dc.contributor.advisor1 | LOBATO, Tarcísio da Costa | |
dc.date.accessioned | 2024-08-13T20:49:16Z | |
dc.date.available | 2024-08-13T20:49:16Z | |
dc.date.issued | 2021-09-01 | |
dc.identifier.citation | SILVA, Estevão Miguel Cardoso da. Detecção de indícios de cartel: um estudo de caso para Belém/PA e Santarém/PA por meio de modelos de volatilidade. Orientador: Tarcísio da Costa Lobato. 2021. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso ( Ciências Econômicas) - Universidade Federal do Oeste do Pará, Santarém, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1772 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1772 | |
dc.description.abstract | In Brazil, currently, one of the main efforts made by the Sistema Brasileiro de Defesa da
Concorrência (SBDC) is to fight against collusive associations between firms in the brazilian
fuels market, such as which incur in this type of association both in retail (gás stations) and not
wholesale (distribution sector). In the state of Pará, in particular, there are few studies dedicated
to analyzing the municipalities that this research will endeavor to study. Added to this is the
fact that the Conselho Administrativo de Defesa Econômica (CADE) increasingly needs studies
such as this one to support investigations into complaints of price parallelism between firms.
Thus, this study used screen statistical methods using the ARCH (Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity), GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity),
EGARCH (Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic) and
TGARCH (Generalized Authoregressive Conditional Heteroscedas)) volatility models
(Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic) and TGARCH
(Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) on the series of
gasoline C prices in the municipalities of Belém/PA and Santarém/PA, using weekly data
provided by the official website of the National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels
(ANP). The series covers the period 2004-2020. In order to apply the models, two periods were
selected in which there was supposed to have been a cartel. These periods were determined
based on the application of resale margin and price variation filters, following the selected
methodology. The models did not show signs of a cartel, according to the equation for the
average, as there is no price increase during the hypothetical cartel period in the two
municipalities. Furthermore, it was verified in the variance equation of the Belém ARCH model
that there was a reduction in price variation, configuring an indication of a cartel. There was no
evidence of the presence of asymmetric shocks in the Belém series. In the Santarém models,
there was no evidence of a cartel by the equation of variance of the models. The TGARCH
model for Santarém showed evidence of the presence of asymmetric shocks in the
municipality's series. | pt_BR |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Oeste do Pará | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.source | 1 PDF | pt_BR |
dc.subject | Cartel | pt_BR |
dc.subject | Variância | pt_BR |
dc.subject | Combustíveis | pt_BR |
dc.title | Detecção de indícios de cartel: um estudo de caso para Belém/PA e Santarém/PA por meio de modelos de volatilidade | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/0825300762615162 | pt_BR |
dc.creator.ORCID | https://orcid.org/0000-0001-7543-1604 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2955106962736164 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1ORCID | https://orcid.org/0000-0002-2002-5622 | pt_BR |
dc.description.resumo | No Brasil, atualmente, um dos principais esforços despendidos pelo Sistema Brasileiro de
Defesa da Concorrência (SBDC) está em combater as frequentes associações colusivas entre
firmas no mercado de combustíveis brasileiro, as quais incorrem nesse tipo de associação tanto
no varejo (postos de combustíveis) quanto no atacado (setor de distribuição). Ademais, o
Conselho Administrativo de Defesa Econômica (CADE) necessita cada vez mais de estudos
para subsidiar as investigações de denúncias de paralelismo de preço entre firmas. No estado
do Pará, em especial, há poucos estudos dedicados para detecção de indícios de cartéis, portanto
esta pesquisa pretende a analisar nos municípios de Belém e Santarém. A base de dados
utilizada foram os dados semanais fornecidos pelo portal oficial da Agência Nacional do
Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), no período de 2004 a 2020. Dessa forma, este
estudo empregou métodos estatísticos de screens com a utilização dos modelos de volatilidade
ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity), GARCH (Generalized Autoregressive
Conditional Heteroskedasticity), EGARCH (Exponential Generalized Autoregressive
Conditional Heteroskedastic) e TGARCH (Threshold Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity). Para ser feita a aplicação dos modelos, foram selecionados dois períodos
em que se supôs ter havido um cartel. Tais períodos foram determinados com base na aplicação
de filtros de margem de revenda e de variação dos preços, conforme a metodologia selecionada.
Os modelos não apontaram indícios de cartel, pela equação para a média, pois não há aumento
de preços durante o período hipotético de cartel nos dois municípios. Ademais, foi verificado
na equação da variância do modelo ARCH de Belém que houve redução na variação dos preços,
configurando um indicio de cartel. Não houve indícios de presença de choques assimétricos na
série de Belém. Nos modelos de Santarém não houve indícios de cartel pela equação da
variância dos modelos. O modelo TGARCH para Santarém apresentou indícios de presença de
choques assimétricos na série do município. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Others | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFOPA | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ:: CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS | pt_BR |
dc.creator | SILVA, Estevão Miguel Cardoso da | |
dc.publisher.department | Instituto de Ciências da Sociedade | pt_BR |