Previsões para a produção de leite sob instabilidade pluviométrica no Ceará no período de 1974 a 2019

Abstract

O setor da pecuária é fortemente influenciado pelos fenômenos climáticos, e a instabilidade pluviométrica se torna um entrave à capacidade produtiva, sobretudo dos municípios pertencentes ao semiárido. Os produtores planejam e organizam sua produção a partir de experiências passadas e criam expectativas quanto ao futuro. Este trabalho avaliou a forma como as variáveis exógenas (pluviometria e preços) interferiam nas previsões dos produtores de leite no Ceará, no período de 1974 a 2019. Geraramse projeções acerca das variáveis endógenas sobre as quais os produtores de leite tinham poder de decisão (rebanho e produtividade). Embora eles não tivessem poder de decisão sobre o preço médio, que é determinado exogenamente pelo mercado, o estudo fez estimativas das formas de projeções também para essa variável. Estimou-se a maneira como provavelmente a pluviometria pudesse afetar as previsões das variáveis associadas à produção de leite. Utilizou-se do método ARIMA, proposto por Box e Jenkins (1976), para captar o comportamento das variáveis com base em séries históricas (1974-2019). Os resultados confirmaram o impacto indireto das chuvas e dos preços sobre as variáveis endógenas de decisão. As trajetórias das expectativas de produção e dos valores projetados, bem como os testes estatísticos realizados, sinalizaram a robustez dos ajustamentos feitos na pesquisa. The livestock sector is strongly influenced by weather phenomena and rainfall instability becomes an obstacle to productive capacity, especially in municipalities belonging to the semiarid region. Producers plan and organize their production based on past experiences, and from these experiences, they create their expectations for the future. This work evaluated how exogenous variables (rainfall and prices) interfere in the forecasts of dairy farmers in Ceará in the period from 1974 to 2019. Projections are generated about the endogenous variables over which dairy farmers have decision-making power (herd and productivity). Although they do not have decision-making power over the average price, which is exogenously determined by the market, the study estimated the forms of projections for this variable as well. It was also estimated how rainfall likely affects the predictions of variables associated with milk production. The ARIMA method proposed by Box and Jenkins (1976) was used to capture the behavior of variables based on their historical series (1974-2019). The results confirmed the indirect impact of rainfall and prices on the endogenous decision variables. The trajectories of production expectations and projected values, as well as the statistical tests performed, indicated the robustness of the adjustments made in the survey.