  promoção do gerenciamento do risco no âmbito dos arranjos ou canais de comercialização. 12

Elisson Andrade (ESALQ/USP, 2004) apresentou, em sua dissertação de mestrado, os custos de transação para o uso dos mercados futuros no Brasil, chegando a estimar 6,5% para o milho e, de acordo com os operadores da BM&F, para a soja, calcula-se um custo de transação ao redor de 7,5% do valor do contrato. Ou seja, para a vender a produção e, conseqüentemente, evitar prejuízos com a instabilidade de preços, é possível conhecer a  posição ótima e a efetividade do hedge  no mercado via contratos de futuros referentes à commodity soja. Por isso, compreender os motivos que levam produtores a incorrerem na administração de elevada taxa de risco, no âmbito da comercialização do negócio da soja, enfim, da produção rural, ainda que se promova a comercialização antecipada, como de costume no mercado, é uma tarefa de significativa utilidade. Os por quês do desestímulo em se usar instrumentos de mercado que neutralizem riscos e produzam a certeza de uma margem de lucro satisfatória para os agentes da cadeia, em especial os sistemas primários de produção, é um desafio, o qual tentar-se-á responder dentro das possibilidades. Com relação à relevância, não se pode negar que o choque provocado pelo desenvolvimento da soja nos negócios agrícolas, em especial na região Centro-Oeste, possui interesse singular para a sociedade brasileira, haja vista tratar-se de uma commodity,  cuja  produção e comercialização geram aumento de renda e saldos positivos na balança comercial (vide  Anexo A). Pode-se até dizer que é um excelente combustível econômico e sua relevância está produzindo a riqueza nas cidades do interior, em especial no Estado do Mato Grosso. 1.3 OBJETO, OBJETIVOS E JUSTIFICATIVA O objeto de estudo, hedge  para produtores de soja, tem especial significado no contexto da comercialização ou da estratégia de gerenciamento do negócio agrícola da soja. 13

Há uma questão implícita feita por inúmeros interlocutores da sociedade de que os produtores de soja não passam pelos apuros de incertezas nos preços da commodity  em função do crescimento da demanda mundial, que vem mantendo os níveis de preços num patamar  positivo. Como já foi mencionado, a produção industrial caminhou para o  just in time como forma de evitar problemas de volatilidade de preços de mercado. Por isso, ela buscou novos instrumentos e mecanismos que promovessem o gerenciamento ou a redução de riscos na composição de estoques, sem que isso pudesse representar aumentos de custos ou encargos, inclusive na transação. Portanto, o novo modus faciendi gerencial em nível mundial tem, em  parte, acompanhado tais mudanças. No caso do Brasil, especificamente no que concerne à firma de produção primária na região em análise, suspeita-se que haja dificuldades de compreensão, publicização, organização e maturidade gerencial para a implantação e sedimentação de um modelo gerencial que privilegie o modo industrial de gerenciamento com redução de risco nas operações de reposição de insumos ou de comercialização inteligente.

1.3.1 Objetivo geral O estudo caracteriza-se pela busca dos fatores que compõem o processo decisório do  produtor de soja, desde o momento do plantio até a comercialização e entrega da mercadoria. Dá-se importância à comercialização, que é a parte onde há dúvidas quanto a melhor decisão a tomar diante da volatilidade dos preços da commodity em nível mundial e, por conseguinte, conhecer e analisar qual a melhor estratégia de um produtor, na determinação de seus rendimentos, diante das perspectivas que se apresentaram ao longo dos últimos 6 anos. Num segundo momento, ao discutir os resultados da pesquisa de campo e, bem assim, conhecer o comportamento dos produtores acerca do assunto, sugerir medidas de ação visando a melhoria do processo de comercialização para o produtor de soja da região. 14

1.3.2 Objetivos específicos São objetivos específicos a compreensão e o entendimento de um modelo de decisão em que o produtor faz hedge. A decisão depende da taxa de juros, do custo de carregamento, do risco de base, do balanço de oferta e demanda mundial, dos custos da transação e, enquanto commodity, do câmbio. A necessidade de se implantar uma nova cultura baseada em um comportamento gerencial de redução de riscos, conforme os padrões praticados em outros mercados, em função de mudanças no sistema financeiro que poderá incluir o hedge  como elemento essencial e indissociável do processo de gerenciamento de organizações e negócios rurais.

1.3.3 Estrutura do trabalho  No Capítulo 2 apresentar-se-á a região geográfica que se identificou para o desenvolvimento de pesquisa primária, a metodologia e os resultados da pesquisa de campo feita junto aos agentes da cadeia produtiva da soja na região em análise. No Capítulo 3  buscar-se-á descrever o referencial teórico a ser utilizado no desenvolvimento do estudo e das respectivas análises, caracterizadas pelo enfoque sistêmico, juntamente com os conceitos do agronegócio e o instrumental de análise de cadeias produtivas, destacando-se o instrumental da Teoria do Portfolio na avaliação do gerenciamento de riscos. Posteriormente, no Capítulo 4, apresentar-se-á um breve cenário sobre o agronegócio da soja no mundo e no Brasil. No Capítulo 5, a partir do referencial teórico dos sistemas e da Nova Economia Institucional –  NEI, e da Teoria de Portfolio, buscou-se calcular os riscos de base e o heade ótimo das firmas e produtores localizados na região em análise.

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1.3.4 Delimitação do estudo  Na Tab. 1.3, os dados levam a se perguntar por que os produtores de soja não utilizam os contratos de futuros da BM&F, ou outra bolsa, para operações de hedge desde o momento que colocam a semente na terra até a comercialização/venda do produto? A hipótese que pode servir de base para a pesquisa primária na região é a assunção da premissa de que, aproximadamente, 80% da produção da região são comercializadas até 3 meses após a colheita. Como, normalmente, o período de colheita concentra-se no final de dezembro,  janeiro e fevereiro, os contratos futuros do mês de maio, na CBOT, podem ser uma solução exeqüível para as operações de hedge pelas firmas, produtores ou agentes. Todavia, o restante da produção, equivalente a aproximadamente 20%, normalmente é carregado para uma comercialização tardia, entre maio e novembro. Para efeito de cálculo e de demonstração sobre o que vem acontecendo na órbita desses procedimentos, achou-se por bem seguir, a  partir dos resultados obtidos na pesquisa primária, a orientação de se trabalhar com as  possibilidades de comercialização até o mês de agosto. Os resultados da evolução dos contratos negociados são crescentes e, considerando que a produção brasileira de soja já ultrapassou a casa dos 52 milhões de toneladas em 2005,  podendo aumentar nos próximos anos, não se faz no Brasil hedge de 1% da produção nacional utilizando-se os contratos de futuro da BM&F, apesar de os contratos terem sido reduzidos a 27% dos lançados em 2000, 2001 e 2002, conforme a Tab. 1.3.

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Tabela 1.3 – Evolução dos Contratos de Futuros na BM&F no Período de 2000 a 2005 Período 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Contratos Contratos em Aberto Negociados 42 306 1 1 75 624 288 2.917 2.771 5.087 3.021 4.140

Tamanho dos Contratos em t 100 100 100 27 27 27

Volume de Volume Financeiro Produto Em R$/mil Em US$/mil 30.600 176 89 100 477 228 62.400 6.744 1.895 78.759 19.117 6.542 137.349 13.089 4.814 111.780 56.822 24.800

Fonte: BM&F.

A realização de pesquisa de campo na região pode identificar o arranjos de comercialização e de gerenciamento de risco, conhecer melhor o atores da cadeia e propiciar observações que amparem possíveis sugestões que se possam advir das dimensões  justificadas.

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2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA A literatura sobre sistemas tem sua origem acadêmica no século 17, para designar a organização do conhecimento, aplicada tanto para determinar o ambiente das disciplinas como para a análise de seus próprios conjuntos. Ele substituiu, em muitos casos, a metáfora da “árvore do conhecimento” (BURKE, 2003, p. 83). O conceito de sistema está relacionado a uma abordagem, modo de pensar, em que se percebe as partes como integrantes de um conjunto – um sistema. Esses sistemas foram utilizados na matemática (sistema numérico), na astrologia (sistema solar) e na biologia (sistema nervoso). No início do século 20, Taylor (1970, p. 14, apud   DUARTE & CASTRO) utilizou o termo sistema para tratar das rotinas e fluxos de matérias-primas e produtos nas organizações, a fim de sugerir mudanças de  produção e no modo de administração de uma empresa. Duarte lembra que a noção de sistema ganha estatura científica com a Teoria Geral dos Sistemas – TGS, criada por Bertalanffy (1950), que, ao tentar resolver problemas  biológicos, percebeu a relação da mesma com outras ciências. Ainda segundo Duarte & Castro, Bertalanffy propõe uma análise integrativa, com princípios que seriam válidos para todas as áreas do conhecimento, uma teoria para lidar com a totalidade, o que permite estruturas complexas e inovadoras em suas relações.

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Como o reducionismo busca compreender a natureza ou meio ambiente, apenas decompondo os fenômenos e as entidades complexas em partes menores e isoladas, com o  propósito de conhecer como são feitas e funcionam, revela-se por uma construção cartesiana que mais analisa as partes explícitas do que a complexidade implícita. Mais que recusar a tradição de estudar elementos isolados, característica da pesquisa analítica, a noção de sistema vem complementá-la, permitindo avaliar aspectos relevantes de um problema não contemplados pela análise de apenas uma de suas unidades. O pensamento analítico, segundo o qual um processo deve ser dividido e estudado em partes menores para a compreensão do todo, ou seja, o comportamento do todo é explicado pelo comportamento das  partes – permanece importante, ao permitir a análise em profundidade de fenômenos ou questões específicas, mas se adota a noção de que o relacionamento entre as partes permite a integração de diferentes fatores ou unidades para compreender situações e dinâmicas mais complexas. No Quadro 2.1, apresenta-se uma síntese comparativa das abordagens analítica e sistêmica.

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Quadro 2.1 – As Abordagens Analítica e Sistêmica Analítica Desmembra o todo e isola um elemento entre os demais para estudá-lo Isola as partes de um contexto Apóia-se nos detalhes das partes Trata de uma variável A validação é feita por experimentos a partir de uma teoria Modelos precisos e detalhados, mas dificilmente utilizáveis

Sistêmica Concentra-se nas interações dos elementos Usa o contexto mostrar para a função Apóia-se na percepção global Trata de diversas variáveis simultaneamente A validação é realizada na comparação do modelo com a realidade Os modelos são insuficientemente na prática rigorosos, mas suficientemente utilizáveis Pluridisciplinar

Monodisciplinar Permite ação programada em todos Permite uma ação segundo objetivos os detalhes preestabelecidos Atenção aos efeitos Atenção às causas Reducionismo Contextualização Foco nos detalhes Foco no conjunto Fonte: Duarte & Castro, 2004, adaptado por Bertrand; Guillemet (1988) e Rosnay (1995).

Duarte & Castro (2004) lembram que a noção de sistema exige elementos interrelacionados que formem um determinado conjunto e que atuem com um propósito determinado, mesmo que não seja percebido pelos integrantes do sistema. A noção obtida na  biologia pode ser aplicada a qualquer outro conjunto, inclusive social. Um sistema, dessa maneira, pode prever subsistemas e, ele mesmo, estar articulado a sistemas mais amplos.  No enfoque de sistemas, as partes devem ser estudadas sempre em relação ao todo; no caso, o sistema definido previamente. O que está fora do sistema, ou seja, além dos seus limites, é considerado ambiente do sistema e somente mantém interesse para o analista quando efetua algum tipo de troca (fluxos) com o sistema. No presente trabalho, podem ser identificados, por exemplo, os cartórios que registram as CPR – Cédula do Produtor Rural, de modo a garantir a legalidade dos contratos. Os cartórios pertencem ao ambiente institucional e mantêm um fluxo de registro de contratos e CPR visando registrar as operações de financiamento, tendo na entrega futura a quitação do produtor junto às firmas. Os limites do estudo também são estabelecidos de acordo com o interesse do pesquisador. A importância existente a partir das análises sistêmicas com forte interação entre os diferentes elos constitutivos permite a edificação da estrada do conhecimento global de um 20

segmento, seja em nível individual, seja na interação dos componentes do todo em relação aos demais. 2.1 O AGRONEGÓCIO E AS CADEIAS PRODUTIVAS O assunto que talvez tenha a sua origem nos cânones do surgimento dos contratos a termo, ou de entrega futura, juntamente com a criação da Bolsa de Chicago, em 1850, somente teve sua atenção expressa a partir do trabalho publicado por Coase, em 1937. Posteriormente, em 1957, o assunto voltou a ser objeto de análise por Davis & Golberg. Mas foi na década de 80 e 90 que encontrou seguidores que se propuseram ao estudo das cadeias  produtivas de modo a melhor entendê-las, mobilizando um conhecimento que se transformou em um dos mais eficientes instrumentos de análise – separada e comparada para os sistemas de produção. Castro & Duarte lembram que normalmente as análises de sistemas agroindustriais tratam dos estudos de determinado produto (e.g., soja, trigo, milho, carne bovina, etc.) a partir do processo de transformações e desde a geração dos insumos, os quais permitirão a produção no campo, até a distribuição no mercado consumidor. É uma abordagem que tem o propósito de revelar as diversas articulações, interações e relações de dependência que se estabelecem na produção agrícola, facilitando a compreensão dos fatores que os restringem ou impulsionam, as estratégias corporativas ou sistêmicas, a cooperação e a competição intra e extra-sistema entre os atores que participam da cadeia. A noção de cadeia produtiva parte do conceito de que o negócio agrícola deve ser visto numa perspectiva antes-durante e após a porteira da fazenda, configurando o total de operações de produção e distribuição de suprimentos e insumos agrícolas, as operações de  produção na própria unidade rural e o posterior armazenamento, processamento a distribuição dos produtos agrícolas. A dinâmica da produção de alimentos, dessa forma, é percebida como 21

resultado do inter-relacionamento de atividades integradas – tecnologia, indústria, comércio, transporte, distribuição, insumos e mercado. Um exemplo de representação geral de uma cadeia produtiva pode ser visto na Fig. 2.1.

Fonte: Castro; Lima; Cristo, 2002, p. 8.

Figura 2.1 – Representação Geral da Cadeia Produtiva Desde a década de 70 que o conceito de Sistema Agroindustrial – SAG, ou Cadeia Produtiva, foi introduzido no Brasil. Todavia, foi na década de 90 que o seu uso passou a ser mais utilizado por instituições como a Abag – Associação Brasileira de  Agribusines, PensaUSP, Sebrae – Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas, e Embrapa – Instituto Brasileiro de Pesquisa Agropecuária, como forma de compreender o funcionamento de um determinado universo ou conjunto particular do negócio agrícola ( agrobusiness), tornando mais fácil o estabelecimento de ações que permitissem o seu desenvolvimento. Duarte & Castro (2004), lembrando Sousa (1997, p. 183), argumentam sobre o núcleo dos estudos sobre as cadeias agropecuárias e observam a contribuição que pode ser obtida pela decomposição do agronegócio como um todo, em cadeias ou sub-setores.Para Sousa (1987), cada uma das quais pode ser conceitualmente distinta pela sua atenção a um determinado produto, desde a sua criação até o seu ponto final de consumo. De qualquer forma, a disseminação entre as instituições tecnológicas ou organizações de desenvolvimento no mercado permitiu que fossem viabilizadas novas composições ou maneiras de se 22

“enxergar” ou compreender os sistemas de abastecimento ou de suprimento de determinados  produtos.  No texto em John Davis & Ray Golberg, eles enunciaram a concepção de agribusiness, e estava implícita a perspectiva de que a agricultura deixava de ser especificamente um espaço unitário de produção (fazenda, por exemplo) para se tornar parte de um sistema que envolve a produção, transformação, distribuição e consumo de alimentos.  Neste trabalho, dar-se-á uma visão ainda mais extensiva, uma vez que o uso de mercados futuros e, principalmente, na análise da função econômica dos mercados futuros, as cadeias  produtivas, por meio de seus atores, passam a exercer uma conduta estratégica no âmbito da logística e do gerenciamento de risco. Por isso, ainda que a estratégia básica seja a definição de uma matéria-prima (soja, carne, algodão, e.g.) a análise do conjunto de processos que compõem a produção, incluindo atores, fluxos, processamento e informação, passam a ter a companhia do gerenciamento do risco e da capacidade de arranjos de logística, de modo a facilitar o retrato da realidade e expectativas. Talvez, além dos setores propostos por Silvia & Batalha (2000), poder-se-ia dizer que passam a fazer parte do agribusiness  a produção de insumos, a transformação industrial, o armazenamento e a distribuição dos produtos agrícolas e derivados, o gerenciamento de riscos (por meio do mercado de futuros) e a capacidade de arranjos de logística. A cadeia produtiva deve se desenvolver de forma integrada, de maneira a oferecer maior valor ao cliente, possuir menor custo, conveniência na obtenção do valor e mostrar grande versatilidade no gerenciamento de risco em atenção aos tratados de Basiléia I e II, os quais impuseram nova formatação nas exigências do sistema financeiro, seja em operações de mercado, seja em operações de financiamento a terceiros. Estes são atributos de gerenciamento de risco que passaram a fazer parte do elo – Sistema de produção primária ou Fazenda, sítio – o que vem levando produtores, instituições financeiras, cooperativas, 23

tradings, integradoras e vendedoras de insumos agrícolas a modificar seus contratos e suas relações de comercialização intracadeia. O uso da noção de cadeia produtiva é útil para organizar a análise de um determinado segmento agrícola e aumentar a compreensão da complexidade dos macroprocessos de produção, para analisar o desempenho desses sistemas, determinar gargalos, oportunidades, processos produtivos, integrando os campos sociais, econômicos, biológicos, gerenciais, tecnológicos em pesquisas, assim como proporcionando ações que permitam até mesmo o desenvolvimento de metodologias para definição de cenários futuros (CASTRO, LIMA & CRISTO, 2002, p. 6-7). Os estudos mostram que três fluxos explícitos estão envolvidos em uma cadeia produtiva (CASTRO, LIMA & HOEFLICH, 1999, p. 96) (vide comentário no Anexo B): a) Fluxo físico (de produtos).  b) Fluxo financeiro (riscos comerciais e financeiros, lucratividade). c) Fluxo de informação. Duarte & Castro ainda lembram que os estudos para a determinação das cadeias  produtivas abordam fluxos e encadeamento de componentes físicos, analisando aspectos relacionados à transformação de produtos e distribuição de mercadorias ou de recursos financeiros, às vezes abordando aspectos relacionados aos ambientes institucional e organizacional que os envolvem. Esses ambientes são considerados, na análise das cadeias,  por sua influência e troca de fluxos com o sistema. Castro, Lima & Hoeflich (1999, p.92-93) definem ambiente organizacional como o integrado pelas organizações que não participam diretamente do negócio, mas apóiam o funcionamento da cadeia, podendo ser exemplos assistência técnica, pesquisa agrícola, bolsas e bancos e explicam o institucional como composto por normas e leis que se relacionam às transações físico-financeiras como regulamentação de taxas, impostos e leis.

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O agricultor (responsável pelo sistema primário de produção) é, geralmente, considerado o ator principal na agricultura, mas há atores/elos que afetam diretamente suas condições e capacidade de produzir e muitos não estão conectados diretamente a ele, e sim a outros atores/elos. Ou seja, o agricultor está vinculado a um amplo sistema ao qual afeta e é afetado. Cada integrante tem papel específico e oferece um tipo de contribuição para que o sistema se mantenha e evolua. O agricultor, assim, depende de uma série de sistemas para  poder atuar e contribuir na manutenção da cadeia agropecuária. Na verdade, nem todos estão dependendo de diversos sistemas separadamente. No campo da produção, o agricultor já nem  precisa ir a uma agência financeira ou banco para aprovar o seu custeio ou o seu projeto de  produção de safra. No caso da soja na região pesquisada, os desacertos da política agrícola foram tantos que a soja verde (contratos a termo ou de entrega futura) derivou para uma nova denominação, a dos pacotes. Dessa forma, dependendo do pacote, a relação entre produtor e outros atores a jusante ou a montante do processo produtivo da fazenda fica restrito a apenas assistência técnica nem sempre opcional. No entanto, ainda se mantém um sistema de fornecimento de sementes, um sistema de transportes relativamente eficiente, um sistema de crédito, um sistema de geração e de oferta de insumos, e um sistema de informação tecnológica. Silva & Batalha (2000) mostram que a noção de cadeia produtiva comporta sua comparação com um sistema por quatro condições básicas: 1) estar localizado em um dado ambiente; 2) cumprir uma função ou exercer uma atividade; 3) ser dotado de uma estrutura com evolução no tempo; 4) ter objetivos definidos.

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Eles argumentam também que a cadeia produtiva agroindustrial pode ser vista como sistema aberto, ou seja, passível de enfoque centrado nas relações entre organização e meio ambiente. Tanto Batalha (2006) como Zilberztajn (2006) afirmam que há várias maneiras de se avaliar um sistema ou um segmento do agronegócio, seja por redes, complexos, cadeias, etc. Os autores mostram que é possível avaliar uma cadeia produtiva a partir de uma evolução, tornando o estudo mais explicativo ou de uma maneira estática, como uma fotografia, congelando sua estrutura no tempo. O Anexo C apresenta um fluxograma da cadeia no Brasil; em especial, aplica-se também ao Estado do Mato Grosso. 2.2 AS FORMAS DE FINANCIAMENTO, A COMERCIALIZAÇÃO E OS MERCADOS FUTUROS

O desenvolvimento do plantio de soja na região em análise não veio por acaso. As grandes áreas planas, sejam cerrados ou florestas amazônicas, expõem as condições propícias  para o cultivo de arroz – como área de abertura, e posteriormente a soja na safra de verão e o milho safrinha. A partir de meados de 90, as tradings  tradings  (integradoras) levaram para a região novas formas de financiamento que se compatibilizavam com o sistema de financiamento e a comercialização antecipada pela soja verde. Tais mecanismos passaram a orientar o modelo de financiamento e comercialização da produção que não mais encontrava recursos oficiais no sistema financeiro em função dos desencontros da Política Agrícola via mecanismos de financiamento, e, principalmente, em função da crise fiscal que abalou as finanças públicas no final do século passado. Vale ressaltar que o modelo de financiamento e comercialização sofreu modificações ao longo dos últimos anos e pôde ser bem caracterizado a partir dos resultados da pesquisa de campo efetuada no presente trabalho. 26

Antecipando alguns resultados, necessários à explicação do que está acontecendo na região, pôde-se descobrir a importância do tema para os sistemas de produção primária, qual seja, na safra 2004/2005 todas as categorias de produtores que financiavam parte de suas  produções junto ao sistema financeiro, em virtude da queda no câmbio e nos preços da commodity soja, commodity soja, não conseguiram gerenciar ou neutralizarem seus riscos, encontrando-se a grande maioria, com exceção de alguns pequenos e mini produtores, com dívidas resultantes de operações financeiras mal sucedidas, fruto do desconhecimento de instrumentos que garantissem efetividade quanto ao gerenciamento de risco.  Na verdade, a pesquisa primária demonstra que aproximadamente 40% conhecem mercado futuro, mas quando questionados sobre a utilização do hedge,  hedge,  apenas alguns disseram saber do que se tratava, porém, não sabiam como, quando, onde, quanto custaria e com quem fazer. As agências dos dois bancos que mais operam com produtores, o Sicredi – Banco Cooperativo de Crédito S/A, e o Banco do Brasil, não conseguiam explicar os mecanismos e instrumentos de bolsa para a aquisição ou venda de contratos de futuros, levando os produtores a duvidar da eficácia de tais instrumentos. Nas várias agências entrevistadas, os gerentes tinham conhecimento dos mecanismos de contratos de entrega futura (contratos a termo – geralmente expresso por contrato de compra e venda e uma Cédula do Produtor Rural – CPR, firmada entre uma integradora/ trading   ou firmas de armazéns gerais e venda de insumos e defensivos, que normalmente financiam de 80 a 90% do custo total da produção, enquanto que a diferença para óleo diesel e gastos com manutenção e mãode-obra mantém-se financiada junto às instituições financeiras, ou seja, sobre contratos de futuros comercializados comercializados em bolsa, bolsa, como a BM&F e a CBOT, eles não sabiam como funcionavam os instrumentos e os mecanismos de hedge. hedge. Os novos mecanismo de financiamento – mais conhecidos como “pacotes” (contratos de autorização para comercialização do produto armazenado e financiamento da produção via 27

CPR com penhor de 1° grau, em grande parte cobrindo apenas 80% do custo de produção – vide Anexo D) montaram uma estrutura de equivalência produto que o sistema financeiro não mais consegue acompanhar. Ainda que muitos produtores, talvez a maioria, estejam endividados junto aos bancos em função do prejuízo sofrido na safra atrasada, alguns ou parte desses produtores já iniciaram suas renegociações de modo a não sofrerem penalidades por conta da aplicação da legislação vigente, fazendo constar seus nomes junto ao Serviço de Proteção ao Crédito – Serasa. 2.3 MERCADO FUTURO E AS BOLSAS Entender a origem e o processo evolutivo dos mercados futuros, segundo Hieronymus (1977), é útil para identificar as funções delegadas aos agentes desses mercados, determinar qual o objetivo das operações em futuros e formar opiniões sobre mudanças no sistema que precisarão ser feitas ao longo do tempo. Segundo o autor, o mais importante em estudar tais negociações por meio de uma percepção histórica, mesmo que seja com o objetivo de possibilitar um uso mais efetivo desses mercados, a compreensão de sua evolução é útil para entender o presente e, assim, obter sucesso nas operações futuras (preço a vista ou a termo e os preços futuros). Hull (1996) cita que a história desses mercados tem sua origem na Idade Média, em que produtores agrícolas e comerciantes reuniam-se em um mesmo local para negociar antecipadamente a compra e a venda de seus produtos. Todavia, os mercados futuros organizados como conhecido atualmente surgiram com a Chicago Board of Trade – CBOT, no ano de 1848. Inicialmente, essa bolsa era utilizada apenas como ponto de encontro entre agentes do mercado e tinha a função de padronizar e verificar a qualidade dos grãos. De acordo com Hieronymus (1977), os mercados futuros não foram uma invenção imposta ao mercado vigente à época de seu surgimento, mas sim uma resposta às 28

necessidades de melhoria do desempenho de um sistema que não funcionava adequadamente, mostrando-se como um refinamento à extensão das práticas já existentes. O autor ainda ressalta que uma das formas dos mercados futuros demonstrarem sua importância econômica é devido a sua longa existência, especialmente no lado dos ativos financeiros, como bem estudado por Keynes em 1930 e por muitos outros autores na literatura; não fosse isso, de alguma maneira, apesar de toda a oposição política, tal instrumento teria que sobreviver em face do modelo de precificação do mercado a termo. Antes do desenvolvimento dos mercados futuros, segundo Houthakker (1959), um dos problemas sofridos por compradores de produtos agrícolas era não saber, com certeza, quando suas mercadorias chegariam e com que qualidade, além do risco de preço. Isso fez com que surgissem contratos denominados to arrive, que não estabeleciam precisamente o dia da entrega, mas era especificado exatamente o preço e a qualidade do produto a ser entregue. Esse contrato resolveu alguns dos problemas, sendo que os acertos adicionais entre as partes eram feitos apenas se as especificações do produto não fossem as mesmas que as acordadas. Houthakker (1959) ainda explica que a transição do contrato to arrive para contratos futuros deu-se de maneira na qual o primeiro, gradualmente, foi tornando-se padronizado para atrair um grande número de comerciantes e, assim, reduzir os custos de encontrar um comprador ou vendedor. Todavia, ainda faltava definir um período para a entrega, pois cada negócio era feito em datas distintas. Logo, alguns meses tornaram-se mais atrativos que outros para que se concretizassem as negociações em função de fatores sazonais e do conjunto de logística que norteava tais transações. Ainda segundo o autor, devido às características do contrato to arrive  terem se tornado tão flexíveis, a identidade dos compradores deixou de ser algo tão importante para os vendedores, além de atrair uma gama considerável de especuladores que não estavam interessados no produto (apenas nas flutuações de preço), proporcionando liquidez ao 29

mercado. Dessa forma, os contratos eram concebidos de forma cada vez mais impessoal e o desenvolvimento de um órgão independente para intermediar as operações entre compradores e vendedores acabou, por fim, desconfigurando os contratos to arrive por completo, surgindo, então, os contratos futuros. Hieronymus (1977) também destaca cinco razões para o grande interesse em mercados futuros: 1) são mercados que negociam preços e, estes, por sua vez, influem na receita dos agentes; 2) agentes de mercado utilizam esse instrumento como estratégia de compra e venda de seus produtos; 3) são de interesse acadêmico por tratarem de formas de comercialização e organização de mercados; 4) são fontes de renda para inúmeras pessoas,  pois as bolsas possuem uma gama vasta de empregados, além de corretores, especuladores, empresas de consultoria, que, de uma forma ou de outra, beneficiam-se desse tipo de negociação; e 5) são de interesse público, pois várias pessoas negociam contratos futuros devido à facilidade de entrada e saída. Andrade (2004) lembra que Mulherin et al. (1991) argumentavam acerca dos  processos de análise econômica de organizações como as bolsas de futuros não eram exercícios intelectuais, todavia que tais processos e suas análises respectivas tinham e têm importância acadêmica, como também servem de guia para diretrizes, metas e ações políticas das agências que regulam esse sistema ou de alguma maneira com ele interaja. Portanto, conclui-se que o estudo de mercados futuros assume grande relevância nas mais distintas ciências. Ainda que a política, os sistemas organizacionais (as firmas) e a economia compreendam melhor sua origem, evolução, funcionamento e importância, é fundamental  para os pesquisadores desvelarem as especificidades relativas a esse segmento ou que tenha implicações em cada área em particular. 2.4 A FUNÇÃO ECONÔMICA DOS MERCADOS FUTUROS

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Working (1953) alertou para inúmeros aspectos sobre a função econômica na área de derivativos3, propondo a definição de que os mercados futuros são negociações feitas sob regulamentação e convenções especiais, mais restritivas do que as aplicadas em outras classes de transações com commodities, commodities, as quais quais servem, também, como como instrumentos de proteção contra preços (hedging  ( hedging ) e especulação, promovendo convenientemente uma economia nos custos de transação.  Na visão de Hieronymus (1977), os mercados futuros são como um jogo que  possuem diferentes significados para cada tipo t ipo de indivíduo. Cita, por exemplo, que para os especuladores significam oscilações de preço com ganhos e perdas pelas vias dos  spread e de arbitragens; para produtores são garantia de receita e disponibilidade de crédito; e para corretores são volume de contratos negociados. O autor argumenta que esse fenômeno se estende para os demais agentes do mercado, cabendo aos estudiosos decifrar tais visões, agregá-las e buscar definir as principais funções econômicas do mercado de derivativos. Hieronymus (1977) expõe que cada economista tem sua lista de funções dos mercados futuros. Para fins deste trabalho, será feita uma distinção de duas correntes básicas de pensamento quanto a esse tema. Autores como Hieronymus (1977), Hirshleifer (1988), Leuthold et al. (1989), Duffie (1989), Ennew et al. (1992), Harwood et al. (2002), entre outros, defendem que mercados futuros que servem, primariamente, para reduzir risco de  preços. A seguir apresentar-se-á uma compilação compilação das idéias principais principais desses autores quanto quanto à função dos mercados futuros baseado em Andrade (2004): •

gerenciar risco (administrar ou neutralizar e transferir riscos);

3

 Segundo Hull (1996), derivativos podern ser definidos como títulos cujos valores dependem de outras variáveis mais básicas, sendo que contratos futuros e de opções são exemplos de derivativos. Quando se tratar de contratos futuros de uma commodity como, commodity como, por exemplo, a soja, diz-se ser um derivativo, uma vez que seu valor depende também do balanço de oferta e da demanda no mercado físico.

31

•

•

 permitir maior competitividade no mercado; facilitar empréstimo de terceiros;

•

 possibilitar especulação;

•

 prover informações sobre sobre preços futuros, auxiliando auxiliando nas estratégias dos dos agentes;

•

aumentar o escopo e flexibilidade das decisões estratégicas;

•

servir de substituto às integrações verticais que objetivem diminuir riscos.

Apesar dessa extensa lista de possíveis benefícios do mercado de derivativos, todos os autores são enfáticos em afirmar o papel fundamental de administração de risco. Duffie (1989) chega a afirmar que contratos futuros são, essencialmente, contratos de seguro de  preço, provendo proteção contra as incertezas contratuais do mercado à vista para entrega futura. Apesar de Leuthold et al. (1989) chamarem a atenção para o fato de que firmas não  precisam, necessariamente, necessariamente, participar de negociações em futuro para se beneficiarem dele, ainda que as informações, traduzidas nos preços, fluam livremente, é preciso entendê-las e até mesmo conhecer o processo de disseminação enquanto informações livres. A questão interposta ou que se levanta segundo, J. Williams, não pode ficar reduzida à transferência de risco como razão principal dos agentes para operarem em tal mercado. Andrade (2004) afirma que Hieronymus (1977) corrobora com essas opiniões, citando que a visão suportada da função básica dos mercados futuros é a de transferência de risco na análise da história e do desenvolvimento desse mercado. Explica que antes do surgimento de mercados organizados, os agentes não eram financeiramente capazes e não queriam tomar risco, e que seus bancos não estavam dispostos a financiá-los porque grandes  perdas poderiam acabar com o negócio. Sendo assim, cita que mercados futuros vieram viabilizar e minimizar os problemas dessas transações. Cabe destacar que Hieronymus (1977)

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alerta que o papel de administração de risco não impede que os agentes de mercado utilizem derivativos de maneira especulativa. Contudo, alguns autores questionam a visão comum de mercados futuros como sendo, fundamentalmente, um instrumento de transferência de risco. Working (1953), lançando a semente para essa nova corrente de idéias, afirma que operar em bolsa é uma forma de arbitragem, baseada na variação relativa dos preços físicos e futuros. O fato de que os riscos são menores com ou sem essa operação seria, freqüentemente, um fator secundário. Houthakker (1959) chega a argumentar que entender mercados futuros como apenas um instrumento de redução de risco é uma visão muito simplista. Assumir a administração de risco como principal motivo de os agentes operarem em  bolsa, na opinião de Working (1953), é desviar a atenção do que seria possivelmente o mais importante serviço desse tipo de mercado, que é o de promover um ajuste econômico desejável dos estoques de commodities, commodities, com conseqüente redução da flutuação dos preços. Houthakker (1959) também expõe que a redução do risco de preço é condição necessária, mas não suficiente, para o sucesso de uma operação em futuros. Explica que há outros fatores, como diferenças de disponibilidade de crédito para ativos que são negociados ou não, além dos custos envolvidos na operação em bolsa, que podem ser altos a ponto de inviabilizar a negociação. As idéias de J. Williams Will iams (1987) expõem que na concentração das negociações em um mesmo local e presença de especuladores, dando liquidez, os custos de transação desses mercados são extremamente baixos quando comparados às transações do mercado físico, no qual o volume negociado é fragmentado em distintas qualidades do produto, localização e termos de entrega. Nota-se, portanto, que em uma visão mais abrangente, os mercados futuros desempenham múltiplos papéis além da redução de risco. Anteriormente a isso, Williams (1986) também criticou duramente a visão de que mercados futuros seriam apenas um seguro 33

do preço, pois havia algo muito mais eloqüente na idéia de uma função econômica dos mercados de futuros além da redução dos custos de transação, do gerenciamento ou administração de riscos e da formação de preços. Williams (1986) desenvolve os conceitos de mercados implícitos e os modos equivalentes para a comercialização e, então, os aplica a essas posições casadas ou combinadas, tão importantes ao mercado futuro. Williams (1986, p. 20-22) afirma que: - É possível construir uma posição financeira implícita sobre um bem a partir de uma combinação apropriada de posições em outros bens; - Os especuladores e atacadistas em commodity freqüentemente fazem isso; - Especuladores constroem, freqüentemente, spread em dois contratos de futuros entre dois meses de entrega diferentes ou entre uma matéria-prima e um produto final; - Atacadistas, por definição, combinam suas posições em contratos de futuros com posições em uma ou mais commodities  físicas (tradução do mestrando)

A visão discutida pelo autor é que estes  spreads e as operações de hedging   são os  principais exemplos de duas transações simultâneas que pretendem realizar de maneira implícita, algo, fundamentalmente, diferente de qualquer um dos componentes das transações isoladamente.  Nesse contexto, Williams (1986, p. 20-22) afirma o seguinte: - Um sistema de comercialização pode ser de longe mais fácil de examinar e entender que seus sistemas equivalentes; - Há vários sistemas de comercialização equivalentes no mercado à vista e no mercado futuro, especificamente aqueles que envolvem financiamentos ou empréstimos para commodities; - Reconhecendo a equivalência destes modos de comercialização, pode-se estabelecer que as operações de hedging e spread  envolvem empréstimos de commodity; - A característica evidente do mercado futuro é precisamente a freqüência com que são combinadas posições em contratos de futuros com outras  posições;

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- Em geral, pelo menos ½ ( metade) e provavelmente ¾ (três quartos) do mercado de juros – open interest  – operam de maneira combinada ou casada em todas as movimentações de mercado futuro (tradução do mestrando).

Williams (1986, p. 25) lembra que em uma operação de venda, para que se proceda uma operação de hedging,  deve-se fazer uma compra no mercado à vista, realizando simultaneamente uma cobertura com uma venda equivalente de um contrato de futuros: Sendo uma combinação de dois comércios simultâneos em dois mercados explícitos, uma operação de venda para hedging é uma transação em um mercado implícito. Logo, uma operação de venda para hedging é um método de contratação de um empréstimo em um mercado de crédito implícito para a commodity (tradução do mestrando).

Williams (1986, p. 25) questiona sobre o que seria dito sobre hedging  se o mercado futuro estivesse implícito enquanto o mercado de financiamento ou de crédito fosse explícito? Segundo o autor: Os economistas estão acostumados a explicar as motivações dos traders em condições que contradizem suas explicações habituais de hedging . É a explicação convencional de hedging e de mercado futuro que está errada. A relação de equilíbrio para mercados de crédito/financiamentos derivam de uma relação de equilíbrio que envolve cinco preços. O preço para entrega imediata, mais taxas de armazenagem, mais gastos de capitais, menos um custo de uso ou encargos para a commodity  igualando-se ao preço para entrega futura (tradução do mestrando).

PEI + PTA + PCC – PUC = PEF

(2 – 1)

 Na verdade, o que Williams (1986) propôs foi explicar que as taxas de armazenagem e os custos de capital juntos são os custos de armazenamento físico, também conhecidos como custos de carregamento ou encargos. O autor afirma que armazenar é usar uma commodity por um período de tempo e isso implica em dois serviços distintos. Williams (1986) refere-se a uma relação que envolve o tempo e o armazenamento, ou a maturidade do vencimento de um contrato e o custo de uso do dinheiro ou do valor alocado. A grande questão é se existe adição de valor ao longo desse período. Em contrapartida, quando os mencionados instrumentos são usados ao longo do tempo os valores se dissipam. Williams provoca o seguinte comentário: se a commodity e os seus empregos no 35

armazém não se permitem nisso se assentar, o serviço fornecido por este segmento é um desperdício (não tem sentido). Conseqüentemente, na relação de equilíbrio, da perspectiva de um armazenador a quem é permitido usar/guardar a commodity, o preço de armazenamento físico entra  positivamente e o custo de uso implica uma obrigação ou débitos (ou taxas de aluguel), que entra negativamente. Williams (1986) afirma que a combinação de custos líquidos da perspectiva da  pessoa que quer fazer uso da commodity pode se tratar de PE designado para empréstimo ou Preço de Empréstimo, ou financiamento em commodity. Assim, tem-se que:

PE = PUC – PTA – PCC

(2 – 2)

onde: PUC = Preço de uso do capital; PTA = Preço de Armazenamento; PCC = Preço de custo do capital.  Na verdade, há uma relação de equilíbrio e de resultados dos mercados de créditos ou financiamentos, portanto, com PE combinando o custo de uso da commodity, o custo de uso em dinheiro, a taxa de armazenamento e a relação de equilíbrio/resultado reduzem-se a três os preços de cinco:

PEI – PE = PEF

(2 – 3)

onde: PEI = Preço para entrega imediata; PEF = Preço para entrega futura. Essa relação também poderia ser expressa em termos dos bens e serviços envolvidos: 36

EI – E = EF ( Entrega imediata – Empréstimo = Entrega futura)

(2 - 4)

PE é o spread  entre o mercado a termo ou a vista e os preços de futuros. Williams (1986) lembra que sempre que o custo de uso para uma commodity  for  positivo, os  spreads estarão abaixo do custo de carregamento. O autor recorre ao método de sistemas para demonstrar as relações entre os sistemas de comercialização e os sistemas de financiamentos ou empréstimos. Williams (1986) diz que há uma variedade com diferentes  possibilidades de sistemas e dependendo de qual dos três mercados esteja implícito, há três amplos sistemas. Estes três são listados no Quadro 2.2:

Quadro 2.2 – Sistemas de Comercialização Envolvendo Mercados de Empréstimos

Sistema A

Sistema B

Sistema C

Mercado de empréstimos ex licito

Mercado a vista Mercado a vista implicito ex licito Mercado de empréstimos Mercado de empréstimos ex licito im lícito

Mercado de futuros im lícito

Mercado de futuros ex lícito

Mercado a vista explicito

Mercado de futuros ex lícito

Mercado Im lícito – ue está envolvido, mas não ex resso claramente - subentendido. Mercado Ex lícito – claro ex resso formulado em alavras e conceitos.

Fonte: Willimans, 1986, p. 22.

 Na perspectiva de explicar e demonstrar como funcionariam os métodos de empréstimos de títulos ou certificados de estoque numa analogia aos sistemas financeiros, Williams (1986) afirma acerca da perspectiva de alguém querer vender para entrega futura.  Na relação de equilíbrio é fundamental que se envolva a entrega imediata, o empréstimo/crédito e a entrega futura. Dessa forma, tem-se que:

 – EF = – EI + E

(2 – 5)

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Portanto, pode-se comprar ações ou partes de estoque para entrega imediata e, simultaneamente, financiá-los por um período de tempo, porque:

EF = EI – E

(2 – 6)

Por isso Williams (1986) acrescenta que sempre que a taxa líquida for tal que o comprador dos estoques ou títulos pague para estender a data de entrega, a quantia paga é chamada de contango. A soma paga por um vendedor adiando a entrega é chamada de backwardation. Segundo Williams (1986), na maioria dos mercados de commodity locais, o mercado à vista é implícito. No entanto, a curva do contrato não é sobre o preço à vista local, mas sobre o desconto concedido ou prêmio sobre os contratos futuros especificados nos principais mercados. Esse desconto ou prêmio é também chamado de base. A base na comercialização é uma variedade do sistema B, na nomenclatura do Quadro 2.2. Williams (1986) afirma que a base combina várias taxas em um preço. A base de uma commodity é a venda localmente no spread  líquido que inclui quatro preços implícitos: (1) o preço de limpeza ou classificação, considerando as condições exigíveis na entrega de contratos de futuros (ou o prêmio para um grau superior); (2) o preço de transporte para ou de, como pode ser o caso; o ponto de entrega no contrato de futuros; (3) o custo físico de armazenamento, inclusive seguro e custos de capital; e (4) o custo de uso para a commodity. As quatro taxas, mais várias outras incidentais, agregam-se ao preço de transformação de uma commodity no processo de entrega quando do exercício ou entrega em outro local. 38

 Numa concepção mais organicista, Andrade (2004) lembra Telser & Higinbotham (1977), concluindo que os benefícios trazidos pelos mercados futuros organizados advêm da facilidade com que estranhos realizam transações. Isso se consegue por meio de regulação das bolsas, que oferecem garantias e padronização de contratos, diminuindo os custos de risco moral4. Dessa forma, eles alegam que um contrato de longo prazo depende da integridade das  partes envolvidas; contudo, esse problema é atenuado em um mercado com muitos  participantes e garantido por uma bolsa. Andrade (2004) ainda enfatiza a questão de escala dos derivativos, pois o produto a ser transacionado em bolsa deve ter um quadro de suprimento suficientemente representativo para reduzir os custos de transação, e os preços refletirem com maior eficiência as perspectivas dos agentes envolvidos.

2.4.1 Mercados futuros agropecuários Essa análise é importante para justificar a relevância de mercados futuros nesse segmento econômico, mas também devido a sua origem estar diretamente relacionada com a comercialização de produtos agrícolas. Andrade (2004) lembra que um fato importante acerca da literatura especializada é que os mercados de futuros agrícolas foram alvo de transformações significativas ao longo do tempo e objeto de muitos estudos econômicos. Ele cita o exemplo de mudanças efetuadas  pelos governos do Canadá e dos Estados Unidos, que a algum tempo saíram de um papel altamente regulador, passando a dar maior ênfase à administração de risco por parte dos  próprios agentes (GARDNER, 2000). Essas mudanças afetam sobremaneira os seus incentivos e as suas percepções quanto ao uso de mercados futuros (ANDRADE, 2004). Leuthold et al. (1989), por sua vez, expuseram que, nos mercados futuros norteamericanos, os contratos agrícolas tiveram grande importância no aumento do volume 4

 Segundo Milgrom & Roberts, risco moral (moral hazard ) é definido como uma forma de oportunismo póscontratual, em que uma das partes possui conhecimento maior que outra, e utiliza esse fato para seu próprio  benefício, em detrimento da parte menos informada.

39

negociado no início dos anos 70 devido à elevação dos preços de commodities  e energia. Posteriormente, um segundo aumento no volume de contratos negociados ocorreu em face da introdução de instrumentos financeiros, o que, em que mudanças na conjuntura mundial, fizeram crescer o interesse sobre contratos futuros de índices. Tais mudanças no início dos anos 80 foram tão dramáticas que a participação das commodities agropecuárias, nos Estados Unidos, caiu drasticamente. Mesmo assim, o mercado de derivativos mundial ainda possui grande relevância na comercialização de diversas commodities, principalmente naquelas que possuem um ativo comércio internacional. Para exemplificar a importância dessa modalidade de negociação, a Tab. 2.3 mostra que o volume negociado de soja, em uma das principais bolsas do mundo (a Chicago Board of Trade – CBOT), é algumas vezes superior à produção mundial.

Tabela 2.1 – Volume Negociado do Complexo Soja Equivalente por Produto da CBOT (2001 a 2004)

Produto Grão

Volume negociado do Complexo Soja equivalente em produto da CBOT Período 2001 a 2004 2001 2002 2003 2004 Equivalência Equivalência Equivalência Equivalência  Número de  Número de  Número de  Número de em produtos em produtos em pr odutos em produtos contratos contratos contratos contratos (1000t) (1000t) (1000t) (1000t) 12.150.369 1.653.422 14.475.100 1.969.772 17.641.814 2.400,70 18.846.021 2.564.567

Óleo

6.034.325

164.227

6.816.483

185.514

7.469.756

203,293

7.593.314

206.656

Farelo

6.743.772

674.377

7.174.507

717,451

8.219.942

821.994

8.569.243

856.924

Total

24.928.466

2.492.027

28.466.090

2.872.736

33.331.512

3.425.986

35.008.578

3.628.147

Fonte: CBOT

Fonte: CBOT.

Esse volume relativamente expressivo de negociações de algumas commodities, mais especificamente no setor agropecuário pode, segundo Marques & Mello (1999), gerar algumas vantagens como: •

Todos aqueles que têm interesse em uma determinada mercadoria física podem se proteger contra oscilações de preço desfavoráveis no futuro.

40

•

Por meio das expectativas de oferta e demanda, os mercados futuros são os melhores sinalizadores dos preços futuros, ou seja, têm a função de “descobrir  preço”.

•

Além de assegurar determinada rentabilidade, contribuem para diminuir a sazonalidade de preços da produção agropecuária.

•

Os mercados futuros atraem capital de risco (investidores e especuladores). Dessa forma, estes assumem os riscos e contribuem para uma maior liquidez do mercado.

•

Devido à conseqüente diminuição de risco por meio do hedge, produtores rurais  podem ter melhores condições de adquirir financiamentos junto às instituições financeiras.

Entretanto, a função econômica dos mercados futuros vai muito mais além de simples análises de neutralização de risco ou hedge  para um  portfolio. Na visão de J. Williams (1986), há um espaço enorme para uma análise, cuja metodologia explique, por exemplo, alguns instrumentos de políticas públicas que se compatibilizam e se interagem com o mercado de futuros. Essa é uma visão macro que aponta, entre outras coisas, para a existência do target price como instrumento de um mecanismo de disparo automático cuja interação revela-se no momento da operacionalização dos countercyclical payments. Como os fundos e especuladores são compradores de T – bonds (títulos da dívida pública) o disparo desses instrumentos gera gastos que desequilibram os tesouros, ainda que de forma reduzida; todavia, o que se está analisando é o compartilhamento e a interação convergentes de políticas  públicas, cujos resultados vai muito além do que uma simples operação no mercado de futuros.

41

Com relação ao Brasil, a história dos mercados futuros teve origem com a Bolsa de Mercadorias de São Paulo – BMSP, criada em 1917, com operações a termo de diversas commodities agropecuárias. Em 1985, surgiu a Bolsa Mercantil & de Futuros – BM&F. Seis anos mais tarde, a BMSP e a BM&F fundiram-se utilizando a mesma sigla desta última, todavia, com o nome de Bolsa de Mercadorias & Futuros. Em 1997, a BM&F uniu-se à Bolsa Brasileira de Futuros – BBF, sediada no Rio de Janeiro, tornando-se a única bolsa de futuros do Brasil. A BM&F é hoje o principal centro de negociação de derivativos do Mercosul – Mercado Comum do Sul. A BM&F possui contratos para diversos produtos agropecuários, tais como açúcar cristal, álcool anidro, boi gordo, café, milho, soja, entre outros. Entretanto, esses contratos não  possuem um volume significativo de negociação quando comparados a outras bolsas internacionais. Dos produtos citados, os que possuem maior liquidez na BM&F, ou seja, maior volume de contratos negociados, são café arábica, boi gordo, açúcar e álcool anidro. 2.5 OS CUSTOS DE TRANSAÇÃO EM MERCADOS FUTUROS A nova economia institucional, assim denominada pelos estudiosos das instituições ou firmas que compõem uma cadeia produtiva ou que com ela se relacionam, renasce a cada dia dentro da dinâmica das mudanças organizacionais e nas condicionantes dos sistemas que explicam a evolução das cadeias produtivas. Andrade (2004) lembra que Williamson (1985) buscou categorizar custos de transação em contratos, dividindo-os em ex-ante e ex-post. O primeiro está relacionado aos custos de desenho dos contratos e negociação. Já os custos ex-post estão relacionados à má adaptação aos termos do contrato e custos de ajustes que dependem da estrutura de governança, sendo que os dois custos são interdependentes. A argumentação do autor referese ao contexto mais geral, devendo-se analisar o balanço entre custo de produção e de 42

transação, pois a soma dos dois é que deve ser minimizada; o contexto social deve ser também considerado (cultura, hábitos, etc.) quando difere no ambiente analisado, pois isso influencia nos custos de transação. Tanto Milgron & Roberts (1992) quanto Besanco (2003) também procuram caracterizar custos de transação, argumentando que devem ser encarados como os custos de operação do sistema, causados principalmente pela necessidade de coordenação e motivação. O primeiro está associado com o problema de determinar detalhes da transação e fazer existir um modo em que compradores e vendedores se relacionem e negociem. Já a motivação está associada a dois outros fatores, sendo um relativo aos custos derivados da informação incompleta e assimetria de informação e o outro relacionado à imperfeição do cumprimento de contratos em que haja oportunismo envolvido (ANDRADE, 2004). Ressalte-se que alguns fatores podem alterar os custos de transação de certos arranjos ou formas organizacionais, alterando a essência dos termos vigentes nos contratos. Dois desses fatores são mudanças relacionadas à tecnologia e ao ambiente institucional. Thompson & Sonka (1997) estudaram os potenciais efeitos de aprimoramentos tecnológicos na  performance de mercados agrícolas. Segundo Andrade (2004), os autores apontam que mercados futuros parecem aprender que podem promover o uso de seus mercados e aumentar sua liquidez apenas reduzindo barreiras à informação como, por exemplo, por meio da adoção de novas tecnologias, como a Internet. Para dar uma demonstração de que a análise dos custos de transação interfere em operações em futuros, Howard & D’Antonio (1994) desenvolveram um modelo de razão ótima de hedge  em que argumentam que devido aos custos dessa operação, os agentes escolheriam uma razão menor do que a ótima, geralmente usada, que ignorava os custos. Isso configura, segundo os autores, que os benefícios do hedging  tendem a ser menores, pois, em geral, os trabalhos não consideram custos de transação e dão como resposta razões de hedge 43

sub-ótimas. Andrade (2004) lembra ainda que há uma evidente relação entre os custos de transação e a realidade, e que ignorar algumas variáveis, entre elas os custos de se operar em  bolsa, pode resultar em análises pouco aderentes à realidade, segundo Lence (1995). Por outro lado, alguns autores consideram os custos de se operar em mercados futuros muito baixos. Harwood et al. (2002), por exemplo, expõem que são modestos frente ao benefício da redução de risco. Em contrapartida, Andrade (2004), ao citar Ennew et al. (1992), aborda o caso dos agentes do mercado de batata na Inglaterra, onde um estudo empírico relata que mesmo aqueles que já haviam utilizado mercados futuros, não percebiam seus custos de transação como fator importante na decisão de se fazer ou não uma operação de hedge. O trabalho pioneiro em custos de transação em mercados organizados elaborado por Demsetz (1968), buscando identificar os principais custos de se operar na Bolsa de Nova Iorque (New York Stock Exchange), argumentava que a existência de poucas bolsas (com altos volumes transacionados) ocorre devido à diminuição nos custos de transação obtidos por ganhos de escala de negociação. Além disso, dá atenção particular aos denominados especialistas, os quais são profissionais que operam e dão liquidez ao mercado, explicando que o alto nível de conhecimento dessas pessoas é difícil (ou demorado) de reproduzir em larga escala, limitando o tamanho no que concerne ao volume de transações e a amplitude ou setores e áreas demandantes das bolsas. Andrade (2004) fez uma incursão no âmago da questão que vem dificultando o desenvolvimento da BM&F ao citar a questões colocadas por Demsetz (1968), que considerava que além das taxas pagas às bolsas e corretoras, existiria um segundo custo de transação, associado à necessidade de escala de negociação (conjunto de ofertantes e demandantes), além de um certo número de especialistas para prevenir sobre os momentos de entrada e saída dos mercados. Se esses fatores não fossem verificados, haveria um alto custo 44

relacionado ao baixo volume negociado, implicando em dificuldades de se entrar e sair desses mercados. Aliás, esse é um dos grandes problemas da BM&F, segundo algumas opiniões do mercado e da literatura. Demsetz (1968) denominou esse fenômeno como custo de liquidez, buscando analisar em que proporção os custos de transação eram afetados pela escala de negociação no mercado de ações da bolsa de Nova Iorque. Para tratar do problema de liquidez, Demsetz (1968) utilizou o termo ask-bid spread , que é definido pela diferença entre as ofertas de compra e venda feita pelos agentes que operam diretamente no pregão e dão liquidez ao sistema. Andrade (2004) argumenta que Demsetz (1968) constatou que esses agentes especializados aceitam comprar e vender contratos a qualquer momento, desde que cobrando pelo serviço. Continua afirmando que o ask-bid spread   pode ser tratado como um custo de transação por considerar o problema do imediatismo no âmbito do mercado de contratos (oferta e demanda de contratos). O ask-bid  spread , para hedgers, é o custo de se transacionar sem atraso. Thompson & Waller (1987),  por exemplo, consideram o conceito de ask-bid spread   proposto por Demsetz (1968) um modelo aceitável para se medir liquidez. Hieronymus (1977) chama a atenção sobre a importância da habilidade em se operar em contratos futuros, e que essa habilidade é fator-chave para o sucesso da operação, uma vez que a falta de habilidade ou o uso incorreto dos mercados futuros (em virtude do gerenciamento de riscos), freqüentemente, é a principal causa de falhas das firmas. Uma boa operação em mercados futuros, segundo o autor, requer um talento relativamente raro e difícil de se desenvolver, mostrando implicitamente que existe um custo em capacitar-se nessa nova atividade.

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Além dos custos educacionais, que são talvez os mais significativos, há também os estudos que apontam para a questão das margens, do uso de recursos para manutenção de margens, custos de oportunidade e, também, os custos pelo tempo gasto para acompanhar e administrar os contratos e carteiras de contratos. Segundo o autor, isso se resolveria pela contratação de profissionais especializados.

2.5.1 Os custos de transação Os custos de transação para os hedgers e especuladores ou usuários de uma bolsa de futuros compõem-se dos custos de uso do capital, além dos custos operacionais de  participação do processo. Esses custos têm sua origem devido à tal instrumento de comercialização ter como uma de suas funções agrupar vendedores e compradores em um mesmo ambiente físico, a fim de facilitar as transações. Para que isso aconteça de maneira organizada, a bolsa incorre em custos que, por sua vez, são cobertos por taxas pagas pelos agentes de mercado (hedgers  e especuladores), proporcionais ao número de contratos negociados. As corretoras de futuro também cobram comissões, pois representam seus clientes perante a bolsa. Segundo Houthakker (1959), essas taxas representam custos de transação na sua forma mais pura. Conforme explicado por Marques & Mello (1999), em uma operação de mercados de futuros na BM&F, existem três tipos de custos operacionais envolvidos: •

Taxa Operacional Básica (TOB): é uma taxa definida pela bolsa e consiste em um pagamento de certo percentual do total de contratos negociados, na entrada e na saída da operação. Essa taxa é uma despesa pelos serviços da corretora e é calculada sobre o preço de ajuste do dia anterior do segundo vencimento em aberto.

46

•

Taxa de registro: é um pagamento proporcional ao número de contratos negociados, no início e final da operação.

•

Emolumentos: utilizados para cobrir custos da bolsa, sendo um percentual da TOB.

 No que concerne à tributação, o trabalho de Andrade (2004) apresenta um resumo, no Quadro 2.3, de modo a contribuir na explicação dos custos de transação.

Quadro 2.3 – Resumo dos Tributos Incidentes em Operações em Mercados Futuros Tipo de agente

Pessoa Jurídica (Lucro Presumido ou Arbitrado)

Pessoa Jurídica (Lucro Real)

Pessoa Física

TRPF: alíquota de 20% sobre o

Imposto de Renda

CSLL

PIS/PASE P

COFINS

CPMF

resultado positivo da soma algébrica dos ajustes diários incorridos em cada mês, devendo ser pago até o último dia útil do mês subseqüente ao da operação. Resultados negativos em um dado mês, podem ser descontados nos meses seguintes. Os TRPF incidentes em mercados futuros, por ser retido na fonte, não fará parte dos cálculos efetuados  para pagamento do imposto relativo aos outros rendimentos obtidos no ano-calendário.

IRPJ: os ajustes positivos ou negativos farão  psrte da receita bruta da empresa. A base de cálculo para tributação do IRPJ é de 8% da receita bmta no caso de tributação com base no Iucro presomido, e de 9,6% para lucro arbitrado. A alíquota, para ambos os casos, de 15%. Nesta situação, os possíveis ajustes  positivos serão tributados diretamente.

IRPJ: os ajustes positivos e negativos entram no  balanço da empresa, Se houver lucro iíquido ajustado no trimestre de apuraçâo, paga-se 1 5% desse valor, A parcela que exceder R$240,00 anuais, há um adicional de 10%. Portanto, se não houver lucro, não se paga esse imposto. Isso implica que os possíveis ajustes positivos, a serem contabilizados no ba1anço patrimonial da  pessoa jurídica, não são diretamente tributados.

Alíquota de 9% sobre o lucro presumido ou arbitrado. A base de cálculo do lucro é de I 2% da receita bruta em ambos os casos. O  possíveis ajustes positivos serão tributados diretamente por fazerem parte da receita bruta Alíquota de O,65% da receita bruta mensal. Os possíveis ajustes positivos serão parte integrante da receita bruta. Logo, diretamente tributados Alíquota de 3% sobre a renda bruta mensal. Os possíveis ajustes positivos serão parte integrante da receita bruta. Logo, diretamente tributados

Alíquota de 9% sobre o Iucro contábil no trimestre de apuração. Em caso de prejuízo no  período, não se paga essa contribuição. Nesse caso, os possíveis ajustes positivo( também não são pagos diretamente

 Não se aplica

Alíquota de 1,65% da receita bruta mensal. Os  possíveis ajustes positivos serão parte integrante da receita bruta. Logo, diretamente tributados

 Não se aplica

Alíquota de 3% sobre a renda bruta mensal. Os  possíveis ajustes positivos serão parte integrante da receita bruta. Logo, diretamente tributados

 Não se aplica

Alíquota de 0,38%. Se o depósito da margem de garantia for feito em dinheiro, incide a alíquota. No pagamento da TOB, Taxa de Registro e Emolumentos, paga-se a alíquota — tanto no início corno no encerrarnento da operação. Se, ao final de toda a operação, a soma algébrica dos ajustes for negativa, paga-se a alíquota sobre esse valor

Alíquota de 0,38%. Se o depósito da margem de garantia for feito em dinheiro, incide a alíquota. No pagamento da TOB, Taxa de Registro e Emolumentos, paga-se a alíquota — tanto no início corno no encerramento da operação. Se, ao final de toda a operação, a soma algébrica dos ajustes for negativa, paga-se a alíquota sobre esse valor

Alíquota de 0,38%. Se o depósito da margem de garantia for feito em dinheiro, incide a alíquota. No  pagamento da TOB, Taxa de Registro e Emolumentos, paga-se a alíquota — tanto no início como no encerramento da operação. Se, ao final de t()da a operação, a soma algébrica dos ajustes for negativa, paga-se a alíquota sobre esse valor

Fonte: BM&F e Andrade (2004).

Os técnicos da BM&F informam que, normalmente, o custo da transação na operação com contratos de soja foi estimado em 7,5% do valor do contrato. Em se tratando de custos associados ao depósito de margem de garantia e ajustes diários, no caso do Brasil, iniciativas recentes tiveram o intuito de colaborar para a 47

diminuição desses custos financeiros. Por exemplo, há algum tempo os agentes do mercado de café possuem uma linha de crédito advindo do Fundo de Defesa da Economia Cafeeira – Funcafé. Esse fundo, baseado na Resolução n° 2.701, do Banco Central, financia o recolhimento da margem de garantia e ajustes diários, em até 100% dos seus valores, tendo o Banco do Brasil como agente financeiro. Esse mecanismo busca reduzir exatamente o custo financeiro relativo à necessidade de margem de garantia e ajustes diários. Isso implica uma redução do volume de capital  próprio para o produtor, mas não significa diminuição do custo de transação, pois, além do custo de oportunidade ou de uso do recurso, a variabilidade na composição de margens em situações de backwardation, quando comprado, ou contango, quando vendido, pode aumentar ao invés de atenuar o risco de fluxos de caixa negativos para o produtor responsável pelo sistema de produção primária objeto da pesquisa. Situações como está podem dar origem aos ciclos de demanda por dinheiro a juros altos, levando os hedgers  a optarem por sair do mercado ao invés de continuarem com suas posições nos mercados futuros. Apesar disso, tal fundo possibilita que o produtor pague seus débitos (em caso de ajustes negativos – contango ou backwardation), liquidando essa dívida apenas quando do recebimento da venda do  produto no mercado físico. Desde março de 2003, a BM&F e o Banco do Brasil criaram uma alternativa semelhante à oferecida pelo Funcafé, mas para todas as commodities negociadas em bolsa. Esse dinheiro financiaria até 50% do hedging , no limite de até cem mil reais por agente. Os recursos seriam oriundos da Poupança Ouro do Banco do Brasil, sendo depositados em um fundo de renda fixa, que ofereceria remunerações diárias, diminuindo o custo de oportunidade do dinheiro. O próprio fundo faria a separação do dinheiro necessário à margem de garantia e a movimentação de ajustes diários quando necessários, diminuindo também os custos de

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administração da posição. Esse recurso pode ser acessado no momento da contratação do custeio, também conhecido como número 2.

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3 CENÁRIO DO MERCADO DA SOJA Ao trabalhar com a metodologia de exploração de cenários os técnicos, cientistas,  políticos e cenaristas recorrem a um arcabouço de instrumentos de diagnósticos e  prognósticos, de modo a oferecer maior segurança na confecção desse tipo de análise. A China lidera uma posição privilegiada no crescimento e desenvolvimento da Ásia, o que faz pensar que o seu crescimento econômico pode sugerir a manutenção do crescimento da demanda por soja, ainda que não seja tão significativo quanto nos últimos anos. Independentemente do crescimento chinês ou asiático, no resto do mundo, o comportamento do mercado deve permanecer estável, se não houver nenhuma mudança tecnológica de novos usos para os derivados de soja, evidentemente. 3.1 O AGRONEGÓCIO DA SOJA As origens da soja (Glycine max L. Merrill ), que hoje é cultivada mundo afora, é muito diferente dos ancestrais que lhe deram origem: eram uma espécies de plantas rasteiras que se desenvolviam na costa leste da Ásia, principalmente ao longo do Rio Amarelo, na China. Sua evolução começou com o aparecimento de plantas oriundas de cruzamentos naturais, entre duas espécies de soja selvagem, que foram domesticadas e melhoradas por cientistas da antiga China. Sua importância na dieta alimentar da antiga civilização chinesa

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era tal que a soja, juntamente com o trigo, o arroz, o centeio e o milheto, era considerada um grão sagrado, com direito a cerimoniais ritualísticos na época da semeadura e da colheita. Apesar de conhecida e explorada no Oriente há mais de cinco mil anos (é reconhecida como uma das mais antigas plantas cultivadas no Planeta Terra), o Ocidente ignorou o seu cultivo até a segunda década do século vinte, quando os Estados Unidos iniciaram sua exploração comercial (primeiro como forrageira e, posteriormente, como grão). Em 1940, no auge do seu cultivo como forrageira, foram cultivados, naquele país, cerca de dois milhões de hectares com tal propósito. A partir de 1941, a área cultivada para grãos superou a cultivada para forragem, cujo cultivo declinou rapidamente, até desaparecer em meados dos anos 60, enquanto a área cultivada para a produção de grãos crescia de forma exponencial, não apenas nos EUA, como também no Brasil e na Argentina, conforme o Graf. 3.1 disposto no site da Embrapa, o qual aqui se produz.

Fonte: Elaborado pela Embrapa com dados do USDA.

Gráfico 3.1 – Produtores Mundiais de Soja por País Atualmente, o balanço de oferta e demanda mundial para a soja mantém os Estados Unidos como principais produtores, em uma área equivalente a 30 milhões de hectares, que  produzem aproximadamente 85 milhões de toneladas do grão. O Brasil caminha a passos 51

firmes e com o auxílio dos principais interessados no crescimento do plantio da soja  brasileira: o Mercado Internacional. As grandes corporações que comercializam o grão no mundo, Bunge, Cargill, ADM, acrescidas de novos empreendimentos formados por parcerias a partir das indústrias de defensivos, sementes e adubos, em conjunto com grandes tradings e companhias de armazéns gerais.  No momento, o suprimento mundial de soja aproxima-se de 325 milhões de toneladas para uma demanda que vem crescendo ano após ano e, dependendo do consumo e da renda dos países asiáticos, pode ultrapassar, dentro em breve, a casa dos 270 milhões de toneladas. O Graf. 3.2 apresenta o crescimento de área colhida, produção, estoque inicial e exportações, além do suprimento mundial. 350 325 300 275

ESTOQUE INICIAL

CONSUMO

ESTOQUE FINAL

PRODUÇÃO

IMPORTAÇÃO

SUPRIMENTO

EXPORTAÇÃO

250 225 200

    t      /    s    e      õ 175     h     l      i     M

150 125 100 75 50 25 0 1999/00

Fonte: USDA

2000/01

2001/02

2002/03

2003/04

2004/05

Período

Gráfico 3.2 – Suprimento Mundial de Soja Em 2003, o Brasil figura como o segundo produtor mundial, responsável por 52, das 194 milhões de toneladas produzidas em nível global, ou 26,8% da safra mundial. Em 2005, deve se manter na mesma posição, todavia com uma produção estimada de 60 milhões de

52

toneladas, em aproximadamente 23 milhões de hectares, correspondendo cerca de 26,66% da  produção mundial. 3.2 A SOJA NO BRASIL De acordo com a Embrapa, a soja chegou ao Brasil via Estados Unidos, em 1882. Gustavo Dutra, então professor da Escola de Agronomia da Bahia, realizou os primeiros estudos de avaliação de cultivares introduzida daquele país. Em 1891, testes de adaptação de cultivares semelhantes aos conduzidos por Dutra, na Bahia, foram realizados no Instituto Agronômico de Campinas, Estado de São Paulo. Assim como nos EUA, a soja no Brasil daquela época era estudada mais como cultura forrageira – eventualmente também produzindo grãos para consumo de animais da propriedade – do que como planta produtora de grãos para a indústria de farelos e óleos vegetais. Entre 1900 e 1901, o Instituto Agronômico de Campinas, em São Paulo, promoveu a  primeira distribuição de sementes de soja para produtores paulistas e, nessa mesma data, temse registro do primeiro cultivo de soja no Estado do Rio Grande do Sul, no qual a cultura encontrou efetivas condições para se desenvolver e expandir, dadas as semelhanças climáticas do ecossistema de origem (sul dos EUA) dos materiais genéticos existentes no País, com as condições climáticas predominantes no extremo sul do Brasil. Com o estabelecimento do programa oficial de incentivo à triticultura nacional, em meados dos anos 50, a cultura da soja foi igualmente incentivada por ser, desde o ponto de vista técnico (leguminosa sucedendo gramínea), até o aspecto econômico (melhor aproveitamento da terra, das máquinas/implementos, da infra-estrutura e da mão-de-obra), tornando-se a melhor alternativa de verão para suceder o trigo cultivado no inverno. 3.3 A PRODUÇÃO

53

O primeiro registro de cultivo de soja no Brasil data de 1914, no município de Santa Rosa, RS. Mas foi somente a partir dos anos 40 que ela adquiriu alguma importância econômica, merecendo o primeiro registro estatístico nacional em 1941, no Anuário Agrícola do RS: área cultivada de 640 ha, produção de 450t e rendimento de 700 kg/ha. Nesse mesmo ano instalou-se a primeira indústria processadora de soja do País (Santa Rosa, RS) e, em 1949, com produção de 25.000t, o Brasil figurou pela primeira vez como produtor de soja nas estatísticas internacionais.  No entanto, foi a partir da década de 1960, impulsionada pela política de subsídios ao trigo, visando auto-suficiência, que a soja se estabeleceu como cultura economicamente importante para o Brasil. Naquela década, a sua produção multiplicou-se por cinco (passou de 206 mil toneladas, em 1960, para 1,056 milhão de toneladas, em 1969) e 98% desse volume era produzido nos três Estados da Região Sul, onde prevaleceu a dobradinha, trigo no inverno e soja no verão. Apesar do significativo crescimento da produção no correr dos anos 60, foi na década seguinte que a soja se consolidou como a principal cultura do agronegócio brasileiro,  passando de 1,5 milhões de toneladas (1970) para mais de 15 milhões de toneladas (1979). Esse crescimento se deveu não apenas devido ao aumento da área cultivada (1,3 para 8,8 milhões de hectares), mas, também, em decorrência do expressivo incremento da  produtividade (1,14 para 1,73t/ha), graças às novas tecnologias disponibilizadas aos  produtores pela pesquisa brasileira. Mais de 80% do volume produzido na época ainda se concentrava nos três Estados da Região Sul do Brasil.  Nas décadas de 80 e 90, repetiu-se, na região tropical do Brasil, o explosivo crescimento da produção ocorrido nas duas décadas anteriores na Região Sul. Em 1970, menos de 2% da produção nacional de soja era colhida no Centro-Oeste. Em 1980, esse  percentual passou para 20%; em 1990 já era superior a 40% e em 2003 estava próximo dos 54

60%, com tendências a ocupar maior espaço a cada nova safra. Essa transformação promoveu o Estado do Mato Grosso a produtor marginal a líder nacional de produção e de produtividade de soja, com boas perspectivas de consolidar-se nessa posição, conforme o Grã. 3.3.

Fonte: Embrapa

Gráfico 3.3 – Produção de Soja no País – Evolução por Estado A soja, de acordo com a Embrapa, foi a única cultura a ter um crescimento expressivo na sua área cultivada ao longo das últimas três décadas, conforme o Graf. 3.4.

Fonte: Embrapa.

Gráfico 3.4 – Áreas das Principais Culturas no Brasil 55

3.4 CAUSAS DA EXPANSÃO Muitos fatores contribuíram para que a soja se estabelecesse como uma importante cultura, primeiro no Sul do País (anos 60 e 70) e, posteriormente, nos Cerrados do Brasil Central (anos 80 e 90). Alguns desses fatores são comuns a ambas as regiões, outros não. Entre aqueles que contribuíram para o seu rápido estabelecimento, na Região Sul, pode-se destacar: •

semelhança do ecossistema do sul do Brasil com aquele predominante no sul dos EUA, favorecendo o êxito na transferência e adoção de variedades e outras tecnologias de produção;

•

estabelecimento da “Operação Tatu”, no RS, em meados dos anos 60, cujo  programa promoveu a calagem e a correção da fertilidade dos solos, favorecendo o cultivo da soja naquele Estado, então o grande produtor nacional da oleaginosa;

•

incentivos fiscais disponibilizados aos produtores de trigo nos anos 50, 60 e 70  beneficiaram igualmente a cultura da soja, que utiliza, no verão, a mesma área, mão-de-obra e maquinaria do trigo cultivado no inverno;

•

mercado internacional em alta, principalmente em meados dos anos 70, em resposta à frustração da safra de grãos, na Rússia e China, assim como da pesca da anchova, no Peru, cuja farinha era amplamente utilizada como componente  protéico na fabricação de rações para animais, quado os fabricantes do produto  passaram a utilizar-se do farelo de soja;

•

substituição das gorduras animais (banha e manteiga) por óleos vegetais, mais saudáveis ao consumo humano;

56

•

estabelecimento de um importante parque industrial de processamento de soja, de máquinas e de insumos agrícolas, em contrapartida aos incentivos fiscais do governo, disponibilizados tanto para o incremento da produção, quanto para o estabelecimento de agroindústrias;

•

facilidades de mecanização total da cultura;

•

surgimento de um sistema cooperativista dinâmico e eficiente, que apoiou fortemente a produção, a industrialização e a comercialização das safras;

•

estabelecimento de uma bem articulada rede de pesquisa de soja envolvendo os  poderes públicos federal e estadual, apoiada financeiramente pela indústria  privada (Swift, Anderson Clayton, Samrig, etc.);

•

melhorias nos sistemas viário, portuário e de comunicações, facilitando e agilizando o transporte e as exportações; e

•

regime pluviométrico da região altamente favorável aos cultivos de verão, em contraste com os freqüentes veranicos ocorrentes na Região Sul, destacadamente no Rio Grande do Sul.

Com relação à região central do Brasil, considerada a nova e principal fronteira da soja, podem ser destacadas as seguintes causas para explicar o espetacular crescimento da sua  produção: •

construção de Brasília na região, determinando uma série de melhorias na infraestrutura regional, principalmente vias de acesso, comunicações e urbanização;

•

incentivos fiscais disponibilizados para a abertura de novas áreas de produção agrícola, assim como para a aquisição de máquinas e construção de silos e armazéns; 57

•

estabelecimento de agroindústrias na região, estimuladas pelos mesmos incentivos fiscais disponibilizados para a ampliação da fronteira agrícola;

•

 baixo valor da terra na região, comparado ao da Região Sul, nas décadas de 60, 70 e 80;

•

desenvolvimento de um bem sucedido pacote tecnológico para a produção de soja na região, com destaque para as novas cultivares adaptadas à condição de  baixa latitude da região;

•

topografia altamente favorável à mecanização, favorecendo o uso de máquinas e equipamentos de grande porte, o que propicia economia de mão-de-obra e maior rendimento nas operações de preparo do solo, tratos culturais e colheita;

•

 boas condições físicas dos solos da região, facilitando as operações da maquinaria

agrícola

e

compensando,

parcialmente,

as

desfavoráveis

características químicas desses solos; •

melhorias no sistema de transporte da produção regional, com o estabelecimento de corredores de exportação, utilizando articuladamente rodovias, ferrovias e hidrovias; e

•

 bom nível econômico e tecnológico dos produtores de soja da região, oriundos, em sua maioria, da Região Sul, onde cultivavam soja com sucesso previamente à sua fixação na região tropical.

3.5 IMPACTOS Segundo a Embrapa (2003), a revolução socioeconômica e tecnológica  protagonizada pela soja no Brasil moderno somente é comparada ao fenômeno da cana de açúcar, no Brasil Colônia, e com o café, no Brasil Império/República, que, em épocas 58

diferentes, comandou o comércio exterior do País. A soja responde desde 2003 por uma receita cambial direta para o Brasil de mais de sete bilhões de dólares anuais (superior a 11% do total das receitas cambias brasileiras) e, provavelmente, até cinco vezes esse valor, se considerados os benefícios que gera ao longo da sua extensa cadeia produtiva. A soja liderou a implantação de uma nova civilização no Brasil Central, levando o  progresso e o desenvolvimento para uma região despovoada e desvalorizada, fazendo brotar cidades no vazio dos Cerrados e transformando os pequenos conglomerados urbanos existentes em metrópoles, como é o caso de Sinop, Sorriso e Lucas do Rio Verde, as quais figuram às margens da BR 163. A Embrapa, em seu site na internet, afirma que o crescimento da produção de soja no Brasil, de quase 260 vezes no transcorrer de apenas quatro décadas, determinou conjunto de mudanças sem precedentes na história do País. Foi a soja, inicialmente auxiliada pelo trigo, a grande responsável pelo surgimento da agricultura comercial no Brasil. Essa oleaginosa foi a grande responsável pela aceleração da mecanização das lavouras brasileiras, pela modernização do sistema de transportes, pela expansão da fronteira agrícola, pela  profissionalização, pelo incremento do comércio internacional, pela modificação e pelo enriquecimento da dieta alimentar dos brasileiros, pela aceleração da urbanização do País,  pela interiorização da população brasileira (excessivamente concentrada no Sul, Sudeste e litoral do Norte e Nordeste), pela tecnificação de outras culturas (destacadamente a do milho),  bem como impulsionou e interiorizou a agroindústria nacional, patrocinando a expansão da avicultura e da suinocultura brasileiras. 3.6 PERSPECTIVAS  No campo das políticas públicas, pode-se sugerir a construção de mecanismos inovadores que se pode levar adiante na confecção de um aparato legal e das normas jurídicas 59

que organizam o espaço institucional da política agrícola brasileira. Seus reflexos podem, com certeza, minimizar os impactos negativos da nova economia institucional, gerando meios para que o uso de instrumentos, como os mercados de futuros brasileiros, possa, crescer com vigor.  Numa alusão sobre as colocações da Embrapa (2003) sobre as perspectivas para a soja, pôde-se contribuir com algumas adaptações sobre os possíveis cenários que se vislumbram num futuro próximo. Segundo a Embrapa, embora as estimativas que se faz para o futuro, tomando como referência as tendências dos cenários presentes, dificilmente se realizarão com a precisão prospectada. Suas indicações são úteis, mesmo quando os novos cenários não apresentam aderência total com os projetados. Nos ensaios de prospectiva sobre a dinâmica do agronegócio da soja brasileira e tomando-se como referência a realidade atual, tomou-se emprestado, com algumas adaptações algumas previsões, que mais se correlacionam a um futuro desejado para o agronegócio da soja. Portanto, parece pertinente afirmar que: •

crescerá o consumo direto e indireto de vez que a demanda por soja no mundo, todavia, não solucionou até agora o acesso protéico da população humana que continuará aumentando;

•

o poder aquisitivo dessa população continuará incrementando-se, destacadamente na Ásia (China e Índia), onde está o maior potencial de consumo da oleaginosa e seus subprodutos;

•

o temor da doença da vaca louca manterá em alta o consumo de carne suína e de frango, cuja alimentação é feita com rações à base de farelo de soja, cuja demanda crescerá, também em razão da proibição, na Europa, do uso de farinha de carne nas rações em geral;

•

os usos industriais não tradicionais da soja, como biodiesel, tintas, vernizes, entre outros, aumentarão a demanda do produto; 60

•

o consumo interno de soja deverá crescer, estimulado por políticas oficiais destinadas para aproveitar o enorme potencial produtivo do País, que está excessivamente dependente do mercado externo;

•

o protecionismo e os subsídios à soja, patrocinados pelos países ricos, tenderão a diminuir pela lógica e pressão dos mercados e da Organização Mundial do Comércio – OMC, aumentando, conseqüentemente, os preços internacionais, os quais estimularão a produção e as exportações brasileiras;

•

apesar da desenvolvimento tecnológico, a produção dos principais concorrentes  brasileiros (EUA, Argentina, Índia e China) tenderá a estabilizar-se por falta de áreas disponíveis para expansão em seus territórios;

•

a cadeia produtiva da soja brasileira tenderá a desonerar-se dos pesados tributos sobre ela incidentes, especialmente sobre as transações de contratos de futuros em bolsa, para incrementar a sua competitividade no mercado externo; e

•

apesar da economia de escala, a pesquisa realizada nas regiões cobertas pelos municípios de Lucas do Rio Verde e Sinop, demonstram uma reversão na estrutura agrária, onde pequenas propriedades ou pequenas áreas arrendadas expõem o novo perfil do sistema de produção primária da soja na região. Isto significa que o Centro-Oeste está passando por uma revolução silenciosa de reestruturação agrária, talvez em função da própria dinâmica de funcionamento da cadeia e das relações entre os atores. Assim, é verdade que a produção da oleaginosa no País se concentrará cada vez mais nas propriedades do CentroOeste, mas não em detrimento das pequenas e médias propriedades da Região Sul, pois a competitividade não se resumirá à produção de grãos, mas na dinâmica empreendedora de cada unidade produtiva do agronegócio, a exemplo 61

das pequenas propriedades rurais no Vale do Rhone ou nos pés dos Alpes na França. Nesse contexto, a pesquisa do agronegócio precisa ser incrementada com maior ênfase pelo Governo Federal (Conab e Embrapa), de maneira célere, a fim de que se possa entender melhor os movimentos socioeconômicos das cadeias  produtivas, em especial a da soja, e como as transformações da média, pequena e mini propriedades podem coexistir com os arranjos promovidos pelas tradings e integradoras no País, em especial nas regiões de fronteira. Feitas essas considerações, ressalte-se a urgência de se creditar e acreditar  positivamente no futuro da produção brasileira de soja, de vez que, entre os grandes  produtores mundiais da oleaginosa, o Brasil figura como o país que apresenta as melhores condições para expandir a produção e prover o esperado aumento da demanda mundial capitaneado pelo continente asiático, tendo na China, e futuramente na Índia, os principais expoentes de consumo. O estudo feito sobre a correlação entre o comportamento dos preços na CBOT e o crescimento econômico da China apontou que apesar do comportamento dos  preços da Bolsa de Chicago, ainda que haja redução no crescimento do PIB chinês, haverá aumento e distribuição de renda, cuja escala manterá forte pressão de demanda sobre a soja mundial. Como o Brasil possui, apenas no ecossistema dos Cerrados, mais de 50 milhões de hectares de terras ainda virgens e aptas para a sua imediata incorporação ao processo  produtivo da soja, há um bom e desafiador espaço a ser pesquisado e conquistado à luz da  Nova Economia Institucional. Com exceção, talvez, da Argentina, que ainda poderá crescer até um máximo de 6 milhões de hectares, a área cultivada com soja nos EUA, na China e na Índia, que juntos com o Brasil produzem mais de 90% da soja mundial, só crescerá se diminuírem as áreas de outros cultivos. As fronteiras agrícolas no mundo estão quase ou totalmente esgotadas. 62

Por fim, valem as advertências feitas pela Embrapa, sem, contudo, considerar os resultados da pesquisa efetuada no presente trabalho, as quais demonstram uma nova realidade no coração do desenvolvimento dos sistemas de produção primária da soja em Lucas do Rio Verde e Sinop. Nessa nova concepção, pôde se entender as razões que levam  produtores a não fazerem hedge durante a safra e no decorrer do período de comercialização. É preciso mudar os conceitos neoclássicos da economia comparada ou da competitividade isolada dos preceitos da firma. Em última análise, se há futuro para a soja brasileira, isso dependerá não somente da sua competitividade no mercado global, mas de um conjunto de evidências e constatações que permeiam os resultados financeiros e econômicos dos elos da cadeia produtiva da soja brasileira. Não foi objeto do estudo ou da pesquisa, mas para se ter uma idéia, o maior problema para os produtores da região, sejam grandes ou pequenos (mini), é a variabilidade nos preços – volatilidade – e não os custos com transporte, ou armazenagem, ou taxas de juros. Portanto, é interessante a melhoria na abertura e na integração de novas e mais baratas vias de escoamento da produção. No entanto, é essencial que hajam iniciativas no sentido de educar e capacitar os atores das cadeias produtivas no âmbito da Nova Economia Institucional e na Economia de Custos das Transações de modo a que se possa obter, no curto prazo, resultados positivos no âmbito do negócio rural da produção de soja. Ainda que o Governo dinamize e implemente os Corredores de Exportação do Noroeste, Centro-Norte, Cuiabá-Santarém e Paraná-Paraguai, integrando rodovias, ferrovias e hidrovias aos sistemas de transporte da produção agrícola nacional. Esse esforço do governo é indispensável para que o País possa reduzir os custos de transporte, a importância da logística ou do seu gerenciamento dependerá da capacitação e dos arranjos de comercialização que se estabelecem nas distintas microrregiões.  Nesse contexto, além da melhoria em infra-estrutura, permitindo possíveis reduções na composição dos custos totais da tonelada de produto brasileiro, que chega aos mercados 63

internacionais, o custo médio do transporte rodoviário é muito mais alto do que o ferroviário, e este mais alto do que o hidroviário. Apenas para ilustrar, 16% da soja americana é transportada por rodovias, contra 67% da brasileira. Em contrapartida, 61% da soja americana viajam por hidrovias, contra 5% da brasileira.  No entanto, se fosse apenas uma questão de infra-estrutura talvez a soja brasileira não fosse viável economicamente a aproximadamente 2.500 Km do Porto de Paranaguá. As ações e os procedimentos governamentais devem levar em conta, além da melhoria da infraestrutura, as funções de logística na base de um modelo racional para o desenvolvimento do agronegócio na Região Centro-Oeste, em especial nos municípios objeto da pesquisa. A Embrapa alega que, antes de terminar a presente década, o Brasil figurará como líder mundial na produção dessa leguminosa. Só precisará de tratamento equânime, o que implica a eliminação dos subsídios e do protecionismo, práticas abusivas que distorcem o livre comércio, enfaticamente condenadas por quem mais as pratica: os países ricos. Nesse contexto, novamente, caberão às novas pesquisas de mercado, inclusive de mercado internacional, que desenvolvam instrumentos e mecanismos de comércio internacional que viabilizem a melhoria das relações existentes entre os elos da cadeia produtiva no Brasil e no resto do mundo. De acordo com a Embrapa, a conquista da pesquisa brasileira destaca-se pelo desenvolvimento de cultivares adaptadas às baixas latitudes dos climas tropicais. Até 1970, os cultivos comerciais de soja no mundo restringiam-se a regiões de climas temperados e subtropicais, cujas latitudes estavam próximas ou superiores aos 30º. Os pesquisadores  brasileiros conseguiram romper essa barreira, desenvolvendo germoplasma adaptado às condições tropicais e viabilizando o seu cultivo em qualquer ponto do território nacional e transformando, somente no Ecossistema do Cerrado, mais de 200 milhões de hectares improdutivos em área potencial para o cultivo da soja e de outros grãos. 64

3.7 A CADEIA PRODUTIVA DA SOJA E A REGIÃO A cadeia produtiva da soja na região em análise reduz-se às etapas de contratação do financiamento, ou pacote para a produção, à comercialização dos insumos quando o pacote não é completo, e aos arranjos de comercialização realizados pelas tradings, integradoras, firmas de comercialização de insumos e defensivos e armazéns gerais. No Anexo G apresenta-se um fluxograma da cadeia da soja no Brasil, adaptada do Estado do Mato Grosso. Quanto aos insumos e o custo de produção, foram baseados na metodologia da Companhia Nacional de Abastecimento – Conab, e convalidados no decorrer de informações colhidas na pesquisa de campo. Na contra-mão do mercado, nos últimos anos, em especial, em 2005, o câmbio, os juros e os preços do óleo diesel formam o conjunto responsável pelo crescimento dos custos variáveis, conforme apresentado no Graf. 3.5. Evolução dos Custos Variáveis no Processo de Produção em Lucas e Sinop - MT 1.200,00

1.000,00

60 CUSTO VARIÁVEL Juros Câmbio

Selic INPC

50 40

800,00 30   a    h    /    $    R   m    E

600,00

20

   %   o    ã   ç   a    i   r   a    V

10 400,00 0 200,00 -10 0,00

-20 2000

2001

2002

Fonte: Conab, Bacen e IBGE Elaboração: Mestrado em Agronegócio - UNB 12/2005 Dados adaptados para a região

2003

2004

2005

Período

Gráfico 3.5 – Evolução dos Custos Variáveis no Processo de Produção em Lucas e Sinop  – MT

65

 No que se refere aos custos de carregamento ou armazenamento, armazenamento, o Anexo D traz o conjunto de cálculos necessários para que se possa conhecer os custos de carregamento no  período de 2000 a 2005. Na metodologia, optou-se por usar a taxa de juros oficial, TR, e o sistema de cotação de frete desenvolvido pela Conab. De qualquer maneira, para que se possa saber se foi vantajoso carregar a safra, pode-se utilizar as mencionadas tabelas do Anexo D. Entretanto, sabe-se que o custo de armazenagem e o custo dos juros de mercado ao longo do ano são bem superiores aos valores utilizados nas tabelas construídas para tal fim. Por exemplo: a taxa de juros anual utilizada para o cálculo dos custos de produção em 2005 foi de 55,82% a.a., enquanto a taxa de juros utilizada no cálculo do custo de carregamento foi de 19,05% a.a. Essa diferença pode provocar mudanças de comportamento gerencial, inclusive sobre o próprio custo de acesso ao dinheiro. Nesse sentido, ainda que a taxa de juros seja menor, isso não invalida a necessidade de os produtores operarem com mercados de futuros, de modo a melhor gerenciar os riscos do negócio rural ou dos sistemas primários de produção. 3.8 A COMERCIALIZAÇÃO A comercialização da soja na região em análise não é diferente das demais regiões  produtoras da oleaginosa no Brasil. A construção conhecida como soja verde deu origem,  juntamente com as Cédulas do Produtor Rural – CPR, ou CPRF, às soluções atuais que combinam contratos a termo ou de entrega futura firmados firmados por meio de CPR com penhor de 1° grau, com um contrato de autorização para comercialização da parcela não comercializada até a colheita. A novidade sobre as novas construções de financiamento da produção e de comercialização antecipada de aproximadamente 70% da soja produzida na região é que também aumentou o número de facilitadores desse processo com mudança na Lei de Armazéns Gerais e, devido à necessidade de alguns atores da cadeia terem que modificar suas

66

 posições tanto organizacionais quanto estratégicas, como forma de sobreviver à dinâmica imposta pelas ações de governança ancoradas pela NEI/ECT. É bem verdade que nem todas as instituições pertencentes ao quadro de atores da cadeia na região conseguiram atualizar-se aos novos tempos. Cabe aqui um destaque especial  para as instituições financeiras que, proibidas de operar nos moldes da equivalência/produto, depois da queda de preços provocada pela estabilidade da oferta no mundo, a partir do final de 2004, combinando com a difícil tarefa de se moldarem aos acordos internacionais Basiléia I e II, passaram de principais atores no financiamento da safra para meros coadjuvantes do  processo de produção e comercialização. Particularmente, os bancos estão rolando dívidas de  produtores, enquanto os estes últimos conseguem crédito junto às tradings, tradings, integradoras ou vendedores de insumos (sementes e defensivos, uma vez que 80% do adubo encontra-se oligopolizado pelas 4 grandes firmas que atuam na região, de acordo com as informações  prestadas pelos entrevistados). entrevistados).  No que concerne aos preços ao produtor praticados na região em relação aos preços de mercado cotados ou formados na CBOT (Graf. 3.6), pode-se verificar que até outubro de 2004 havia uma previsão de recuperação dos preços ao produtor em função da variação da  base e do comportamento estável na demanda pela commodity soja commodity soja no mundo. Ainda assim, a queda no câmbio ocorrida ao longo de 2005 exigiu e continuará exigindo uma nova formatação na operacionalização dos negócios da firma de produção agrícola, especialmente no que tange à gestão de risco, além de mudanças organizacionais que se manifestam no âmbito dessa nova formatação. f ormatação.

67

Gráfico Comparativo da Evolução dos Preços de Soja na CBOT e dos Preços ao Produtor em MT, Comportamento da Média Móvel e do Dóllar no Período

70,00

4,000

Re al

Previsão

CBOT /Sc

US$

3,500

60,00

3,000

50,00 2,500    g     k    0    6     /    c    s     /     $ 40,00    R    m    e    s    e    r    o     l    a    V

2,000

1,500

30,00

1,000 20,00 0,500

10,00 0,000

-

-0,500

  1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   1   0   4   0    7   1   0   0   5    9   5    9   5    9   5    9   6    9   6    9   6    9   6    9    7    9    7    9    7    9    7    9    8    9    8    9    8    9    8    9    9    9    9    9    9    9    9   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   1   0   1   0   1   0    2   0    2   0    2   0    2   0    3   0    3   0    3   0    3   0   4   0   4   0   4   0   4    9    9    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9   1    9    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0    2   0   1   1

Período Fonte: Conab, Bacen e CBOT Elaboração: Mestrado em Agronegócio - UNB 03/2005

Gráfico 3.6 – Comparativo da Evolução dos Preços de Soja na CBOT e dos Preços ao Produtor em MT – Comportamento da Média Móvel e do Dólar no Período 3.9 O CONCEITO DE HEDGE  DE HEDGE  E  E A BASE NOS MERCADOS DE FUTUROS Leuthold et. al. (1989) afirma que hedgear  é  é mais uma ação de mercado do que uma ação técnica de precisão. Segundo o autor não é possível definir hedge  hedge  como uma ação isolada.  Hedegear  significa   significa coisas diferentes para pessoas distintas, por isso existem várias definições. Hieronymus (1977) contribuiu com três definições: Primeiro, o processo técnico de hedging   implica em tomar uma posição equivalente a uma posição oposta em ativos disponíveis ou dinheiro 5. Igual em tamanho ou volume e oposta em relação ao mercado  spot  ou a vista, conforme o caso: comprado – long , ou vendido – short  –  short , no mercado futuro.

5

 HIERONYMUS, in Economics in Economics of Future Trading , p. 107.

68

Se for considerado um caso de uma operação de aquisição de grãos no mercado  spot no tempo t+0, no preço So e ao mesmo tempo vender um contrato de futuros no preço Fo, um negociador estará comprado no mercado  spot   e vendido no mercado futuro, o que significa uma posição hegeada. No tempo t+1, o negociador vende seu estoque em dinheiro pelo preço S1 e liquida ou compra um contrato de futuro ao preço F1. O resultado R, lucro ou prejuízo, da transação, depois da operação de hedge, será representado pela mudança relativa dos dois preços, a vista e futuros, ou pela mudança na  base:  R = (S 1- S 0 ) + (F 0- F 1 )

(4. 1)

= (S 1- F 1 ) + (S 0- F 0 )

(4. 2)

= B1- B0 = ∆ B

(4. 3)

Onde,  B1 = S 1 - F 1 ; B0 = S 0 - F 0; sendo que B representa a base e a  ∆ B a mudança de  base. Como a base é a diferença entre o preço no mercado  spot  e a cotação do contrato no mercado futuro, pode assumir valores positivos e negativos. O valor da base pode ser  positivo, quando o preço spot  da localidade estiver maior do que a cotação no mercado futuro. De outra forma, a base pode assumir um valor negativo quando o preço a vista for menor do que a cotação no mercado futuro. A variação que significa aumento na base, ou seja, a diferença entre o preço a vista e o futuro aumenta ocorre o enfraquecimento ou alargamento da base. Quando ocorre o contrário é chamado de fortalecimento ou estreitamento da base. Esse processo, com o passar do tempo, à medida que o vencimento do contrato futuro se aproxima, os custos de carregamento diminuem devido ao fato do período de armazenagem e incidência de juros e encargos diminuírem. Por isso, no vencimento do contrato, chega-se ao ponto em que a diferença entre o preço à vista e o futuro reflete tão69

somente os custo de transporte entre as diferenças de localidades de origem da transação e os  pontos de entregas da Bolsa. Para que haja hedge  perfeito, o valor da base deverá ser o mesmo da data de contratação quando do seu encerramento. Vale mencionar que isso dificilmente ocorre porque os prêmios de risco, devido ao tempo de maturidade do contrato, a taxa de juros, o custo de carregamento, a localização e a qualidade do produto são características implícitas na comercialização – de acordo com Jeffrey Williams, bem como elas são variáveis que influenciam ou se modificam ao longo do período de maturação de um contrato. Quando ocorre um fortalecimento da base, ou seja, o preço a vista e o preço futuro se aproximam, os detentores de posições vendidas ( short ) serão beneficiados. Já no caso de uma situação oposta, os detentores de posições compradas ( long ) em contratos futuros serão  beneficiados. Em relação ao risco de base, é de se observar que os preços à vista e futuro se movem em direções quase semelhantes. Na verdade, esse movimento, além de não ser simultâneo, não ocorre com igual intensidade. Toda vez que os movimentos são imprevistos ou desconhecidos, provavelmente em função do conjunto de informações indisponíveis à maioria, eles geram movimentos de imprevisibilidade, os quais são normalmente definidos como risco de base. A variabilidade, a independência e os prêmios nos mercados  spot   e futuros fazem com que nem sempre se movam na mesma direção e proporção. Segundo Marques & Mello (1999), isso cria a possibilidade de perdas para especuladores, investidores e até hedgers. Hull (1996) entende que quando uma operação de hedge se inicia no instante t 1 e é encerrada no instante t 2, a partir da definição de base, tem-se que:  B1= p1- f 1

(4. 4) 70

 B2= p2- f 2

(4. 5)

 B1 e  B2 são as bases, p 1 e p2 são os preços a vista e  f 1 e f 2 são os preços futuros nos instantes t1 e t2, respectivamente. Se no instante t 2 vende-se ou compra-se um ativo pelo preço do mercado a vista, ou seja,  p2, o lucro ou prejuízo da posição futura será dado pela diferença entre f 1 - f 2. De acordo com Hull (1996), o preço efetivo que o contratante pagará ou receberá  pelo ativo (P) será:  p = p2 + f 1 - f 2

(4. 6)

Substituindo a equação 5 em 6, tem-se que:  p = f 1+ b2

(4. 7)

O risco de hedge é a incerteza associada ao b2, também conhecido como risco de  base, uma vez que  f 1, é conhecido no instante t 1, mas b2, não. Hull (1996) destaca que se b2 também fosse conhecido naquele instante, ter-se-ia um hedge perfeito. Portanto, não existe operação perfeita, com rara coincidência, em função do risco de  base. Nos casos de baixa rentabilidade de um ativo ou problemas que acarretem enfraquecimento da base, ou seja, a diferença entre o preço a vista e o preço futuro com aumento, significa que os preços a vista estão declinando em função do alargamento da base. Por isso, quanto menor for o risco de base, maior será a utilidade dos contratos futuros como instrumento e mecanismo de neutralização de riscos e de manutenção de resultados para os hedgers.

3.9.1 Risco de base Para se conhecer as bases para o mercado da soja da região em análise e para as demais praças que se pretende comparar, adotar-se-á o critério a seguir: Como o valor da base a ser considerado é obtido pela diferença entre o preço  spot  e o preço futuro, tem-se que: 71

 BtT  = P  st  – F tT Onde: BtT  = valor da base no período t para o mês de vencimento T;  P  st = preço no mercado físico para o mês t;  F tT = preço do contrato em t, para o vencimento T. A avaliação dos valores de base, considerando os vencimentos para maio e agosto dos anos de 2000 a 2005, levou em conta, para efeito de cálculo, a média mensal dos preços  spot  em relação à média mensal dos preços futuros e respectivo vencimento. O risco de base foi calculado tomando-se o desvio padrão das bases encontradas, de acordo com a seguinte expressão: 0,5  RB = ∑(BtT – MB)² i=1 n-1 Onde:  RB = Valor do risco de base;  MB = Valor da base – média para cada localidade;  BtT = Valor da base – média no período t para o mês de vencimento T; n = número de bases consideradas nas regiões ou localidades em análise. De acordo com Silveira (2002), em um período bem próximo da data da primeira chamada para ou do início do período para os fechamentos/encerramento dos contratos, 5 dias, independentemente de se tratar de contango ou backwardation, os preços a vista e futuros normalmente convergem para uma base histórica. Nesse contexto, baseando-se na hipótese de que os preços a vista e futuros tendem a encontrarem-se no período que antecede o encerramento ou o vencimento do contrato, aumentando sua relação, as variações de base 72

seriam explicadas exclusivamente pelo risco de base. Mantidas as devidas proporções,  buscou–se na diferença das médias mensais do período o risco médio da base ou o risco de  base médio mensal. A informação sobre o comportamento da base no período de vencimento dos contratos é de grande interesse para o mercado e para os seus usuários devido ao impacto que se pode atribuir às transações, exclusive nos contratos de exportação de commodities, como é o caso da soja. Numa outra linha, se os operadores ou agentes possuem conhecimento dos valores históricos de base para as regiões e localidades (base geográfica), pode, em função das cotações no mercado futuro, estimar os preços a serem observados no mercado físico, mantidas as condições de qualidade do produto. É exatamente nessa perspectiva que as tradings, integradoras e firmas de comercialização de insumos utilizam as cotações de mercado futuro como referencial para o mercado físico.

3.9.2 O princípio da diversificação, o  portfolio e a otimização  Portfolio  é uma combinação ou um conjunto de ativos. A teoria do  portfolio desenvolvida por Harry Markowitz (1952) foi concebida por meio da seleção e combinação individual dos investimentos, admitindo-se algum nível de aversão a risco e, quando considerado como um conjunto pode maximizar os ganhos, ainda que submetidos a um certo nível de risco total. Conseqüentemente, esse mesmo conjunto também minimiza a totalidade dos riscos no nível de retorno desses ativos. Segundo Leuthold et. al. (1989), para qualquer conjunto de investimentos, variando num percentual, cada investimento individual no  portfolio de 0 a 100 gera infinitos números de resultados no âmbito dos portfolios. Esses portfolios podem e devem ser ranqueados pelos resultados de seus retornos ou rendimentos médios e pelos riscos a que estão submetidos (variância ou covariância). Para cada nível de risco, o  portfolio com maior retorno controla as 73

demais classes de risco. Caso contrário, a classe de retornos com riscos baixos controlam todos os resultados do  portfolio. O ponto central para a compreensão desse controle ou domínio gera uma curva conhecida como fronteira ativa ou fronteira – eficiência (E-V eficient  frontier ). Portanto, os  portfolios devem permanecer ou deseja-se que permaneçam numa  posição abaixo da curva, conforme apresentado no exemplo do Graf. 4.1: fronteira – eficiência (E-V). A mencionada curva ocorre em função dos efeitos entre a multiplicidade de ativos.

Uk2

E (MR)

M

Uk1

Ponto de mínima variância do portfolio correspondente ao coeficiente de puro hedge (hedge ratio)

Fonte: Leuthold et. ali., Teoria e Prática dos Mercados Futuros, 1989.

V (MR)

Gráfico 3.7 – Fronteira da Eficiência E – V Portanto, as analises de  portfolio  são procedimentos matemáticos usados para determinar o conjunto de riscos que incidem sobre os ativos do  portfolio  no âmbito da fronteira da eficiência. O conceito de análise de portfólio, de Markowitz, envolvia, também, o  princípio da diversificação as quais combinam investimentos com menor grau de correlação  positiva para reduzir o risco do  portfolio de modo a não sacrificar qualquer outro retorno da carteira. Em geral, quanto maior ou menor a correlação dos ativos em um  portfolio, maior ou menor será o risco desse portfolio. 74

De modo a ilustrar melhor o princípio da diversificação, considera-se um portfolio de dois ativos A e B com uma expectativa de retornos de  E (MR A ) e E(MR B ) e o desvio padrão σ  A e σ  B, respectivamente. A covariância da expectativa de retornos será designada como σ  AB. Por definição, a correlação r  AB entre dois ativos é: r  AB

=

σ  AB σ  A e σ  B

(4. 8)

Ao assumir que o investidor aplicou todo o seu ativo, então a fração investida em A mais a fração investida em B resultará em 1. Assim,  X  A + X  B = 1, onde  X   representa a  proporção investida em um ativo. Logo, isso pode ser reescrito como: X  B = 1 – XÁ . Assim, a expectativa de retorno desse portfolio  E(MR p ) será:  E(MR p )= XA E(MR A )+(  1 – XA) E(MR B ). A expectativa de retorno do  portfolio  é uma média ponderada simples das expectativas de retornos seguros individuais, e a ponderação acrescenta ao todo. O desvio padrão ou o risco de retornos neste  portfolio pode ser escrito da seguinte maneira: σ  p = (  X²  A σ ² A   + (1 – X  A )² σ ² B  + 2 X  A. (1 – X  A ) σ  AB )½

(4. 9)

Ou, alternativamente, com o coeficiente de correlação:

σ  p = (  X²  A σ ² A   + (1 – X  A )² σ ² B  + 2 X  A. (1 – X  A ) r  AB σ  A σ  B )½

(4. 10)

Portanto, a expectativa de retorno é uma função linear X. Os efeitos da diversificação podem ser obtidos a partir do relacionamento entre a expectativa de retornos e seu desvio padrão para os diferentes coeficientes de correlação. Há duas situações, uma quando a correlação é perfeitamente positiva r  AB = +1, e outra quando a correlação for perfeitamente negativa r  AB = - 1. 75

Assim, quando r  AB = 1, essa é uma situação onde os preços a vista e os preços futuros movem-se paralelamente, reduzindo bastante o espaço de rendimento

em função da

combinação linear dos dois ativos perfeitamente correlacionados residindo em um estreito espaço de risco e retornos. Já no caso oposto, r  AB = - 1, é caracterizada uma situação onde o empreendedor está comprado (long ) no mercado a vista e vendido ( short ) no mercado futuro, e os dois preços movem-se de maneira bem próxima. Na verdade, o princípio reside na seguinte hipótese: é sempre possível que a combinação de dois ativos tenha menor risco do que manutenção de apenas um. Ou seja, a combinação de ativos demonstra a habilidade na combinação de ativos visando à redução de riscos. A idéia de otimização de hedge reside na proporção de contratos futuros, os quais devem ser assumidos de modo que os riscos possam ser minimizados, conforme dispõe o  princípio da teoria do  portfolio. A questão posta no processo decisório de um sistema de  produção primária ou firma de produção agrícola é: Que  portfolio interessa ao produtor? Ao se imaginar um conjunto de curvas de iso-utilidades no gráfico x da fronteira de eficiência,  pode-se conhecer melhor como a variância da combinação desses ativos pode ser mínima para cada nível de expectativa de retorno e, conseqüentemente, a expectativa de retornos pode ser maximizada para cada nível de variância. Os ativos cuja variância ficam abaixo da curva da fronteira da eficiência são aqueles mais próximos de r  AB =  - 1. Aqueles que se encontram sobre a curva da fronteira da eficiência, dadas as suas restrições, devem ser mais avaliados  por suas características. A otimização de um  portfolio de ativos é aquele em que o conjunto de rendimentos alcança a mais alta utilidade. Na verdade, para se chegar à equação de maximização da função de utilidade do hedge, portanto o hedge ótimo, imagine-se que dois empreendedores desejam encontrar a melhor combinação de risco e retornos no âmbito de seus  portfolios operando no mercado a vista e futuros. 76

A discussão da função utilidade, preferência de riscos e  portfolios expressadas pelas médias combinam-se visando à maximização da própria função de utilidade. Usando a função de utilidade quadrada, ou a função de utilidade exponencial negativa e assumindo a distribuição normal de retornos, a maximização de utilidade das expectativas será equivalente à maximização de expectativa de retornos ajustados aos riscos (contando apenas com os dois  primeiros momentos da distribuição), ou seja:  Max E(U) = E(MR p ) –  λ /2 Var(MR p )

(4. 11)

Isso significa que para minimizar o risco, o produtor deve utilizar contratos futuros como forma de diversificar o seu portfolio de dois ativos (no mercado a vista e no mercado de futuros). Pode-se ainda escrever essa fórmula em termos mais comuns, tais como:  Max E(U) = Max ∑ X i Ri  –  λ /2 ∑ ∑ X i X  j σ  ij

(4. 12)

i j Onde Ri é a média de retornos do iésimo ativo;  Xi é a proporção de portfolio investida em i tal como ∑ Xi = 1; σ  ij é

a variância dos retornos no iésimo investimento, i=j, ou a covariância dos

retornos do iésimo e jésimo investimento, i ≠ j; λ  é o parâmetro de aversão a risco, 0 ≤ λ ≤ ∞

Quanto mais λ  aproxima-se de 0, menos avesso a risco é o produtor ou o gerente do  portfolio. Dessa forma, todos os ativos possuem um risco e retornos correspondentes. Aqueles que se encontrarem na fronteira de eficiência serão os mais benéficos à eficiência dos  portfolios. Dados alguns valores para o coeficiente de aversão a risco, é possível achar-se a fronteira onde o portfolio é maximizado.

77

 Na verdade, segundo Leuthold et. ali., o hedge ótimo é o nível de posições futuras relativamente à posição a vista, resultando na melhor utilidade relativa aos retornos e riscos  para um aplicador, ou indivíduo. A expectativa de retorno de um  portfolio de duas posições, no mercado a vista e no mercado de futuros, é:  E(MR p ) = X  s E(MR s ) + X  f  E(MR f  )

(4. 13)

Onde:  X  s é o montante da posição a vista;  X  f é o montante da posição futura;  E(MR s ) é a expectativa de retorno na posição a vista, ou  E(MS 1 ) – S 0;  E(MR f  ) é a expectativa de retorno na posição a vista, ou  E(MF 1 ) – F 0; O risco em carregar essas unidades como a variância de retornos é: V(MR p ) = X²  s σ ² s  + X²  f  σ ² f  + 2 X  s X  f  σ  sf

(4. 14)

Onde σ ² s  é a variância dos retornos a vista (mudança de preços); σ ² f 

é a variância dos retornos futuros (mudanças de preços);

σ  sf

é a covariância das mudanças em preços a vista e futuros (retornos).

Como visto anteriormente, maximizando a utilidade equivale a maximizar a expressão seguinte:  E(MR p ) -  λ /2 Var(MR p )

(4. 15)

Os quais dentro da estrutura dos dois ativos podem ser escritos da seguinte maneira:  X  s E(MR s ) + X  f  E(MR f  ) -  λ /2 (X²  s σ ² s  + X²  f  σ ² f  + 2 X  s X  f  σ  sf )

(4. 16) 78

 Normalmente, diante da posição a vista deve-se buscar a determinação da medida ótima de posição futura,  X  f . A literatura assume que as posições a vista e futura são iguais em tamanho, mas opostas no mercado. Posições iguais nos dois mercados são apropriadas quando os preços a vista e futuros são perfeitos positivamente correlacionados, ou suas variâncias iguais, o que não é o caso de produtos agrícolas, como a soja, em função dos custos de carregamento e do risco de base. Quando a posição a vista  X  s é dada, a posição ótima futura,  X  f , pode ser expressa como:  X  f =

E(MF 1 ) – F 0  – X  s σ  s f  λ /2 σ ²  f

(4. 17)

σ ²  f 

A fórmula para o hedge ótimo pode ser encontrada tomando a primeira derivada da expectativa da função utilidade em relação à posição futura  X  f. Igualando a zero, a equação (4. 16) pode ser escrita da seguinte maneira:  Max E(U) = X  s E(MR s ) + X  f  E(MR f  ) -  λ /2 (X²  s σ ² s  + X²  f  σ ² f  + 2 X  s X  f  σ  sf )

(4. 18)

Isso pode ser reescrito como (assumindo Max E(U) = Max Z ):  Max Z= X  s(E(MS 1 ) – S 0 ) + X  f  (E(MF 1 ) – F 0 ) -  λ /2 (X²  s σ ² s  + X²  f  σ ² f  + 2 X  s X  f  σ  sf ) (3. 19) Tomando a primeira derivada em relação aos campos da posição futura  X  f : δ Z δ X  f 

= E(MF 1 ) – F 0  –  λ X  f σ ² f   λ  X  s σ  sf = 0

(4. 20)

Rearranjando os campos da expressão acima, tem-se que:  X  f =

E(MF 1 ) – F 0  – X  s σ  s f   λ /2 σ ²  f

σ ²  f 

Essa expressão foi estudada por R.W. Anderson e J.P. Danthine, em  Hedging and  Joint Production, Journal of Finance (1980), de forma a que se pudesse melhor analisar os

79

seus componentes. Anderson & Danthine separaram a expressão demonstrando que se tratava de dois componentes. O primeiro H 1, também conhecido como componente especulativo: H1 =

E(MF 1 ) – F 0

(4. 21)

 λ /2 σ ²  f

O segundo H1, também conhecido como hedge puro ou coeficiente de hedge, onde r denota o coeficiente de correlação entre preços a vista e futuros. H2 =

– X  s σ  s f

=

– X  s r σ  s f

σ ²  f 

(4. 22)

σ ²  f 

Dessa forma, a razão de hedge ótima pode ser entendida como uma proporção de  posição em contratos futuros em relação à posição no mercado a vista, buscando a minimização do risco em função da fronteira de eficiência e de acordo com a Teoria de  Portfolio.

3.9.3 Os componentes do coeficiente de  hedge ótimo O componente de puro hedge H2 pode ser expresso em termos absolutos ou de forma relativa. O produtor deve contabilizar o volume da posição a vista e indicar a quantidade a ser hedgeada. A forma relativa assume que uma posição a vista deve ser igual à unidade de valor unitário 1, e a posição hedgeada equivalerá a alguma proporção da posição a vista. As flutuações entre os preços a vista e os preços futuros são normalmente  positivamente correlacionadas (r > 0), assim – r σs / σf  é negativo. Dessa forma, o componente de hedge ótimo numa posição hedgeada consiste em tomar a posição oposta no mercado futuro em relação à posição a vista. Esse componente de hedge  corresponde ao risco mínimo do  portfolio, independentemente da expectativa de retornos, conforme expresso na variância do  portfolio da equação 14. Assim, aplicando a derivada sobre a equação 14 em relação a  X  f  e, igualando-a a 0, o coeficiente de risco mínimo de hedge pode ser escrito da seguinte maneira: 80

δ  V(MR p ) δ X  f 

= X²  s σ ² s  + X²  f  σ ² f  + 2 X  s X  f  σ  sf = 0

(4. 23)

Resolvendo para o coeficiente de risco mínimo de hedge X  f  , tem-se que:  X  f = – X  s σ  s f σ ²  f Dessa forma, a segunda derivada, 2 σ ²  ,f  será positiva. O cálculo do nível ótimo é o mínimo. Em termos relativos, dado que  X  s =1 e b = - X  f  / X  s , então b*, o coeficiente de risco mínimo de hedge, pode ser expresso como:  b* = σ  s f  /  σ ²  f

(4. 24)

Desde que no contexto de uma regressão o coeficiente  β  = σ  s f  /  σ ²  f , o valor do coeficiente pode ser estimado da seguinte forma:  ∆ S t = α +  β  ∆ F t

(4. 25)

Onde: S representa os preços a vista;  F  representa os preços futuros; α e  β   ∆

são parâmetros a serem estimados;

representa as mudanças em preços (primeira diferença).

De acordo com Leuthold et.al.(1989), o coeficiente resultado da regressão das mudanças de preços a vista em relação aos preços futuros dá o componente de puro hedge, que minimiza os riscos de um portfolio da firma agrícola. Quanto mais elevada a correlação entre os dois preços, mais próximo de 1 estará o coeficiente – tem-se, dessa forma, a notação de percentagem do hedge. O coeficiente de minimização de risco é usualmente menor do que 1, mas pode ser maior. Normalmente, os  preços a vista e futuros não são perfeitamente correlacionados devido às mudanças de base

81

 provenientes da localização geográfica, qualidade e tempo de maturidade do vencimento do contrato ou diferença entre os contratos. De acordo com Leuthold et. al., o conceito de coeficiente de hedge foi desenvolvido  por Johnson (1960, p. 139-151) na aplicação da moderna teoria de  portfolio às situações de risco financeiro em que as firmas de comercialização ou produção agrícola eram expostas. Essa abordagem, normalmente usada na literatura, representa uma posição para quem deseja minimizar, sobretudo, o risco, ignorando a expectativa de retorno e qualquer relação entre o risco e os rendimentos, como notado por meio do coeficiente de aversão a risco λ . Dessa forma, o coeficiente de hedge ou componente de puro hedge pode ser determinado sem que se refira à função de utilidade ou às preferências de riscos na negociação. Por isso, o coeficiente de hedge corresponde à mínima variância do portfolio. Leuthold et.al. (1989) lembram que os resultados provenientes da equação de regressão podem, também, mostrar o quanto efetivo é o hedge. Desde de que b* não seja necessariamente igual a 1, a redução de risco alcançada pelo modelo do  portfolio  não será medido pela comparação da variância na mudança de base em relação à variância nas mudanças dos preços a vista. Ao invés disso, a efetividade do hedge  será medida pela comparação da variância de retornos (desconsiderando mudanças de posição) em relação à variância de retornos de uma posição hedgeada. Isso é, o mínimo risco obtido é a variância do  portfolio quando b = b*. A medida de efetividade do hedge, E*, é assim definida como um  percentual de redução na variância, ou onde Var(R*) é a variância de risco mínimo do  portfolio e Var(S) representa a variância associada à não-mudança de posição.  E* =

Var (S) – Var(R*) = 1 – Var (R*) Var (S)

(4. 26)

Var (S)

 Novamente, ao assumir que  X  s = 1, pode-se substituir na equação (24) e (14) por  X  f com b, obtendo a equação que expressa a variância ótima de um  portfolio: 82

Var (R*) = σ ² s  σ ² s  f

(4. 27)

σ ²  f 

Substituindo os campos da equação 27 dentro da equação 26, tem-se que:  E* =

σ ² s   f ___ σ ²  s σ ²  f 

Essa medida de efetividade de hedge é igual ao coeficiente de determinação ou R² da regressão expressa na equação (25). Dessa forma, a efetividade no hedge refere-se à redução  proporcional na variância de modo a que se possa avaliar sobre a manutenção da posição hedgeada em relação à posição não hedgeada.

83

3.9.4 O componente especulativo O componente especulativo da posição ótima de hedge,  H 1, contém dois termoschave, a expectativa de preço futuro E(MF 1 ) e o coeficiente de aversão a risco  λ. A especulação pode ser nula em duas circunstâncias: primeiro, se a expectativa de  preços futuros  E(MF 1 ) iguala-se aos preços futuros correntes  F 0 , então H 1, é nulo. Sem uma antecipação de que os preços futuros mover-se-ão fora do nível de preços correntes, não haverá ganho especulativo, então o componente de especulação será 0. Segundo, com alta aversão a risco, pode-se fortemente descontar das expectativas de ganhos da posição especulativa no mercado futuro. Como  λ tende ao infinito,  H 1  tende a 0. Quando ocorre qualquer uma dessas circunstâncias, a posição ótima de hedge X* f será igual ao coeficiente de hedge H 2 , o qual reflete a posição de variância mínima de gerenciamento de risco. O valor absoluto do componente especulativo é uma função positiva dos ganhos especulativos esperados no mercado futuro,  E(MF 1 ) - F 0 , uma função inversa da volatilidade dos preços futuros, Var (F), e, finalmente, a função inversa do coeficiente de aversão a risco  para o processo decisório do empreendedor ou do produtor. Quanto maior a expectativa de ganho especulativo, maior o valor de  H 1. Isso neutraliza a negatividade de  H 1 , reduzindo o volume ou o tamanho do hedge ótimo na posição vendida ( short ), como esperado. Contudo, o aumento na volatilidade de preços futuros reduz a chance de sucesso na especulação. Quanto maior for o movimento aleatório de preços futuros, menores serão as possibilidades sistemáticas de obtenção de boas previsões. Se os preços futuros são uma pura expectativa do que serão os preços futuros e à vista, os preços futuros provavelmente não tenham um padrão sistemático ou sazonal. Assim, a variância de preços futuros é um bom substituto aleatório da volatilidade de preços. Quanto mais alta a variância, menor será o  H 1.

84

Finalmente, o componente especulativo é inversamente relacionado com o grau de gerenciamento de aversão a risco. Assim, quando  λ aumenta, refletindo mais aversão a risco,  H 1  diminui em valores absolutos. O componente especulativo cai relativamente para o componente de hedge, colocando mais peso em  H 2 , para o hedge com aversão a risco. Ou seja, quando a aversão de risco aumenta e desde que  H 1 e H 2  se encontrem com sinais opostos, ocorrerão mais ou menos hedges especulativos em relação à posição a vista. Além disso, quanto menor o coeficiente de aversão a risco, mais distante fica o investidor da fronteira da eficiência (efficient frontier ) na busca da otimização do portfolio. O componente especulativo carrega relativamente mais peso. Assim, o hedge ótimo será a soma dos dois componentes H 1 e H 2. Eles podem trabalhar em direções semelhantes ou opostas.

3.9.5 Outras opções de cálculo Entre as outras opções de cálculo da razão de hedge de mínima variância, pode-se destacar a contribuição dada por John Hull (1994). Esse autor propôs que a razão ótima de hedge  pode ser estimada por meio de uma regressão de Mínimos Quadrados Ordinários do  preço à vista contra o preço futuro no tempo. Hull (1994) afirma que a razão de hedging  é a  proporção do tamanho da posição em futuros com relação à extensão da exposição. Se o objetivo do hedger for minimizar risco, não será necessariamente ideal estabelecer a razão de hedging  em 1,0. Assim, pode-se calcular hedge desde que se conheça o seguinte:  ∆S: mudança no preço a vista, S, durante um período de tempo igual à

vida do

hedge;  ∆F:

mudança no preço futuro,  F, durante um período de tempo igual à vida do

hedge;

85

σS : desvio padrão de  ∆S; σF : desvio padrão de  ∆F; ρ : coeficiente de correlação entre  ∆S e  ∆ F ;

h : razão de hedging. Quando o hedger estiver comprado no ativo e vendido em futuros, a mudança no valor de sua posição durante a vida do hedge será:  ∆S - h ∆F

Para um hedge de compra, ela será: h ∆ F - ∆S Em qualquer um dos casos, a variância, v, da mudança no valor da posição hedgeada é dada pela fórmula:

De modo que: ∂v = 2hσ ² F    - 2ρσS σF ∂h

Tomando isso igual a zero e observando que a2v/ah2 é positivo, será visto que o valor de h que minimiza a variância é:

Logo, a razão de hedging ótima é o produto do coeficiente de correlação entre  ∆S e  ∆ F  pela razão entre o

desvio padrão de  ∆S e o desvio padrão de e  ∆ F . A variância do valor da

 posição do hedger depende da razão de hedging escolhida. Se p = 1 e σF = σS a razão de hedging ótima, h, é 1,0. Tal resultado é esperado, já que, nesse caso, o preço futuro reflete o preço a vista com perfeição. Se p = 1 e σF = 2 σS, a

86

razão de hedging ótima, h, é 0,5, resultado também esperado, visto que, nesse caso, a variação do preço futuro é sempre igual a duas vezes a variação do preço a vista.

87

4 COMO OS PRODUTORES PODEM GERENCIAR OS SEUS RISCOS Antes de discutir os resultados da pesquisa secundária e produzir as conclusões do  presente trabalho, far-se-á uma incursão sobre algumas características dos contratos de futuros enquanto fornecedor aos produtores/fazendeiros

(como também aos processadores,

atacadistas, e outros) de um sistema neutralizador ou gerenciador de riscos. Tais contratos, no  passado, eram quase que exclusivamente comercializados por meio da equivalência de preços de uma commodity, embora as inovações de décadas recentes também tenham introduzido contratos em outros ativos como as taxas de juros, taxa de câmbio, índices de preços e resultados de safras. Um primeiro uso de futuros envolve trocas de uma empresa que deseja minorar seus riscos (o hedger ) para uma parte que aceitará o risco em troca de um lucro esperado (o especulador). Os hedgers  também assumem posições opostas no mercado, de modo a comercializarem entre si, e os especuladores com visões adversas do mercado também comercializam em função da necessidade de carregar estoques, da necessidade em equilibrar suas carteiras de ativos e, de maneira oportuna, estabilizar correlações de interesses para suas carteiras. Um contrato de futuro é um acordo de uma troca comercial em um dado momento futuro, especificado em uma commodity ou outro ativo/bem, com especificidades e atributos 88

(ou no caso de determinada troca, uma equivalência em dinheiro). A comercialização agrícola no Brasil desenvolveu-se nos últimos 10 anos, a ponto de se modernizar buscando desenvolver contratos semelhantes àqueles transacionados nos EUA onde se negociam os contratos de futuro da CBOT, da Bolsa de Kansas, da Bolsa de Grãos de Mineápolis; da Bolsa de Nova York, etc. No Brasil, a Bolsa Mercantil e de Futuros – BM&F, vem tentando sem sucesso colocar no mercado o contrato futuro de soja, cujas características estão disponíveis no site www.bmf.com.br. Tanto a Bolsa de Chicago como a BM&F administram a comercialização por um “sistema aberto” na  floor   (sala de negócios), ou eletronicamente. O contrato de soja para  janeiro, comercializado na Bolsa de Chicago, por exemplo, especifica lotes de 5,000 bushels (aproximadamente 136t) e também os mini contratos de 2500 bushels, para soja no padrão e no período de entrega, que, normalmente, opera-se para os meses de janeiro, março, maio,  junho, julho, agosto, setembro e novembro. No caso da BM&F, os contratos passaram para 450 sacas de 60kg ou 27 toneladas, em 2003. Anteriormente eram de 100 toneladas. Tanto em uma bolsa como na outra, eventualmente, ocorre de se operar nos demais meses do ano em função da demanda por tais papéis. Vale mencionar que desde março de 2005, a CBOT vem operando via BM&F alguns contratos para a soja sul-americana. Em função dos problemas com os portos do Golfo, devido ao “Catrina”, a soja brasileira vem obtendo um prêmio acima da soja norte-americana (vide Graf. 4.1) propiciando, dessa forma, ganhos para os operadores que se interessarem em complexas operações de arbitragem.

89

SOJA GRÃO EVOLUÇÃO COTAÇÃO 18,00

17,00

16,00

     g       K       0       6       /        $       S       U

15,00

14,00

13,00

12,00

11,00          5          /          3          2

         5          /          8          2

         6          /          2

         6          /          7

         6          /          2          1

FONTE: CBOT ELAB: CONAB

         6          /          7          1

         6          /          2          2

         6          /          7          2

         7          /          2

         7          /          7

         7          /          2          1

         7          /          7          1

         7          /          2          2

         7          /          7          2

         8          /          1

         8          /          6

         8          /          1          1

         8          /          6          1

         8          /          1          2

         8          /          6          2

         8          /          1          3

         9          /          5

Sul-America

         9          /          0          1

         9          /          5          1

         9          /          0          2

         9          /          5          2

         9          /          0          3

         0          1          /          5

         0          1          /          0          1

         0          1          /          5          1

         0          1          /          0          2

         0          1          /          5          2

         0          1          /          0          3

         1          1          /          4

         1          1          /          9

         1          1          /          4          1

         1          1          /          9          1

         1          1          /          4          2

         1          1          /          9          2

         2          1          /          4

         2          1          /          9

CBOT

Gráfico 4.1 – Evolução da Cotação da Soja em Grão  No âmbito do agronegócio, normalmente as bolsas operam com contratos para os  principais produtos tais como, soja, milho, trigo, algodão etc., animais em carcaças e vivos (gado vivo, gado estabulado, porcos vivos, carne e miúdos de porco), açúcar e congelados concentrados, como o suco de laranja, que é comercializado todos os anos. Mais recentemente, na CBOT, também foram introduzidos os contratos de futuros para arroz, carne de boi sem osso, uréia e nitratos, fosfatos (insumos) e derivados de leite, etc. Por conta de os contratos serem padronizados e por terem um local predeterminado de entrega, a única questão a ser negociada na transação é o preço. Impor condições contratuais é uma função-chave das bolsas onde ocorrem a comercialização, e a garantia dos contratos é uma função fundamental das clearinghouses (câmara de compensação). A maioria dos contratos de futuros é compensada por transações opostas antes do vencimento ou tempo de entrega, com cada parte da transação vendendo (ou comprando) um contrato de futuros de maneira oposta à transação inicial. Por exemplo, se um produtor (por 90

intermédio de uma corretora opera uma transação em uma Bolsa, BM&F ou Chicago) vende um contrato de soja com vencimento em maio para entregar em dezembro, a sua posição pode ser compensada comprando um contrato de soja de dezembro a qualquer tempo, antes do fim do período de entrega , que é 20 de dezembro. Tal compensação, normalmente, acontece porque o motivo principal da comercialização de futuros é ocupar temporariamente uma posição, de modo a trocar sua  posição por um resultado positivo ou negativo que envolverá uma complementação em dinheiro, a favor ou contra, e não entregar fisicamente ou adquirir uma commodity (HIERONYMUS, 1977). Para a maioria dos hedgers,  essas operações compensam porque fazem ou tomam preços nos mercados de futuros uma vez que seria mais caro entregar o  produto pelos canais normais. Como os contratos de futuros são compromissos de comercialização no futuro, a entrega e o pagamento não são requeridos até a maturidade do contrato. Porém, exige-se tanto dos compradores quanto dos vendedores fazerem os depósitos de margens, com os seus corretores, para a garantia dos respectivos compromissos. Pelo fato de o depósito de margem ser pequeno (tipicamente 5 a10 por cento do valor do contrato), os especuladores (que fornecem liquidez ao sistema) são atraídos para o mercado. As Bolsas fixam margens mínimas por contrato, que podem ser elevadas por corretores para proverem a proteção que eles julgam necessária. O exemplo da CBOT, usando o contrato de soja de janeiro, e assumindo um preço de cotação de US$6.00 por bushel , um produtor compra um contrato (5,000 bushels) e faz uns US$10,000 em compromisso. Com 10 por cento de margem, o produtor tem que depositar algo em torno de US$1,000 (atualmente a CBOT exige, inicialmente, US$ 850,00 para hedgers e US$ 1.114,00  para investidores ou especuladores). No caso da BM&F, a margem é menor, até porque o

91

contrato é de apenas 27t, conseqüentemente, a margem gira em torno de R$ 800,00 dependendo do mês de vencimento do contrato, conforme a Tab. 4.1, a seguir:

Tabela 4.1 – Valor das Margens nos Contratos da BM&F C o n tra to

V e n c im e n t o

Hedger (R$)

C o m p ra d o

V e n d id o

F U T - S O J - S O JA N O V A

m a r/0 6

8 0 8 ,7 8

8 0 8 ,7 8

F U T - S O J - S O JA N O V A

a b r/0 6

7 8 4 ,9 1

7 8 4 ,9 1

F U T - S O J - S O JA N O V A

m a i/ 0 6

7 8 1 ,9 3

7 8 1 ,9 3

F U T - S O J - S O JA N O V A

ju n / 0 6

7 9 5 ,6 7

7 9 5 ,6 7

F U T - S O J - S O JA N O V A

ju l/ 0 6

7 9 6 ,8 6

7 9 6 ,8 6

F U T - S O J - S O JA N O V A

a g o /0 6

8 1 4 ,7 8

8 1 4 ,7 8

F U T - S O J - S O JA N O V A

se t/0 6

8 1 7 ,7 3

8 1 7 ,7 3

Uma chamada de margem acontece quando o preço se movimenta contra o comprador; por exemplo, baixou para US$5.90 por bushel . Quando acontece uma chamada de margem, o produtor tem que depositar a diferença para recompor o valor da margem junto a sua corretora, de modo que cubra a perda e restabeleça o valor da margem. Da mesma forma, quando os movimentos de preço deslocam-se favoravelmente aos compradores, num montante específico, pode-se retirar o dinheiro correspondente ao aumento do depósito de margem. Como os preços de futuros refletem os valores futuros de commodities nos ponto de entrega, o preço local, confrontado pelos produtores, normalmente varia nas cotações dos contratos futuros, em um determinado local, no padrão estipulado, e em um ponto no tempo – a esse conjunto de fatores denomina-se base. As diferenças entre preços futuros e à vista são denominados de  spread , e refletem as variações nos preços das variáveis que influenciam a base ou o próprio valor da commodity, no caso a soja.

92

Assim, hedgear   ajuda a proteger o negócio de mudanças em níveis de preço. Os  produtores podem escolher as seguintes situações para efetuar uma operação de hedge: •

 Hedge 

de armazenagem   – Produtores ou comerciantes que possuem uma

commodity  podem se proteger de declínios no preço da commodity tomando uma posição vendida de hedge. Isso envolve a venda de contratos futuros, assim como a colheita ou a aquisição da commodity, segurando a posição vendida de futuros durante o período de armazenamento e resgatando-o quando o físico/ commodity for vendido. Perdas (ou ganhos) no valor do físico da commodity, devido a mudanças de preço, serão largamente compensadas  por meio de ganhos (perdas) no valor da posição em futuros para o dono da commodity, com aproximadamente o retorno esperado pelo armazenamento. •

 Hedge de

Produção  – Há na literatura outras formas de hedge, como o hedge de

 produção. Um lavourista/produtor pode proteger-se de declínios em preços de produções esperadas por meio de venda de posições – short hedge. Isso geralmente envolve a venda de contratos de futuros no começo ou durante o crescimento da lavoura ou, se pecuarista, durante o período de engorda/alimentação do plantel, segurando o resultado ou neutralizando o risco até que o produto, objeto do negócio, esteja pronto para ser entregue ou comercializado, momento em que se muda de posição no mercado comprando futuros, uma vez vendida a  produção. Perdas (e ganhos) no valor da produção devido a mudanças inesperadas de preço tendem a ser compensadas por meio de ganhos (perdas) no valor da variação dos contratos futuros. Todavia, a variabilidade de rendimento reduz à neutralização de risco, e a efetividade de hedge  para as culturas geralmente é desaconselhável, ou seja, vender futuros igual a metade ou dois terços da produção esperada. •

 Hedging de compras esperadas ou planejadas  – Os produtores

também podem

antecipar suas compras de insumos para o plantio ou para um rebanho para se protegerem de aumentos de preço e por algum tempo fazerem hedge. Isso implica na aquisição de contratos 93

que respondam por variação semelhante nos preços dos insumos para a produção de soja, ou  proceder numa compra antecipada de insumos com vistas à próxima safra, antecipando-se à comercialização dos insumos, levando o produtor a executar uma operação de hedge semelhante à operação de produção para neutralizar possíveis variações que possam contribuir para a elevação dos custos de produção. Portanto, aumentos (declínios) no custo de  produção ou nos insumos devido às expectativas de mudanças de preço serão compensadas em parte por ganhos (perdas) no valor das posições em futuros, deixando o produtor com, aproximadamente, os custos esperados dos insumos. Portanto, quando há certeza de produção, o hedger   elimina o risco de preço, confrontando-se com o risco de base, com o custo de carregamento, com risco cambial e com as variações nas taxas de juros. 4.1 CONTRATOS DE OPÇÕES DE FUTUROS Uma alternativa para se gerenciar riscos seria via contratos de opção. No entanto, a existência de contratos de opção depende da robustez e liquidez do mercado futuro, e assim como a BM&F mal consegue desenvolver um mercado robusto da commodity  soja, dificilmente promoveria um derivativo como as opções. De qualquer maneira, far-se-á uma  breve explicação sobre esses contratos. Uma opção de commodity dá ao proprietário o direito, mas não a obrigação, de tomar uma posição de futuros em um preço especificado antes de uma data marcada. O valor de uma opção reflete o retorno esperado de exercer esse direito antes que se expire o disposto na  posição de futuros obtida. Se o preço futuro mudar em favor do proprietário ou tomador da opção, poder-se-á realizar lucro exercendo ou vendendo a opção a um preço mais alto que o  pago inicialmente. Se os preços moverem-se de forma que o exercício da opção seja desfavorável, então a opção perderá o sentido de valor e expirar-se-á no tempo (vira pó, na 94

terminologia do mercado). As opções fornecem proteção contra movimentos de preço adversos, enquanto permitem ao seu proprietário ganhos de movimentos favoráveis dentro do  preço à vista ou  spot . Nesse senso,

as opções fornecem proteção contra

eventos

desfavoráveis semelhantes àqueles de apólices de seguro. Para ganhar essa proteção, um hedger em um contrato de opções tem que pagar um prêmio, como se estivesse pagando por um seguro. Os mercados de opções são amarrados de maneira próxima aos fundamentos dos mercados futuros. As opções que dão o direito para se vender contratos futuros são conhecidas como put , enquanto opções que dão o direito para comprar um contrato de futuros são conhecidas como call . O preço ao qual o contrato de futuro que se vincula à opção pode ser comprado (para uma opção de call ) ou vendido (para uma opção  put ) é chamado de preço de exercício ou  strike. Como exemplo, considerando uma operação com soja na CBOT, suponha-se que um  produtor de soja compre uma opção de venda  put   que tem um preço de  strike de $6.00 por bushel . Se os preços de futuros moverem-se para $5.80, a opção pode ser exercida para a realização de lucro de $0.20 ($6.00-$5.80), menos o prêmio pago pela opção. Se o preço à vista da safra colhida for de $5.70 por bushel , o retorno do produtor será de $5.90 por bushel  ($5.70 mais $0.20), menos o prêmio.

95

5 RESULTADOS, DISCUSSÃO E CONCLUSÕES 5.1 ANÁLISE SOBRE OS RISCOS DE BASE Para efeito de cálculo, os contratos observados na Bolsa de Chicago – CBOT, foram aqueles vencíveis em maio e agosto durante o período em análise, janeiro de 2000 a dezembro de 2005. De acordo com a literatura, a base possui uma função fundamental para o processo decisório no âmbito dos operadores de mercado ou dos agentes, produtores e indústria, que necessitam conhecê-la bem para evitar tropeços em suas posições.  Nesse contexto, a análise do comportamento da base para diferentes contratos tem importante significação para os agentes, produtores e indústria, quando da assunção de  posições short (vendida) ou long (comprada) nas operações de hedge, respectivamente.  Na verdade, uma vez que os agentes tenham conhecimento da base em suas localidades no momento de entrar no mercado, ou fazer uma operação junto à bolsa de futuro na aquisição de um contrato, portanto início da operação  short  ou long , a estimativa da base  para o momento de encerramento do contrato proporciona maior segurança e efetividade nessas operações de hedge, seja para a firma de produção agrícola, seja para a indústria. De acordo com a literatura, buscou-se calcular o risco de base em função da média das bases encontradas das diferenças dos 4 meses que antecederam o mês de vencimento de cada contrato, para os contratos vencíveis em maio. No caso dos contratos vencíveis em 96

agosto, considerou-se o período de 7 meses que antecederam o mês de vencimento de cada contrato, respectivamente.  Na Tab. 5.1, podem ser observados os valores das médias para os contratos futuros de soja com vencimento em maio, na CBOT, de acordo com as localidades do Centro Norte de Illinois – EUA, Paranaguá – PR, Lucas do Rio Verde e Sinop, no Mato Grosso, considerando o período entre 2000 e 2005. O valor da base média do período em análise, de acordo com cada localidade, foi negativo. Isso significa que, em média, os preços praticados nessas localidades são menores do que aqueles cotados na CBOT (tomando-se a CBOT como referência, poder-se-ia considerar a BM&F, porém a bolsa brasileira não conseguiria desenvolver o mercado da soja).

97

Tabela 5.1 – Valores da Base Média com Vencimento em Maio Base Média - Maio Período

Illinois Paranaguá Lucas Grãos US$/sc 60kg 2000 01 -0,37 0,47 -1,86 2000 02 -0,41 -0,04 -2,55 2000 03 -0,43 -0,89 -3,46 2000 04 -0,89 -1,40 -3,98 2000 05 -0,41 -1,32 -3,85 2001 01 -0,07 -0,03 -2,05 2001 02 -0,12 -0,81 -3,09 2001 03 0,04 -1,48 -3,56 2001 04 -0,01 -1,17 -3,19 2001 05 0,02 -1,46 -3,30 2002 01 -0,06 0,95 -0,93 2002 02 -0,04 -0,09 -2,38 2002 03 -0,24 -0,76 -3,08 2002 04 -0,18 -0,68 -2,72 2002 05 -0,10 -0,35 -2,09 2003 01 -0,17 -0,98 -1,81 2003 02 -0,06 -0,38 -2,94 2003 03 0,02 -0,46 -3,13 2003 04 -0,14 -0,22 -2,78 2003 05 -0,42 -1,25 -3,59 2004 01 -1,98 -2,07 -4,82 2004 02 -0,54 -3,28 -6,76 2004 03 -1,09 -3,96 -7,40 2004 04 -0,84 -3,95 -6,65 2004 05 -0,24 -4,63 -7,01 2005 01 1,03 1,81 -1,50 2005 02 0,51 0,46 -3,36 2005 03 0,67 2,16 -2,04 2005 04 -0,06 0,93 -3,35 2005 05 -0,02 0,18 -3,93 Base Média -0,22 -0,82 -3,44 isco de Base (σ) 0,54 1,58 1,63

Sinop -1,96 -2,65 -3,56 -4,08 -3,95 -2,15 -3,19 -3,66 -3,29 -3,40 -1,03 -2,48 -3,18 -2,82 -2,19 -1,91 -3,04 -3,23 -2,88 -3,69 -4,92 -6,86 -7,50 -6,75 -7,11 -1,60 -3,46 -2,14 -3,45 -4,03 -3,54 1,63

te: Resultado da Pesquisa

 Na Tab. 5.2, observa-se uma situação semelhante sob o ponto de vista de se calcular a média geral das bases, porém com horizontes temporais diferentes, 7 meses antes do vencimento do contrato futuro de agosto.

98

Tabela 5.2 – Base Média com Vencimento em Agosto Base Média - Agosto Período

Illinois

Paranaguá

Lucas

Sinop

2000 01

-0,37

0,47

-1,86

-1,96

2000 02

-0,41

-0,04

-2,55

-2,65

2000 03

-0,43

-0,89

-3,46

-3,56

2000 04

-0,89

-1,40

-3,98

-4,08

2000 05

-0,41

-1,32

-3,85

-3,95

2000 06

-0,24

-0,79

-3,34

-3,44

2000 07

0,08

-0,07

-2,61

-2,71

2000 08

-0,11

-0,09

-2,56

-2,66

2001 01

-0,07

-0,03

-2,05

-2,15

2001 02

-0,12

-0,81

-3,09

-3,19

2001 03

0,04

-1,48

-3,56

-3,66

2001 04

-0,01

-1,17

-3,19

-3,29

2001 05

0,02

-1,46

-3,30

-3,40

2001 06

-0,10

-0,45

-2,39

-2,49

2001 07

-0,37

-0,33

-2,25

-2,35

2001 08

-0,08

0,09

-1,79

-1,89

2002 01

-0,06

0,95

-0,93

-1,03

2002 02

-0,04

-0,09

-2,38

-2,48

2002 03

-0,24

-0,76

-3,08

-3,18

2002 04

-0,18

-0,68

-2,72

-2,82

2002 05

-0,10

-0,35

-2,09

-2,19

2002 06

-0,12

-0,72

-2,46

-2,56

2002 07

-0,40

-2,79

-4,35

-4,45

2002 08

0,14

-0,20

-2,01

-2,11

2003 01

-0,17

-0,98

-1,81

-1,91

2003 02

-0,06

-0,38

-2,94

-3,04

2003 03

0,02

-0,46

-3,13

-3,23

2003 04

-0,14

-0,22

-2,78

-2,88

2003 05

-0,42

-1,25

-3,59

-3,69

2003 06

-0,12

-0,70

-3,03

-3,13

2003 07

0,22

-0,58

-2,75

-2,85

Grãos US$/sc 60kg

2003 08

0,00

0,03

-2,23

-2,33

2004 01

-1,98

-2,07

-4,82

-4,92

2004 02

-0,54

-3,28

-6,76

-6,86

2004 03

-1,09

-3,96

-7,40

-7,50

2004 04

-0,84

-3,95

-6,65

-6,75

2004 05

-0,24

-4,63

-7,01

-7,11

2004 06

0,61

-4,51

-6,56

-6,66

2004 07

1,47

-3,40

-5,58

-5,68

2004 08

0,78

0,09

-2,61

-2,71

2005 01

1,03

1,81

-1,50

-1,60

2005 02

0,51

0,46

-3,36

-3,46

2005 03

0,67

2,16

-2,04

-2,14

2005 04

-0,06

0,93

-3,35

-3,45

2005 05

-0,02

0,18

-3,93

-4,03

2005 06

-0,51

0,04

-4,23

-4,33

2005 07

-0,34

-0,36

-4,62

-4,72

2005 08

0,14

1,06

-0,45

-0,55

Base Média

-0,12

-0,80

-3,31

-3,41

0,53

1,50

1,56

1,56

isco de Base ( σ) te: Resultado de Pesquisa

Isso ocorre em função da formação do preço futuro, conforme o exemplo baseado em Jeffrey Williams (1986) apresentados nas figuras 5.1 e 5.2 a partir da localidade de Sinop, no Mato Grosso.

99

As Fig. 5.1 e 5.2. exibem dois exemplos de base para a formação do preço no  período de 2004 e 2005. Os componentes por trás das bases são estruturas hipotéticas de  preços para a soja a ser entregue em Sinop comparado à entrega futura de soja em Paranaguá 6. O custo de uso é a favor do proprietário da soja em Sinop. Por conseguinte, a soja de Sinop está abaixo do preço de Paranaguá. Bases para a soja sc/60kg em Sinop (janeiro 2004) R$11,41 abaixo do Contrato para Maio entrega em Paranaguá

P

(PT + PA) + PCC - PUC = PEF 38,76 + ( 10,48+3,60) + 0,76 - 3,43 = 50,17

 EI +

- R$3,43

Encargos de uso R$ 2,08 Taxas de armazenamento

R$50,70 R$0,06 R$50,76 X X R$0,76 R$50,17 A caminho de Paranaguá Taxa de recepção p/ X  No Silo Certificado de Despesas de juros Classificação Futuro R$10,48 Frete p/ paranaguá da soja em Paranaguá (Entrega em Maio) R$40,22 R$ 38,76 R$39,54 X 0,78 X 0,68 X Diferença = 0,66 Taxa de desembarque Limpeza e secagem  N.2 F.O.B. Soja em em Sinop/MT Contrato N.3/maio Sinop/MT soja para entrega Adaptado do exemplo dado por J. imediata (janeiro) Williams em “ A Função em Sinop/MT, Econômica dos Mercados Futuros” Brasil

Figura 5.1 – Base para a soja em Sinop – R$/sc 60kg ( spot janeiro /futuro maio de 2004)

6

 O exemplo original de J.Williams propôs uma trajetória de Peoria para Chicago em “A função econômica dos mercados futuros”, 1986.

100

Bases para a soja sc/60kg em Sinop (janeiro 2005) R$15,32 abaixo do Contrato para Maio entrega em Paranaguá (PT + PA) + PCC - PUC = PEF 26,13 + ( 13,81+2,91) + 0,95 - 2,35 = 41,45



PEI +

- R$2,35

Encargos de uso R$ 1,39 Taxas de armazenamento

R$41,40 R$0,06 R$41,46 X X R$0,95 R$41,45 A caminho de Paranaguá Taxa de recepção p/ X  No Silo Certificado de Despesas de juros Classificação Futuro R$13,81 Frete p/ paranaguá da soja em Paranaguá (Entrega em Maio) R$27,59 R$ 26,13 R$26,91 X 0,78 X 0,68 X Diferença = 8,05 Taxa de desembarque Limpeza e secagem  N.2 F.O.B. Soja em em Sinop/MT Contrato N.3/maio Sinop/MT soja para entrega Adaptado do exemplo dado por J. imediata (janeiro) Williams em “ A Função em Sinop/MT, Econômica dos Mercados Futuros” Brasil

Figura 5.2 – Base para a soja em Sinop – R$/sc 60kg ( spot janeiro /futuro maio de 2004)

 Na verdade, o que está implícito é a diferença que se aplica em função dos gastos incorridos em armazenagem, transporte, custo de uso do dinheiro e impostos, os quais são necessários para o deslocamento da soja do local de origem até o porto de Paranaguá (considerando-se como praça de entrega para a soja sul-americana negociada na CBOT), em caso de eventual liquidação do contrato diante de entrega física da mercadoria. Dessa forma, a base média para cada contrato no período analisado foi obtida tomando-se a média total do período, conforme apresentado na Tab. 5.3 – Preços Spot no Período de 2000 a 2005. No entanto, essa média não reflete as características e especificidades dos contratos vencíveis em maio e agosto, mas serve para que se tenha um referencial do papel da base em relação à formação dos preços futuros, de acordo com Hull (1996), Leuthold et. al. e Williams (1986).

101

Tabela 5.3 – Participação do Risco de Base nos Preços Spot no Período 2000 a 2005 Preços Spot  no Período de 2000 a 2005 Caracteristicas Illinois Paranaguá Lucas Preço médio no mercado físico 12,52 12,37 9,96 (U$/60 kg)(a)

Sinop

9,86

Risco de Base (b)

0,56

1,50

1,65

1,65

 Risco em relaçã o ao preço médio (%) b/a

4,46%

12,16%

16,5 9%

16,76%

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Já na Tab. 5.4, os cálculos foram procedidos tomando-se a média mensal das últimas 4 bases de cotações no mercado físico ( spot ) e futuros imediatamente anteriores à data de vencimento do contrato, uma vez que esse procedimento encerra o pressuposto de convergência entre preços  spot e futuros, admitindo-se, portanto, que a base convirja para o seu valor histórico, de acordo com cada localidade, em função dos custos de transporte da soja, do custo de uso do dinheiro e das taxas de processamento (entrada e saída do armazém), caso fosse necessária a liquidação física do contrato.

Tabela 5.4 – Participação do Risco de Base nos Preços Spot – C. F. Maio no Período 2000 a 2005 Caracteristicas

Preços Spot no Período de Maturidade - Maio Illinois Paranaguá

Lucas

Sinop

Preço médio no mercado físico (U$/60 kg)(a)

12,67

12,07

9,45

9,35

Risco de Base (b)

0,54

1,58

1,63

1,63

4,23%

13,11%

 Risco em relação ao preço médio (%) b/a

17,24% 17,43%

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Processo semelhante ocorre na Tab. 5.5, na qual os cálculos foram procedidos tomando-se a média mensal das últimas 7 bases de cotações no mercado físico ( spot ) e futuros imediatamente anteriores à data de vencimento do contrato, visto que esse procedimento encerra o pressuposto de convergência entre preços  spot e preços futuros; como no  procedimento anterior, admite-se, portanto, que a base convirja para o seu valor histórico, de

102

acordo com cada localidade, em função dos custos de transporte da soja, do custo de uso do dinheiro e das taxas de processamento (entrada e saída do armazém), caso fosse necessária a liquidação física do contrato.

Tabela 5.5 – Participação do Risco de Base nos Preços Spot – C. F. Agosto no Período 2000 a 2005 Caracteristicas

Preços Spot no Período de Maturidade - Agosto Illinois Paranaguá

Preço médio no mercado físico (U$/60 kg)(a) Risco de Base (b)  Risco em relação ao preço médio (%) b/a

Lucas

Sinop

12,79

12,11

9,59

9,49

0,53

1,50

1,56

1,56

4,14%

12,38% 16,29% 16,46%

Fonte: Resultado da Pesquisa.

5.2 DETERMINAÇÃO DO HEDGE   ÓTIMO PARA OS PRODUTORES DA REGIÃO EM ANÁLISE Conforme apresentado anteriormente, no Capítulo 2, e de acordo com a teoria do  portfolio, o hedger tenta minimizar o risco de suas posições à vista e futura, a partir de uma seleção e combinação de investimentos individuais que, quando tomados em conjunto, minimizam o risco total, de acordo com o retorno esperado. A teoria do  portfolio admite que os mercados sejam formados por agentes que objetivam maximizar a riqueza, minimizando o risco ou maximizando a receita. O conceito de hedge de variância mínima é, em termos  práticos, a proporção da posição à vista que deve ser assumida em posições opostas em mercados futuros, a fim de minimizar o risco do retorno esperado. Um fator importante a ser esclarecido no âmbito de estudos com séries temporais, como as séries de preços spot  nas diferentes localidades e de preços futuro da soja na CBOT, é a verificação das características no que concerne à estocástica do período em análise. Quando estão sofrendo mudanças, implica o processo denominado não estocástico, sendo 103

difícil o delineamento de seu comportamento. De outra forma, a série será estacionaria e  poderá ser modelada por uma equação de coeficientes fixos, estimados a partir de dados  passados. A estacionariedade das séries pode ser disposta por meio do teste da raiz unitária da série de tempo. Os testes de Dickey & Fuller (1979 e 1981) utilizam para uma série Y t , qualquer, regredindo-a contra seus valores defasados em Y t-1. Em seguida, testa-se a significância estatística do parâmetro associado a Y t-1. Segundo a literatura, há três especificações para essa relação: a) equação sem intercepto e sem tendência;  b) equação com intercepto e sem tendência; c) equação com intercepto e com tendência. Formalmente, tem-se: a) Y t  =  ρ Y t-1 + U t

(6.2.1)

 b) Y t  = α +  ρ Y t-1 + V t

(6.2.2)

c) Y t  =  β  + δT +  ρ Y t-1 + S t 

(6.2.3)

 Nessas equações, os termos U  ,t  V t  e S t   são ruídos brancos que têm, portanto, média zero, variância constante e ausência de autocorrelação serial. Sendo ρ = 0, as equações (6.2.1 a 6.2.3) podem ser reescritas da seguinte forma: Y t  = U t

(6.2.4)

Y t  = α + V t

(6.2.5)

Y t  =  β  + δT + S t 

(6.2.6)

Isso significa que Y t segue um passeio aleatório e, como tal, não depende de nenhuma outra variável, a não ser da tendência T  em (6.2.6). 104

Matos lembra que, desse modo, no modelo convencional do tipo Y t  =  β 0 +  β 1 X 1t  +  β 2  X 2t   + ... +  β k  X kt  + U  , pode-se formular a hipótese nula de que todos os parâmetros  β i são t  iguais a zero, isto é,  β 1 =  β 2=...=  β k  = 0. No entanto, para que isso ocorra, é preciso que a série Y t  não seja um passeio aleatório, pois, caso contrário, tal hipótese não pode se verdadeira e os testes sobre ela não serão apropriados (GRANGER & NEWBOLD, 1979, p. 114, apud  MATOS, 2000). Esses autores mostraram, por meio de simulações, que, se uma variável dependente qualquer segue um passeio plena ou aproximadamente aleatório e são incorporadas, nas respectivas equações de regressão, variáveis que, de fato, não deveriam, por alguma razão, ser incluídas, então será regra e não exceção que obterão relações espúrias. Assim, elevados valores de R² e R² corrigidos, combinados com baixos valores da estatística Durbin Watson,  podem não ser indicações para a verdadeira relação. Nessas circunstâncias, a correção da autocorrelação serial, qualquer que seja o método utilizado, suaviza o problema, mas a dúvida sobre sua eliminação completa permanece. Portanto, as séries de tempo não estacionárias geram resultados espúrios, mas podem ser transformadas em estacionária por meio do uso de diferenças. Assim, uma série é não estacionária se possui raiz unitária, ou seja, quando a hipótese de  ρ = 1, nos modelos (6.2.1 a 6.2.3), for aceita. As hipóteses pertinentes podem ser formuladas como se segue:  H 0:  ρ = 1

(Presença de raiz unitária ou série não estacionária)

 H 1: -1 <  ρ < 1

(Ausência de raiz unitária ou série estacionária).

Segundo a literatura, o problema é que as estatísticas t geradas com a estimação desses modelos não se comportam segundo uma distribuição t, como ocorre normalmente em análise de regressão. Dikey & Fuller tabularam, com base em simulações de Monte Carlo,

105

valores críticos de uma nova distribuição, denominada distribuição τ  (tau) para as três especificações alternativas. Mas como o objetivo é facilitar o teste, sem comprometer a conclusão, os modelos (6.2.1 a 6.2.3) podem ser transformados mediante a subtração de Y t-1  de cada equação, obtendo-se:  ∆Y t

= γY t-1 + U t

(6.2.7)

 ∆Y t  = α + γ Y t-1 + V t

(6.2.8)

 ∆Y t  =  β  + δT + γ Y t-1 + S t 

(6.2.9)

Onde:  ∆Y t =

Y t  – Y t-1 e γ =  ρ – 1.

 Nesse caso, a partir da estimação, a hipótese a ser testada é γ = 0 contra 0 < γ < 0. Como γ > 0 implica  ρ > 1, e, portanto, significa crescimento explosivo da série, as hipóteses normalmente testáveis são:  H 0: γ = 1

(Presença de raiz unitária ou série não estacionária)

 H 1: γ < 0

(Ausência de raiz unitária ou série estacionária).

A Tab. 5.6 apresenta o resultado do teste de raiz unitária para as séries de preços mensais futuro e spot  no período entre janeiro de 2000 e dezembro de 2005.

Tabela 5.6 – Teste de Estacionariedade das Séries – 2000 a 2005 Características Futuro CBOT Centro N. Illinois Paranaguá Lucas do R. Verde Sinop Fonte: Dados da Pesquisa

Resultado do Teste DF

Resultado DF Crítico em 1% de significância

-2,30 -2,02 -1,77 -1,91 -1,91

-2,60 -2,60 -2,60 -2,60 -2,60

106

Conforme os resultados da tabela acima, as séries temporais de preços são não estacionárias, uma vez que não rejeita a hipótese nula de existência de raiz unitária. Essa situação ocorre sempre que a estatística τ  observada for menor (em módulo) do que a estatística τ crítica ( - 2,60), para o nível de significância de 1%. A Tab. 5.7 apresenta o resultado do teste de raiz unitária para as séries de preços mensais em primeira diferença futuro e spot  no período entre janeiro de 2000 e dezembro de 2005.

Tabela 5.7 – Teste de Estacionariedade das Séries – 2000 a 2005 Características

Resultado do Teste DF

Futuro CBOT -4,40 Centro N. Illinois -4,75 Paranaguá -9,08 Lucas do R. Verde -8,34 Sinop -8,34 Fonte: Dados da Pesquisa

Resultado DF Crítico em 1% de significância

 

-2,60 -2,60 -2,60 -2,60 -2,60

Portanto, caso não seja constatada a não-estacionariedade das séries temporais de  preços, pode-se aplicar a primeira diferença uma ou mais vezes de modo a encontrar uma nova série estacionária. Uma vez encontrada as séries estacionárias, pelo referido teste,  procede-se a estimação da razão ótima de hedge  pelo método dos mínimos quadrados ordinários, conforme a equação apresentada em (4.25), onde o intercepto  β 1 representa a razão de hedge ótima e  R²   a melhor relação proporcional ou a efetividade da operação de hedge ótima. Dessa forma, a estimação da razão de hedge ótima para as regiões em análise e demais localidades significativas para o trabalho e a respectiva efetividade implica a solução ou estimação de uma regressão que contemple a primeira diferença dos preços  spot,  ou à vista, em relação à primeira diferença dos preços dos preços futuros. Utilizando a metodologia do componente de coeficiente de hedge  apresentado anteriormente, e tomando o período iniciado em janeiro até maio (4 meses) e de janeiro a agosto (7 meses) dos anos de 2000 a 2005, buscou-se calcular o hedge ótimo para as praças da 107

região em análise, independentemente dos vencimentos dos contratos. Para efeito de cálculo, considerou-se para os preços futuros da CBOT a média mensal para a primeira entrega, assim como para a região em análise e para as praças de Centro Norte de Illinois, nos EUA; em Paranaguá, adotou-se a média mensal dos preços  spot  em US$/sc de 60 kg. Em relação às séries de preços futuros, contemplou-se o primeiro vencimento do contrato futuro para maio como a cotação de fechamento mais próxima da data de colheita da região, uma vez que os contratos de março não atenderiam àqueles que colhem até fevereiro.  No caso dos contratos vencíveis em agosto, buscou-se, sobretudo, identificar as possíveis vulnerabilidades no processo de carregamento da margem de lucro. Como os preços no mercado futuro também são cotados diariamente, a série mensal para o cálculo da razão de hedge ótima foi obtida por meio da média aritmética das cotações observadas mensalmente. Aplicando-se a regressão  ∆ S t = α +  β  ∆ F t  + ε considerando as séries de preços dessazonalizadas e integradas de ordem 1, I(1) sem expurgos dos períodos a que o empreendedor ou produtor não necessariamente estará operando um contrato de hedge, obtêm-se os seguintes coeficientes de hedge ou hedge ótimo, de acordo com a localidade:

Tabela 5.8 – Coeficiente de  Hedge Ótimo – 2000 a 2005 Localidades

Coeficiente de hedge ótimo considerando todo o período

R²

Centro Norte de Illinois

0,78

0,77

Paranaguá

0,63

0,29

Lucas do Rio Verde

0,58

0,27

Sinop

0,58

0,27

Fonte: Resultado da pesquisa.

A Tab. 5.8, acima, mostra que os produtores de soja ou as firmas de produção agrícolas das regiões em análise devem buscar proteção contra riscos de preço, assumindo  posições no mercado de futuros em relação ao resultado da produção, na ordem de 78% para a 108

região de Centro Norte de Illinois, EUA; 63% para Paranaguá, PR; e 58% para Lucas do Rio Verde e Sinop, no Mato Grosso, de modo a obterem a mínima variância da carteira ( portfolio) quando cotejada com a carteira total, formada pelas posições de mercado físico e futuro. A questão da efetividade na utilização da razão de hedge  ótimo R² aponta para a  proporção de utilização dos contratos de futuros ao longo do período. De acordo com a tabela 5.9, com exceção da região do Centro Norte de Illinois – EUA, cuja efetividade da razão de mínima variância foi da ordem de 77%, as demais localidades de Paranaguá – PR, com 29%, Lucas do Rio Verde e Sinop – Mato Grosso, com apenas 27%. Em termos de redução de risco, essa efetividade é considerada baixa, o que demonstra o desinteresse pelo uso do instrumento pelos produtores e firmas de produção agrícola da região pesquisada. O ideal seria que a efetividade fosse no mínimo acima de 50%, de modo a que se possa melhor responder às necessidades dos agentes ou hedgers. Ressalte-se que ao longo do período em análise, o comportamento dos preços futuros formou, com exceção de 2001 e 2004, a situação comumente conhecida como contango, de vez que em aproximadamente 70% do período os preços tiveram comportamento positivo. Quando considerada as séries parciais de preços médios mensais no período, seja  para maio ou para agosto, os resultados apresentaram-se menos suscetíveis ao comportamento  positivo dos preços ao longo do período em análise. Isso explica, em parte, a questão da influência do risco de base sobre as operações de hedge no mercado de futuros. No Graf. 6.2 – evolução dos preços futuros na CBOT com vencimentos em maio, pode-se perceber que o comportamento dos preços  spot  das diferentes localidades diferenciam-se do comportamento dos preços futuros em função da base. Nesse caso, especificamente no âmbito das localidades em análise, o risco de base impõe um comportamento diferenciado, e isso pode gerar inconsistências no processo decisório de entrada e saída do mercado diante do comportamento  positivo dos preços ao longo do período. 109

25,00

P r e ç o F u t u ro n a C B O T P reço s S po t Média Illino is P r e ç o s S p o t M é d ia P a r a n a gu á P r e ç o s S p o t M é d ia Lu c a s P r e ç o s S p o t M é d ia S in o p

20,00

15,00 10,00

5,00 0,00

Período

Fonte: Conab e CBOT

Gráfico 5.1 – Evolução dos Preços Futuros na CBOT com Vencimentos em Maio – 2000 a 2005 Dessa forma, considerando os riscos de base apresentados na Tab. 5.5, a razão de hedge na região Centro Norte de Illinois, para o período janeiro a maio de 2000 a 2005, alcançou 76% com uma efetividade na ordem de 66% disposta pelo coeficiente R². Já no que se refere às praças de Paranaguá, Lucas e Sinop, o coeficiente de hedge ótimo para o período em análise foi de 98% e 94%, com efetividade de 47%, respectivamente, conforme a Tab. 5.9.

Tabela 5.9 – Coeficiente de  Hedge Ótimo para os Contratos de Maio – 2000 a 2005 Localidades

Coeficiente de hedge ótimo considerando o período Jan/maio

R²

Centro Norte de Illinois

0,76

0,66

Paranaguá

0,98

0,47

Lucas do Rio Verde

0,94

0,47

Sinop

0,94

0,47

Fonte: Resultado da pesquisa.

Entretanto, ao analisar as praças de Paranaguá, Lucas e Sinop, deparou-se com duas situações importantes diante dos resultados. Primeiro, vale mencionar que a safra norteamericana inicia a sua colheita em agosto. Segundo, a proximidade da CBOT com os armazéns de entrega dos contratos reserva aos seguidores dos preços futuros da CBOT a  possibilidade de um viés de base em função das diferenças sazonais e das diferenças de base. 110

Por isso, enquanto o risco de base em Illinois corresponde a 4,46% sobre preços médios no mercado físico, no Brasil, especificamente em Paranaguá, vai a 12,16% sobre os preços médios do spot . Já em Lucas e Sinop, a participação do risco de base sobre os preços médios no spot  alcançou 16,59% e 16,76%, respectivamente, conforme a Tab. 5.5. A análise dos instrumentos e mecanismos de hedge,  considerando os contratos vencíveis em agosto, dá uma terceira formatação às possibilidades de gerenciamento de risco  por parte das firmas de produção agrícola (produtores).  No Graf. 5.2, pode-se observar o comportamento dos preços futuros e da média mensal na CBOT e dos preços spot  das praças analisadas ao longo do período de 2000 a 2005, considerando, entretanto, os meses de janeiro a agosto de cada ano. 25,00 20,00 15,00

P reço Futuro na CB OT P reços Spot Média Illinois P reços Spo t Média P aranaguá P reços Spot Média Lucas P reços S pot Média Sinop

10,00 5,00 0,00

Período

Fonte: Conab e CBOT.

Gráfico 5.2 – Evolução dos Preços Futuros na CBOT e dos Preços Spot Considerando os Vencimentos dos Contratos em Agosto – 2000 a 2005

Utilizando-se da mesma metrologia de cálculo aplicada ao período anteriormente analisado, janeiro a maio, buscou-se reproduzir as possibilidades de hedge  ótimo para o  período de janeiro a agosto de 2000 a 2005. De qualquer forma, os resultados da Tab. 5.10 demonstram que o coeficiente de hedge  ótimo para as séries expurgadas dos meses de setembro a dezembro no período é da ordem de 85% para a região Centro Norte de Illinois – 111

EUA, com um alto percentual de efetividade, 81%, possivelmente, em função do comportamento do risco de base, que foi de 4,14% no período e, principalmente, por conta das diferenças de expectativas em relação à safra norte-americana.  No que se refere à localidade de Paranaguá – PR, o coeficiente de hedge ótimo ficou reduzido a 61%; no entanto, a efetividade do hedge  medida por R² baixou para 32%. Em relação a Lucas e Sinop, o coeficiente de hedge  ótimo ficou em 58%; no entanto, sua efetividade foi a mais baixa diante dos critérios adotados, 25%. Talvez seja este o verdadeiro motivo que vem levando os agentes ou produtores a adotar um comportamento sem aversão a risco, na maior parte do tempo, de acordo com a Tab. 5.10.

Tabela 5.10 – Coeficiente de  Hedge Ótimo para os Contratos de Agosto – 2000 a 2005 Localidades

Coeficiente de hedge ótimo considerando o período jan./ago.

R²

Centro Norte de Illinois

0,85

0,81

Paranaguá

0,61

0,32

Lucas do Rio Verde

0,58

0,25

Sinop

0,58

0,25

Fonte: Resultado da pesquisa.

5.3 ANÁLISE DO MERCADO FUTURO COMO INDICADOR DE PREÇOS Produtores de uma commodity transacionada em bolsa podem usar o mercado futuro  para tomar decisões estratégicas sobre o plantio das culturas. No caso da soja, o produtor pode decidir se deve ou não plantar, quanto plantar e como, ou seja, qual o nível de tecnologia a ser adotado. Na outra ponta, os consumidores da commodity podem utilizar as informações sobre a formação de preços geradas pelas bolsas para programar suas aquisições e gerenciar os seus riscos, no que concerne à aquisição de insumos para o funcionamento de seus negócios. A avaliação da relação entre os preços futuros da soja no período de plantio com os  preços à vista na época da colheita, de modo a que se possa medir a eficiência do preço futuro 112

 para a tomada de decisão, revelou-se mais eficaz para os contratos com vencimento até 6 meses do que para os contratos até 4 meses. A mencionada avaliação pode ser medida por meio do coeficiente de correlação entre os preços futuros e os preços  spot   das diferentes localidades 7, inclusive, em função de determinados períodos escolhidos como representativos para o objeto de estudo. No caso do  presente trabalho, foram utilizados os preços  spot   em relação aos contratos de futuros da CBOT do período. A Tab. 5.11 apresenta a correlação entre os preços  spot   e as cotações de preços futuros na CBOT, considerando uma defasagem de 4 meses, ou seja, os preços futuros de agosto a novembro, cotejados com os preços spot  de dezembro a março. Na correlação para 6 meses, foram adotados os valores de julho a dezembro e de novembro a abril, respectivamente.

Tabela 5.11 – Correlação de Preços Spot em Relação aos Preços Futuros – 2000 a 2005 Diferenças

Paranaguá

Lucas

Sinop

 4 meses

0,82

0,74

0,74

 6 meses

0,71

0,91

1,00

Média %

76,50%

82,50%

87,00%

Fonte: Resultados da pesquisa.

Conforme o disposto na Tab. 5.11, no período de 4 meses, a correlação entre as diferentes localidades foram de 82%, para Paranaguá, e 74%, para Lucas e Sinop. Já no  período de 6 meses, Paranaguá alcançou apenas 71%, contra 91% para Lucas e 100% para Sinop. Em média, os preços futuros da CBOT possuem um coeficiente de correlação com os

7

 O coeficiente de correlação produto-momento de Pearson mede a força de uma possível correlação linear entre as variáveis.

113

 preços spot   de Paranaguá na ordem de 76,50%; já em relação a Lucas do Rio Verde, foi na ordem de 82,50%, sendo a melhor correlação com Sinop na ordem de 87%. 5.4 ANÁLISE DOS CUSTOS DE PRODUÇÃO EM RELAÇÃO AOS PREÇOS FUTUROS A avaliação dos custos de produção em relação aos preços futuros da soja pode, de maneira objetiva, medir os impactos do câmbio na contratação do custeio e na colheita,  período de comercialização.  Na Tab. 5.13, apresenta-se a evolução do valor do câmbio na época da contratação do custeio (câmbio médio de agosto e setembro, anterior à colheita) em relação ao câmbio de  janeiro (período da colheita).

Tabela 5.13 – Evolução do Valor do Câmbio no Período de Produção Período

2000 2001 2002 2003 2004 2005 Fonte: Conab

       

e

Câmbio Médio Ago/Set 1,92 1,83 3,46 2,49 2,89 2,29 Cbot

Câmbio Janeiro

Evolução no Período

1,80 2,16 2,52 2,97 2,94 2,62

-0,07 0,15 -0,37 0,16 0,02 0,13

 No que concerne às relações entre o custo de produção e os preços futuros praticados no momento da colheita, pode-se identificar, primeiro, a relação tomando-se a participação dos custos de produção ao longo dos 6 anos, por tonelada em U$S, e medir essa participação no preço futuro de janeiro, época da colheita, conforme a Tab. 5.14.

114

Tabela 5.14 – Participação do Custo de Produção no Preço Futuro de Janeiro em US$/t Período

Custo de Produção R$/3t/ha

2000 664,22   2001 708,96   2002   778,21 2003 1.067,57   2004 1.208,01   2005 1.138,91   onte: Conab e Cbot

Custo de Produção US$/t 1 15,32 129,14 74,97 142,91 139,33 165,78

Preço Médio da Região Agosto e Setembro US$/R$/t

 

140,63 128,60 151,16 165,88 180,05 182,80

1,92 1,83 3,46 2,49 2,89 2,29

Preço Particip. Fut. Jan do CP no US$/t PF 180,36 175,41 160,04 208,66 300,89 191,18

0,64 0,74 0,47 0,68 0,46 0,87

A Tab. 5.15 demonstra a participação do custo de produção preço médio de agosto e setembro na região de Lucas e Sinop, no Mato Grosso, no preço futuro de janeiro, porém aplicando a conversão do valor do câmbio médio de agosto e setembro, período do custeio em relação ao câmbio de janeiro. A análise que se pode fazer em função da comparação entre as Tab. 5.14 e 5.15 é a de quanto menor o percentual de participação do custo de produção no  preço futuro, maior a expectativa de lucro do produtor ou da firma de produção agrícola. Isso significa que deve haver uma conjunção entre elevação de preços e de taxas de câmbio entre o  período de plantio e o período de colheita da soja na região em análise.

Tabela 5.15 – Participação do Custo de Produção no Preço Futuro de Janeiro em R$/t Período

Custo de Produção R$/3t/ha

Custo de Preço Médio da Região Preço Particip. Câmbio Produção Agosto e Setembro Fut. Jan do CP n Janeiro R$/t US$/R$/t R$/t PF

664,22   2 21,41 708,96   236,32 778,21   259,40 1.067,57   355,86 1.208,01   402,67 1.138,91   379,64 onte: Conab e Cbot 2000 2001 2002 2003 2004 2005

         

140,63 128,60 151,16 165,88 180,05 182,80

         

253,46 277,99 381,23 491,91 529,52 479,82

           

1,80 2,16 2,52 2,97 2,94 2,62

325,09 379,17 403,63 618,78 884,89 501,81

0,68 0,62 0,64 0,58 0,46 0,76

Portanto, para o ano de 2000, o câmbio foi responsável por elevação de custos de  produção em 4%, ainda que a evolução no período tenha sido negativa em 7%. No ano de 2001, o câmbio foi responsável por uma redução de custos na ordem de 12%, apesar de o câmbio ter sido valorizado em 15% no período. Em 2002, durante o período de plantio e 115

colheita, o câmbio desvalorizou-se 37%. Em compensação, a participação do custo de  produção no preço futuro representou 47%; já se aplicando o câmbio do período, o indicador sobe para 64%, reduzindo assim a área de lucro da firma de produção agrícola. Em 2003, o câmbio valorizou-se no período na ordem de 16%, porém, o impacto do custo de produção sobre os preços futuros não passou de 10%, melhorando o indicador para 58%. Em 2004, o câmbio valorizou 2% no período, porém não foram verificadas diferenças entre a participação dos custos de produção nos preços futuros de janeiro, período da colheita, mantendo o indicador em 46%. Em 2005, o câmbio reagiu e elevou-se em 13%, no entanto, o impacto do custo de produção sobre o preço futuro representou apenas 11%, ainda assim, foi de certa maneira positivo para a formação do preço interno, uma vez que trouxe o indicador que, em dólares, chegou a 87% para a casa dos 76%. Na verdade, isso pressupõe uma área de lucro na ordem de 24%. O que se sabe é que no ano de 2006 essa relação deve ter superado os 80%, revelando um cenário jamais visto no âmbito do desenvolvimento da soja na região. 5.5 OS RESULTADOS DA PESQUISA PRIMÁRIA A pesquisa primária teve como propósito colher dados para levantar as informações que pudessem mostrar as razões que levavam os produtores ou os sistemas primários de  produção da cadeia produtiva da soja na região em análise a fazerem ou não operações de gerenciamento de risco junto às bolsas de futuros – BM&F e CBOT. Como a região em análise localiza-se no Centro-Oeste, ao longo da BR 163, no Estado do Mato Grosso, as unidades de análises foram os sistemas produtivos situados em Sinop e Lucas do Rio Verde e áreas de influência. Os atores da cadeia são os produtores, vendedores de insumos e sementes, escritórios de planejamento e assistência técnica, cooperativas/ integradoras, tradings e armazéns gerais. O mérito da pesquisa primária teve como referencial teórico a Teoria do Portfolio, a partir da abordagem da NEI/ECT, à luz da teoria dos sistemas. No entanto, em função da questão de pesquisa, diante da dinâmica das 116

forças de mercado, levantou-se o problema de que há desorganização da firma e do mercado físico acrescida da falta de regulação (normas, mecanismos e instrumentos de apoio, nos quais o Estado, os governos e os produtores constroem formas modernas e organizadas de  participação nos mercados) em detrimento do uso de contratos de futuro de commodities no Brasil.  No entanto, os produtores podem utilizar instrumentos de hedge  por meio de contratos futuros ou outras formas de contrato, de modo a neutralizar riscos e garantir maior segurança no fluxo de caixa do negócio rural. A estratificação dos atores/produtores levou em consideração a classificação utilizada por algumas instituições financeiras (BB): •

Mini ou micro = até 100 hectares;

•

Pequeno

= de 101 a 400 hectares;

•

Médio

= de 401 a 1000 hectares;

•

Grande

= acima de 1001 hectares.

A topologia geográfica desses atores/produtores também foi objeto de observação em função do local onde ocorre a produção, de modo a considerar os resultados de logística no  pós-colheita: transporte até o armazém, recepção, classificação e secagem nas unidades armazenadoras da região. A pesquisa foi georefenciada. A pesquisa primária foi do tipo Rapid Rural Apraisal – RRA, e teve por princípio  buscar dados e informações junto a lideranças dos atores objeto de análise do trabalho. No caso dos produtores, procurou-se obter informações junto aos demais interlocutores da cadeia  – instituições financeiras, escritórios de planejamento, Secretaria Municipal de Agricultura, cooperativas, integradoras. Etc. Foram realizadas 61 entrevistas no período, conforme o limite

117

mínimo proposto pelo projeto de pesquisa, destacando-se 19 mini produtores, 15 pequenos  produtores, 12 médios produtores e 5 grandes produtores, de um universo de aproximadamente 1.736 produtores de soja, o que equivale a 2,94% da população; 1 unidade de venda de insumos e sementes; 3 cooperativas, armazéns gerais, tradings e integradoras; 3 instituições financeiras; e 3 escritórios de planejamento e assistência técnica.  No que concerne à amostra, essa se justifica de vez que, considerando o universo dos  produtores, n=51, e se o motivo da pesquisa fosse probabilístico sobre uma amostra  proporcional equivalente ao período de comercialização, até 3 meses após a colheita, aproximadamente, 80% (vide  Gráf. 5.9 e 5.10), ter-se-ia, em um intervalo de confiança de 95%, um erro padrão de 11%, com grau de liberdade igual a n-1 (COCHRAN,1963). Diante do exposto, após as entrevistas e processamento dos dados, em especial das respostas das questões, revelou-se o seguinte.  Nos Graf. 5.3 e 5.4, pode-se comprovar que 98,33% dos produtores da região  plantam duas safras no mesmo ano, sendo que 89,06% optam pelo milho safrinha, 4,69% pelo algodão e 6,25% pelo milheto. Em função disso, pôde-se concluir que os sistemas de  produção primária da região, sob o ponto de vista econômico, tem reduzido a ociosidade da terra e diversificado a produção,

buscando na produção de uma segunda safra o

gerenciamento de seus riscos na complementação de margens ou resultados que se lhes impõe a dinâmica do negócio rural atual.

2%

Si m Não

98%

118

Gráfico 5.3 – Produção de Outras Culturas no Ano Safra Fonte: Resultado da Pesquisa 5%

6%

89%

M ilho

A lgodão

M ilhet o

Fonte: Resultado da Pesquisa

Gráfico 5.4 – Produção de Segunda Safra – Safrinha

O Graf. 5.5 indica os problemas que mais afligem os produtores da região, o preço de mercado com 17,93%; a expectativa de preços do mercado, ou seja, o comportamento dos  preços futuros, com 18,24%, e a ausência de preços mínimos com 15,20% que compõem os  principais problemas para os produtores. O crédito para custeio com 14,29% e a taxa de juros com 13,37% passaram para a 3ª e 4ª posições, respectivamente. A surpresa também aparece em relação à armazenagem, com 7,90%, ou seja, a armazenagem ainda é um problema para o  produtor da região. Os números demonstram uma questão que foi prevista quando da decisão de se realizar a pesquisa. Ou seja, mais de 50% dos problemas que preocupam os produtores e, por conseguinte, a comunidade local refere-se à volatilidade de preços que muitas vezes caminha de encontro aos interesses do produtor, redundando em prejuízos, gerando dívidas e reduzindo a capacidade de investimento em melhorias rurais, independentemente da categoria ou do tamanho do negócio.

119

20%

13% 16%

14% 18%

19%

Informação de Mercado Conhecimento de Mercado Ausência Inst itucional Crédito de Custeio no mix para óleo e gastos Desconhecem os Instrumentos Câmbio

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.5 – São Problemas para os Produtores Aliam-se a isso os resultados apresentado no Graf. 5.6, pois segundo os produtores da região, seus principais problemas giram em torno da falta de conhecimento de mercado, com 16%; o enfraquecimento do câmbio, com 20%; o desconhecimento dos instrumentos destinados ao gerenciamento de riscos, com 14 %; a ausência institucional, com 19%; e as dificuldades de liberação no mix de financiamento de custeio, demorando para liberar parcelas destinadas à aquisição de óleo e demais despesas das propriedades ou das firmas de produção agrícola, com 18%. Em relação ao Graf. 5.7, há duas questões sobre perdas que chamam a atenção para os seus resultados. A primeira refere-se ao alto percentual de produtores que classificaram  perdas na colheita, totalizando 28,79%; a segunda revela que 26,70% dos produtores da região garantem que as maiores perdas encontram-se na volatilidade dos preços,  principalmente no momentum da comercialização ou da operação de venda junto às tradings, integradoras, firmas de defensivos ou armazéns gerais. Os custos financeiros significam  perdas para 20,42% dos produtores, enquanto o serviço de armazenagem representa perdas  para 16,23% dos entrevistados, ficando o transporte até o armazém representando apenas 6,81%.

120

20%

29%

7%

28% 16%

Colheita

Trans porte até o Armazém

Serviço de Armazenagem

Volatilidade de Preços

Custos Financeiros

Fonte: Resultado da Pesquisa

Gráfico 5.6 – Distribuição das Perdas  No Graf. 5.7, os resultados financeiros dos últimos 5 anos foram satisfatórios ou  bons para 51% dos entrevistados, porém, mais de 41% revelaram um lado preocupante sobre os resultados financeiros e econômicos dos negócios, ou seja, 23% regular e 18% ruim; apenas 8% obtiveram resultados ótimos. timo 18%

8%

Bom Regular 

23%

Ruim 51%

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.7 – Resultados Financeiros nos Últimos 5 anos  No Graf. 5.8, os produtores e entrevistados da cadeia foram solicitados a responder sobre quais as causas ou razões que levaram à melhoria da produtividade na região. A adubação intensiva ficou com 34,71%, seguida da correção do solo, com 35,30%, aumento da carga de adubo folhar, com 18,24% e o uso de novas variedades, que ficou com 11,75%.

121

Correção de s olo 35,30

Uso de novas variedades 11,75

Adubação intensiva 34,71

Aumento da carga de adubo folhar 18,24

Fonte: Resultado da Pesquisa

Gráfico 5.8 – Geradores da Melhoria de Produtividade  Nos gráficos 5.9 e 5.10, quando os entrevistados diziam que, independentemente do tamanho do produtor, a maioria comercializava a produção antes do plantio, pôde-se revelar a dinâmica da NEI/ECT no âmbito da cadeia produtiva da soja na região. A soja verde deu origem a novos mecanismos mais versáteis. Com o advento das CPR, com penhor de 1° grau e dos contratos de autorização para comercialização, as firmas montaram suas carteiras como verdadeiras agências de financiamento de commodities,  nos moldes previstos por J.Williams (1986). Diante disso, 81,97% dos produtores comercializam ou vendem antecipadamente, no momento do financiamento para o custeio, e 18,03% comercializam após a colheita. O montante comercializado referente aos 81,97% dos produtores refere-se a 60% da produção com penhor de 1° grau. Sendo que dos 40% restantes, 47%, ou seja, quase a metade do que falta comercializar é vendido em até 3 meses; 31% em até 6 meses e em até 9 meses o restante (22%).

122

comercializado

comercializado

depois da safra 40 %

ant es da safra 60 %

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.9 – Comercialização da Safra 22% 47%

31% A té 3 mes es (p art e) Até 9 meses (o restante)

A té 6 mes es (p art e)

Fonte: Resultado da Pesquisa

Gráfico 5.10 – Período de Comercialização (pós colheita)  No Gráf. 5.11, a pesquisa pôde comprovar que dos produtores financiados na região, 42,10% não recorrem às instituições financeiras, ainda que muitos sejam devedores dessas instituições. Na fórmula mix (a+b), como descrito no quadro-guia, é 31%. O montante que coube às instituições financeiras, 19%, revela o quanto de mudança não vem ocorrendo nos últimos anos, em especial nas regiões em análise. Há, também, 8% do mix  com recursos  próprios. 42 % 19 %

8%

31 %

a)Instituição Financeira  b)T rading, In tegradoras e Firmas de De fen sivos c) (a+b) Mix d) (a+b+c) Recursos próprios

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.11 – Distribuição dos Financiamentos por Instituição O Graf. 5.12 apresenta a questão da seletividade do crédito, ou seja, separando a  participação de cada segmento no processo de empréstimos percebe-se que a fórmula mix 123

domina o processo de financiamento com 31%, sendo que 19% para integradoras e vendedoras de insumos e 22,08% para as tradings. A surpresa ficou por conta das instituições financeiras, com apenas 9%, provavelmente em função do endividamento das firmas de  produção primária com o Banco do Brasil. Instituições Financeiras  Mix 31%

9% Tradings 22%

Integradora 19%

 Vendedoras de Insumos 19%

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.12 – Seletividade do Crédito Já o gráfico 5.13 talvez revele um dos pontos mais importantes para o resultado da  pesquisa. Da parcela que representa a margem de lucro do produtor, o que representa, aproximadamente, entre 20% e 40% da produção total, dependendo do ano, as tradings, integradoras e firmas de defensivos e sementes (insumos) compreendem a comercialização de 35%. O produtor disse ser responsável pela venda de aproximadamente 20 %. Há um  percentual de 27% de produtores que comercializam via armazéns e cooperativas, e 11% dizem carregar o produto para vendê-lo somente após 6 meses, todavia, seus canais de comercialização são os mesmos e, provavelmente, sua soja não esteja mais no armazém, o que ele possui é um volume contábil que no final fica mais em conta usar os mencionados canais em virtude do preço de carregamento cobrados pelas firmas.

124

 Carrega o  pro duto

Por terceiros

11 %

7%

Produtor  20%

 Armazéns e Cooperativa 27 %

 T rading  Integradoras o Firmas 35 %

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.13 – Comercialização da Margem de Lucro A tipificação dos produtores rurais no Estado do Mato Grosso, feita por Duarte & Castro (2004), a partir da relação que mantêm com o Sistema de Informação Tecnológica – SIT. pode ser aproveitada para o sistema de comercialização, em especial para os canais que  possibilitam o gerenciamento dos negócios inerentes às unidades produtivas ou sistemas  primários de produção, pois os problemas porque passam os produtores no acesso às tecnologias não podem ficar restritos à produção. O próprio mecanismo de gerenciamento de risco é uma tecnologia para o negócio rural que não está ao alcance de todos os produtores. Por isso, buscou-se amparo no trabalho de Duarte & Castro (2004). No que concerne à região, os entrevistados os tipificam em 50% informados, 30,56% dependentes, 15,27% isolados e apenas, 4,17% autônomos, de acordo com Graf. 5.14. 15% 4%

50% 31% a) Isolados

b) Autônomos

c) Dependentes

d) Informados

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.14 – Características do Perfil dos Produtores da Região  No Graf. 5.15, a seguir, pode-se constatar que não há uma cultura de prevenção visando garantir resultados positivos para a firma agrícola ou para os sistemas de produção 125

 primária. Esse é um ponto importante para o presente trabalho. Durante o ano safra, apenas 13,11% buscam fazer aplicações em mercados para se prevenir de uma possível alta nos  preços dos insumos. Na verdade, o que se sabe é que talvez muitos desses produtores não operam nas bolsas, mas recorram a outros ativos e mecanismos que empiricamente respondem às necessidades de neutralização ou gerenciamento de risco, tal como compras antecipadas de insumos. No entanto, o mais preocupante é que 86,89% nada fazem e revelam o lado obscuro do desconhecimento e da ausência de instituições que visem a promoção de instrumentos e técnicas de gerenciamento de riscos. Sim 13%

 Não 87%

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.15 – Faz-se Operações de Futuros para Insumos  Nos Graf. a seguir 5.16 a 5.23, pode-se entender a composição do  modus operandi das tradings, integradoras e alguns armazéns gerais. 56% dos entrevistados afirmam que os armazéns não emitem CD ou Warrant ; apenas 55,74% descrevem os serviços prestados separadamente.

126

56% Não

44% Sim

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.16 – Emissão de CD ou Warrant 44% Não

56% Sim

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.17 – Descrição de Serviços na Nota Fiscal

Dos produtores e entrevistados da cadeia, 64% acham que os preços dos serviços de armazenamento são compatíveis com o mercado; no entanto, há uma significativa quantidade de produtores, 36%, que discordam e acham que os preços dos serviços estão muito elevados. A medida de compatibilidade nos preços de armazenagem é feita em função das tarifas  praticadas pela Conab na região ou proximidades. No quesito qualidade, apenas 11% dos entrevistados concordam que os produtos são entregues fora das especificações. 36% Não compatíveis

64% Compat íveis

Fonte: Resultado da Pesquisa

Gráfico 5.18 – Preços de Armazenagem

127

11% Não

89% Sim

Fonte: Resultado da Pesquisa

Gráfico 5.19 – Produto Dentro das Especificações  No decorrer dos últimos 5 anos, a maioria dos produtores e entrevistados, 52%, não ficou satisfeita quanto a carregar o produto durante alguns meses visando a garantir melhores  preços. 48% acham acham que foi bom não não vender tudo imediatamente. imediatamente. 48% Sim

52% Não

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.20 – Compensa Carregar o Produto O consórcio de plantio na safra de soja e, posteriormente, do milho safrinha possui uma complexidade de combinação de espaço para armazenamento que tem passado desapercebido do conjunto de estratégias políticas para a região. Um dado preocupante,  porque tem influência direta sobre o valor da base, pode ser detectado sobre essa questão. Quando a soja e o milho passam pela conjunção de preços baixos no mercado físico ao mesmo tempo, ou até mesmo se apenas o milho assim se comporta, a capacidade de armazenamento na região fica comprometida. Há soluções de curto prazo, como o acondicionamento do milho em bags  bags  de até 20 toneladas, entretanto, não se tem garantia sobre os resultados e eficiência dessas soluções.

128

44% Não faltam armazéns

56% Sim falta armazéns

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Gráfico 5.21 – Demanda por Armazenagem Quando os produtores e demais entrevistados da cadeia eram argüidos sobre o cálculo de taxa de juros ou custo de carregamento no período pós-colheita, conforme o disposto na Tab. 2.23, 76,41% não fazem esse tipo de cálculo, 24,59% o fazem, mas a maioria calcula empiricamente e apenas alguns buscam ajuda, que nem sempre é especializada. Esses resultados refletem os problemas sobre a educação e a formação de técnicos para tal fim. 24% Sim 76% Não

Fonte: Resultado de Pesquisa

Gráfico 5.22 – Calcula a Taxa de Juros ou Custo de Carregamento O Graf. 5.23 traz uma conclusão que por si só explica os problemas que ocorrem no âmbito da cadeia, seja na governança, ou na coordenação dos produtores ou firmas de  produção primária, os quais estão, aos poucos, buscando o conjunto de informações necessárias para melhor decidir sobre o que produzir e por quê. 54,80% concordam que as informações de mercado (entenda-se aí todas as informações dirigidas aos pressupostos necessários para o processo decisório da firma. Exemplo: Taxa de juros sobre os financiamentos, condições de acesso aos insumos e as condições contratuais oferecidas por cada firma), os custos de produção, o preço do produto no físico e no futuro constroem o conjunto de fatores necessários ao processo decisório sobre o que e quanto produzir.

129

11% 12%

55%

12% 10%

Informaç Informações ões de Merca Mercad do

Custos de Produ Produção ção

P re reço do P ro rodut o Todas Acima

P reço Fut ur uro

Fonte: Resultado da Pesquisa

Gráfico 5.23 – Considerações quanto ao Processo Decisório  No trabalho de Duarte & Castro, publicado em 2004, “Comunicação “Comunicação e Tecnologia na Cadeia Produtiva da Soja em Mato Grosso”, os autores trouxeram como resultado da pesquisa as ameaças que permeavam o sistema de informação tecnológica junto às unidades  produtivas. Naquele trabalho, utilizou-se sistemática semelhante, porém, foram adaptados à  pesquisa os termos necessários para se tentar medir as ameaças que o sistema de comercialização (dada a proximidade existente entre a informação tecnológica e a informação  para a comercialização, que, nesse momento, também se reveste pelo caráter tecnológico exigido ao bom comportamento da firma agrícola atual) gera em função das demandas, das dificuldades e dos problemas porque passam os produtores da região. Os gráficos a seguir trazem a comprovação efetiva do trabalho de Duarte & Castro (2004) na região, uma vez que congregam um conjunto de resultados da pesquisa que diz respeito à questão das ameaças ao agronegócio local. Portanto, o conjunto de Graf. 5.24 a 5.32 mostram o seguinte.

130

11% Não 89% Sim

Fonte: Resultado de Pe squisa

Gráfico 5.24 – Reduzida Presença de Instituições Públicas 16% Não 84% Sim

Fonte: Resultado de Pe squisa

Gráfico 5.25 – Reduzida Capacidade na Gestão da Comercialização De acordo com os Graf. 5.26 e 5.27, a presença de instituições públicas, ou cujo caráter esteja ligado à comercialização da produção, é reduzida, assim como a capacitação na gestão tecnológica para melhorar as formas de comercialização. O resultado disso será visto mais adiante, quando for avaliado em que nível de aversão a riscos os produtores da região estariam dispostos a atuar. Os Graf. 5.28 e 5.29 apresentam um índice elevado de ausência de assistência técnica, especialmente no tocante à comercialização. A limitada oferta de informações, associada à reduzida informação educativa, 77%, demonstra as dificuldades por que passam os produtores ou firmas de produção agrícola da região, no que concerne ao processo decisório no campo da comercialização e das estratégias de gerenciamento de risco.

131

16% Não

84% Sim

Fonte: Resulta do de Pe squisa

Gráfico 5.26 – Falta de Assistência Técnica 23% Não 77% Sim

Fonte: Resultado de P esquisa

Gráfico 5.27 – Limitada Oferta de Informações Educativa Além da limitada oferta de informação e da falta de informação educativa há incompletude informacional, ou seja, muito do que se poderia fazer para gerenciar riscos no âmbito da comercialização não ocorre em virtude de informações desencontradas ou incompletas. O Graf. 5.28, a seguir, demonstra que 90% das informações, segundo os entrevistados, são acessadas ou repassadas de uma maneira cujo viés de compreensão implica incompletude ou inconcretude de conteúdo. Isso gera, de acordo com o Graf. 5.29, dificuldades para a adoção do processo decisório que, segundo 82% dos entrevistados, a maioria dos produtores ou firmas de produção agrícola apóia-se na intuição no processo decisório.

132

10% Não

90% Sim

Fonte: Resultado de Pe squisa

Gráfico 5.28 – Incompletude da Informação 18% Não

82% Sim

Fonte: Resultado de Pe squisa

Gráfico 5.29 – Intuição na Tomada de Decisão O Gráfico 6.30 traz o resultado sobre os impactos ambientais provocados pela cultura da soja. Nessa questão, é preciso mencionar que nas entrevistas os produtores e muitos outros interlocutores da cadeia preferiam não comentar sobre o assunto. No entanto, após uma longa explicação sobre a importância do tema para a firma de produção agrícola, todos responderam. Dessa forma, 28% dos entrevistados acham que as informações que chegam aos  produtores são suficientes; 23% acham que há insuficiência de informações; 25% têm duvidas sobre as posições adotadas pelas Organizações Não Governamentais – ONG, e 24% têm dificuldades para entender sobre os impactos ambientais provocados pela cultura da soja na região e acham que precisam de mais esclarecimentos sobre a questão. Na verdade, não existe um ambiente amistoso para a problematização e busca de soluções participativas sobre o assunto.

133

25 %

25 %

27 %

23 %

Info rmaçõ es suficientes Ins uficiência de informa ço es Dúvidas (pos içõ es de ONG) Dificuldades para e ntender o pro blema Fonte: Resulta do de Pe squisa

Gráfico 5.30 – O Produtor Tem Sobre os Impactos Ambientais da Cultura da Soja

 No Graf. 5.31, apresenta-se o resultado acerca do questionamento junto aos entrevistados se o produtor saberia diferenciar o preço a vista do preço futuro. Essa é mais uma questão que, à luz da estatística, parece que a maioria conhece ou sabe diferenciar tal situação. Entretanto, quando solicitados, produtores ou agentes da cadeia, a explicar o assunto, percebeu-se que os seus comentários referiam-se aos preços de entrega futura aos termos do contrato ou à CPR firmada com uma das tradings, com uma integradora regional ou com uma firma de comercialização de insumos local. De qualquer forma, 55,74% diziam saber como diferenciar os preços futuros dos preços  spot . 44,26% foram mais modestos e disseram que não sabiam e gostariam de aprender para não serem enganados na contratação com as firmas da cadeia. Na verdade, algo como 95% dos entrevistados não possuem condições para avaliar e explicar tais diferenças. Quanto aos produtores em geral, há os que  possuem até internet, porém não sabem nem pesquisar e nem quais as fontes confiáveis sobre  preços. Muitos afirmam que é só ligar para a trading  ou integradora que eles passam o preço no disponível ou balcão, que, normalmente, encontram-se entre 10% e 15%. Os mini e  pequenos, por sua vez, são totalmente dependentes desse sistema.

134

44% Não

56% Sim

Fonte: Resultado de Pe squisa

Gráfico 5.31 – Distinção entre Preço a Vista e Futuro  No Graf. 5.32 questionou-se junto aos agentes e elos da cadeia se havia alguma manifestação sobre uma agenda, cuja escassez de energia pudesse dificultar os planos de desenvolvimento da região. 19% afirmaram que os agentes comentam, mas nada fazem. 31% afirmaram que há insuficiência de informações e que ninguém comenta sobre o assunto. 26% dos produtores disseram que se importam e gostariam de participar de soluções sobre o assunto. 24% não via solução por ninguém comentada e uma minoria não se manifestou sobre o assunto. 24%

26%

19%

31%

Agentes e elos co mentam Insuficiência de informaç oe s (ninguém c o menta) O produto r se importa e quer participar de s oluçõe s  Nã o vê s o luç ã o Fonte: Resultado de Pesquisa

Gráfico 5.32 – Manifestação sobre uma Agenda com Escassez de Energia O Graf. 5.33 aborda um tema proposto pela Diretoria da Conab quando da aprovação do projeto de pesquisa. A questão sobre qual o cenário que se apresenta ao produtor e quem o faz trouxe sempre duas respostas importantes para o conhecimento sobre o processo decisório da firma de produção agrícola e para os gestores de política agrícola. Segundo os entrevistados, 5,96% dos cenários apresentados são dos agentes e elos e apenas 14,75% dos

135

entrevistados acreditam que são confiáveis; 16,56% são feitos por instituições financeiras e 40,98% dos entrevistados acham que são questionáveis; 20,53% dos cenários são feitos por vendedores de insumos e 50,82% dos entrevistados acham que são em parte confiáveis; 31,13% acham que não há informações confiáveis e 77,05% desses alertam para uma insegurança no que se refere aos preços; e 25,83% se utilizam das informações e do cenário  preparado pela mídia (TV, rádio e jornais); 63,93% deles acreditam que se trata de um  processo de repetição e que muitas vezes não conseguem compreender tal cenário, levando-os a tomar decisões pessoais sem a influência de tais informações. 6%

26%

17%

21% 30% Agentes e elos 5,96 são co nfiáveis Ins tituiçõ es financ eiras 16,56 s ão ques tio náve is Vendedo res de Ins umo s 20,53 em parte co nfiáveis  Nã o há info rma ç ã o c o nfiáve l 31,13 princ ipalme nte p re ç o s Mídia (TV, Rádio e J o rnais ) 25,83 repetição s em c o mpreens ão Fonte: Resultado de Pe squisa

Gráfico 5.33 – Cenários Apresentados aos Produtores

 No Graf. 5.34 percebe-se a carência de informações estratégicas para os produtores e até mesmo para os demais agentes da cadeia produtiva. Levantada a questão aos produtores e agentes da cadeia sobre quais informações eram consideradas estratégicas para o agronegócio, 45% disseram ser os cenários; 27% responderam que seriam as técnicas para a melhoria no financiamento, plantio e comercialização; 26% mencionaram os recursos e os créditos, e apenas 1,91% referiram-se à taxa de juros.

136

3%

26 %

44 % 27%

Recursos e créditos

Técnicas de financiamento, plantio e de comercialização Cenários Taxa de juros Fonte: Resultado de Pe squisa

Gráfico 5.34 – Informações Estratégicas para o Agronegócio  No Graf. 5.35, pode-se concluir que as fontes de financiamento mais utilizadas vêm mudando ao longo dos últimos anos, especialmente na região em análise, em função do alto índice de inadimplência junto ao sistema financeiro. Os pacotes (denominação atualizada da soja verde ou venda antecipada) representam 65,33% acrescidas de 21,33% de recursos obtidos junto às instituições financeiras para o pagamento de mão-de-obra, diesel  e manutenção de máquinas nas propriedades ou arrendamentos onde a firma agrícola produz. Alguns produtores fazem o mix com recursos próprios e apenas 4%, uma pequena minoria, está utilizando somente recursos oriundos de instituição financeira para o financiamento do  plantio e demais gastos na safra. 9%

4%

21%

66 %

Pacotes Mix com Instituição Financeira Recursos Próprios Somente Inst. Financeira Fonte: Resultado de P esquisa

Gráfico 5.35 – Fontes de Financiamento

Os Graf. 5.36 e 5.37 tocam em um assunto, cuja literatura, em especial, o Professor Décio Zylbersztajn, tem se ocupado. Perguntados sobre a inadimplência e o rompimento de contratos, 96,55% disseram que acontecia, não era a regra. No entanto, 75% foram firmes em

137

dizer que eram renegociados em bases semelhantes e 25% afirmaram que a renegociação implicava o pagamento de juros superiores. Um outro dado interessante remete-se à questão dos fóros que se acordavam no âmbito dos contratos e das Cédulas do Produtor Rural – CPR, as tradings tendem a se posicionar favoráveis aos fóros de São Paulo.

3,45 Nã o 96,55 S im

Fonte: Resulta do de P esquisa

Gráfico 5.36 – Inadimplência em Contratos

25% 75%

Renegociados

Reneg. Maior taxa de juros

Fonte: Resulta do de P esquisa

Gráfico 5.37 – Percentual de Renegociação O Graf. 5.38 traduz, definitivamente, o resultado maior das razões que implicaram na realização deste trabalho e da pesquisa. Quando perguntados se no decorrer do período de comercialização o produtor gerenciava o risco da receita da firma de produção agrícola, 95,08% dos entrevistados responderam que não. Ao comentar as razões que os levaram a esse comportamento de aversão à neutralização de riscos e, conseqüentemente, ao seu gerenciamento, muitos foram suscetíveis a ariscar palpites que perpassavam da ausência de liquidez na BM&F até a ausência de políticas públicas que contivessem mecanismos que  pudessem proporcionar o desenvolvimento dos mercados futuros. No entanto, quando se insistia sobre a cultura de gerenciamento de risco, pois podiam utilizar os contratos da CBOT 138

tanto aqueles que possuíam um conhecimento mínimo quanto os mais acanhados sobre o tema, eles diziam que essa coisa é complicada e que o negócio deles era plantar e que apesar de alguns saberem da importância de entender do tema de mercado futuro, não é uma coisa fácil. Contam os produtores que em 2004 e 2005 houve encontros e cursos com técnicos da  bolsa para explicarem como funcionava o negócio, e ninguém entendeu nada. 5% Sim

95% Não

Fonte: Resultado de P esquisa

Gráfico 5.38 – Gerenciamento de Riscos por meio de  Hedge

139

CONCLUSÕES A presente dissertação foi estruturada sob a orientação de duas pesquisas. Uma  primária, correspondente às informações produzidas ao longo do item 5 do Capítulo 5, e outra secundária, produzida a partir das técnicas desenvolvidas pela teoria do  portfolio, e,  principalmente, devido à abordagem de Harry Markowitz na seleção e combinação de investimentos de ativos, considerando um nível de aversão a risco.  No que concerne à pesquisa secundária, pode-se afirmar que a combinação desses investimentos, quando bem gerenciados individualmente ou em grupos, maximizam retornos em um nível de risco calculado.  Hedge para produtores de soja na região de Lucas do Rio Verde e Sinop no Estado do Mato Grosso serviu como um desafio à compreensão das formas de gerenciamento de riscos no âmbito dos negócios da firma de produção agrícola. Vale ressaltar que a soja tornou-se uma das principais commodities  do comércio internacional nos últimos anos. O acompanhamento de seus estoques e o balanço de oferta e demanda tem sido motivo de muitas discussões em função da dinâmica do mercado que encontrou na soja diversas respostas a muitas questões estratégicas do abastecimento alimentar e, em especial, nas formulações de ração. Daí a importância de se reorientar as estruturas de comercialização a partir do uso intensivo dos mercados futuros na formação do

140

 preço e no gerenciamento do risco daqueles que trabalham na importante tarefa de produção dos grãos. A competitividade da soja produzida na região em análise depende dos resultados financeiros dos sistemas de produção primária. Mantidas as condições constantes de normalidade no mercado, numa situação de backwardation ao longo dos próximos anos, a firma de produção agrícola ao fazer uso dos mercados de futuros, por meio de hedge, pode melhorar seus resultados ou receitas, elevando o seu patrimônio líquido e a performance da cadeia na região. Ressalte-se a abordagem de Working (1953), que mostra as possibilidades de crescimento de receita ao longo de vários períodos de safra para aqueles produtores que fazem hedge. Se de um lado os fluxos de material (insumos e produto), financeiro e de informação transitam sem problemas no ambiente da cadeia, inclusive na construção de novas formas contratuais (diferentes tipos de CPR – Cédula de Produtor Rural, e autorizações para comercialização), de outro lado a firma de produção agrícola não faz uso de instrumentos de hedge, contrariando princípios basilares na condução dos negócios de qualquer organização atual concebida no universo da Nova Economia Institucional – NEI. Por isso, a gestão e a disseminação do conhecimento sobre a função econômica dos mercados futuros implicarão em melhoria na construção institucional da cadeia da soja, e até das demais, independentemente do tamanho do negócio rural. A esse respeito, a pesquisa primária concluiu que os produtores não se sentem estimulados ou motivados a realizar operações de hedge, basicamente por conta das seguintes constatações: 1. As possibilidades de aumento de custos em função de reconstituição/ depósitos de margens tornam as mencionadas operações onerosas para todos os produtores, sem exceção. Essa situação é agravada pela falta de conhecimento técnico sobre como, quando e por que entrar ou sair do mercado. Em outras palavras, é preciso 141

ter conhecimento, técnicas e estratégias para acompanhar o mercado passo-a passo, de modo a viabilizar as operações de hedge. 2. A informação presente pode estar disponibilizada a todos, porém, nem todos sabem como acessá-las e delas fazer uso. Portanto, há simetria de dados, todavia com assimetria de informações. Isso pode estar gerando problemas que vão desde negociações mal sucedidas até a incompletude dos contratos, levando produtores e comercializadores a embates supérfluos. 3. O modelo de política pública, em especial a política agrícola, não é indutor e nem gera convergência de processos interativos com o mercado, ainda que o Banco do Brasil tenha disponibilizado o financiamento número 2 8. 4. Entre os resultados obtidos no presente trabalho e que geram informações para estratégias institucionais ou políticas setoriais estão: •

 No mérito do objeto, a desorganização do mercado físico não está nas relações fornecimento de materiais ou na entrega de produtos fora do  padrão. Apesar de haver rompimentos de contratos, a maioria é renegociada, ainda que em bases mais caras para o produtor; no entanto, a desorganização reside no fato de o produtor não saber como se comportar diante de tanta informação, principalmente no que concerne à contratação, pois como o produtor comercializa aproximadamente 80% da safra até 3 meses depois da colheita, há a possibilidade de uso de contratos futuros como forma de reduzir riscos das firmas de produção agrícola.

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 O financiamento nº 2 são recursos emprestados pelo BB – Banco do Brasil, aos produtores, juntamente com os custeios destinados a cobrir operações de hedge nas operações de contratos futuros. Os recursos são direcionados a um fundo para depósitos e saques provenientes de chamadas de margem junto às clering houses.

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•

 No que concerne aos produtores ou às firmas de produção agrícolas não há prática gerenciamento de risco; no entanto, 96% dos produtores diversificam para reduzir riscos por meio de uma segunda safra, normalmente de milho. Portanto, no caso da soja produzida na região em análise, a desorganização da gestão financeira das firmas de produção agrícola encontra suporte ou amparo na afirmação de que há um desarranjo no uso da informação de mercado, levando produtores a reduzir suas rendas ao longo dos anos e a aumentar seus riscos nos sistemas de produção primária.

5. Produtores, responsáveis pelos negócios dos sistemas de produção primária da cadeia produtiva da soja na região em análise, têm aversão a risco, porém como não possuem conhecimento acrescido da ausência institucional, em parte devido à negligência de sucessivos governos, passa por dificuldades na dinâmica do conhecimento dos mercados futuros, reafirmando a ocorrência dos seguintes  problemas: •

mercado institucional desorganizado – quando os mercados são mais organizados possuem, via-de-regra, um sistema de informação de fácil uso, ainda que a construção das informações sejam complexas;

•

o baixo nível de escolaridade dos produtores contribui para dificultar o desenvolvimento de ações que disponibilizem informações suficientes  para atuarem nos mercados;

•

a nova geografia do financiamento da safra está gerando novas formas de financiamento, cujas garantias e estrutura de funcionamento parecem, aparentemente, mais em conta para o produtor; 143

•

a ausência do Estado regulador e de instituições de Governo que desenvolvam pesquisas na área de comercialização reforça os motivos da falta de interesse e do desuso de instrumentos de gerenciamento de riscos e isso pode gerar uma pressão sobre o Tesouro Nacional na busca de fontes de financiamento para o setor.

 No que concerne aos resultados da pesquisa com dados secundários e de acordo com a construção metodológica, tem-se o seguinte. Conforme os resultados da pesquisa primária, puderam ser confirmadas várias questões e situações concernentes às firmas de produção agrícola da região. Primeiro, a de que 95% dos produtores não fazem hedge por meio de contratos de futuros negociados em  bolsa. Segundo, 98,33% diversificam suas aplicações por meio da produção de uma segunda safra, sendo 89% de milho. Terceiro, o produtor comercializa aproximadamente 80% da safra até 3 meses depois da colheita. Outros resultados os problemas vividos pela firma de  produção agrícola e o produtor podem ser encontrados nos resultados apresentados no Capítulo 2. Como o objetivo do trabalho era o de demonstrar os problemas vividos pelas firmas de produção agrícola da região em análise, inclusive demonstrando a desorganização do mercado físico do qual os sistemas de produção primária são a parte mais importante da avaliação, buscou-se, a partir das informações secundárias, estabelecer um parâmetro de comparação; para tanto, acrescentou-se às informações referentes à região Centro Norte de Illinois, nos EUA, e ao Porto de Paranaguá – PR, que a partir de março de 2005 passou a ser local de entrega dos contratos de futuro da CBOT da Soja SA. Portanto, além da pesquisa primária, neste trabalho procurou-se conhecer o risco de  base geral, levando em consideração os contratos vencíveis em maio e agosto, a razão de

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hedge ótimo, considerando as seguintes situações: geral, por meio da série de preços total e  por meio de contratos vencíveis em maio e agosto. Fez-se o cálculo da correlação entre os  preços spot   e os preços futuros, tomando-se as relações de 4 e 6 meses de antecedência ao  preço futuro; e, também, o cálculo do impacto dos custos de produção nos preços futuros, como meio de avaliação das variações cambiais. O risco de base considerando a série de preços geral em análise foi de 4,46% para o Centro Norte de Illinois; 12,16% para Paranaguá; 16,59% em Lucas do Rio Verde e 16,79%  para Sinop. Apesar de ter calculado considerando diferentes períodos em relação aos vencimentos de contratos futuros em maio e agosto, Lucas e Sinop alcançaram o maior risco de base quando considerado o período de comercialização até maio, tomando como referência os contratos futuros da CBOT para maio, 17,24% e 17,43%, respectivamente. Os riscos de  base diminuíram quase 1% em relação aos contratos de agosto. Com relação aos cálculos do hedge ótimo (razão de hedge que neutralize o grau de risco à exposição de variação de preços), foi efetuada sob a orientação da literatura de modo a que se pudesse avaliar as operações tomadas a partir de mercado em geral e, também, de maneira a conhecer a efetividade dessa operação adotando-se a mesma sistemática anteriormente utilizada para se conhecer o risco de base. O coeficiente de hedge  ótimo (quantidade equivalente em produto que se justifica contratar no âmbito dos mercados de futuros visando a neutralização dos riscos de preços), quando calculado pela série total, foi de 78% para a região Centro Norte de Illinois, 63% para Paranaguá e 58% para Lucas e Sinop.  Nos cálculos apurados para os contratos com vencimento em maio, obteve-se 76%, 98% e 94%, respectivamente. Ou seja, os contratos de vencíveis em maio respondem em quase 100% ao comportamento dos preços da soja na região de Paranaguá e na região de Lucas e Sinop. Quando considerados os contratos de agosto, 85% para Centro Norte de Illinois, 61%  para Paranaguá e 58% para Lucas e Sinop. 145

Além do cálculo da razão de hedge de mínima variância, pôde-se também medir a efetividade do hedge  por meio do coeficiente R², ou seja, se há significância no uso do instrumento – contrato de futuro – no período. Em relação à totalidade da série no período de 2000 a 2005, a efetividade para a região Centro Norte de Illinois foi 77%, porém, para Paranaguá, ficou em 29%, enquanto que para Lucas e Sinop foi 27%. Isso não é tão  preocupante, apenas demonstra que, grosso modo, tomado os valores de comportamento  positivo das séries tanto no mercado de futuros quanto no mercado  spot , estão reduzidos a 27% os momentos de efetividade das operações de hedge  para os produtores de Lucas e Sinop.  No entanto, ao considerar os contratos com vencimentos em maio, a efetividade do hedge  vai 47% para as regiões de Paranaguá, Lucas e Sinop, tornando-se um instrumento eficaz sob a ótica da teoria do  Portfolio.  No que concerne à avaliação da relação entre os preços futuros da soja no período de  plantio com os preços a vista na época da colheita, de modo a que se possa medir a eficiência do preço futuro para a tomada de decisão, foi calculado o coeficiente médio de correlação nos  períodos de 4 e 6 meses, cuja média em Paranaguá foi de 76,50%, em Lucas 82,50% e em Sinop 87%. Ou seja, os preços futuros são eficientes para as três praças, porém mais eficiente  para Sinop. Finalmente, fez-se uma avaliação dos custos de produção em relação aos preços futuros da soja, de modo a que se possam ser medidos os impactos do câmbio na contratação do custeio e na colheita, período de comercialização. Como 80% da produção são comercializados entre agosto e setembro e maio do ano seguinte, o impacto do câmbio entre o  período de plantio e a colheita pode contribuir para redução ou crescimento da área de lucro. Quanto menor a participação do custo de produção na formação do preço futuro, mais rentável será a atividade. Nesse contexto, é preocupante o indicador de 76%, para 2005, pois a 146

queda do câmbio, combinada com a queda dos preços futuros na CBOT, levará o indicador  para um patamar provavelmente superior a 80%, o que inviabiliza a produção de soja na região de Lucas do Rio Verde e Sinop no Estado de Mato Grosso.

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Sites da Internet: www.cbot.com www.bmf.com.br 

157

ANEXOS

158

ANEXO A

ANEXO B

159

CUSTO DE PRODUÇÃO ESTIMADO

SOJA - PLANTIO DIRETO (80%) SAFRA DE VERÃO - 2000 a 2005 LOCAL: Lucas e Sinop -MT

DISCRIMINAÇÃO

FAIXA DE PRODUTIVIDADE: 2.700 a 3.300kg/ha Média: 3.000kg A PREÇOS DE PREÇOS DE PREÇOS DE PREÇOS DE PREÇOS DE PREÇOS DE 2000 2001 2002 2003 2004 2005 (R$/ha) (R$/ha) (R$/ha) (R$/ha) (R$/ha) (R$/ha)

I - DESPESAS DE CUSTEIO DA LAVOURA 1 - Operação com aviões 2 - Operação com máquinas 3 - Aluguel de máquinas 4 - Mão-de-obra temporária 5 - Mão-de-obra fixa 6 - Sementes 7 - Fertilizantes 8 - Defensivos TOTAL DE CUSTEIO (A) II - DESPESAS PÓS-COLHEITA 1 - Transporte externo 2 - Recepção, limpeza, secagem, armazenagem 30-d 3 - PROAGRO 4 - Assistência Técnica Total das Despesas Pós-Colheita (B) III - DESPESAS FINANCEIRAS Juros Total das Despesas Financeiras (C) CUSTO VARIÁVEL IV - DEPRECIAÇÕES 1 - Depreciação de benfeitorias/instalações 2 - Depreciação de implementos 3 - Depreciação de máquinas Total de Depreciações (E) V - OUTROS CUSTOS FIXOS 1 - Manutenção periódica de máquinas 2 - Encargos sociais   3 - Seguro do capital fixo (E+F = G) Total de Outros Custos Fixos (F) CUSTO FIXO CUSTO OPERACIONAL RENDA DE FATORES 1 - Remuneração esperada sobre capital fixo 2 - Terra Total de Renda de Fatores CUSTO TOTAL

29,11 38,74 0,00 4,02 9,08 23,10 192,64 152,22 448,91

35,11 43,20 0,00 4,79 10,80 35,20 193,83 158,18 481,11

39,66 49,72 0,00 5,34 12,00 41,80 202,65 169,95 521,12

35,35 74,28 0,00 6,20 14,40 82,39 287,43 214,08 714,13

35,50 74,28 0,00 6,20 14,40 82,39 341,72 249,31 803,80

29,66 66,43 0,00 8,62 18,00 104,50 291,58 238,98 757,77

35,29

29,54

32,49

49,29

49,29

49,29

17,51 8,98 61,78

18,76 9,62 57,92

20,32 10,42 63,23

27,85 14,28 91,42

31,35 16,08 96,72

29,55 15,16 94,00

31,65 31,65 542,34

30,31 30,31 569,34

36,56 36,56 620,91

50,52 50,52 856,07

52,00 52,00 952,52

55,82 55,82 907,59

54,27 10,41 17,16 81,84

59,31 13,59 23,64 96,54

70,12 15,23 26,20 111,55

99,93 19,78 31,79 151,50

131,28 22,10 41,49 194,87

99,95 22,69 47,12 169,76

11,19 5,36 1,69 18,24 100,08 642,42

12,20 6,37 2,19 20,76 117,30 686,64

13,42 7,08 2,45 22,95 134,50 755,41

17,27 8,50 2,99 28,76 180,26 1.036,33

17,27 8,50 3,61 29,38 224,25 1.176,77

15,72 10,62 3,98 30,32 200,08 1.107,67

27,54 16,68 44,22 686,64

32,05 16,68 48,73 735,37

39,09 20,21 59,30 814,71

47,73 28,30 76,03 1.112,36

57,60 28,30 85,90 1.262,67

63,98 28,30 92,28 1.199,95

Fonte: CONAB/GEAME/CUSTOS

160

ANEXO C

   >   e   s   a    B    <

   L    A    N    O    I    C    A    Z    I    N    A    G    R    O    E    T    N    E    I    B    M    A

M F  l    a  u  t   x  e   o r  i    a i    s   e   d   e  I   n f    o r  R m  e   a  c   u  ç   õ  r   e   o  s   s   s   ,

Cadeia Produtiva da Soja Pesquisa / melhoram ento e geração de novos produtos da biotecnologia, química fina, mecânica de precisão e da nanotecnologia

Indústria de máquinas e equipamentos

  e    t   n   a    t   n   o    M

  e    t   n   a    t   n   o    M

Indústria de combustíveis e energia

Pesquisa / melhoramento e geração de novas técnicas para gestão de plantio/cultivo

Indústria de fertilizantes e adubos

Indústria de corretivos

Indústria de defensivos

Escritórios de planejamento e assistência técnica

Instituições financeiras

Revenda de máquinas e equipamentos

  s   e    t   o   c   a    P

Revenda de combustíveis

Pacotes   e    d   a    d   e    i   r   p   o   r    P

Indústria de sementes

Tradings, Integrador as, Cooperativas, Armazéns Gerais e Revendedoras de insumos

Revenda de sementes, defensivos e coberturas

Revenda de corretivos

Infra-estrutura e serviços

Unidade Produtiva Grão

Semente

I    N  S  T I   T  U  C I    O  N A L

Unidade armazenadora   e    t   n   a   s   u    J

Tradings Cargill, Bunge, ADM, In Logs

  o    t   n   e   m   a   s   s   e   c   o   r    P    l   a    i   r    t   s   u    d   n    I  .   m   o    C

Armazéns Gerais Ovetril, Vale verde, Madearte, Sagel

Integradoras Amaggi, Fiagril

Cooperativas Cvale, Cooperlucas, Camil

Indústria

Farelo

Óleo refinado

A M B I   E  N T E

Óleo bruto

Atacado Agente importador pri. (Draw Back)

Varejo

  r   o    d    i   m   u   s   n   o    C

Agente exportador  Consumo Interno

Animal

Humano

ANEXO D

Industrial

Consumo Externo

F  F  i   l   n  u  a x n  o  c   e  i   r   o  s   d   e   e  I   n f    o r  mR  a  e   c   ç   õ   u r   e   s   s   o  s 

161

Custo de Armazenagem de 1000 kg de Soja no Estado MT (R$/Ton./mês) no ano de 2000 Tarifa CONAB Recepção Limpeza Secagem Armazenagem Sobretaxa Expedição Total Preço do produto Variação % Total ano Expedição Mês Total do Período % do P. do Produto Taxa de Juros % ac TJ + Armazenagem Taxa de Câmbio % Custo Transp. T/km Lucas e Sinop

janeiro fevereiro março abril 0,78 0,00 0,00 0,00 0,95 0,00 0,00 0,00 3,97 0,00 0,00 0,00 1,78 1,78 1,78 1,78 0,80 0,80 0,69 0,70 1,08 0,00 0,00 0,00 9,36 2,58 2,47 2,48 267,82 251,79 231,29 234,70 -13,61% -5,99% -13,64% -12,36% 9,36 2,58 2,47 2,48 1,08 1,08 1,08 9,36 11,95 14,42 16,90 3,50% 4,74% 6,23% 7,20% 101,46 102,93 104,42 105,77 4,95 7,67 10,65 12,98 0,01 -0,02 -0,01 0,03 108,55 108,55 108,55 108,55 115,54 115,54 115,54 115,54

maio junho julho agosto 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,78 1,78 1,78 1,78 0,74 0,70 0,67 0,68 0,00 0,00 0,00 0,00 2,52 2,48 2,45 2,46 248,06 234,84 222,12 226,65 -7,38% -12,31% -17,06% -15,37% 2,52 2,48 2,45 2,46 1,08 1,08 1,08 1,08 19,43 21,91 24,36 26,82 7,83% 9,33% 10,97% 11,83% 107,35 108,85 110,27 111,82 15,19 18,18 21,23 23,65 0,01 -0,01 -0,01 0,03 108,55 108,55 108,55 108,55 115,54 115,54 115,54 115,54

setembro 0,00 0,00 0,00 1,78 0,74 0,00 2,52 245,04 -8,50% 2,52 1,08 29,34 11,97% 113,19 25,16 0,01 108,55 115,54

outubro 0,00 0,00 0,00 1,78 0,74 0,00 2,52 253,79 -5,24% 2,52 1,08 31,85 12,55% 114,64 27,19 0,03 108,55 115,54

novembro 0,00 0,00 0,00 1,78 0,74 0,00 2,52 273,97 2,30% 2,52 1,08 34,37 12,54% 116,04 28,59 0,03 108,55 115,54

dezembro 0,00 0,00 0,00 1,78 0,91 0,00 2,69 302,94 13,11% 2,69 1,08 37,05 12,23% 117,43 29,66 0,00 108,55 115,54

total média/mês 0,78 0,07 0,95 0,08 3,97 0,33 21,36 1,78 8,91 0,74 1,08 0,09 37,05 3,09 249,42 1,24 37,05 14,86 0,15 8,65%

Custo de Armazenagem de 1000 kg de Soja no Estado MT (R$/Ton./mês) no ano de 2001 Tarifa CONAB Recepção Limpeza Secagem Armazenagem Sobretaxa Expedição Total Preço do produto   Variação % Total ano Expedição Mês Total do Período % do P.do Produto Taxa de Juros % ac TJ + Armazenagem Taxa de Câmbio % Custo Transp. T/km Lucas e Sinop

Valor fevereiro março abril maio 0,78 0,00 0,00 0,00 0,00 0,95 0,00 0,00 0,00 0,00 3,97 0,00 0,00 0,00 0,00 1,78 1,78 1,78 1,78 1,78 0,83 0,83 0,68 0,69 0,76 1,08 0,00 0,00 0,00 0,00 9,39 2,61 2,46 2,47 2,54 276, 75 236, 03 225,32 228,61 254,92 -8,65% -14,71% -18,58% -17,39% -7,89% 9,39 2,61 2,46 2,47 2,54 1,08 1,08 1,08 1,08 9,39 12,00 14,46 16,92 19,47 3,39% 4,34% 5,22% 7,51% 8,52% 101,27 102,29 103,58 104,81 106,21 4,66 6,63 8,80 12,32 14,73

junho 0,00 0,00 0,00 1,78 0,89 0,00 2,67 298,10 7,71% 2,67 1,08 22,14 8,69% 107,56 16,25

julho 0,00 0,00 0,00 1,78 1,08 0,00 2,86 360,52 30,27% 2,86 1,08 25,00 8,39% 109,17 17,56 -0,02 124,83

agosto setembro outubro novembro dezembro 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,78 1,78 1,78 1,78 1,78 1,16 1,22 1,22 1,22 1,21 0,00 0,00 0,00 0,00 1,08 2,94 3,00 3,00 3,00 4,07 385,60 406,63 431,84 429, 72 402,34 39,33% 46,93% 56,04% 55,28% 45,38% 2,94 3,00 6,00 3,00 4,07 1,08 1,08 1,08 1,08 1,08 27,94 30,94 36,94 39,94 44,01 7,75% 8,02% 9,08% 9,25% 10,24% 110,92 112,39 114,11 115,71 117,32 18,67 20,41 23,20 24,95 27,56

total média/mês 0,78 0,07 0,95 0,08 3,97 0,33 21,36 1,78 11,79 0,98 2,16 0,18 41,01 3,42 328,03 1,04 41,01   12,50 0,13

0,01 108,55

0,04 108,55

0,05 108,55

0,01 0,07 108,55 108,55

0,02 108,55

0,05 124,83

0,17 124,83

0,05 124,83

0,04 124,83

0,01 -7,06% 124,83

115,54

115,54 115,54

115,54 115,54

115,54 132,87 132,87

132,87

132,87

132,87

132,87

162

Custo de Armazenagem de 1000 kg de Soja no Estado MT (R$/Ton./mês) no anos de 2002 Tarifa CONAB Recepção Limpeza Secagem Armazenagem Sobretaxa Expedição Total Preço do produto Variação % Total ano Expedição Mês Total do Período % do P. do Produto Taxa de Juros % ac TJ + Armazenagem Taxa de Câmbio % Custo Transp. T/km Lucas e Sinop

janeiro fevereiro março abril 0,78 0,00 0,00 0,00 0,95 0,00 0,00 0,00 3,97 0,00 0,00 0,00 1,78 1,78 1,78 1,78 1,04 0,84 0,81 0,89 1,08 0,00 0,00 0,00 9,60 2,62 2,59 2,67 347,48 281,05 270,75 295,83 -13,64% -19,12% -22,08% -14,86% 9,60 2,62 2,59 2,67 1,08 1,08 1,08 9,60 12,23 14,82 17,49 2,76% 4,35% 5,47% 5,91% 101,53 102,80 104,21 105,76 4,30 7,15 9,68 11,67 0,04 -0,03 -0,01 0,02 124,83 124,83 124,83 124,83 132,87 132,87 132,87 132,87

maio 0,00 0,00 0,00 1,78 1,07 0,00 2,85 355,32 2,26% 2,85 1,08 20,33 5,72% 107,25 12,98 0,06 124,83 132,87

junho 0,00 0,00 0,00 1,78 1,22 0,00 3,00 408,13 17,46% 3,00 1,08 23,34 5,72% 108,68 14,40 0,11 124,83 132,87

julho 0,00 0,00 0,00 1,78 1,40 0,00 3,18 465,56 33,98% 3,18 1,08 26,51 5,69% 110,35 16,04 0,17 124,83 132,87

agosto 0,00 0,00 0,00 1,78 1,58 0,00 3,36 525,75 51,31% 3,36 1,08 29,87 5,68% 111,94 17,62 -0,13 146,65 156,10

setembro outubro novembro dezembro 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,98 1,98 1,98 1,98 1,84 1,84 1,84 2,12 0,00 0,00 0,00 0,00 3,82 3,82 3,82 4,10 614,60 711,59 721,79 707,18 76,88% 104,79% 107,72% 103,52% 3,82 3,82 3,82 4,10 1,08 1,08 1,08 1,08 33,69 37,52 41,34 45,44 5,48% 5,27% 5,73% 6,43% 111,82 114,15 116,17 118,12 17,30 19,42 21,90 24,55 0,22 -0,07 0,00 -0,03 146,65 146,65 146,65 146,65 156,10 156,10 156,10 156,10

total média/mês 0,78 0,07 0,95 0,08 3,97 0,33 22,16 1,85 16,50 1,38 1,08 0,09 45,44 3,79 475,42 0,80 45,44 9,56 0,10

35,30%

Custo de Armazenagem de 1000 kg de Soja no Estado MT (R$/Ton./mês) no ano de 2003 Tarifa CONAB Recepção Limpeza Secagem Armazenagem Sobretaxa Expedição

Janeiro 1,08 1,30 4,49 2,44 1,88 1,48

Total

12,67

Preço do produto   626,55 Variação %

-11,40%

Total ano Expedição Mês Total do Período   % do P. do Produto Taxa de Juros % ac

12,67

TJ + Armazenagem Taxa de Câmbio % Custo Transp. T/km Lucas e Sinop

12,67 2,02% 101,97

fevereiro 0,00 0,00 0,00 2,44 1,88 0,00

março 0,00 0,00 0,00 2,44 1,58 0,00

abril 0,00 0,00 0,00 2,44 1,51 0,00

maio 0,00 0,00 0,00 2,44 1,54 0,00

junho 0,00 0,00 0,00 2,44 1,54 0,00

julho 0,00 0,00 0,00 2,44 1,49 0,00

agosto 0,00 0,00 0,00 2,44 1,52 0,00

setembro outubro novembro dezembro total 0,00 0,00 0,00 0,00 1,08 0,00 0,00 0,00 0,00 1,30 0,00 0,00 0,00 0,00 4,49 2,44 2,44 2,44 2,44 29,28 1,66 1,66 1,66 1,97 19,90 0,00 0,00 0,00 0,00 1,48

média/mês 0,09 0,11 0,37 2,44 1,66 0,12

4,32

4,02

3,95

3,98

3,98

3,93

3,96

4,10

4,10

4,10

4,41

569,37

527,54

504,40

513,02

512,54

496,90

505,36

554,72

663,11

702,02

657,70

-9,13% -15,80% -19,49% -18,12% -18,20% -20,69% -19,34% -11,46%

5,84%

12,05%

4,97%

0,84

4,32 1,48 16,99 2,98% 103,84

4,10 1,48 49,02 8,84% 120,06

4,10 1,48 53,12 8,01% 121,67

4,41 1,48 57,53 8,20% 123,35

57,53 10,10

4,02 1,48 21,01 3,35% 105,68

3,95 1,48 24,97 4,73% 107,66

3,98 1,48 28,94 5,74% 109,78

3,98 1,48 32,92 6,42% 111,82

3,93 1,48 36,85 7,19% 114,15

3,96 1,48 40,81 8,21% 116,17

4,10 1,48 44,91 8,89% 118,12

57,53

4,79 569,44

 

0,10

3,99 0,00 146,65

6,82 9,04 0,01 -0,06 146,65 146,65

12,39 15,52 -0,16 0,03 146,65 146,65

18,23 -0,03 146,65

21,34 0,03 146,65

24,38 0,00 146,65

27,01 -0,01 146,65

28,90 -0,02 146,65

29,69 0,03 146,65

31,54 -0,02 -21,73% 146,65

156,10

156,10 156,10

156,10 156,10

156,10

156,10

156,10

156,10

156,10

156,10

156,10

163

Custo de Armazenagem de 1000 kg de Soja no Estado MT (R$/Ton./mês) no ano de 2004 Tarifa CONAB Recepção Limpeza Secagem Armazenagem Sobretaxa Expedição Total Preço do produto Variação % Total ano Expedição Mês Total do Período % do P. do Produto Taxa de Juros % ac TJ + Armazenagem Taxa de Câmbio % Custo Transp. T/km Lucas e Sinop

janeiro fevereiro março 1,08 0,00 0,00 1,30 0,00 0,00 4,49 0,00 0,00 2,44 2,44 2,44 1,94 1,77 2,06 1,48 0,00 0,00 12,73 4,21 4,50 645,99 591,19 687,74 -1,78% -8,48% 6,46% 12,73 4,21 4,50 1,48 1,48 12,73 16,94 21,44 1,97% 2,87% 3,32% 101,27 102,37 103,78 3,24 5,23 7,10 0,02 -0,01 0,00 146,65 146,65 146,65 156,10

156,10 156,10

abril 0,00 0,00 0,00 2,44 2,22 0,00 4,66 741,55 14,79% 4,66 1,48 26,11 3,80% 105,00 8,80 0,01 216,27

maio 0,00 0,00 0,00 2,44 2,16 0,00 4,60 720,16 11,48% 4,60 1,48 30,71 4,14% 106,29 10,43 0,06 216,27

junho julho agosto 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,44 2,44 2,44 1,97 1,72 1,60 0,00 0,00 0,00 4,41 4,16 4,04 655,13 571,67 532,46 1,41% -11,51% -17,57% 4,41 4,16 4,04 1,48 1,48 1,48 35,12 39,27 43,31 4,88% 5,99% 7,58% 107,60 108,99 110,40 12,48 14,98 17,97 -0,01 -0,03 -0,03 216,27 216,27 216,27 230,23 230,23 230,23 230,23 230,23

setembro 0,00 0,00 0,00 2,44 1,58 0,00 4,02 526,31 -10,97% 4,02 1,48 47,33 8,89% 111,78 20,66 -0,03 216,27 230,23

outubro novembro dezembro 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,44 2,44 2,44 1,58 1,58 1,44 0,00 0,00 0,00 4,02 4,02 3,88 497,66 470,95 479,21 -27,64% -36,49% -33,46% 4,02 4,02 3,88 1,48 1,48 1,48 51,35 55,36 59,24 9,76% 11,12% 12,58% 113,13 114,55 116,25 22,89 25,67 28,83 0,00 -0,05 -0,03 216,27 216,27 216,27 230,23

230,23

total média/mês 1,08 0,09 1,30 0,11 4,49 0,37 29,28 2,44 21,61 1,80 1,48 0,12 59,24 4,94 593,33 0,83 59,24 9,98 0,10

-8,95%

230,23

Custo de Armazenagem de 1000 kg de Soja no Estado MT (R$/Ton./mês) no ano de 2005 Tarifa CONAB Recepção Limpeza Secagem Armazenagem Sobretaxa Expedição Total Preço do produto   Variação % Total ano Expedição Mês Total do Período   % do P. do Produto Taxa de Juros % ac TJ + Armazenagem Taxa de Câmbio % Custo Transp. T/km Lucas e Sinop

janeiro 1,08 1,30 4,49 2,44 1,30 1,48 12,09 433, 81 -9,47% 12,09

fevereiro 0,00 0,00 0,00 2,44 1,06 0,00 3,50 353,81 -18,44% 3,50 1,48 12,09 15,59 2,79% 4,41% 101,38 102,62 4,17 7,03 -0,01 -0,01 216,27 216,27 230,23

março abril 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,44 2,44 1,40 1,29 0,00 0,00 3,84 3,73 467,78 429,21 7,83% -1,06% 3,84 3,73 1,48 1,48 19,44 23,16 4,48% 4,95% 104,19 105,66 8,67 10,61 0,03 -0,05 216,27 216,27

230,23 230,23

maio junho 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,44 2,44 1,17 1,28 0,00 0,00 3,61 3,72 389,68 426,43 -10,17% -1,70% 3,61 3,72 1,48 1,48 26,77 30,49 6,24% 7,82% 107,25 108,95 13,48 16,77 -0,05 -0,02 216,27 216,27

230,23 230,23

230,23

julho 0,00 0,00 0,00 2,44 1,27 0,00 3,71 422,78 -2,54% 3,71 1,48 34,20 8,02% 110,59 18,61 0,02 216,27

agosto setembro outubro 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,44 2,44 2,44 1,54 1,18 1,18 0,00 0,00 0,00 3,98 3,62 3,62 513,06 392,22 382, 30 18,27% -9,59% -11,87% 3,98 3,62 3,62 1,48 1,48 1,48 38,18 41,80 45,41 9,03% 8,15% 11,58% 112,43 114,12 115,72 21,46 22,26 27,30 -0,01 -0,06 0,01 216,27 216,27 216,27

230,23 230,23

230,23

230,23

novembro 0,00 0,00 0,00 2,44 1,18 0,00 3,62 379,05 -12,62% 3,62 1,48 49,03 1 2,82% 117,32 30,15 -0,02 216,27 230,23

dezembro total média/mês 0,00 1,08 0,09 0,00 1,30 0,11 0,00 4,49 0,37 2,44 29,28 2,44 1,18 15,02 1,25 0,00 1,48 0,12 3,62 52,65 4,39 391,83 415,16 -9,68% 1,06 3,62 52,65 1,48   12,68 52,65 13,89% 0,13 119,05 32,93 0,06 -13,34% 216,27 230,23

ANEXO E

164

QUESTIONÁRIO PARA PESQUISA SOBRE A COMERCIALIZAÇÃO NO PERÍODO 2000 A 2005

Produto

Safra

Avaliação I

Entrevistador

IDENTIFICAÇÃO

Fonte Consultada 1 - Produtor 2 - Vendedores de Insumos e sementes 3 - Cooperativas/Integradoras e Armazéns gerais 4 - Instituição financeira 5 - Escritórios de planejamento e  Assistência técnica

Município

Endereço

Contato

CEP

Região Geográfica/ origem do Produto

Data da Entrevista

Município/Propriedade Rural

Safras Normais

DIRETO

CONVENCIONAL

Escolaridade

Safra Anterior 

Safra Atual

GPS Área (ha) PLANTIO

1. Região/Área

2. CULTURAS COMPLEMENTARES NO MESMO ANO SAFRA : O sim O não

Quais: Milho O

Ganho de Área

Algodão O

Produto

%

da Lavoura de da Lavoura de Em fronteira agrícola

De pouso

De pastagem 100 3. Quais os principais problemas que afligem o negócio da soja e a comercialização? Preço de Mercado O

INFORMAÇÃO de Mercado O

O Preço Mínimo O Crédito de Custeio O Falta de Semente O Falta de Chuva O Excesso de Chuva O A taxa de juros  O Serviços de armazenagem O Outras (Especificar 1.1) O

Conhecimento de Mercado O

Expectativa Futura de Mercado

Em relação às condições das lavouras colhidas nos últimos anos no período em análise, indicar o  percentual de retorno financeiro: Condições % Ótimas

O Desconhecimento de instrumentos O Câmbio O Ausência institucional

Segurança sobre informação, mecanismos

O transporte até o armazém  O Outras (Especificar 1.1) O

e instrumentos

Em relação à área colhida, indicar o percentual de  perdas: Fase % colheita

165

Boas

transporte até o armazém

Regulares

Serviços de armazenagem Volatilidade de preços

Ruins

Custos financeiros

100%

Não sabe 100%

4. INSUMOS SEMENTES CORREÇÃO

Comum

CALCÁRIO CALCÍTICO

Fiscalizada Variedades

CALCÁRIO DOLOMÍTICO

Fiscalizada TRANSGÊNICA

Outras (3.1)

Fiscalizada: Híbrido Duplo

Não-Usada

Fiscalizada: Híbrido Triplo

100 %

100%

ADUBAÇÃO

FERTILIZANTE

Uréia

NPK

Sulfato de Amônia

Outras (3.1)

Salitre do Chile

Não-Usada 100%

Nitrocálcio Outras (3.1)

Outras (Especificar 1.2) O

Não-Usada 100%

O entrevistado acredita que a diferença de Produtividade está em:

O Menor Uso de Fertilizante O Introdução de Novas Variedades O Uso de Variedades Não-Recomendadas O Semente de Má-Qualidade O Deficiência de Fósforo/Calcário no Solo O Maior Uso de Fertilizante

Maior Uso de Calcário

5 - QUANTO É COMERCIALIZADO % depois da colheita e quem financiou?

O

% antes da colheita até 3 meses DC até 6 meses DC

Até 9 meses DC

Como se dá a comercialização da parcela que representa a margem de lucro do produtor?

a) é vendido no mercado com interveniência de uma corretora ou terceiros;  b) é vendido no mercado sem a interveniência de terceiros, diretamente pelo produtor, para terceiros que oferecem preços melhores que os compradores tradicionais/integradoras; c) é vendido pelo sistema de comercialização do armazém em que o produto esteja depositado, inclusive cooperativas; d) é vendido pelo próprio produtor a compradores usuais do mercado/integradoras; e) o produtor paga pelo carregamento do produto até conseguir o melhor preço de comercialização, porém, de maneira empírica. 6. COM REFERÊNCIA AO CRÉDITO, ALÉM DOS RECURSOS OFICIAIS, NORMALMENTE, OPERA-SE COM:

166

A. instituição financeira para a emissão de CPR para o custeio e utilização das linhas de investimento do BNDES ou FCO, finalizando com operação de EGF para a comercialização; B. operação de custeio vinculada a uma integradora mantendo relação de dependência; C. operação de custeio vinculada a vendedores de insumos, porém, mantendo independência sobre parcela não comprometida fazendo uso de operações EGF; D. operação de custeio vinculada a uma integradora, porém, mantendo independência sobre parcela não comprometida fazendo uso de operações EGF; E. outras (especificar). COMENTÁRIOS: 7. De acordo com a classificação de Castro e Duarte como é visto o produtor no sistema? a) não participa do sistema de integração e nem dos mecanismos e instrumentos organizados e disciplinados  pelas diferentes integradoras ou tradings; (isolados)  b) de maneira simples mantendo acertos e combinações dispostas em função da cultura (da palavra) no cumprimento dos contratos, pois mantém forte independência dos canais de informação; (autônomos) c) as transações ocorrem na maioria dos casos sob a supervisão de contratos, porém, prefere basear-se pelas informações e processos ou experiências dos vizinhos ou produtores mais próximos; (dependentes) d) as transações ocorrem sempre sob a orientação de contratos. (informados) 8. Para se prevenir dos riscos de elevação nos preços dos insumos FAZ-SE ALGUMA OPERAÇÃO DE COBERTURA EM BOLSA OU EM CONTRATOS A TERMO (TAIS COMO HEDGE)? QUAIS E COMO? Sim O  Não O vendendo contratos futuros Hedge normal na BM&F O  Hedge cruzado O Aquisição de derivativos – opções O conforme a melhor opção que possibilite reduzir os riscos do negócio O 9. Com referência ao pós colheita qual as dificuldades encontradas no campo da armazenagem ? O armazém ao receber o produto expede um CD ou Warrant O sim O não O não sabe Os serviços de recepção, limpeza e secagem são todos descritos e cobrados separadamente O sim O não O não sabe O sim O não O não sabe Os preços dos serviços de armazenagem são compatíveis com o mercado O sim O não O não sabe Normalmente seu produto encontra-se dentro dos padrões exigidos pelo mercado Os custos de armazenagem dos últimos anos compensou o carregamento da produção O sim O não O não sabe Quando os preços da soja ou do milho estão abaixo da área de lucro há escassez de armazéns O sim O não O não sabe 10. O produtor conhece ou calculou qual a taxa de juros ou custo de carregamento na comercialização, ainda que realizada antecipadamente à produção? Sim O Não O Faz os cálculos sem a técnica ( empiricamente) O Procura ajuda em instituições especializadas em comercialização que nem sempre consegue explicar o processo O 11. O processo decisório sobre o que produzir e quanto, baseia-se em: Informações de mercado passadas pelos agentes e elos da cadeia Nos custos de produção (inclusive taxa de juros) O No preço a vista ou vigente O No preço futuro O Todas acima O

O

167

12. As ameaças que permeiam o sistema de comercialização baseando-se no trabalho de Castro e Duarte são: Sim O Não O Não sabe responder O

• Pouca presença de instituições públicas • Pouco preparo em gestão da informação tecnológica (inclusive na comercialização) • Falta de assistência técnica e fontes independentes •Limitada oferta de informações adaptadas às características das propriedades

Sim O Não O Não sabe responder O Sim O Não O Não sabe responder O Sim O Não O Não sabe responder O

Sim O Não O Não sabe responder O

• Pouca oferta de informação educativa • Predominância de informação comercial • Informação chega incompleta, diluída pela rede de distribuidores • Intuição na tomada de decisão

Sim O Não O Não sabe responder O Sim O Não O Não sabe responder O Sim O Não O Não sabe responder O

13. Qual o cenário do mercado que se apresenta ao produtor? Quem o faz? É confiável? As informações de mercado para o futuro são repassadas pelos agentes e elos da cadeia e são confiáveis e há compreensão dos fatos O As informações de mercado para o futuro são repassadas pelos agentes financeiros da cadeia e são questionáveis O As informações de mercado para o futuro são repassadas pelos agentes, especialmente, vendedores de insumos e são, em parte, confiáveis O Não há informação confiável sobre o mercado futuro, pois nem todos os agentes e elos da cadeia são confiáveis, além do que, não há suficiente compreensão de como se comportar diante dos fatos O Além dos agentes, as informações são veiculadas pela mídia (programas de TV, rádio, jornais e revistas além da internet), porém, sem suficiente compreensão de como se portar diante dos fatos O 14. Sobre os impactos ambientais provocados pela cultura da soja na região, o produtor tem: Informações suficientes passadas pelos agentes e elos da cadeia O Insuficiência de informações o que acarreta dificuldades na compreensão do impacto ambiental O Dúvidas quanto as informações veiculadas por agências e ong l igadas ao meio-ambiente O Dificuldade para entender as razões que se impõem nas relações com o meio-ambiente e o futuro O Não soube responder O 15. O produtor conhece ou sabe diferenciar preço a vista de preço futuro? Sim O Não O Faz os cálculos sem a técnica ( empiricamente)

O

Não consegue ajuda em instituições especializadas em

comercialização e muito menos em instituições públicas O 16. Enquanto produtor, como pensar uma agenda num futuro com escassez de energia, dependente de bases renováveis como a lenha : (citar o caso dos secadores que são aquecidos a lenha em virtude dos problemas acarretados pelo uso de BTF) Os agentes e elos da cadeia estão discutindo o assunto com os produtores O Ninguém comenta sobre o assunto e, portanto, o produtor não sabe responder O Acha importante e pensa em iniciar um projeto de sustentabilidade em sua propriedade O Não vê uma solução a curto e médio prazos mas espera que o assunto seja discutido no futuro O  Não soube responder O

17. Dentre as informações consideradas estratégicas ou mais importantes para o agronegócio estão: a) Os recursos e créditos em geral para produção e investimentos (conhecidas as condições e taxas de juros);  b) As técnicas de financiamento, plantio e de comercialização; c) As técnicas de financiamento, plantio e de comercialização, inclusive os cenários de preços futuros, considerando-se os custos de carregamento, e os instrumentos e mecanismos de

operações financeiras de mercado em bolsas; d) Apenas a taxa de juros. COMENTÁRIOS 18. No que concerne às fontes de recursos, quais as mais utilizadas para financiar o plantio e a comercialização? Em quanto? Em que bases? COMENTÁRIOS 19. Há inadimplência? Ou rompimento de contratos? Em quanto? É renegociado? Em que bases? COMENTÁRIOS 20. Há operações casadas em bolsa ou em conjunto com operações a termo/contratos? Em quanto? Em que  bases? (procurar saber se tem alguma noção sobre hedge). COMENTÁRIOS

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ANEXO F RELATÓRIO SUCINTO DE EXECUÇÃO DOS SERVIÇOS DE PESQUISA DO SUB-PROJETO IV DO PNUD – AGRICULTURA FAMILIAR  Executores da Pesquisa: Gotardo Machado de Souza Júnior e Marden Augusto da Silva Teixeirense Conforme consta no Projeto de Pesquisa S/N°, ambos os executores deslocaram-se para as regiões de abrangência dos municípios de Lucas do Rio Verde e Sinop, onde foram realizadas as entrevistas, com o preenchimento de questionário, acrescido de informações extras que porventura o entrevistado pudesse adicionar. A Pesquisa procurou melhorar a compreensão sobre a organização e possíveis disfunções no processo de comercialização da soja produzida nos municípios objeto de análise de Dissertação de Mestrado “ Hedge para

Produtores de Soja (Estudo de caso de produtores dos municípios de Sinop e Lucas do Rio Verde-MT)".  No período de 06 a 19/11/2005, foram aplicados 61 (sessenta e um) questionários junto aos produtores de soja na região de Lucas do Rio Verde, Sinop e adjacências, nos quais  pôde-se identificar a situação problema pela qual passam os produtores, os mecanismos e instrumentos que se utilizam no processo de produção do sistema primário, o financiamento e a comercialização, além

dos esforços para compreender o desenvolvimento de

mecanismos de gerenciamento de risco em bolsas, a exemplo do hedge, objeto em estudo. A quantidade de questionário e entrevistas feitas atendeu plenamente os objetivos mínimos da pesquisa, propostos no projeto solicitado à Diretoria de Gestão e Logística – Digem, da Conab .

Despesas de Viagem Características dos Gastos Passagem aérea BSB/Cuiabá/BSB Diárias (13 dias) Táxi Combustível Aluguel de automóvel Total

Valor em R$

Total em R$

2.382,50

2.382,50

4.765,00

1.610,00 72,50 715,73 800,00 5.580,73

1.610,00 72,50 751,00 800,00 5.616,00

3.220,00 145,00 1.466,73 1.600,00 11.196,73 170

ANEXO G

Dependent Variable: SPOIL Method: Least Squares Date: 03/21/06 Time: 10:09 Sample: 2000M01 2005M11 Included observations: 71 Variable Spot Illinois = C FUTCBOT

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 0,012185 0,781596 Primeiro Vencimento 0,012185 0,04052 0,300705 0,7645 0,781596 0,051006 15,32371 0

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0,772889 0,769597 0,341176 8,031657 -23,37987 2,655336

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0,03612 0,710779 0,714926 0,778663 234,8161 0

Dependent Variable: SPPAR  Method: Least Squares Date: 03/21/06 Time: 10:10 Sample: 2000M01 2005M11 Included observations: 71 Variable Spot Paranaguá C FUTCBOT

=

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. -0,006812 + 0,627836 Primeiro Vencimento -0,006812 0,093319 -0,072998 0,942 0,627836 0,117467 5,344794 0 0,292792 0,282543 0,785733 42,59897 -82,60947 2,724889

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0,012415 0,927635 2,383365 2,447103 28,56682 0,000001

171

Dependent Variable: SPLUC Method: Least Squares Date: 03/21/06 Time: 10:10 Sample: 2000M01 2005M11 Included observations: 71 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Spot Lucas do R.V. = -0,016812 + 0,578736 Primeiro Vencimento C -0,016812 0,091347 -0,18404 0,8545 FUTCBOT 0,578736 0,114985 5,033131 0 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0,268544 0,257943 0,769134 40,81817 -81,09352 2,581078

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0,000912 0,892861 2,340663 2,4044 25,33241 0,000004

Dependent Variable: SPSIN Method: Least Squares Date: 03/21/06 Time: 10:11 Sample: 2000M01 2005M11 Included observations: 71 Variable Spot Sinop = C FUTCBOT R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. -0,01682 + 0,579197 Primeiro Vencimento -0,01682 0,091395 -0,184035 0,8545 0,579197 0,115045 5,034517 0 0,268652 0,258053 0,769535 40,86072 -81,13051 2,580251

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0,000917 0,893392 2,341704 2,405442 25,34636 0,000004

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GLOSSÁRIO Backwardation – É uma condição de mercado onde os preços spot   ou a vista excedem os  preços futuros. É indicativo de escassez imediata.

Contango  – É a condição oposta ao  Backwardation, onde os preços futuros excedem os  preços spot  ou a vista. Pode ser indicativo de disponibilidade imediata no abastecimento.

Ex-Pit transactions  – Transações ex-pit, também conhecido como Exchange of Ftures for  Physicals – EFP, ou transações feitas fora da bolsa.

Floor 1 – Local onde se realizam as transações open auction das bolsas. Floor 2 – Característica de um contrato de dívida (ou de um contrato à parte) que estabelece um piso para a taxa de juro de um instrumento pós-fixado. Também é denominado de  Interest Rate Floor .

Long – Posição comprada em contratos de futuros. Operadores Rurais (operadores da cadeia nos sistemas primários de produção) –  Operadores Rurais; são operadores de contratos os sócios e outros investidores que também contribuem para os fatores de produção, mas são distintos dos  stakeholders  porque compartilham os lucros e assim assumem os riscos de produção e de mercados. Os lucros são determinados como um resíduo após o pagamento das matérias-primas ou da aquisição de insumos, para que os stakeholders  produzam a margem de tolerância (rendimento ou compensação) para substituir o capital consumido ou utilizado nos processos de produção. A capacidade em gerenciar e comercializar a produção são um quarto fator que contribui

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