Modelo de previsão para o PIB da agropecuária utilizando um método bottom-up

Garcia, Pedro Mendes; Souza Júnior, José Ronaldo de Castro Working Paper Modelo de previsão para o PIB da agropecuária utilizando um método bottom-up Texto para Discussão, No. 3041 Provided in Cooperation with: Institute of Applied Economic Research (ipea), Brasília Suggested Citation: Garcia, Pedro Mendes; Souza Júnior, José Ronaldo de Castro (2024) : Modelo de previsão para o PIB da agropecuária utilizando um método bottom-up, Texto para Discussão, No. 3041, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), Brasília, https://doi.org/10.38116/td3041-port This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/303222 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/br/ 3041 MODELO DE PREVISÃO PARA O PIB DA AGROPECUÁRIA UTILIZANDO UM MÉTODO BOTTOM-UP PEDRO MENDES GARCIAPEDRO MENDES GARCIA JOSÉ RONALDO DE CASTRO SOUZA JÚNIORJOSÉ RONALDO DE CASTRO SOUZA JÚNIOR 3041 Brasília, setembro de 2024 MODELO DE PREVISÃO PARA O PIB DA AGROPECUÁRIA UTILIZANDO UM MÉTODO BOTTOM-UP PEDRO MENDES GARCIA1 JOSÉ RONALDO DE CASTRO SOUZA JÚNIOR2 1. Doutorando em economia na Universidade Federal Fluminense (UFF). E-mail: [email protected]. 2. Técnico de planejamento e pesquisa na Diretoria de Estudos e Políticas Macroeconômicas do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Dimac/Ipea). E-mail: ronaldo. [email protected].br. Governo Federal Ministério do Planejamento e Orçamento Ministra Simone Nassar Tebet Fundação pública vinculada ao Ministério do Planejamento e Orçamento, o Ipea fornece suporte técnico e institucional às ações governamentais – possibilitando a formulação de inúmeras políticas públicas e programas de desenvolvimento brasileiros – e disponibiliza, para a sociedade, pesquisas e estudos realizados por seus técnicos. Presidenta LUCIANA MENDES SANTOS SERVO Diretor de Desenvolvimento Institucional FERNANDO GAIGER SILVEIRA Diretora de Estudos e Políticas do Estado, das Instituições e da Democracia LUSENI MARIA CORDEIRO DE AQUINO Diretor de Estudos e Políticas Macroeconômicas CLÁUDIO ROBERTO AMITRANO Diretor de Estudos e Políticas Regionais, Urbanas e Ambientais ARISTIDES MONTEIRO NETO Diretora de Estudos e Políticas Setoriais, de Inovação, Regulação e Infraestrutura FERNANDA DE NEGRI Diretor de Estudos e Políticas Sociais CARLOS HENRIQUE LEITE CORSEUIL Diretor de Estudos Internacionais FÁBIO VÉRAS SOARES Chefe de Gabinete ALEXANDRE DOS SANTOS CUNHA Coordenadora-Geral de Imprensa e Comunicação Social GISELE AMARAL Ouvidoria: http://www.ipea.gov.br/ouvidoria URL: http://www.ipea.gov.br Texto para Discussão Publicação seriada que divulga resultados de estudos e pesquisas em desenvolvimento pelo Ipea com o objetivo de fomentar o debate e oferecer subsídios à formulação e avaliação de políticas públicas. © Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – ipea 2024 Garcia, Pedro Mendes Modelo de previsão para o PIB da agropecuária utilizando um método bottom-up / Pedro Mendes Garcia, José Ronaldo de Castro Souza Júnior. – Brasília, DF: Ipea, 2024. 83 p. : il., gráfs. – (Texto para Discussão ; n. 3041). Inclui Bibliografia. ISSN 1415-4765 1. PIB da agropecuária, 2. Previsões de PIB. 3. Modelos de Previsão. I. Souza Júnior, José Ronaldo de Castro. II. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. III. Título. CDD 338.10981 Ficha catalográfica elaborada por Elizabeth Ferreira da Silva CRB-7/6844. Como citar: GARCIA, Pedro Mendes; SOUZA JÚNIOR, José Ronaldo de Castro. Modelo de previsão para o PIB da agropecuária utilizando um método bottom-up. Brasília, DF: Ipea, set. 2024. 83 p. : il. (Texto para Discussão, n. 3041). DOI: http://dx.doi.org/10.38116/td3041-port JEL: Q11; E32; E37. DOI: http://dx.doi.org/10.38116/td3041-port As publicações do Ipea estão disponíveis para download gratuito nos formatos PDF (todas) e ePUB (livros e periódicos). Acesse: http://www.ipea.gov.br/portal/publicacoes As opiniões emitidas nesta publicação são de exclusiva e inteira responsabilidade dos autores, não exprimindo, necessariamente, o ponto de vista do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada ou do Ministério do Planejamento e Orçamento. É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas. SUMÁRIO SINOPSE ABSTRACT 1 INTRODUÇÃO .......................................................................... 6 2 REVISÃO DE LITERATURA .....................................................8 3 METODOLOGIA E DADOS ....................................................11 3.1 Séries utilizadas para a construção dos índices de volume de cada produto ........................................................ 13 3.2 Cálculo dos índices de volume por produto ............................ 14 3.3 Estimativas do LSPA ................................................................. 17 3.4 Modelo de previsão para os produtos que não possuem estimativas anuais como informações primárias .................... 27 3.5 Evolução das TRUs .................................................................. 27 4 ANÁLISE DE RESULTADOS .................................................. 29 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ....................................................39 REFERÊNCIAS .........................................................................40 APÊNDICE A .............................................................................42 SINOPSE Este trabalho propõe e testa uma metodologia bottom-up (BU) para projetar a variação anual do valor adicionado (VA) da agropecuária (produto interno bruto – PIB agropecuário) a preços do ano anterior, por meio de uma combinação de métodos econométricos com os prognósticos de safra feitos – com cerca de um ano de antecedência à divulgação da produção anual da produção – por órgãos especializados, como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Essa metodologia, além de permitir uma análise desagregada das tendências para o VA do setor, é capaz de produzir projeções consistentes com as previsões de produção do setor e de antecipar mudanças de tendências de uma maneira melhor que métodos puramente econométricos. Os resultados dos testes estatísticos implementados indicam que o método proposto possui maior acurácia nas previsões do PIB agropecuário do que o Boletim Focus de expectativas de mercado divulgado pelo Banco Central do Brasil (BCB), principalmente em anos de variações acentuadas no resultado do setor. Palavras-chave: PIB da agropecuária; previsões de PIB; modelos de previsão. ABSTRACT This study introduces and evaluates a bottom-up methodology for projecting the Gross Value-Added of the agricultural sector (agricultural GDP). This approach integrates econometric methods with early crop forecasts, which are released one year ahead of annual production figures by specialized agencies, such as the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The methodology not only allows for a detailed analysis of trends in the sector’s value-added but also produces projections that are consistent with the sector’s production forecasts and are more adept at anticipating trend changes than purely econometric methods. Statistical tests conducted confirm the efficacy of the proposed method, demonstrating its superior accuracy in forecasting agricultural GDP compared to market expectations outlined in the Focus Bulletin of the Central Bank of Brazil, particularly during years marked by significant fluctuations in sector performance. Keywords: Agricultural GDP; GDP forecasts; forecasting models. TEXTO para DISCUSSÃO 6 3041 1 INTRODUÇÃO Os primeiros resultados para a variação na produção dos diversos setores da economia são divulgados pelo IBGE nas Contas Nacionais Trimestrais (CNTs). Os resultados setoriais são medidos através da ótica do produto pela variação em volume no VA, a preços básicos do ano anterior, para cada uma das atividades econômicas. O VA de cada setor é definido como o valor bruto da produção (VBP) a preços básicos, descontado do consumo intermediário (CI) a preços do consumidor. Para calcular o VA trimestral de cada atividade, o IBGE aplica índices de volume por produto – para evoluir o VBP e o CI estimados do ano anterior para os trimestres correntes – e depois efetua o equilíbrio entre a oferta e a demanda de cada produto. Após esse procedimento, o IBGE divulga os resultados apurados para as variações na produção de cada setor da economia. O componente do PIB pela ótica da produção com variações mais intensas é o VA do setor agropecuário (PIB do setor agropecuário). Além de mais volátil, não é raro que o comportamento do setor seja divergente em relação à média da economia. Isso ocorre porque os fatores que causam impactos significativos diretos na produção agrícola, como eventos climáticos adversos ou aumentos de custos de insumos, muitas vezes, afetam o restante da economia apenas indiretamente – justamente por meio de efeitos na produção rural. Em termos de VA, os produtos mais relevantes – as commodities, como soja e milho – são mais afetados por questões de oferta, demanda e custos internacionais.1 Refletindo essa dinâmica distinta entre o nível de atividade da agropecuária e o restante da economia, nos modelos macroeconômicos usuais, alguns dos determinantes relevantes para o comportamento do setor não são considerados. Por consequência, modelos macroeconométricos não costumam ser bons para prever o comportamento do PIB agropecuário, especialmente em momentos de mudança de tendência. É comum, por exemplo, que um período com perda importante de safra – devido a fatores climáticos – seja seguido de um ano de forte crescimento. Modelos estatísticos que extrapolam tendências com base em dados passados não conseguem prever esse tipo de reversão do crescimento. A alternativa encontrada por este trabalho foi utilizar as informações específicas do setor, principalmente relacionadas aos prognósticos de safra do IBGE, para propor um método alternativo BU. Esse tipo de método é uma alternativa à utilização de modelos de previsão direta de variáveis agregadas e consiste em gerar uma previsão a partir da 1. Uma ressalva deve ser feita em relação à taxa de câmbio, que afeta significativamente o setor e sofre influências diretas da política econômica interna e da conjuntura internacional. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 7 3041 agregação das previsões individuais dos componentes. A aplicação de métodos BU é mais vantajosa sempre que existirem potencialmente muitos indicadores diretamente relacionados aos subcompontes de um agregado, mas apenas fracamente correlacionados ao agregado como um todo (Heinisch e Scheufele, 2018). Essa heterogeneidade é muito presente no setor agropecuário, em que algumas culturas se beneficiam de determinadas condições climáticas, enquanto outras são prejudicadas. Além disso, o setor também é marcado por um acompanhamento pelo IBGE, com detalhamento considerável das variáveis relacionadas à produção de segmentos da atividade agropecuária. A ideia básica do trabalho é, portanto, emular o cálculo do PIB do setor agropecuário por meio de informações sobre o que se espera para o ano. Essas expectativas, por sua vez, são estimadas com base em variáveis como área plantada (ou previsão de plantio) e produtividade esperada, que leva em consideração fatores como clima e tendências setoriais e regionais específicas. A tradução dessas informações microeconômicas por produto numa expectativa de crescimento do VA do setor é a inovação deste estudo. Dessa forma, torna-se possível utilizar as melhores informações disponíveis e explicar as motivações específicas da previsão de crescimento ou queda da atividade econômica do setor. Em agosto de 2022, por exemplo, o primeiro prognóstico de safra 2022/2023 da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) já apontava para um crescimento expressivo de culturas importantes, notadamente para a expectativa de alta da soja – principal produto em termos de valor. Naquele mês, as expectativas de mercado, divulgadas no Boletim Focus, do BCB, para o PIB agropecuário de 2023, eram de crescimento de apenas 2,4%.2 Mesmo após a divulgação do prognóstico de safra do IBGE, em novembro de 2022, a mediana de mercado ainda estava em torno de 3%. Somente após a divulgação pelo IBGE – em junho de 2023 – do crescimento interanual de 18,8% do PIB agropecuário no primeiro trimestre de 2023, a mediana do mercado começou a indicar uma taxa de crescimento de dois dígitos no ano. Utilizando-se da metodologia proposta neste estudo, já em agosto de 2022, a previsão seria de um crescimento de mais de 10% em 2023. A análise específica desse caso não significa que a metodologia seja melhor que os tradicionais modelos macroeconométricos. No entanto, esse caso é uma boa ilustração do argumento, destacado anteriormente, de antecipação de mudança de tendências com base nas informações desagregadas do próprio setor. Justamente para permitir a incorporação do grande conjunto de informações disponíveis e frequentemente 2. Expectativa mediana do mercado medida pelo Boletim Focus, do BCB, em 31 de agosto de 2022. TEXTO para DISCUSSÃO 8 3041 atualizadas sobre o setor, a proposta central deste trabalho é propor um método BU que permita prever a taxa de crescimento do VA do setor agropecuário. O método aqui proposto contribui para a literatura ao apresentar o potencial da utilização de métodos BU para a estimação do VA setorial na economia brasileira, em particular para a atividade agropecuária. Os resultados encontrados demonstram que o método empregado é mais preciso que uma medida de expectativas de mercado relevante como o Boletim Focus, principalmente quando o horizonte de previsão é mais longo. Dessa forma, este trabalho contribui significativamente não apenas para a elaboração de projeções mais precisas de um setor de atividade importante como a agropecuária, mas também para estimações mais acuradas do PIB brasileiro como um todo. Para isso, após esta breve introdução, é feita uma revisão de bibliografia relacionada ao assunto, a fim de mostrarmos as principais lacunas e os pontos fortes da literatura. Na sequência, é discutida detalhadamente a metodologia proposta. Em seguida, analisam-se os resultados das estimativas pelo método proposto, com destaque para a avaliação da capacidade preditiva do referido método. Por último, são feitas as considerações finais do estudo. 2 REVISÃO DE LITERATURA Não há muitos estudos no Brasil sobre os modelos de previsão do PIB agropecuário. O ramo da literatura que dedica maior atenção a projeções para a agropecuária é o de estudos que visam prever o crescimento de longo prazo do setor no Brasil, como Vieira Filho, Gasques e Sousa (2011) e Brasil (2010). Contudo, esses trabalhos não têm o objetivo de prever o PIB, mas fazer projeções para o crescimento da produção dos principais bens do setor, com base em modelos estatísticos de séries temporais. Um dos raros artigos publicados sobre o assunto no Brasil é o de Seibert e Silva (2021), que, no entanto, é focado apenas na economia gaúcha. Os autores estimam um modelo econométrico com variáveis explicativas macroeconômicas (câmbio, inflação e juros) e relacionadas ao clima. Em geral, os trabalhos que incluem previsões para o PIB da agropecuária são voltados a previsões de PIB para a economia como um todo. Normalmente, relatórios macroeconômicos dirigidos a esse tipo de projeção não entram nos detalhes metodológicos ou, no caso de trabalhos acadêmicos, usam modelos econométricos puramente estatísticos ou direcionados a analisar efeitos de políticas fiscais e monetárias TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 15 3041 dos fatores sazonais a partir de informações do Censo Agropecuário 2006. Nesse sentido, esses fatores são aplicados para trimestralizar as séries de estimativas anuais. Os fatores sazonais são calculados a partir da razão entre a quantidade produzida em cada mês e o total produzido em 2006. Aplicando-se esses fatores à estimativa anual de produção, obtém-se uma série mensal. Em seguida, somam-se os meses de cada trimestre para se obter a série de produção trimestral. Com o objetivo de manter o perfil sazonal mais atualizado possível, em vez de se fazer o uso dos fatores sazonais nacionais, são utilizados os fatores sazonais de cada UF, também disponíveis no Censo Agropecuário 2006. Com isso, constroem-se índices de volume estaduais e, em seguida, calcula-se a média ponderada pela participação da UF no VBP nacional (extraído da pesquisa Produção Agrícola Municipal – PAM) para se obter o índice de volume nacional. Isso se justifica pelo fato de que estados diferentes possuem perfis de colheita diversos e, por esse motivo, a alteração na participação dos estados na produção nacional, ao longo dos anos, pode mudar o perfil de colheita nacional. Logo, para o produto no ano e trimestre , seu índice de volume nacional ( ) será igual a: (1) Na equação (1), corresponde ao VBP do produto em cada UF no ano anterior ( ); é a soma dos valores brutos da produção das UFs do produto no ano anterior; é a estimativa de produção no trimestre do ano para o produto em cada UF ; e é a média, em quatro trimestres, da estimativa de produção anual do produto na UF no ano anterior. Para os produtos da TRU que correspondem a agrupamentos de outros produtos, o índice de volume será uma média ponderada pelo VBP dos produtos que compõem o agrupamento. Esse é o caso das seguintes aberturas de produtos: arroz, trigo e outros cereais; algodão herbáceo, outras fibras da lavoura temporária; outros produtos e serviços da lavoura temporária; café em grão; e outros produtos da lavoura permanente. Nesses casos, os índices de volume nacionais ( ) são calculados a partir da seguinte fórmula: (2) Na equação (2), é o VBP nacional do produto no ano anterior; e é a soma dos valores brutos da produção nacional dos produtos que compõem cada agregação. TEXTO para DISCUSSÃO 16 3041 Para as aberturas de produto pertencentes à pecuária; à exploração florestal e silvicultura; à pesca e aquicultura; e aos segmentos da produção secundária da atividade agropecuária, foram utilizadas as séries em nível nacional. No caso dos produtos da pecuária, que têm séries disponíveis de quantidade produzida, os índices de volume foram calculados da seguinte maneira: (3) Na equação (3), representa a quantidade produzida nacionalmente do produto da pecuária no trimestre do ano ; e é a média, em quatro trimestres, da quantidade produzida nacionalmente do produto da pecuária. No caso do produto aves e ovos, que contém dois segmentos do setor, o índice de volume foi calculado através da média ponderada dos índices de volume individuais. O VBP utilizado na ponderação foi aquele presente na TRU em nível de 51 atividades, na qual o valor da produção desses dois segmentos pode ser obtido de maneira desagregada. O índice de volume para esse produto será calculado, portanto, pelo mesmo método empregado na equação (2). No caso da exploração florestal e da silvicultura, as séries disponíveis são índices de base fixa com frequência mensal. Nesse sentido, elas foram transformadas para índices de base móvel com base na média do ano anterior, e, em seguida, a frequência foi modificada ao se aplicar a média trimestral nas séries obtidas. Para a pesca e a aquicultura, como as séries já estão disponíveis como índices mensais de base móvel, apenas se realizou a mudança de frequência – de mês para trimestre – pelo mesmo procedimento citado anteriormente. Por fim, para os segmentos da produção secundária da atividade agropecuária, há séries disponíveis em índices de base móvel mensais e índices de base fixa mensais. Para transformá-los em índices de base móvel trimestrais, foram executados os procedimentos correspondentes já explicitados anteriormente. A tabela de CI, por sua vez, é constituída pelos valores de cada insumo que cada atividade demanda. Os índices de volume utilizados para evoluir o consumo intermediário serão, em grande maioria, médias ponderadas dos índices de volume de grupos de segmentos específicos da atividade agropecuária. Os grupos de produtos são: principais produtos da lavoura; principais produtos da pecuária; e a variação em volume do total da atividade agropecuária. Como a atividade agropecuária é subdividia em três subatividades, é possível saber qual delas demanda maior parte dos insumos e, assim, definir o índice de volume que será utilizado para evoluir cada linha. Com isso em mente, o índice escolhido para cada abertura de produto foi definido com base nos valores de utilização de insumos presentes nas TRUs anuais. O quadro A.3 do apêndice apresenta os índices definidos para cada abertura de produto. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 17 3041 Conforme citado na subseção anterior, os únicos produtos que possuem uma variável diferente como fonte para a construção dos índices de volume de CI são aqueles que pertencem à lavoura temporária – como é o caso de algumas das culturas mais relevantes, por exemplo, soja e milho. Nesses casos, a área plantada substitui a quantidade produzida como variável proxy para o CI. A trimestralização das séries é executada da mesma maneira citada anteriormente. Dessa forma, os índices de volume individuais desses produtos podem ser definidos da seguinte maneira: (4) Na equação (4), representa a área plantada do produto na UF , no trimestre do ano ; e é a média em quatro trimestres da área plantada do produto na UF no ano anterior. Por sua vez, os índices de volume ponderados por grupo ( ) são calculados da seguinte forma: (5) Na equação (5), é o VBP nacional (extraído da TRU) da abertura de produto no ano anterior; e é a soma dos valores brutos da produção nacional dos produtos selecionados. Os produtos escolhidos para compor o grupo de principais produtos da lavoura foram: milho em grão; algodão herbáceo; cana-de-açúcar; soja em grão; e café em grão. No caso dos principais produtos da pecuária, foram escolhidos estes produtos: bovinos; leite; suínos; aves; e ovos. 3.3 Estimativas do LSPA As estimativas anuais de produção e área plantada divulgadas mensalmente no LSPA, do IBGE, serão utilizadas para calcular os índices de volume dos produtos cobertos por essa pesquisa. As informações com as estimativas para o ano são divulgadas no início de cada mês, tendo o mês anterior como referência da pesquisa. Como a maior parte do VA do setor agropecuário é composto pelos produtos cobertos por essa pesquisa, a acurácia das previsões do indicador proposto dependerá de maneira significativa da precisão das estimativas individuais para cada produto. Essas estimativas costumam apresentar variação significativa ao longo do ano, o que é esperado devido às características específicas da produção agropecuária. O setor é significativamente dependente das condições climáticas durante o plantio e a colheita, e choques dessa natureza são TEXTO para DISCUSSÃO 18 3041 de difícil previsão. Dessa forma, as estimativas sofrem revisões consideráveis de acordo com as mudanças nas condições de desenvolvimento das lavouras. GRÁFICO 1 Razão entre as estimativas mensais de produção e a estimativa final de dezembro: culturas com convergência mais rápida para a estimativa final 1A – Arroz 0,850 0,875 0,900 0,925 0,950 0,975 1,000 1,025 1,050 1,075 1,100 1,125 1,150 1,175 1,200 1,225 1,250 1,275 1,300 1,325 1,350 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1B – Café 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,850 0,875 0,900 0,925 0,950 0,975 1,000 1,025 1,050 1,075 1,100 1,125 1,150 1,175 1,200 1,225 1,250 1,275 1,300 1,325 1,350 TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 19 3041 1C – Milho 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,850 0,875 0,900 0,925 0,950 0,975 1,000 1,025 1,050 1,075 1,100 1,125 1,150 1,175 1,200 1,225 1,250 1,275 1,300 1,325 1,350 1D – Soja 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,850 0,875 0,900 0,925 0,950 0,975 1,000 1,025 1,050 1,075 1,100 1,125 1,150 1,175 1,200 1,225 1,250 1,275 1,300 1,325 1,350 Fonte: IBGE. Elaboração dos autores. TEXTO para DISCUSSÃO 20 3041 GRÁFICO 2 Razão entre as estimativas mensais de produção e a estimativa final de dezembro: culturas com convergência mais lenta para a estimativa final 2A – Algodão 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1 1,05 1,1 1,15 1,2 1,25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2B – Cana-de-açúcar 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1 1,05 1,1 1,15 1,2 1,25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 21 3041 2C – Laranja 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1 1,05 1,1 1,15 1,2 1,25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2D – Fumo 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1 1,05 1,1 1,15 1,2 1,25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2E – Mandioca 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1 1,05 1,1 1,15 1,2 1,25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 TEXTO para DISCUSSÃO 22 3041 2F – Trigo 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 0,55 0,65 0,75 0,85 0,95 1,05 1,15 1,25 1,36 1,45 1,55 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Fonte: IBGE. Elaboração dos autores. GRÁFICO 3 Razão entre as estimativas mensais de área plantada e a estimativa final de dezembro: culturas com convergência mais rápida para a estimativa final 3A – Arroz 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0,80 0,82 0,84 0,86 0,88 0,90 0,92 0,94 0,96 0,98 1,00 1,02 1,04 1,06 1,08 1,10 1,12 1,14 1,16 1,18 1,20 TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 23 3041 3B – Café 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0,80 0,82 0,84 0,86 0,88 0,90 0,92 0,94 0,96 0,98 1,00 1,02 1,04 1,06 1,08 1,10 1,12 1,14 1,16 1,18 1,20 3C – Milho 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0,80 0,82 0,84 0,86 0,88 0,90 0,92 0,94 0,96 0,98 1,00 1,02 1,04 1,06 1,08 1,10 1,12 1,14 1,16 1,18 1,20 3D – Soja 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0,80 0,82 0,84 0,86 0,88 0,90 0,92 0,94 0,96 0,98 1,00 1,02 1,04 1,06 1,08 1,10 1,12 1,14 1,16 1,18 1,20 Fonte: IBGE. Elaboração dos autores. TEXTO para DISCUSSÃO 24 3041 GRÁFICO 4 Razão entre as estimativas mensais de área plantada e a estimativa final de dezembro: culturas com convergência mais lenta para a estimativa final 4A – Algodão 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0,800 0,825 0,850 0,875 0,900 0,925 0,950 0,975 1,000 1,025 1,050 1,075 1,100 1,125 1,150 4B – Cana-de-açúcar 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0,800 0,825 0,850 0,875 0,900 0,925 0,950 0,975 1,000 1,025 1,050 1,075 1,100 1,125 1,150 TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 31 3041 GRÁFICO 5 Índices de base móvel do PIB agropecuário estimado e divulgado pelo IBGE 5A – 1o trimestre Mar. 2011 Ago. 2011 Jan. 2012 Jun. 2012 Nov. 2012 Abr. 2013 Set. 2013 Fev. 2014 Jul. 2014 Dez. 2014 Maio 2015 Out. 2015 Mar. 2016 Ago. 2016 Jan. 2017 Jun. 2017 Nov. 2017 Abr. 2018 Set. 2018 Fev. 2019 Jul. 2019 Dez. 2019 Maio 2020 Out. 2020 Mar. 2021 Ago. 2021 Jan. 2022 Jun. 2022 Nov. 2022 Abr. 2023 Set. 2023 175 160 145 130 115 100 85 70 55 IBGE BU1 BU2 5B – 2o trimestre Mar. 2011 Ago. 2011 Jan. 2012 Jun. 2012 Nov. 2012 Abr. 2013 Set. 2013 Fev. 2014 Jul. 2014 Dez. 2014 Maio 2015 Out. 2015 Mar. 2016 Ago. 2016 Jan. 2017 Jun. 2017 Nov. 2017 Abr. 2018 Set. 2018 Fev. 2019 Jul. 2019 Dez. 2019 Maio 2020 Out. 2020 Mar. 2021 Ago. 2021 Jan. 2022 Jun. 2022 Nov. 2022 Abr. 2023 Set. 2023 175 155 135 115 95 75 55 IBGE BU1 BU2 TEXTO para DISCUSSÃO 32 3041 5C – 3o trimestre Mar. 2011 Ago. 2011 Jan. 2012 Jun. 2012 Nov. 2012 Abr. 2013 Set. 2013 Fev. 2014 Jul. 2014 Dez. 2014 Maio 2015 Out. 2015 Mar. 2016 Ago. 2016 Jan. 2017 Jun. 2017 Nov. 2017 Abr. 2018 Set. 2018 Fev. 2019 Jul. 2019 Dez. 2019 Maio 2020 Out. 2020 Mar. 2021 Ago. 2021 Jan. 2022 Jun. 2022 Nov. 2022 Abr. 2023 Set. 2023 IBGE BU1 BU2 175 160 145 130 115 100 85 70 55 5D – 4o trimestre Mar. 2011 Ago. 2011 Jan. 2012 Jun. 2012 Nov. 2012 Abr. 2013 Set. 2013 Fev. 2014 Jul. 2014 Dez. 2014 Maio 2015 Out. 2015 Mar. 2016 Ago. 2016 Jan. 2017 Jun. 2017 Nov. 2017 Abr. 2018 Set. 2018 Fev. 2019 Jul. 2019 Dez. 2019 Maio 2020 Out. 2020 Mar. 2021 Ago. 2021 Jan. 2022 Jun. 2022 Nov. 2022 Abr. 2023 Set. 2023 IBGE BU1 BU2 175 160 145 130 115 100 85 70 55 Elaboração dos autores. Obs.: As séries correspondem aos índices de base móvel do valor adicionado da atividade agropecuária (PIB agropecuário). A linha preta tracejada representa a série estimada pelo método BU, e a linha cinza corresponde à série divulgada no SCN pelo IBGE. Os resultados obtidos para os índices trimestrais indicam que as projeções pelo método sugerido devem ser capazes de gerar boas previsões para o resultado do PIB agropecuário. Com isso em mente, comparou-se a projeção a partir do método BU proposto com as expectativas de mercado presentes no Boletim Focus, do BCB. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 33 3041 As informações extraídas do Sistema Gerador de Séries Temporais do BCB correspondem à mediana das expectativas de mercado, no último dia útil de cada trimestre, para a taxa de variação do PIB agropecuário. As expectativas estão disponíveis apenas para a taxa de variação no ano corrente. Com base nessas informações, foram calculadas as seguintes estatísticas de erro de previsão para cada horizonte prospectivo: erro médio absoluto (EMA), erro quadrático médio (EQM) e raiz quadrada do erro quadrático médio (REQM). A comparação é feita com o horizonte de previsão fixo no final de cada ano. As previsões anuais extraídas do método BU são produzidas desta maneira: calcula-se a média entre o(s) índice(s) de volume do VA da atividade agropecuária divulgado(s) pelo IBGE para o ano corrente e as estimativas pelo método BU para os trimestres restantes. As previsões são feitas a partir de quatro horizontes perspectivos, cada um com ponto de partida no final de cada trimestre do ano. Por exemplo, ao final do segundo trimestre, calcula-se a média entre o índice de volume trimestral divulgado para o primeiro trimestre e os índices estimados pelo método BU para os três últimos trimestres do ano. O método é executado de maneira análoga para os outros trimestres, até que, ao final de dezembro, a média será calculada entre o resultado dos índices de volume dos três primeiros trimestres e a previsão para o último trimestre do ano. A única exceção é para o primeiro trimestre, quando a estimativa anual é extraída da média dos índices de volume estimados para os quatro trimestres do ano, já que não há nenhuma divulgação disponível de trimestres anteriores para o ano corrente. O cálculo foi executado dessa forma porque os agentes de mercado também utilizam os resultados de trimestres anteriores para executar suas projeções anuais A tabela 1 apresenta os resultados obtidos para os erros de previsão. Em linhas gerais, o erro de previsão diminui conforme o horizonte de previsão se aproxima do último trimestre, como era de se esperar, e há poucos anos em que as projeções possuem o sinal incorreto de variação do PIB, tanto para as previsões obtidas através do método BU quanto para as previsões do Boletim Focus. O método BU1 proposto mostrou-se superior em relação à produção de projeções mais acuradas nos primeiros três trimestres do ano, enquanto o Focus apresentou melhor desempenho no último trimestre. A maior diferença de acurácia foi observada para as previsões executadas ao final de março. É necessário pontuar, no entanto, que a amostra de anos previstos nessa comparação é consideravelmente pequena. Nesse período, as estatísticas de erro do Focus foram substancialmente impactadas pelo erro das previsões em 2023, muito embora o método BU ainda apresentasse estatísticas de erro melhores ao se retirar esse ano da amostra. Ao final de março, as estimativas do Focus eram de crescimento de 7,3% na agropecuária, enquanto o resultado ao final do ano apurado pelo IBGE foi de alta de 15,1%. O ano de 2023 foi marcado por um crescimento elevado na TEXTO para DISCUSSÃO 34 3041 produção de soja, que puxou consideravelmente a produção da atividade agropecuária no ano. No final do terceiro trimestre, o LSPA já contava com uma expectativa de crescimento elevado para a produção de soja. Por esse motivo, o método BU foi capaz de incorporar tal crescimento já na estimativa ao final do primeiro trimestre em suas hipóteses, o que gerou uma previsão significativamente superior. Logo, é possível que, nos anos em que a estimativa de crescimento para produtos que contribuem substancialmente para o VA da agropecuária – como é o caso da soja – seja alta, o método proposto consiga antecipar de maneira mais rápida um crescimento elevado no setor. TABELA 1 Estatísticas de acurácia das previsões para a variação anual do PIB agropecuário ao final de cada trimestre: método BU versus Focus Amostra de previsões 2019 a 2023 Trimestre a partir do qual as previsões foram realizadas EMA EQM REQM Sinal correto BU1 Focus Focus/ BU1 BU1 Focus Focus/ BU1 BU1 Focus Focus/ BU1 BU1 Focus 1o trimestre 1,34 3,55 2,64 2,88 17,56 6,09 1,70 4,19 2,47 3/5 4/5 2o trimestre 2,21 2,62 1,19 5,36 8,48 1,58 2,32 2,91 1,26 4/5 4/5 3o trimestre 1,47 1,57 1,07 3,09 3,08 1,00 1,76 1,76 1,00 4/5 4/5 4o trimestre 1,03 0,84 0,81 1,32 1,04 0,79 1,15 1,02 0,89 4/5 5/5 Amostra de previsões 2011 a 2022 Trimestre a partir do qual as previsões foram realizadas EMA EQM REQM Sinal correto BU2 Focus Focus/BU2 BU2 Focus Focus/BU2 BU2 Focus Focus/BU2 BU2 Focus 1o trimestre 2,65 3,35 1,26 9,57 17,19 1,80 3,09 4,15 1,34 8/12 9/12 2o trimestre 1,34 2,51 1,88 3,29 9,76 2,97 1,81 3,12 1,72 11/12 8/12 3o trimestre 0,85 1,97 2,31 1,70 5,03 2,96 1,30 2,24 1,72 10/12 10/12 4o trimestre 0,40 1,37 3,40 0,32 2,48 7,76 0,57 1,57 2,79 11/12 12/12 Elaboração dos autores. Obs.: BU1 e BU2 correspondem às projeções de variação anual do VA da agropecuária (PIB agropecuário) oriundas do método BU proposto através de dois procedimentos, respectivamente: estimando-se as TRUs dos anos anteriores para a atividade agropecuária; e utilizando-se das informações das TRUs divulgadas pelo IBGE. Focus corresponde à mediana das projeções do Boletim Focus, do BCB; EMA é erro médio absoluto; EQM é o erro quadrático médio; e REQM é a raiz do erro quadrático médio. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 35 3041 Com o objetivo de ampliar a amostra de previsões, calculou-se o método BU de maneira alternativa (BU2), e, novamente, foi feita a comparação com as expectativas de mercado. Nesse caso, o método BU2 também se mostrou superior na produção de projeções mais acuradas para todos os horizontes analisados, em todas as métricas de erro calculadas. A maior diferença de acurácia foi para as previsões executadas ao final do terceiro trimestre do ano. Isso pode ser explicado pelo fato de que, nesse momento do ano, as safras dos produtos de maior importância para o PIB do setor agropecuário já foram colhidas e, portanto, as estimativas dos produtos utilizadas no método BU2 já são muito próximas do que será o resultado observado no ano. Há também uma diferença significativa entre o EQM das duas medidas. Essa medida confere maior peso aos desvios mais significativos do valor observado da variável, indicando que os erros das expectativas de mercado tendem a ser mais significativos do que os do índice estimado pelo método BU2. O gráfico 6 apresenta as estimativas e o resultado observado da variação no PIB agropecuário ao longo dos anos da amostra. É possível notar que as previsões de mercado feitas nos dois primeiros trimestres não costumam ser muito elevadas, mesmo nos anos em que o PIB agropecuário apresentou taxas de crescimento significativas. As previsões pelo método BU, no entanto, têm maior capacidade de prever grandes variações em horizontes prospectivos mais longos. O principal motivo disso é o fato de que o método considera estimativas de safra do setor. Mesmo no início do ano, os produtores já observaram as condições das lavouras durante o plantio e colheram parte da safra, o que permite produzir estimativas de melhor qualidade sobre a produção no ano. Ademais, nos dois últimos trimestres do ano, o erro de previsão diminui de maneira significativa para as previsões do Focus. Isso ocorre provavelmente porque o resultado do PIB dos dois primeiros trimestres já foi divulgado; é neles que ocorre a maior parte da colheita dos produtos com peso elevado no VA da agropecuária. O gráfico 7 ilustra a evolução das previsões para a variação anual do PIB da atividade agropecuária do Focus e pelo método BU para cada um dos anos da amostra. A barra azul-escura corresponde à variação anual da produção agropecuária divulgada pelo IBGE, e as barras em escala de azul correspondem à evolução das estimativas. É possível observar que o método BU antecipa mais rapidamente variações elevadas no PIB agropecuário, principalmente nos anos em que a variação na produção de soja é alta. Isso fica claro quando se observam as estimativas para 2013, 2016, 2017 e 2023. Nos períodos de crescimento elevado (2013, 2017 e 2023), a previsão pelo método BU já era de alta significativa ao final do primeiro trimestre do ano. As estimativas do Focus, no entanto, só começam a se aproximar do resultado do ano após o fim do segundo trimestre. Uma possível explicação é a de que essas TEXTO para DISCUSSÃO 36 3041 estimativas apenas são revistas após a divulgação do resultado do primeiro trimestre, que é publicado entre o final de maio e o início de junho. O primeiro trimestre já conta com a contribuição da produção de soja e, desse maneira, responde por boa parte do resultado do setor no ano. Incluindo-se esse resultado nas estimativas, naturalmente as previsões ficam mais próximas do resultado do ano. GRÁFICO 6 Projeções anuais, ao final de cada trimestre, e taxa de variação anual observada do PIB agropecuário divulgada pelo IBGE: método BU versus Focus (Em %) 6A – 1o trimestre 17,5 15,0 12,5 10,0 7,5 5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 -7,5 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 IBGE BU1 BU2 Focus 6B – 2o trimestre 17,5 15,0 12,5 10,0 7,5 5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 -7,5 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 IBGE BU1 BU2 Focus TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 37 3041 6C – 3o trimestre 17,5 15,0 12,5 10,0 7,5 5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 -7,5 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 IBGE BU1 BU2 Focus 6D – 4o trimestre 17,5 15,0 12,5 10,0 7,5 5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 -7,5 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 IBGE BU1 BU2 Focus Elaboração dos autores. Obs.: BU1 e BU2 correspondem às projeções de variação anual do VA da agropecuária (PIB agropecuário) oriundas do método BU proposto através de dois procedimentos, respectivamente: estimando-se as TRUs dos anos anteriores para a atividade agropecuária; e utilizando-se das informações das TRUs divulgadas pelo IBGE. Focus corresponde à mediana das projeções do Boletim Focus, do BCB; e IBGE corresponde à taxa de variação anual do VA apurada pelo IBGE. TEXTO para DISCUSSÃO 38 3041 GRÁFICO 7 Evolução das projeções de crescimento anual do PIB agropecuário ao final de cada trimestre: método BU versus Focus (Em %) 7A – Método BU1 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 -4,0 -2,0 0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0 18,0 T1 T2 T3 T4 Observado 7B – Método BU2 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 -10,0 -5,0 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 T1 T2 T3 T4 Observado TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 39 3041 7C – Focus 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 -10,0 -5,0 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 T1 T2 T3 T4 Observado Obs.: BU1 e BU2 correspondem às projeções de variação anual do VA da agropecuária oriundas do método BU proposto através de dois procedimentos, respectivamente: estimando-se as TRUs dos anos anteriores para a atividade agropecuária; e utilizando-se das informações das TRUs divulgadas pelo IBGE. Focus corresponde à mediana das projeções do Boletim Focus, do BCB. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS Este trabalho teve como objetivo a apresentação de um método BU de previsão para variação anual do VA do setor agropecuário (PIB agropecuário). A metodologia utiliza-se do fato de que parte significativa das informações usadas para o cálculo do PIB agropecuário são estimativas para o resultado anual dos produtos do setor. Com isso, é possível emular o cálculo do PIB pelo IBGE, para executar projeções relativas ao setor, apenas adicionando-se projeções próprias para os produtos restantes. Os resultados obtidos mostram que o método empregado possui acurácia superior à mediana das expectativas do Boletim Focus para a grande maioria dos horizontes prospectivos analisados. Em particular, um resultado importante demonstra que o método permite antecipar taxas de variação elevadas na produção do setor, principalmente em anos de grande variação na produção de soja. Isso pode contribuir de maneira significativa para a melhoria das projeções do PIB total do país. Mesmo com os resultados importantes apresentados, o método desenvolvido pode ser aprimorado pelo menos de duas formas. Primeiro, desenvolvem-se modelos específicos para os produtos da pecuária, que também são responsáveis por parte significativa do PIB agropecuário. Segundo, combinam-se as projeções com modelos que considerem variáveis relacionadas ao lado da demanda por bens agropecuários, já que o método opera através do cálculo do PIB pela ótica da produção. Além disso, a TEXTO para DISCUSSÃO 40 3041 aplicação do método proposto é adequada para setores que não possuem uma dinâmica uniforme entre seus produtos e um número considerável de indicadores relacionados aos produtos estão disponíveis. Nesses casos, o método pode ser replicado de maneira análoga, considerando-se outras pesquisas como fontes dos índices de volume. Para atividades industriais, podem-se utilizar as informações da PIM, do IBGE, por exemplo. REFERÊNCIAS BASSO, B.; LIU, L. Seasonal crop yield forecast: methods, applications, and accuracies.Advances in Agronomy, v. 154, p. 201-255, 2019. BORGES, B. K.; PORTUGAL, M. S. Previsão macroeconômica para o Brasil utilizando o modelo VAR com dados mistos. In: ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 46., 2018, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: Anpec, 2018. Disponível em: https://rb.gy/9ksmt. BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Projeções do agronegócio: Brasil – 2009/2010 a 2019/2020. Brasília: Mapa, 2010. Disponível em: https://rb.gy/0cdes. EUROPEAN COMMISSION et al. System of national accounts 2008. Nova York: European Commission, 2009. FERREIRA, R. T.; BIERENS, H.; CASTELAR, I. Forecasting quarterly Brazilian GDP growth rate with linear and nonlinear diffusion index models. EconomiA, v. 6, n. 3, p. 261-292, dez. 2005. GARCIA P. M.; SOUZA JÚNIOR, J. R. C. Projeção do valor adicionado do setor agropecuário para 2023 e 2024 – atualização de dez./2023. Carta de Conjuntura, n. 61, nota 24, out.-dez. 2023. Disponível em: https://www.ipea.gov.br/cartadeconjuntura/ index.php/2023/12/projecao-do-valor-adicionado-do-setor-agropecuario-para-2023-e2024-atualizacao-de-dez-2023/. HEINISCH, K.; SCHEUFELE, R. Bottom-up or direct? Forecasting German GDP in a datarich environment. Empirical Economics, v. 54, p. 705-745, 2018. HYNDMAN, R. J.; KHANDAKAR, Y. Automatic time series forecasting: the forecast package for R. Journal of Statistical Software, v. 27, n. 3, p. 1-22, 2008. IBGE – INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Contas Nacionais Trimestrais: ano de referência 2010. 3. ed. Rio de Janeiro: IBGE, v. 28, 2016a. IBGE – INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Sistema de Contas Nacionais: Brasil – ano de referência 2010. 3. ed. Rio de Janeiro: IBGE, v. 24, 2016b. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 47 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 16001 Produtos de madeira, exclusive móveis PIM-PF (IBGE) 030701 – Produtos de madeira – exclusive móveis Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 17001 Celulose - - - 17002 Papel, papelão, embalagens e artefatos de papel - - - 18001 Serviços de impressão e reprodução - - - 19911 Combustíveis para aviação - - - 19912 Gasoálcool - - - 19913 Naftas para petroquímica - - - 19914 Óleo combustível - - - 19915 Diesel – biodiesel - - - 19916 Outros produtos do refino do petróleo - - - 19921 Etanol e outros biocombustíveis PIM-PF (IBGE) 031101 – Álcool e outros biocombustíveis Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 20911 Produtos químicos inorgânicos - - - 20912 Adubos e fertilizantes - - - 20913 Produtos químicos orgânicos - - - 20914 Resinas, elastômeros e fibras artificiais e sintéticas - - - 20921 Defensivos agrícolas e desinfestantes domissanitários - - - 20922 Produtos químicos diversos - - - 20923 Tintas, vernizes, esmaltes e lacas - - - 20931 Perfumaria, sabões e artigos de limpeza - - - 21001 Produtos farmacêuticos - - - 22001 Artigos de borracha - - - 22002 Artigos de plástico - - - 23001 Cimento - - - 23002 Artefatos de cimento, gesso e semelhantes - - - 23003 Vidros, cerâmicos e outros produtos de minerais não metálicos - - - 24911 Ferro-gusa e ferroligas - - - 24912 Semiacabacados, laminados planos, longos e tubos de aço - - - 24921 Produtos da metalurgia de metais não ferrosos - - - 24922 Peças fundidas de aço e de metais não ferrosos - - - TEXTO para DISCUSSÃO 48 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 25001 Produtos de metal, exclusive máquinas e equipamentos - - - 26001 Componentes eletrônicos - - - 26002 Máquinas para escritório e equipamentos de informática - - - 26003 Material eletrônico e equipamentos de comunicações - - - 26004 Equipamentos de medida, teste e controle, ópticos e eletromédicos - - - 27001 Máquinas, aparelhos e materiais elétricos - - - 27002 Eletrodomésticos - - - 28001 Tratores e outras máquinas agrícolas - - - 28002 Máquinas para extração mineral e construção - - - 28003 Outras máquinas e equipamentos mecânicos - - - 29911 Automóveis, camionetas e utilitários - - - 29912 Caminhões e ônibus, inclusive cabines, carrocerias e reboques - - - 29921 Peças e acessórios para veículos automotores - - - 30001 Aeronaves, embarcações e outros equipamentos de transporte - - - 31801 Móveis - - - 31802 Produtos de indústrias diversas - - - 33001 Manutenção, reparação e instalação de máquinas e equipamentos - - - 35001 Eletricidade, gás e outras utilidades - - - 36801 Água, esgoto, reciclagem e gestão de resíduos - - - 41801 Edificações PIM-PF (IBGE) Produção física industrial dos insumos típicos da construção civil Número-índice (2022=100) 41802 Obras de infraestrutura PIM-PF (IBGE) Produção física industrial dos insumos típicos da construção civil Número-índice (2022=100) 41803 Serviços especializados para construção PIM-PF (IBGE) Produção física industrial dos insumos típicos da construção civil Número-índice (2022=100) TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 49 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 45001 Comércio e reparação de veículos - - - 46801 Comércio por atacado e a varejo, exceto veículos automotores - - - 49001 Transporte terrestre de carga - - - 49002 Transporte terrestre de passageiros - - - 50001 Transporte aquaviário - - - 51001 Transporte aéreo - - - 52801 Armazenamento e serviços auxiliares aos transportes - - - 52802 Correio e outros serviços de entrega - - - 55001 Serviços de alojamento em hotéis e similares PIM-PF (IBGE) 1.1 – Serviços de alojamento e alimentação Número-índice (2022=100) 56001 Serviços de alimentação - - - 58001 Livros, jornais e revistas - - - 59801 Serviços cinematográficos, música, rádio e televisão - - - 61001 Telecomunicações, televisão por assinatura e outros serviços relacionados - - - 62801 Desenvolvimento de sistemas e outros serviços de informação - - - 64801 Intermediação financeira, seguros e previdência complementar - - - 68001 Aluguel efetivo e serviços imobiliários PIM-PF (IBGE) 1.1 – Serviços de alojamento e alimentação Número-índice (2022=100) 68002 Aluguel imputado - - - 69801 Serviços jurídicos, contabilidade e consultoria - - - 71801 Pesquisa e desenvolvimento - - - 71802 Serviços de arquitetura e engenharia - - - 73801 Publicidade e outros serviços técnicos - - - 77001 Aluguéis não imobiliários e gestão de ativos de propriedade intelectual - - - 78801 Condomínios e serviços para edifícios - - - 78802 Outros serviços administrativos - - - 80001 Serviços de vigilância, segurança e investigação - - - TEXTO para DISCUSSÃO 50 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 84001 Serviços coletivos da administração pública - - - 84002 Serviços de previdência e assistência social - - - 85911 Educação pública - - - 85921 Educação privada - - - 86911 Saúde pública - - - 86921 Saúde privada - - - 90801 Serviços de artes, cultura, esporte e recreação - - - 94801 Organizações patronais, sindicais e outros serviços associativos - - - 94802 Manutenção de computadores, telefones e objetos domésticos - - - 94803 Serviços pessoais - - - 97001 Serviços domésticos - - - Elaboração dos autores. Obs.: VBP – valor bruto da produção; LSPA – Levantamento Sistemático da Produção Agrícola; IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística; PTA – Pesquisa Trimestral do Abate de Animais; PTL – Pesquisa Trimestral do Leite; POG – Produção de Ovos de Galinha; e PIM-PF – Pesquisa Industrial Mensal – Produção Física. QUADRO A.2 Séries utilizadas nos índices de volume para a atualização do CI Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 1911 Arroz, trigo e outros cereais Arroz em casca LSPA (IBGE) 1.4 – Arroz Área plantada (ha) Aveia LSPA (IBGE) 1.5 – Aveia Área plantada (ha) Centeio LSPA (IBGE) 1.6 – Centeio Área plantada (ha) Cevada LSPA (IBGE) 1.7 – Cevada Área plantada (ha) Sorgo LSPA (IBGE) 1.16 – Sorgo Área plantada (ha) Trigo LSPA (IBGE) 1.17 – Trigo Área plantada (ha) Triticale LSPA (IBGE) 1.18 – Triticale Área plantada (ha) 1912 Milho em grão LSPA (IBGE) 1.13 – Milho (primeira safra) + 1.14 – Milho (segunda safra) Área plantada (ha) TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 51 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 1913 Algodão herbáceo, outras fibras da lavoura temporária Algodão herbáceo LSPA (IBGE) 1.1 – Algodão herbáceo Área plantada (ha) 1914 Cana-de-açúcar LSPA (IBGE) 11 – Cana-de-açúcar Área plantada (ha) 1915 Soja em grão LSPA (IBGE) 1.15 – Soja Área plantada (ha) 1916 Outros produtos e serviços da lavoura temporária Amendoim LSPA (IBGE) 1.2 – Amendoim (primeira safra) + 1.3 – Amendoim (segunda safra) Área plantada (ha) Batata inglesa LSPA (IBGE) 5 – Batata inglesa (primeira safra) + 6 – Batata inglesa (segunda safra) + 7 – Batata inglesa (terceira safra) Área plantada (ha) Cebola LSPA (IBGE) 13 – Cebola Área plantada (ha) Feijão LSPA (IBGE) 1.8 – Feijão (primeira safra) + 1.9 – Feijão (segunda safra) + 1.10 – Feijão (terceira safra) Área plantada (ha) Fumo LSPA (IBGE) 15 – Fumo Área plantada (ha) Girassol LSPA (IBGE) 1.11 – Girassol Área plantada (ha) Juta LSPA (IBGE) 17 – Juta Área plantada (ha) Mamona LSPA (IBGE) 1.12 – Mamona Área plantada (ha) Mandioca LSPA (IBGE) 21 – Mandioca Área plantada (ha) Tomate LSPA (IBGE) 24 – Tomate Área plantada (ha) 1917 Laranja LSPA (IBGE) 18 – Laranja Produção (t) 1918 Café em grão Café arábica LSPA (IBGE) 9 – Café arábica Produção (t) Café conilon LSPA (IBGE) 10 – Café canephora Produção (t) 1919 Outros produtos da lavoura permanente Banana LSPA (IBGE) 4 – Banana Produção (t) Cacau LSPA (IBGE) 8 – Cacau Produção (t) Castanha-de- -caju LSPA (IBGE) 12 – Castanha-de-caju Produção (t) Uva LSPA (IBGE) 25 – Uva Produção (t) 1921 Bovinos e outros animais vivos, produtos de origem animal, caça e serviços de apoio à produção animal PTA (IBGE) Rebanho bovino (total) Peso total das carcaças (kg) TEXTO para DISCUSSÃO 52 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 1922 Leite de vaca e de outros animais PTL (IBGE) Leite adquirido (tota) Quantidade de leite cru, resfriado ou não, adquirido (1 mil litros) 1923 Suínos PTA (IBGE) Suínos (total) Peso total das carcaças (kg) 1924 Aves e ovos Aves PTA (IBGE) Frangos (total) Peso total das carcaças (kg) Ovos POG (IBGE) Ovos (total) Quantidade de ovos produzidos (1 mil dúzias) 2801 Produtos da exploração florestal e da silvicultura Açaí PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Castanha-de- -caju PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Castanha-do- -pará PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Erva-mate PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Mangaba PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Palmito PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Pequi (fruto) PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Pinhão PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 53 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 2801 Produtos da exploração florestal e da silvicultura Umbu PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Outros (alimentícios) PIM-PF (IBGE) 10.3 – Fabricação de conservas de frutas, legumes e outros vegetais Número-índice (2022=100) Carvão vegetal PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Lenha PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Madeira em tora PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Babaçu (amêndoa) PIM-PF (IBGE) 10.41 – Fabricação de óleos vegetais em bruto, exceto óleo de milho Número-índice (2022=100) Copaíba (óleo) PIM-PF (IBGE) 10.41 – Fabricação de óleos vegetais em bruto, exceto óleo de milho Número-índice (2022=100) Cumaru (amêndoa) PIM-PF (IBGE) 10.41 – Fabricação de óleos vegetais em bruto, exceto óleo de milho Número-índice (2022=100) Licuri (coquilho) PIM-PF (IBGE) 10.41 Fabricação de óleos vegetais em bruto, exceto óleo de milho Número-índice (2022=100) Oiticica (semente) PIM-PF (IBGE) 10.41 Fabricação de óleos vegetais em bruto, exceto óleo de milho Número-índice (2022=100) Pequi (amêndoa) PIM-PF (IBGE) 10.41 – Fabricação de óleos vegetais em bruto, exceto óleo de milho Número-índice (2022=100) TEXTO para DISCUSSÃO 54 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 2801 Produtos da exploração florestal e da silvicultura Tucum (amêndoa) PIM-PF (IBGE) 10.41 – Fabricação de óleos vegetais em bruto, exceto óleo de milho Número-índice (2022=100) Outros (oleaginosos) PIM-PF (IBGE) 10.41 – Fabricação de óleos vegetais em bruto, exceto óleo de milho Número-índice (2022=100) Pinheiro-brasileiro (nó de pinho) PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Pinheiro-brasileiro (árvores abatidas) PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Pinheiro- -brasileiro (madeira em tora) PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Carvão vegetal PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Lenha PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Madeira em tora para papel e celulose PIM-PF (IBGE) 17.1 – Fabricação de celulose e outras pastas para a fabricação de papel Número-índice (2022=100) Madeira em tora para outras finalidades PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Acácia-negra PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Eucalipto PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) Resina PIM-PF (IBGE) 16.1 – Desdobramento de madeira Número-índice (2022=100) 2802 Pesca e aquicultura (peixe, crustáceos e moluscos) PIM-PF (IBGE) 010302 – Pesca e aquicultura (peixe, crustáceos e moluscos) Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 Elaboração dos autores. Obs.: CI – consumo intermediário. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 55 3041 QUADRO A.3 Índices de volume utilizados para a evolução do CI Código do produto Descrição do produto Nome da série Variável 1911 Arroz, trigo e outros cereais Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1912 Milho em grão Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1913 Algodão herbáceo, outras fibras da lavoura temporária Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1914 Cana-de-açúcar Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1915 Soja em grão Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1916 Outros produtos e serviços da lavoura temporária Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1917 Laranja Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1918 Café em grão Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1919 Outros produtos da lavoura permanente Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1921 Bovinos e outros animais vivos, produtos de origem animal, caça e serviços de apoio à produção animal Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1922 Leite de vaca e de outros animais Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1923 Suínos Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 1924 Aves e ovos Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 2801 Produtos da exploração florestal e da silvicultura Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 2802 Pesca e aquicultura (peixe, crustáceos e moluscos) Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 5801 Carvão mineral Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 5802 Minerais não metálicos Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 TEXTO para DISCUSSÃO 56 3041 Código do produto Descrição do produto Nome da série Variável 6801 Petróleo, gás natural e serviços de apoio Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 7911 Minério de ferro Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 7921 Minerais metálicos não ferrosos Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10911 Carne de bovinos e outros produtos de carne Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10912 Carne de suíno Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10913 Carne de aves Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10914 Pescado industrializado Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10915 Leite resfriado, esterilizado e pasteurizado Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10916 Outros produtos do laticínio Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10921 Açúcar Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10931 Conservas de frutas, legumes, outros vegetais e sucos de frutas Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10932 Óleos e gorduras vegetais e animais Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10933 Café beneficiado Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10934 Arroz beneficiado e produtos derivados do arroz Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10935 Produtos derivados de trigo, mandioca ou milho Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10936 Rações balanceadas para animais Índice de volume dos principais produtos da pecuária Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 10937 Outros produtos alimentares Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 11001 Bebidas Índice de volume do setor agropecuário Índice de Base Móvel – média do ano anterior = 1,00 TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 63 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Algodão herbáceo, outras fibras da lavoura temporária Algodão herbáceo Preços agropecuários (Conab) Caroço de algodão Preço médio mensal, produtor Cana-de-açúcar Preços agropecuários (Conab) Cana-de-açúcar Preço médio mensal, produtor Soja em grão Preços agropecuários (Conab) Soja Preço médio mensal, produtor Outros produtos e serviços da lavoura temporária Amendoim Preços agropecuários (Conab) Amendoim Preço médio mensal, produtor Batata inglesa Preços agropecuários (Conab) Batata Preço médio mensal, produtor Feijão Preços agropecuários (Conab) Feijão Preço médio mensal, produtor Fumo - - Preço médio mensal, produtor Girassol Preços agropecuários (Conab) Girassol Preço médio mensal, produtor Juta Preços agropecuários (Conab) Juta Preço médio mensal, produtor Mamona Preços agropecuários (Conab) Mamona em baga Preço médio mensal, produtor Mandioca Preços agropecuários (Conab) Raiz de mandioca Preço médio mensal, produtor Tomate Preços agropecuários (Conab) Tomate Preço médio mensal, produtor Laranja Preços agropecuários (Conab) Laranja Preço médio mensal, produtor Café em grão Café arábica Preços agropecuários (Conab) Café Preço médio mensal, produtor Café conilon Preços agropecuários (Conab) Café Preço médio mensal, produtor Outros produtos da lavoura permanente Banana Preços agropecuários (Conab) Banana Preço médio mensal, produtor Cacau Preços agropecuários (Conab) Cacau; cacau cultivado Preço médio mensal, produtor Castanha-de-caju Preços agropecuários (Conab) Castanha-de- -caju Preço médio mensal, produtor Uva Preços agropecuários (Conab) Uva Preço médio mensal, produtor TEXTO para DISCUSSÃO 64 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Bovinos e outros animais vivos, produtos de origem animal, caça e serviços de apoio à produção animal Preços agropecuários (Conab) Boi Preço médio mensal, produtor Leite de vaca e de outros animais Preços agropecuários (Conab) Leite de vaca Preço médio mensal, produtor Suínos Preços agropecuários (Conab) Suíno Preço médio mensal, produtor Aves e ovos Aves Preços agropecuários (Conab) Frango Preço médio mensal, produtor Ovos Preços agropecuários (Conab) Ovos de galinha Preço médio mensal, produtor Produtos da exploração florestal e da silvicultura Açaí IPCA (IBGE) 1114004 – Açaí (emulsão) IPCA – variação mensal (%) Castanha-de-caju - - - Castanha-do-pará - - - Erva-mate IPCA (IBGE) 1114091 – Chá-mate (erva-mate); 1114029 Chá IPCA – variação mensal (%) Mangaba - - - Palmito IPCA (IBGE) 1115016 – Palmito em conserva IPCA – variação mensal (%) Pequi (fruto) - - - Pinhão - - - Umbu - - - Outros (alimentícios) - - - Carvão vegetal - - - Lenha - - - Madeira em tora - - - Babaçu (amêndoa) - - - Copaíba (óleo) - - - TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 65 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Produtos da exploração florestal e da silvicultura Cumaru (amêndoa) - - - Licuri (coquilho) - - - Oiticica (semente) - - - Pequi (amêndoa) - - - Tucum (amêndoa) - - - Outros (oleaginosos) - - - Pinheiro-brasileiro (nó de pinho) IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Pinheiro-brasileiro (árvores abatidas) IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Pinheiro-brasileiro (madeira em tora) IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Carvão vegetal IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Lenha IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Madeira em tora - - - Babaçu (amêndoa) - - - Copaíba (óleo) - - - TEXTO para DISCUSSÃO 66 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Produtos da exploração florestal e da silvicultura Cumaru (amêndoa) - - - Licuri (coquilho) - - - Oiticica (semente) - - - Pequi (amêndoa) - - - Tucum (amêndoa) - - - Outros (oleaginosos) - - - Pinheiro-brasileiro (nó de pinho) IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Pinheiro-brasileiro (árvores abatidas) IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Pinheiro-brasileiro (madeira em tora) IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Carvão vegetal IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Lenha IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Madeira em tora para papel e celulose IPA (FGV) 202217101 – Celulose IPA-OG-DI – variação Madeira em tora para outras finalidades IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 67 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Produtos da exploração florestal e da silvicultura Acácia-negra IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – }variação Eucalipto IPA (FGV) 20221610 – Madeira desdobrada e produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Resina IPA (FGV) 20221620 – Produtos de madeira IPA-OG-DI – variação Pesca e aquicultura (peixes, crustáceos e moluscos) IPCA (IBGE) 1108 – Pescados IPCA – variação mensal (%) Carvão mineral -  Minerais não metálicos IPP (IBGE) 23 – Fabricação de produtos de minerais não metálicos IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número-índice) Petróleo, gás natural e serviços de apoio - - - Minério de ferro - - - Minerais metálicos não ferrosos - - - Carne de bovinos e outros produtos de carne IPCA (IBGE) 1107 – Carnes IPCA – variação mensal (%) Carne de suínos IPCA (IBGE) 1107018 – Carne de porco IPCA – variação mensal (%) Carne de aves IPCA (IBGE) 1110009 – Frango inteiro IPCA – variação mensal (%) Pescado industrializado IPCA (IBGE) 1108 – Pescados IPCA – variação mensal (%) Leite resfriado, esterilizado e pasteurizado - - - Outros produtos do laticínio IPCA (IBGE) 1111 – Leites e derivados IPCA – variação mensal (%) Açúcar IPCA (IBGE) 1104 – Açúcares e derivados IPCA – variação mensal (%) Conservas de frutas, legumes, outros vegetais e sucos de frutas IPCA (IBGE) 1115 – Enlatados e conservas IPCA – variação mensal (%) Óleos e gorduras vegetais e animais IPCA (IBGE) 1113 – Óleos e gorduras IPCA – variação mensal (%) TEXTO para DISCUSSÃO 68 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Café beneficiado IPCA (IBGE) 1114022 – Café moído IPCA – variação mensal (%) Arroz beneficiado e produtos derivados do arroz IPCA (IBGE) 1101002 – Arroz IPCA – variação mensal (%) Produtos derivados de trigo, mandioca ou milho IPCA (IBGE) 1102 – Farinhas, féculas e massas IPCA – variação mensal (%) Rações balanceadas para animais - - - Outros produtos alimentares IPP (IBGE) 10 – Fabricação de produtos alimentícios IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número-índice) Bebidas IPP (IBGE) 11 – Fabricação de bebidas IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número-índice) Produtos do fumo IPP (IBGE) 12 – Fabricação de produtos do fumo IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número-índice) Fios e fibras têxteis beneficiadas IPP (IBGE) 13 – Fabricação de produtos têxteis IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número-índice) Tecidos - - - Artigos têxteis de uso doméstico e outros têxteis - - - Artigos do vestuário e acessórios - - - Calçados e artefatos de couro - - - Produtos de madeira, exclusive móveis IPP (IBGE) 16 – Fabricação de produtos de madeira IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número-índice) Celulose - - - Papel, papelão, embalagens e artefatos de papel - - - Serviços de impressão e reprodução - - - TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 69 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Combustíveis para aviação - - - Gasoálcool - - - Naftas para petroquímica - - - Óleo combustível - - - Diesel – biodiesel - - - Outros produtos do refino do petróleo - - - Etanol e outros biocombustíveis IPCA (IBGE) 5104002 – Etanol IPCA – variação mensal (%) Produtos químicos inorgânicos - - - Adubos e fertilizantes - - - Produtos químicos orgânicos - - - Resinas, elastômeros e fibras artificiais e sintéticas - - - Defensivos agrícolas e desinfestantes domissanitários - - - Produtos químicos diversos - - - Tintas, vernizes, esmaltes e lacas - - - Perfumaria, sabões e artigos de limpeza - - - Produtos farmacêuticos - - - Artigos de borracha - - - Artigos de plástico - - - Cimento - - - Artefatos de cimento, gesso e semelhantes - - - Vidros, cerâmicos e outros produtos de minerais não metálicos - - - Ferro-gusa e ferroligas - - - Semiacabacados, laminados planos, longos e tubos de aço - - - Produtos da metalurgia de metais não ferrosos - - - Peças fundidas de aço e de metais não ferrosos - - - Produtos de metal, exclusive máquinas e equipamentos - - - Componentes eletrônicos - - - TEXTO para DISCUSSÃO 70 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Máquinas para escritório e equipamentos de informática - - - Material eletrônico e equipamentos de comunicações - - - Equipamentos de medida, teste e controle, ópticos e eletromédicos - - - Máquinas, aparelhos e materiais elétricos - - - Eletrodomésticos - - - Tratores e outras máquinas agrícolas - - - Máquinas para extração mineral e construção - - - Outras máquinas e equipamentos mecânicos - - - Automóveis, camionetas e utilitários - - - Caminhões e ônibus, inclusive cabines, carrocerias e reboques - - - Peças e acessórios para veículos automotores - - - Aeronaves, embarcações e outros equipamentos de transporte - - - Móveis - - - Produtos de indústrias diversas - - - Manutenção, reparação e instalação de máquinas e equipamentos - - - Eletricidade, gás e outras utilidades - - - Água, esgoto, reciclagem e gestão de resíduos - - - Edificações IPP (IBGE) 233 – Fabricação de artefatos de concreto, cimento, fibrocimento, gesso e materiais semelhantes; indústria geral IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número- -índice); IPP – número-índice de dezembro de 2013 = 100 (número-índice) TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 71 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Obras de infraestrutura IPP (IBGE) 234 – Fabricação de artefatos de concreto, cimento, fibrocimento, gesso e materiais semelhantes; indústria geral IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número- -índice); IPP – número-índice de dezembro de 2013 = 100 (número-índice) Serviços especializados para construção IPP (IBGE) 235 – Fabricação de artefatos de concreto, cimento, fibrocimento, gesso e materiais semelhantes; indústria geral IPP – número-índice de dezembro de 2018 = 100 (número- -índice); IPP – número-índice de dezembro de 2013 = 100 (número-índice) Comércio e reparação de veículos - - - Comércio por atacado e a varejo, exceto veículos automotores - - - Transporte terrestre de carga - - - Transporte terrestre de passageiros - - - Transporte aquaviário - - - Transporte aéreo - - - Armazenamento e serviços auxiliares aos transportes - - - Correios e outros serviços de entrega - - - Serviços de alojamento em hotéis e similares IPCA (IBGE) 7201090 – Hotel; 7201090 – Hospedagem IPCA – variação mensal (%) Serviços de alimentação - - - Livros, jornais e revistas - - - Serviços cinematográficos, música, rádio e televisão - - - Telecomunicações, televisão por assinatura e outros serviços relacionados - - - Desenvolvimento de sistemas e outros serviços de informação - - - Intermediação financeira, seguros e previdência complementar - - - TEXTO para DISCUSSÃO 72 3041 Descrição do produto Fonte Nome da série Variável Aluguel efetivo e serviços imobiliários IPCA (IBGE) 2101001.Aluguel residencial IPCA – Variação mensal (%) Aluguel imputado - - - Serviços jurídicos, contabilidade e consultoria - - - Pesquisa e desenvolvimento - - - Serviços de arquitetura e engenharia - - - Publicidade e outros serviços técnicos - - - Aluguéis não imobiliários e gestão de ativos de propriedade intelectual - - - Condomínios e serviços para edifícios - - - Outros serviços administrativos - - - Serviços de vigilância, segurança e investigação - - - Serviços coletivos da administração pública - - - Serviços de previdência e assistência social - - - Educação pública - - - Educação privada - - - Saúde pública - - - Saúde privada - - - Serviços de artes, cultura, esporte e recreação - - - Organizações patronais, sindicais e outros serviços associativos - - - Manutenção de computadores, telefones e objetos domésticos - - - Serviços pessoais - - - Serviços domésticos - - - Elaboração dos autores. Obs.: Conab – Companhia Nacional de Abastecimento; IPA-OG-DI – Índice de Preços ao Produtor Amplo por Origem; IPA – Índice de Preços ao Produtor Amplo; IPCA – Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo; e IPP – Índice de Preços ao Produtor. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 79 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 29912 Caminhões e ônibus, inclusive cabines, carrocerias e reboques - - - 29921 Peças e acessórios para veículos automotores - - - 30001 Aeronaves, embarcações e outros equipamentos de transporte - - - 31801 Móveis - - - 31802 Produtos de indústrias diversas IPA (FGV) 20200 – Produtos industriais IPA-OG-DI – variação 33001 Manutenção, reparação e instalação de máquinas e equipamentos IPA (FGV) 2022280 – Máquinas e equipamentos IPA-OG-DI – variação 35001 Eletricidade, gás e outras utilidades IPCA (IBGE) 22 – Combustíveis e energia IPCA – variação mensal (%) 36801 Água, esgoto, reciclagem e gestão de resíduos IPCA (IBGE) 2101004 – Taxa de água e esgoto IPCA – variação mensal (%) 41801 Edificações PMC (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de vendas de materiais de construção Número-índice (2022=100) 41802 Obras de infraestrutura - - - 41803 Serviços especializados para construção PMC (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de vendas de materiais de construção Número-índice (2022=100) 45001 Comércio e reparação de veículos PMC (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de vendas de veículos, motocicletas, partes e peças Número-índice (2022=100) 46801 Comércio por atacado e a varejo, exceto veículos automotores PMC (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de vendas de veículos, motocicletas, partes e peças Número-índice (2022=100) TEXTO para DISCUSSÃO 80 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 49001 Transporte terrestre de carga PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 4.1.1 – Rodoviário de cargas Número-índice (2022=100) 49002 Transporte terrestre de passageiros PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 4.1.1 – Rodoviário de passageiros Número-índice (2022=100) 50001 Transporte aquaviário PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 4.2 – Transporte aquaviário Número-índice (2022=100) 51001 Transporte aéreo PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 4.3 – Transporte aéreo Número-índice (2022=100) 52801 Armazenamento e serviços auxiliares aos transportes PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 4.4 – Armazenagem, serviços auxiliares aos transportes e Correios Número-índice (2022=100) 52802 Correios e outros serviços de entrega PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 4.1.1 – Rodoviário de cargas Número-índice (2022=100) 55001 Serviços de alojamento em hotéis e similares PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 1.1.1 – Alojamento Número-índice (2022=100) TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 81 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 56001 Serviços de alimentação PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 1.1.2 – Alimentação Número-índice (2022=100) 58001 Livros, jornais e revistas - - - 59801 Serviços cinematográficos, música, rádio e televisão - - - 61001 Telecomunicações, televisão por assinatura e outros serviços relacionados PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 2.2 – Serviços audiovisuais, de edição e agências de notícias Número-índice (2022=100) 62801 Desenvolvimento de sistemas e outros serviços de informação PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 2.1 – Serviços de tecnologia de informação e comunicação (TIC) Número-índice (2022=100) 64801 Intermediação financeira, seguros e previdência complementar PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 3 – Serviços profissionais, administrativos e complementares Número-índice (2022=100) 68001 Aluguel efetivo e serviços imobiliários IPCA (IBGE) 2101001 – Aluguel residencial IPCA – variação mensal (%) 68002 Aluguel imputado - - - 69801 Serviços jurídicos, contabilidade e consultoria PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 3 – Serviços profissionais, administrativos e complementares Número-índice (2022=100) 71801 Pesquisa e desenvolvimento - - - TEXTO para DISCUSSÃO 82 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 71802 Serviços de arquitetura e engenharia PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 3 – Serviços profissionais, administrativos e complementares Número-índice (2022=100) 73801 Publicidade e outros serviços técnicos PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 3 – Serviços profissionais, administrativos e complementares Número-índice (2022=100) 77001 Aluguéis não imobiliários e gestão de ativos de propriedade intelectual PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 3.2.1 – Aluguéis não imobiliários Número-índice (2022=100) 78801 Condomínios e serviços para edifícios PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 5.3 – Atividades imobiliárias Número-índice (2022=100) 78802 Outros serviços administrativos PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 5 – Outros serviços Número-índice (2022=100) 80001 Serviços de vigilância, segurança e investigação PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 5 – Outros serviços Número-índice (2022=100) 84001 Serviços coletivos da administração pública - - - 84002 Serviços de previdência e assistência social - - - 85911 Educação pública - - - TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 83 3041 Código do produto Descrição do produto Fonte Nome da série Variável 85921 Educação privada PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 1 – Serviços prestados às famílias Número-índice (2022=100) 86911 Saúde pública - - - 86921 Saúde privada - - - 90801 Serviços de artes, cultura, esporte e recreação - - - 94801 Organizações patronais, sindicais e outros serviços associativos PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 1 – Serviços prestados às famílias Número-índice (2022=100) 94802 Manutenção de computadores, telefones e objetos domésticos PMS (IBGE) Índices de receita nominal e do volume de serviços: 5 – Outros serviços Número-índice (2022=100) 94803 Serviços pessoais - - - 97001 Serviços domésticos - - - Elaboração dos autores. Obs.: PMC – Pesquisa Mensal de Comércio; e PMS – Pesquisa Mensal de Serviços. Ipea – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada EDITORIAL Coordenação Aeromilson Trajano de Mesquita Assistentes da Coordenação Rafael Augusto Ferreira Cardoso Samuel Elias de Souza Supervisão Ana Clara Escórcio Xavier Everson da Silva Moura Revisão Alice Souza Lopes Amanda Ramos Marques Honorio Barbara de Castro Cayo César Freire Feliciano Cláudio Passos de Oliveira Clícia Silveira Rodrigues Nayane Santos Rodrigues Olavo Mesquita de Carvalho Reginaldo da Silva Domingos Jennyfer Alves de Carvalho (estagiária) Katarinne Fabrizzi Maciel do Couto (estagiária) Editoração Anderson Silva Reis Augusto Lopes dos Santos Borges Cristiano Ferreira de Araújo Daniel Alves Tavares Danielle de Oliveira Ayres Leonardo Hideki Higa Capa Aline Cristine Torres da Silva Martins Projeto Gráfico Aline Cristine Torres da Silva Martins The manuscripts in languages other than Portuguese published herein have not been proofread. Ipea – Brasília Setor de Edifícios Públicos Sul 702/902, Bloco C Centro Empresarial Brasília 50, Torre B CEP: 70390-025, Asa Sul, Brasília-DF Missão do Ipea Aprimorar as políticas públicas essenciais ao desenvolvimento brasileiro por meio da produção e disseminação de conhecimentos e da assessoria ao Estado nas suas decisões estratégicas.