Impacto das variáveis climáticas no preço do café arábica no Espírito Santo: uma análise de séries temporais

Abstract

Este trabalho tem como objetivo analisar o impacto das variáveis climáticas no preço do café arábica no estado do Espírito Santo, utilizando dados de 2018 a 2022. A pesquisa adota uma abordagem quantitativa e utiliza técnicas de modelagem de a análise de séries temporais, como Vetores Autoregressivos (VAR), decomposição da variância e Função Impulso-Resposta, para identificar a relação entre as variáveis climáticas e o preço do café. A análise revelou que variáveis como precipitação, pressão atmosférica e radiação não têm impacto significativo sobre o preço do café. Em contrapartida, a temperatura de bulbo e a temperatura de orvalho mostraram-se variáveis com forte impacto, especialmente em defasagens temporais de 1 a 6 meses. A decomposição da variância indicou que a temperatura de bulbo, principalmente com 3 defasagens, explica uma porção relevante da variação do preço e a temperatura de orvalho também, quando defasada em um período. A pesquisa contribui para um melhor entendimento dos fatores climáticos que afetam o mercado de café, oferecendo informações valiosas para produtores e gestores do setor, que podem utilizar esses dados para aprimorar o planejamento de safras e estratégias de comercialização.

This study aims to analyze the impact of climatic variables on the price of Arabica coffee in the state of Espírito Santo, using data from 2018 to 2022. The research adopts a quantitative approach and employs time series modeling techniques, such as Vector Autoregressive (VAR), variance decomposition, and Impulse Response Function, to identify the relationship between climatic variables and coffee prices. The analysis revealed that variables such as precipitation, atmospheric pressure, and radiation have no significant impact on coffee prices. Conversely, wet-bulb temperature and dew point temperature showed a strong impact, especially with time lags of 1 to 6 months. Variance decomposition indicated that wet-bulb temperature, particularly with 3 lags, explains a significant portion of price variation, while dew point temperature also plays a role when lagged by one period. The research contributes to a better understanding of the climatic factors affecting the coffee market, providing valuable insights for producers and industry managers, who can use this data to enhance crop planning and marketing strategies.