O objetivo principal deste estudo consiste em analisar determinantes do mercado de soja com base em dados de séries mensais, de 01/2005 a 12/2015. Para tanto, são desenvolvidos e ajustados três modelos teóricos, cujas hipóteses são testadas por meio de Modelos de Autorregressão Vetorial com Correção de Erros (VEC). O primeiro modelo analisa os determinantes da disponibilidade interna de soja em grãos. O segundo identifica os fatores que influenciam o processamento doméstico de soja. No terceiro modelo analisam-se os determinantes da oferta de exportação brasileira de soja em grãos, partindo do pressuposto de que as exportações dependem, dentre outros, de fatores que influenciam a demanda e oferta interna desse produto. A contribuição do presente estudo, relativamente aos já realizados sobre o mercado da soja no Brasil, é complementar aos existentes na literatura, os quais versam, particularmente, sobre aspectos de preços. Os resultados indicam que, dentre as variáveis consideradas no primeiro modelo, a área e a produtividade são as que causam maior impacto sobre a disponibilidade interna, como esperado, com efeitos positivos e mais do que proporcionais. A elasticidade encontrada para o preço ao atacado do grão indica que uma variação nessa variável causa um efeito no mesmo sentido e proporcional sobre a disponibilidade interna. Por outro lado, variações na disponibilidade interna impactam negativamente o preço ao atacado do grão, com efeitos de pequena magnitude. Quanto ao segundo modelo, o fator mais influente sobre o processamento doméstico é a renda, com efeito positivo e mais do que proporcional, o que sugere que a demanda por produtos processados aumenta quando o poder de compra aumenta. A renda também impacta forte e positivamente as quantidades abatidas de suínos e de aves, indicando que à medida que o poder de compra aumenta, o consumo de carnes tende a aumentar. Quanto aos resultados do terceiro modelo, verifica-se uma expressiva influência positiva do câmbio e do preço de exportação do grão sobre as exportações de soja. Já variações no preço doméstico do grão e na renda interna causam impactos negativos sobre as exportações. Neste caso, o processamento doméstico pode se tornar mais atrativo, pois um aumento no preço doméstico do grão gera um aumento no preço de seus derivados, que por sua vez, leva a um aumento na quantidade de soja processada. Com o aumento do processamento, o consumo interno de soja aumenta consequentemente, reduzindo assim a oferta do grão para exportação. O forte impacto negativo de variações na renda sobre as exportações sugere que o aumento da absorção interna reduz as exportações de soja. Os resultados também indicam que o preço de exportação do grão é a variável mais relevante para explicar variações no preço ao atacado do grão. De modo geral, os modelos ajustados conseguiram representar de forma apropriada os segmentos do mercado de soja de interesse deste estudo, apresentando resultados que contribuem para um melhor entendimento do comportamento desse mercado, a dinâmica e sensibilidade do setor em uma dada conjuntura, antever tendências e orientar ações de investimento, produção, abastecimento e exportação. / The main objective of this study is to examine the determinants of the soybean market in Brazil based on monthly data from Jan/2005 to Dec/2015. For that purpose, three theoretical models are developed and adjusted, whose hypotheses are tested using the Vector Error Correction (VEC) Methodology. The first model analyzes the determinants of the availability of soybean on the domestic market. The second one identifies the factors that influence the domestic processing of the grain. The third model examines the determinants of export supply of Brazilian soybean, based on the assumption that exports depend on factors that influence domestic demand and supply, among others. The goal of the present study is to contribute to the existing literature on the soybean market in Brazil, which is focused particularly on the aspects of prices. The results indicate that from the variables considered in the first model, area and yield greatly influence soybean availability on the domestic market, as expected, with positive and more than proportional effects. The estimated elasticity for soybean prices on the wholesale market indicates that a variation in this variable affects domestic availability in the same direction and proportionally. On the other hand, variations in domestic availability influence negatively the wholesale price of the grain, with small magnitude effects. In the second model, the most influential factor on domestic processing of soybean is income, with a positive and more than proportional effect, suggesting that demand for processed products grows when the purchasing power increases. Income also affects strongly and positively the number of hogs and poultry slaughtered, indicating that as purchasing power increases, meat consumption tends to rise. The results of the third model show a significant positive influence of the exchange rate and the export price on soybean exports. Variations in domestic prices of soybean and income have negative impacts on exports. In this case, domestic processing can become more attractive, since an increase in the domestic price of the grain generates an upward trend in the price of its derivatives, which, in turn, leads to a rise in the amount of soybean processed. With the increase in processing, domestic consumption of soybean grows accordingly, reducing the supply of the grain for exports. The strong negative impact of income variations on exports suggests that the increased internal consumption reduces soybean exports. The results also indicate that the export price of soybean is the most important variable to explain variations in the wholesale price of the grain. In general, the adjusted models were able to adequately represent the soybean market segments analyzed in this study, showing results that contribute to a better understanding of the behavior of this market and of the dynamics and sensitivity of the sector in a given scenario, thus, helping the anticipation of trends and the development of actions related to investments, production, supply and exports.

O objetivo principal deste estudo consiste em analisar determinantes do mercado de soja com base em dados de séries mensais, de 01/2005 a 12/2015. Para tanto, são desenvolvidos e ajustados três modelos teóricos, cujas hipóteses são testadas por meio de Modelos de Autorregressão Vetorial com Correção de Erros (VEC). O primeiro modelo analisa os determinantes da disponibilidade interna de soja em grãos. O segundo identifica os fatores que influenciam o processamento doméstico de soja. No terceiro modelo analisam-se os determinantes da oferta de exportação brasileira de soja em grãos, partindo do pressuposto de que as exportações dependem, dentre outros, de fatores que influenciam a demanda e oferta interna desse produto. A contribuição do presente estudo, relativamente aos já realizados sobre o mercado da soja no Brasil, é complementar aos existentes na literatura, os quais versam, particularmente, sobre aspectos de preços. Os resultados indicam que, dentre as variáveis consideradas no primeiro modelo, a área e a produtividade são as que causam maior impacto sobre a disponibilidade interna, como esperado, com efeitos positivos e mais do que proporcionais. A elasticidade encontrada para o preço ao atacado do grão indica que uma variação nessa variável causa um efeito no mesmo sentido e proporcional sobre a disponibilidade interna. Por outro lado, variações na disponibilidade interna impactam negativamente o preço ao atacado do grão, com efeitos de pequena magnitude. Quanto ao segundo modelo, o fator mais influente sobre o processamento doméstico é a renda, com efeito positivo e mais do que proporcional, o que sugere que a demanda por produtos processados aumenta quando o poder de compra aumenta. A renda também impacta forte e positivamente as quantidades abatidas de suínos e de aves, indicando que à medida que o poder de compra aumenta, o consumo de carnes tende a aumentar. Quanto aos resultados do terceiro modelo, verifica-se uma expressiva influência positiva do câmbio e do preço de exportação do grão sobre as exportações de soja. Já variações no preço doméstico do grão e na renda interna causam impactos negativos sobre as exportações. Neste caso, o processamento doméstico pode se tornar mais atrativo, pois um aumento no preço doméstico do grão gera um aumento no preço de seus derivados, que por sua vez, leva a um aumento na quantidade de soja processada. Com o aumento do processamento, o consumo interno de soja aumenta consequentemente, reduzindo assim a oferta do grão para exportação. O forte impacto negativo de variações na renda sobre as exportações sugere que o aumento da absorção interna reduz as exportações de soja. Os resultados também indicam que o preço de exportação do grão é a variável mais relevante para explicar variações no preço ao atacado do grão. De modo geral, os modelos ajustados conseguiram representar de forma apropriada os segmentos do mercado de soja de interesse deste estudo, apresentando resultados que contribuem para um melhor entendimento do comportamento desse mercado, a dinâmica e sensibilidade do setor em uma dada conjuntura, antever tendências e orientar ações de investimento, produção, abastecimento e exportação. / The main objective of this study is to examine the determinants of the soybean market in Brazil based on monthly data from Jan/2005 to Dec/2015. For that purpose, three theoretical models are developed and adjusted, whose hypotheses are tested using the Vector Error Correction (VEC) Methodology. The first model analyzes the determinants of the availability of soybean on the domestic market. The second one identifies the factors that influence the domestic processing of the grain. The third model examines the determinants of export supply of Brazilian soybean, based on the assumption that exports depend on factors that influence domestic demand and supply, among others. The goal of the present study is to contribute to the existing literature on the soybean market in Brazil, which is focused particularly on the aspects of prices. The results indicate that from the variables considered in the first model, area and yield greatly influence soybean availability on the domestic market, as expected, with positive and more than proportional effects. The estimated elasticity for soybean prices on the wholesale market indicates that a variation in this variable affects domestic availability in the same direction and proportionally. On the other hand, variations in domestic availability influence negatively the wholesale price of the grain, with small magnitude effects. In the second model, the most influential factor on domestic processing of soybean is income, with a positive and more than proportional effect, suggesting that demand for processed products grows when the purchasing power increases. Income also affects strongly and positively the number of hogs and poultry slaughtered, indicating that as purchasing power increases, meat consumption tends to rise. The results of the third model show a significant positive influence of the exchange rate and the export price on soybean exports. Variations in domestic prices of soybean and income have negative impacts on exports. In this case, domestic processing can become more attractive, since an increase in the domestic price of the grain generates an upward trend in the price of its derivatives, which, in turn, leads to a rise in the amount of soybean processed. With the increase in processing, domestic consumption of soybean grows accordingly, reducing the supply of the grain for exports. The strong negative impact of income variations on exports suggests that the increased internal consumption reduces soybean exports. The results also indicate that the export price of soybean is the most important variable to explain variations in the wholesale price of the grain. In general, the adjusted models were able to adequately represent the soybean market segments analyzed in this study, showing results that contribute to a better understanding of the behavior of this market and of the dynamics and sensitivity of the sector in a given scenario, thus, helping the anticipation of trends and the development of actions related to investments, production, supply and exports.