Análisis de Correlación en Series Temporales de Precios de Frutas Producidas en el Valle del São Francisco

Resumen

O agronegócio é uma relevante atividade econômica no Brasil, representando 26,6% do PIB em 2020. A fruticultura é um setor em destaque, contribuindo para o mercado interno e externo e gerando milhões de empregos diretos. A produção total de frutas in natura em 2020 superou 44 milhões de toneladas, posicionando o Brasil como o terceiro maior produtor mundial de frutas. Entre as principais frutas, a manga e a uva se destacam, ocupando a primeira e terceira posição nas exportações. Este estudo analisa os preços de duas variedades de manga (Palmer e Tommy Atkins) e duas de uva (Itália e Benitaka) produzidas no Vale do São Francisco, uma região relevante para essas produções e exportações. Os dados de preços médios semanais foram obtidos pelo Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA/USP). A partir das séries de preços obtidas, calculamos retornos logarítmicos e a volatilidade. Aplicamos os métodos Detrended Fluctuation Analysis (DFA) e Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA), que são úteis para a identificação de presença de autocorrelação e correlações entre duas séries temporais simultaneamente. O coeficiente de correlação cruzada (ρDCCA) foi usado para inferir o nível de correlação cruzada. Os resultados indicaram maior persistência nas séries de volatilidade e dois regimes com antipersistência para maiores escalas nas séries de retorno. As correlações cruzadas sugerem que as flutuações de preços da variedade líder de exportação (Tommy Atkins) afetam mais os preços no mercado interno (variedade Palmer). O coeficiente de correlação cruzada apontou para uma correlação mais forte entre as séries de retorno.