Cepea_agro_e_inflacao_(1)

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AGRONEGÓCIO E 
A INFLAÇÃO
JANEIRO DE 2020
SUMÁRIO EXECUTIVO
O foco desse material, que acaba de ser lançado e será atualizado periodicamente, está em analisar os efeitos in-
flacionários dos preços agropecuários. As mudanças na inflação (e em qualquer variável) entre dois momentos po-
dem ser de duas naturezas: esperadas (antecipadas) ou não esperadas (não-antecipadas) tendo em conta as informa-
ções disponíveis no momento inicial. As mudanças não esperadas na inflação decorrem de surpresas ou “inovações” nela 
própria e nos seus determinantes. Como a inflação esperada já terá sido utilizada no processo de decisão dos agentes eco-
nômicos, a relevância sobre os movimentos da inflação recai sobre a categoria de imprevistos – foco da nossa análise. 
OBJETIVO
MATERIAIS E MÉTODOS
A base teórica para as análises são os modelos keynesianos novos para a Curva de Phillips, relacionando inflação com seus determinantes. 
Para avaliar os fatores que geraram variações não antecipadas no IPCA utiliza-se o Modelo de Autorregressão Vetorial Estrutural (VAR-E). 
Especificamente, para mostrar como o choque em cada variável impactou as demais em termos do que se esperava sobre seu comporta-
mento a partir de certo momento, foi utilizado o método de Decomposição Histórica. No caso, foca-se em como os diferentes choques con-
tribuíram para que o IPCA observado em 2018 e até o terceiro trimestre de 2019 diferisse do esperado a partir das informações disponíveis 
até o quarto trimestre de 2017 (2017-T4). São utilizadas diversas informações, obtidas no Cepea, no IBGE, no Banco Central e na ANP. 
PRINCIPAIS RESULTADOS
Buscamos responder as seguintes questões: O que surpreendeu, ou que inovação ocorreu, no comportamento do IPCA a partir do que 
se sabia em 2017-T4? E como agronegócio contribuiu para que a inflação ficasse acima ou abaixo do esperado?
 
i) Em 2018, as taxas do IPCA observadas foram menores do que as esperadas em 2017-T4. No acumulado do ano todo (entre 
2018-T1 e 2018-T4), o IPCA aumentou 3,002%, quando, com base em 2017-T4, esperava-se 4,208%.
ii) Sem a participação do agronegócio, essas taxas trimestrais cairiam e o IPCA observado entre o primeiro e o quarto trimestre 
teria sido 1,839%. Logo, o agronegócio fez aumentar a taxa de inflação em 1,163pp em 2018, através de IPPA-Grãos, IPPA-Pecuária 
e IPPA-Hortifrutícolas. 
iii) 2018 foi um ano de oferta relativamente apertada para o setor. O PIB-Volume da agropecuária (dentro da porteira) cresceu 
apenas 0,43% em 2018, depois de avançar 14,0% em 2017. Para o agronegócio como um todo, as taxas do PIB-Volume foram 1,42% 
em 2018 e 6,42% em 2017.
iv) Em 2019, as taxas acumuladas do IPCA até o terceiro trimestre vieram pouco menores que as correspondentes de 2018, 
seja em termos antecipados, seja em termos observados. As quedas não antecipadas nos preços de grãos (IPPA-Grãos) e hortaliças 
(IPPA-Hortifrutícolas), assim como do diesel, favoreceram os resultados de 2019 em termos de inflação menor. Os preços da pecuária 
atuaram em sentido contrário.
v) No terceiro trimestre, em especial, o agronegócio – em razão da forte alta dos produtos da pecuária – contribuiu para au-
mento de 0,26pp na inflação observada.
BARROS, G.S.C.; CARRARA, A.F.; SILVA, A.F.; CASTRO, N.R. Agronegócio e inflação. 
Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada, v. 1, n. 1, janeiro 2020. 
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A questão dos impactos dos produtos do agronegócio, ou seja, de origem na agropecuária, sobre a inflação brasileira 
desperta grande interesse entre pesquisadores, 
analistas, formuladores de política e da socie-
dade em geral. Quase sempre se busca entre 
os alimentos um ou mais vilões da vez, apesar 
de ser tão simples entender que o que acarre-
ta esses aumentos de preços não é o produtor 
– que não tem poder para isso – mas, sim, o 
clima, as pragas e doenças, o desemprego e 
o crescimento econômico, os movimentos do 
dólar e das commodities no mercado inter-
nacional, todos fora do controle do produtor. 
Tendo em vista contribuir para o entendimen-
to sistemático e consistente dessa questão e 
a mensuração dos impactos do agronegócio 
e outros fatores – inclusive macroeconômicos 
- sobre a inflação, o Cepea passa a divulgar 
análises sistemáticas e consistentes com as for-
mulações teóricas atuais sobre esse assunto. 
 Um aspecto que, desde o início, é pre-
ciso esclarecer é que os preços de produtos 
agropecuários – matérias primas - podem pro-
vocar aumentos no IPCA e, ao mesmo tempo, 
terem caído em termos reais para o produtor. 
Ou seja, o produtor pode não estar ganhan-
do dinheiro com a inflação dos alimentos. 
 Em decorrência de movimentos 
de preços, um setor se beneficia quando 
a média de seus preços sobe mais (ou cai 
menos) do que a média de preços de to-
dos os setores da economia. Diz-se, então, 
que seu preço relativo (ou real) aumentou. 
 No caso do agronegócio, o Cepea cal-
cula o Índice de Preços ao Produtor Agropecuá-
rio (IPPA), uma média dos Índices de Preços ao 
Produtor de Grão (IPPAG), de pecuária (IPPAP) e 
hortifrutícolas (IPPAH)¹. O IBGE calcula defla-
tores da economia e dos setores². Sempre oferta 
e demanda estão em ação e movimentam os 
preços. No caso da agropecuária, a demanda 
vem crescendo bastante interna e externamen-
te; mas a oferta cresce mais. No período aqui 
considerado (2000 a 2019), conforme cálculos 
do Cepea, seus preços relativos caíram entre 
20% e 25%. O aumento de volume produzido 
foi de 155%, sendo que o de grãos, especifi-
camente, cresceu 235%. Mas o volume expor-
tado pelo agronegócio aumentou mais 350%³. 
São sinais claros de aumentos importantes 
de produtividade e redução de custos reais 
e da representatividade das exportações nos 
negócios agropecuários (Barros et al, 2019). 
 O foco aqui, porém, recai sobre os efei-
tos inflacionários dos preços agropecuários. Tra-
ta-se, então, de analisar preços nominais, posto 
que inflação é um aumento generalizado de pre-
ços nominais. Evidentemente, um aumento no 
preço médio das matérias primas do agronegó-
cio (IPPA) contribui para aumentar tanto o pre-
ço médio da economia (deflatores, por exemplo) 
quanto o IPCA ao consumidor (que é uma mé-
dia dos preços dos bens e serviços de consumo 
com ponderação pelos pesos de tais itens no or-
çamento das famílias). Como regra, entretanto, 
1. APRESENTAÇÃO: ASPECTOS BÁSICOS
¹ Ver https://www.cepea.esalq.usp.br/br/ippa.aspx . 
² É bastante comum no processo de cálculo do PIB da economia e de seus econômicos, estimar também os Deflatores do PIB da economia e dos 
setores individuais. O IBGE faz isso para a economia e diversos agregados econômicos. O Cepea calcula Deflatores para o agronegócio e seus 
segmentos. O Deflator é uma medida da evolução dos preços da economia e setores, com a vantagem de usar ponderação dada pelo valor agregado 
e não a quantidade produzida. Se o Deflator da Indústria cresceu mais do que o Deflator da economia toda, diz-se que o preço relativo da indústria 
aumentou. O Deflator da economia é considerado um índice de preço médio aos produtores da economia toda. Outra medida semelhante é o Índice 
Geral de Preços da FGV.
³ Ver Barros, G.S.A.C., A.C. O. Adami. 2019. Índices de Exportação do Agronegócio (3º Trimestre de 2019.) In: https://www.cepea.esalq.usp.br/upload/
kceditor/files/Cepea_ExportAgro_3trimestre2019_(2).pdf.
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as variações de preços ao produtor agropecuá-
rio são transmitidas bastante atenuadas ao con-
sumidor (embora possa não parecer): em geral 
os preços agropecuários apresentam variações 
relativamente grandes em razão de variações 
nas suas disponibilidades; mas seus derivados 
ao consumidor têm na composição de seus cus-
tos grande participação de itens (mão de obra, 
energia, insumos industriais, bens de capitalutilizados em logística e processamento) cujos 
preços são muito mais estáveis que a matérias 
primas agropecuárias. Por exemplo, o salário, as 
tarifas de energia e transporte, em muitos casos 
permanecem constantes durante um ano. Por 
isso, apenas uma parte das oscilações de preços 
ao produtor chega ao consumidor. Isso acontece 
em maior grau para os produtos mais proces-
sados e procedentes de regiões mais distantes. 
 Outro aspecto muito relevante é o de 
que a inflação é medida por uma taxa de cres-
cimento. Pode-se dizer que a inflação caiu de 
um mês para outro, embora todos os preços te-
nham aumentado; o que se quer dizer com que-
da da inflação é que os preços subiram menos 
do que no mês anterior – exemplo: num mês 
subiram 3%, no seguinte, 2%. Havendo que-
da de produção, o agronegócio contribui para 
aumento da inflação porque seu preço vai su-
bir, não importa se mais ou menos do que os 
preços dos demais setores. Se subiu mais, seu 
preço relativo aumentou. O lucro do produtor 
aumentou? Depende do que aconteceu com 
seus custos, que se compõem, além de mão 
de obra, de preços de insumos provenientes de 
outros setores (agroquímicos, maquinário, etc.). 
Depende também da relação entre o volume de 
perdas de produção em cada região (por exem-
plo) e o aumento de preço havido. Por exem-
plo, suponha que o Sul produz 40% da safra 
de soja brasileira e o Centro Oeste, o restante. 
E que a elasticidade de demanda da soja seja 
(-2/3). O preço médio da soja no Brasil aumen-
tará 30% se a safra do Sul cair 50% (levando 
a uma quebra de 20% na produção nacional), 
e a do Centro-Oeste não se alterar. Logo, a re-
ceita média dos produtores brasileiros de soja 
aumentará 4%, a dos sulistas cairá 35% e dos 
produtores do Centro-Oeste, ficará 30% maior. 
 Mesmo que o preço ao produtor do 
agronegócio tenha subido, pode ser que esse 
aumento tenha sido menor do que a média da 
economia (seu preço relativo terá caído). Os pre-
ços dos demais setores teriam aumentado ao 
nível de produtor com maior intensidade. Como 
esses setores são menos competitivos, possuem 
margens de lucro que podem ser reduzidas no 
curto prazo, sem que isso implique prejuízo. Se 
a economia está com baixo crescimento ou em 
recessão, crédito escasso ou caro, poderá ser 
melhor para esses setores não repassar ao con-
sumidor sua alta de custos. Por sinal, contrair 
a atividade econômica – via políticas fiscais e 
monetárias - é a forma adotada pelo governo 
para reduzir a inflação, ou seja, basicamente fa-
zer com que os custos não sejam repassados ao 
consumidor. No final da história, pode ser que 
os preços agropecuários tenham subido menos 
do que os dos produtores de outros setores, 
mas que os seus derivados tenham ficado mais 
caros – embora nem de longe, como já foi argu-
mentado, tenham aumentado como suas maté-
rias primas - que os derivados de outros setores. 
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2. A INFLAÇÃO E O AGRONEGÓCIO E DEMAIS 
DETERMINANTES 
A base teórica para as análises realizadas pelo Cepea para analisar a inflação e seus determinantes são os modelos ke-
ynesianos novos para a Curva de Phillips, re-
lacionando inflação com seus determinantes. 
Consideram que no mercado prevalece a cha-
mada competição monopolística, caracterizada 
por um número relativamente grande de firmas 
para as quais os preços não são dados (como 
acontece na competição perfeita), mas cada 
qual pode ajustar seus preços em função de seu 
poder de mercado . Nesse contexto, a expecta-
tiva de inflação futura (formulada pelos agentes 
de mercado) será determinante para os ajustes 
de preços. Quanto maior a expectativa de infla-
ção maior a propensão dos agentes econômicos 
a aumentarem seus preços e, portanto, maior a 
probabilidade de aumento na inflação observa-
da. Daí o interesse das autoridades monetárias 
em aferir de perto e se possível influenciar as 
expectativas de inflação. Choques de Demanda 
e de Oferta também devem ser considerados. 
 A Figura 1 ilustra e resume a análise a 
ser desenvolvida tendo em vista interpretar a 
evolução da inflação no Brasil, onde o agrone-
gócio tem, evidentemente, papel de destaque. 
 Evidenciam-se relações diversas en-
tre a inflação (IPCA) e os fatores diretamente 
a ela relacionados: (a) os preços do agrone-
gócio influenciados por clima, pragas e doen-
ças, mercado externo, câmbio e, mais a longo 
prazo, a produtividade; (b) Hiato afetado por 
políticas macroeconômicas e também pela 
produtividade; (c) preço do diesel, afetado 
pelo mercado externo e câmbio; e (d) expec-
tativas que envolvem a totalidade de informa-
ções sobre os demais determinantes da infla-
ção disponíveis num determinado momento. 
 A inflação no Brasil (medida pelas va-
riações no IPCA – Índice de Preços ao Consu-
midor Ampliado, calculado pelo IBGE) depende, 
no contexto desses modelos, da Expectativa 
da Inflação (EXPEC) dos agentes econômicos 
– que pode ser medida pela expectativa cole-
tada pelo Banco Central através da pesquisa 
Focus. Essa expectativa pode ser vista como 
uma precificação – feita pelos agentes eco-
nômicos - de eventos relacionados à inflação 
obtida de um universo de informações pas-
sadas, correntes e esperadas para o futuro. 
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Esses avanços modernos a partir da Curva de Phillips foram desenvolvidos inicialmente por autores como GOODFRIEND E KING (1997) e BLAN-
CHARD e GALI (2007), entre outros. 
Na realidade, fora da agropecuária abundam os oligopólios – cada setor com poucas empresas relativamente grandes – que operam com margens signifi-
cativas, e com espaço para ajustar ou não seus preços nos momentos que julgarem oportunos. Veja-se a frequência do uso do parcelamento de preços “sem 
juros” (mesmo em condições de juros muito altos) e da flexibilidade no contínuo manejo de “descontos promocionais” substanciais. Tudo indicativo de 
margens folgadas que afastam a possibilidade de prejuízos mesmo com “generosas” estratégias de vendas. Mesmo no agronegócio, é predominante a pre-
sença de oligopólios na venda de insumos e oligopsônios na compra da matéria prima agropecuária. O produtor fica prensado entre grupos controladores de 
preços a montante e a jusante. A pressuposição de competição monopolística é, portanto, uma simplificação da realidade, mas, mesmo, assim, se presta para 
as análises da inflação no presente caso, na medida que traz à tona variáveis tidas atualmente como fundamentais para entender o processo inflacionário. 
Modelos dessa mesma natureza foram empregados no Brasil por BOGDANSKI, TOMBINI e WERLANG (2000), e também são expostos 
por BOGDANSKI et al. (2001). O Banco Central do Brasil vem usando modelos dessa natureza para analisar o comportamento da infla-
ção (BANCO CENTRAL, 2014). CARRARA e BARROS (2016) empregaram modelo semelhante para relacionar agronegócio e inflação no Brasil. 
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Figura 1 - Quadro Analítico relacionando Inflação, Agronegócio e outros Fatores Domésticos e Internacionais
Fonte: elaboração dos autores.
 Choques de demanda decorrem das 
políticas de governo no campo fiscal (receitas 
e gastos do setor público), monetário (fixação 
da taxa de juros e medidas de expansão ou 
contenção do crédito). Esses choques de de-
manda podem aquecer ou esfriar a economia e 
tem sido medida, como é feito nesta pesquisa, 
pelo Hiato do Produto (HIATO - distância do PIB 
observado em relação ao Produto Potencial), 
de tal forma que quanto maior o Hiato, mais 
aquecida a economia e maior a tendência de 
aumento da inflação. O PIB do Brasil é calculado 
trimestralmente pelo IBGE. O Produto Potencial 
é estimado pelo CEPEA, utilizando procedimen-
tos recomendados pela literatura especializada 
. O Produto Potencial da economia depende 
basicamente da evolução da produtividade no 
país, que depende de uma diversidade de fato-7
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res que vão desde investimentos em educação, 
tecnologia e inovação, da abertura da econo-
mia em termos comerciais e financeiros, até 
previsibilidade e confiabilidade das instituições. 
 Choques de Oferta são devidos a fa-
tores que influenciam a produção como efeito 
de fatores de ordem geral (como conflitos que 
perturbam o funcionamento do mercado - as-
sociados a questões políticas, interesses comer-
ciais, etc. – ocorrências climáticas e sanitárias, 
tecnológicas, entre outros). Vão ser medidos 
em dois contextos: agronegócio e petróleo. 
 Choques do agronegócio são medidos 
por variações nos seus preços. Nestas análises são 
considerados os choques nos preços dos grãos 
(IPPAG), nos preços dos produtos da pecuária 
(IPPAP) e nos preços dos hortifrutícolas (IPPAH). 
Esses preços são medidos pelos Índices de Pre-
ços ao Produtor Agropecuário (IPPA) do Cepea. 
 Choques de petróleo são mais direta-
mente medidos pelas variações de Preço do Óleo 
Diesel (DIESEL, divulgado pela ANP), combus-
tível essencial para o transporte dos produtos 
em geral no Brasil, inclusive os agropecuários. 
 Os choques de preços agropecuários 
decorrem de vários fatores: (a) que afetam o 
volume de produção: climáticos, associados a 
ocorrências de pragas e doenças, custos dos 
insumos (fertilizantes, defensivos, maquiná-
rio); (b) que afetam os preços (em dólares) no 
mercado internacional de produtos agropecuá-
rios; (c) que afetam a taxa de câmbio (Reais/
Dólar) que transformam os preços internacio-
nais em moeda nacional. Choques no preço 
do DIESEL no Brasil podem se dever a varia-
ções no preço internacional do petróleo e do 
próprio diesel, da taxa de câmbio e, em última 
instância, da política de preços do petróleo e 
derivados no Brasil, envolvendo Petrobrás e ór-
gãos do governo durante o período analisado. 
7 Para estimar o PIB Potencial, o CEPEA utiliza procedimentos conhecidos como filtro de Hodrick – Prescott (HODRICK E PRESCOTT, 1997). Ver CAR-
RARA & BARROS (2016). 
3. EVOLUÇÃO DA INFLAÇÃO E SEUS 
DETERMINANTES DESDE 2000 
As mudanças na inflação – e em qualquer outra variável econômica – de um deter-minado momento t = k para outro mo-
mento t = k+j (para j >0 ) podem ser de duas 
naturezas: (a) esperadas (ou antecipadas) já no 
momento k tendo em conta as informações dis-
poníveis nesse momento; e (b) não esperadas 
(ou não-antecipadas) com base no conhecido 
no momento k. As mudanças esperadas na in-
flação podem ser previstas em razão do compor-
tamento cíclico ou sazonal da própria inflação, 
bem como do comportamento esperado para 
seus determinantes dos lados da demanda e da 
oferta agregadas da economia. As mudanças ou 
choques não esperados na inflação decorrem de 
alterações não esperadas (surpresas) ou “ino-
vações” nela própria e nos seus determinantes. 
Como a inflação esperada já terá sido utilizada 
no processo de decisão de produtores e consu-
midores em t = k, a relevância sobre os movi-
mentos da inflação recai sobre aquela categoria 
de imprevistos em t = k+j, com forte potencial 
de afetar a vida da sociedade em geral. A repeti-
ção de determinado imprevisto tenderá a ser in-
corporada nos modelos de previsão da inflação. 
 A Figura 2 mostra taxas trimestrais, 
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no período de 2001 a 2019, da inflação bra-
sileira medida pelo IPCA. A linha azul repre-
senta as taxas observadas. A linha vermelha 
mostra as taxas esperadas (ou antecipadas). 
A diferença entre ambas são choques não 
antecipados que podem estar associados a 
uma gama de fatores (de oferta e deman-
da) que atuaram atipicamente desviando 
o IPCA de seus padrões sazonais e cíclicos. 
 
Figura 2 - Taxas trimestrais de crescimento (%) do IPCA, 2001-T3 a 2019-T3
Nota: taxas de inflação observada (IPCA OBS) e esperada (IPCA ESP). 
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 Análises detalhadas da evolução do 
IPCA e seus determinantes serão feitas para o pe-
ríodo final considerado (2018/2019) na próxima 
sessão. A seguir, ainda nesta sessão, trata-se de 
passagem de vários momentos a partir de 2001. 
 Por exemplo, no final de 2001 e 2002, 
as taxas do IPCA esperadas e observadas so-
freram aumentos importantes chegando a 
ficar entre 6% e 7%. Nota-se também que o 
choque observado ocorreu com certo atraso 
em relação ao esperado. Percebe-se, na Figu-
ra 3, que EXPEC (expectativa de IPCA, cole-
tada pelo Banco Central) também teve evo-
lução parecida, mostrando que o mercado já 
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Figura 3 - Taxas trimestrais observadas e esperadas de crescimento (%) de EXPEC, 2001-T3 a 2019-T2
Fonte: Banco Central, cálculos dos autores.
antecipava o movimento de alta da inflação. 
 As mudanças em IPCA e EXPEC nes-
se período podem estar associadas à anteci-
pação de choques nos preços agropecuários 
(IPPA), como se vê na Figura 4, onde se veri-
fica que esperava-se uma alta de 25% em 
IPPA, o que ocorre mas alguns meses depois 
do antevisto, em consonância com o atra-
so verificado entre o observado e o espera-
do no IPCA. Uma alta importante do DIESEL 
também teve lugar nessa época (Figura 6). 
 Nota-se ainda que se esperava uma 
queda no IPCA no início de 2003, compatí-
vel com a queda esperada em IPPA. Esta últi-
ma acabou não ocorrendo (com a intensidade 
esperada), o que aparentemente frustrou a 
esperada queda no IPCA. A queda espera-
da no IPCA nessa ocasião também está de 
acordo com diminuição esperada do HIATO, 
o que acabou não se verificando (Figura 4). 
 De 2004 a 2007, esperava-se forte alta 
no IPPA, já sob a égide do chamado boom das 
commodities. Esse aumento não ocorreu com a 
intensidade e no timing esperados, o que está 
compatível também com o atraso e a menor in-
tensidade de aumento no IPCA. O HIATO tam-
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Figura 4 - Taxas trimestrais observadas e esperadas de crescimento (%) do IPPA, 2001-T3 a 2019-T4
Fonte: CEPEA, cálculos dos autores.
bém ficou bem aquém do esperado (Figura 5). 
 Para 2008 e 2009, esperava-se re-
dução no IPCA, o que se verificou em boa 
medida. O HIATO esperado já apontava para 
um desaquecimento da economia, o que, po-
rém, não se deu com a força esperada. Nes-
sa ocasião IPPA caiu expressivamente, embo-
ra não na intensidade esperada tampouco. 
 Entre 2009 e 2010, esperava-se alta 
importante em IPPA, o que ocorreu embora com 
menor intensidade. O HIATO mostra a queda de 
2009 (com a crise financeira mundial) e a recu-
peração promovida pela política de estímulo de 
demanda. Para o IPPA esperava-se expressiva 
alta, o que se verificou, embora com certo atra-
so. O IPCA reage positivamente, mas, em 2010 
e 2011, vai além do esperado, provavelmente 
devido ao aquecimento da economia mostrado 
pelo HIATO (embora não com a força espera-
da). De fato, o HIATO sinaliza aquecimento até 
2013, com o IPCA esperado reagindo com alta 
até 2015, provavelmente considerando tam-
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HIATO OBS HIATO ESP
Figura 5 - Taxas trimestrais observadas e esperadas de crescimento (%) do HIATO, 2001-T3 a 2019-T2
Fonte: IBGE, cálculos dos autores.
-20,0
-15,0
-10,0
-5,0
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
DIESEL OBS DISEL ESP
Figura 6 - Taxas trimestrais observadas e esperadas de crescimento (%) do DIESEL, 2001-T3 a 2019-T2
Fonte: ANP, cálculos dos autores.
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bém a alta esperada do IPPA até essa ocasião. 
 A partir de meados de 2014, forte con-
tenção é imposta na economia (acrescida de 
crise política séria) resultando em baixo cresci-
mento (refletindo-se numa queda acentuada do 
HIATO), do qual ainda não houve recuperação. 
Como consequência de prolongado e profundo 
desemprego, a inflação esperada caiu, assim 
como a observada. Alguns repiques podem ter 
se devido à altas nos preços de grãos e da pecu-
ária em 2014/15 e 2016/18. Um aumento cor-
retivo no diesel foi observado em 2017 e 2018. 
 Em 2015 e 2016, ao contrário, a infla-
ção surpreendeu por, embora em queda, ficar 
bem acima do esperado. Praticamente todos 
os fatores considerados atuaram para que isso 
acontecesse. Os preços agropecuários e as ex-
pectativas dos agentes vieram acima do espe-
rado e, ainda, o hiato do produto (este indican-
do um desaquecimento aquém do esperado). 
 O comportamento moderado da infla-
ção de 2003 até 2006 merece menção especial. 
Foram anos em que as expectativas se acomo-
daram em nível bem moderado. O fato de que 
grãos e pecuária tenham experimentado expres-
siva elevação não afetou a inflação. Também não 
teve efeito inflacionário o crescimento mais ace-
lerado da economia. Este último aspecto talvez 
contenha a explicação para o bom comporta-
mento da inflação: vários autores têm apontado 
para o expressivo crescimento da produtividade 
na economia brasileira no período considerado 
(MENEZES FILHO, CAMPOS, KOMATSU, 2014). 
Assim, o que teria havido seria um crescimento 
da oferta agregada no Brasil e não da demanda. 
Esse efeito da produtividade pode estar ligado 
4. IPCA: ENTRE O OBSERVADO E O ESPERADO, A 
SURPRESA
A inflação, como já foi lembrado, está sujei-ta a mudanças não antecipadas (ou seja, não esperadas) na sua própria expecta-
tiva formada pelos agentes de mercado (EX-
PEC) e a choques de oferta e demanda. Nesta 
análise os choques de oferta são representados 
por variações não antecipadas em (a) preços do 
agronegócio (IPPAG, IPPP, IPPAH), (b) preço do 
óleo diesel (DIESEL). Do lado da demanda, es-
tão os choques devidos as mudanças não an-
tecipadas no hiato do produto (HIATO), que por 
sua vez está associado a choques de deman-
da e oferta agregada (inclusive produtividade). 
 Nesta parte utiliza-se Modelo de Au-
torregressão Vetorial Estrutural (VAR-E) (SIMS, 
1980; ENDERS, 2004) para analisar o compor-
tamento da inflação sob o ângulo de suas va-
riações não antecipadas – tomando-se como 
referência o estoque de informações disponíveis 
aos agentes do mercado no último trimestre de 
2017(2017–T4). Identificam-se, então, as fontes 
dessas variações. Essas variações nas causas do 
choque da inflação também não são antecipa-
das, evidentemente. Caso contrário, já estariam 
incorporadas nas expectativas de inflação las-
treadas no universo de informações em 2017-
T4. Para ilustrar a análise, será considerado o 
período que engloba o ano de 2018 até o ter-
ceiro trimestre de 2019. Periodicamente, o CE-
PEA divulgará análises atualizadas dos fatores 
explicativos das surpresas trazidas pela inflação. 
 A análise VAR considera, simplifica-
damente, o seguinte cenário. Há um conjunto 
de variáveis inter-relacionadas, ou seja, todas 
são endógenas. Em geral há interesse principal 
numa delas (no caso, o IPCA). A todo momento 
(dia, mês, trimestre, ano, etc., conforme a perio-
dicidade das observações), essas variáveis estão 
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CEPEA - CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA - ESALQ/USP
sofrendo choques imprevistos (não antecipa-
dos), ou seja, sofrem mudanças diferentes das 
expectativas formadas de acordo com os pa-
drões observados no passado. Dadas as inter-re-
lações entre as variáveis, o choque inesperado 
em cada uma delas pode repercutir nas demais. 
 A Decomposição Histórica – um mé-
todo do modelo VAR - mostra como o choque 
em cada variável impactou as demais em ter-
mos do que se esperava sobre seu comporta-
mento a partir de certo momento (FLACKER & 
MCMILLIM, 1998). No caso, foca-se em como 
os diferentes choques contribuíram para que o 
IPCA observado diferisse do esperado a partir 
das informações disponíveis até 2017-T4. Para 
as análises que seguem, essa será a data de re-
ferência em termos de formação de expectati-
vas de todas as variáveis envolvidas. Durante o 
ano todo de 2018 e os três primeiros trimestres 
de 2019, pode-se então computar, por exemplo, 
como os sucessivos choques trimestrais não an-
tecipados nos preços do agronegócio e em cada 
uma das demais variáveis impactaram o IPCA 
fazendo-o diferir das previsões feitas com infor-
mações disponíveis até 2017-T4. Pode-se tam-
bém acompanhar cumulativamente o impacto 
dos choques dessas variáveis sobre o IPCA ao 
longo de 2018 e até o terceiro trimestre de 2019. 
 Para exemplificar a análise que segue, 
considere um choque inesperado (supondo que 
se conhece apenas informações até 2017-T4) 
em IPPAG (grãos). Isso produzirá impacto no 
IPCA de forma não antecipada. Nos períodos 
seguintes, esse choque pode continuar reper-
cutindo com efeitos que vão se acumulando 
em relação ao previsto em 2017-T4. É preciso 
ter em mente que o choque em grãos também 
atua sobre o IPCA indiretamente provocando 
choques em IPPAP (produtos da pecuária). No 
cômputo do impacto do choque em grãos so-
bre o IPCA também se incluem efeitos indiretos 
como esse. Choques originalmente havidos em 
IPPAP e seus desdobramentos até chegar ao 
IPCA serão computados como devidos a IPPAP. 
Um choque no preço do diesel (DIESEL) pode 
não afetar diretamente o IPCA; mas vai prova-
velmente afetar as demais variáveis (como os 
preços agropecuários, o hiato, as expectativas), 
chegando, assim, ao IPCA. Esses choques, cada 
qual tem sua dinâmica. Um choque no preço de 
grãos, por exemplo, pode se dissipar após al-
guns meses à medida que produção e consumo 
se ajustam, cessando, então, o efeito sobre o 
IPCA esperado. Mas no decorrer desse processo, 
novo choque em IPPAG pode ocorrer – quando 
entra no mercado uma nova safra, por exemplo. 
5. EXPLICANDO A EVOLUÇÃO DO IPCA: FATORES 
QUE GERARAM VARIAÇÕES NÃO ANTECIPADAS 
Imagina-se que o Índice do IPCA e das demais variáveis sejam iguais a 100 em 2018-T1. Daí então todas as variáveis podem sofrer um 
choque desde 2018-T2 até 2019-T3. A Tabela 
1 apresenta a decomposição histórica do IPCA 
no período entre o primeiro trimestre de 2018 
(2018-T1) e o terceiro trimestre de 2019 (2019-
T3). Na parte superior apresentam-se taxas tri-
mestrais parciais (isto é, a variação entre dois 
trimestres consecutivos) relativas ao conjunto 
da economia, agronegócio incluído. Na parte in-
ferior da Tabela estão as mesmas taxas parciais 
caso se zerassem as taxas do agronegócio. As 
diferenças entre taxas correspondentes das duas 
partes são os impactos do agronegócio para as 
surpresas na inflação (inflação não antecipada). 
 Trata-se de uma análise contrafactual: 
na parte inferior da Tabela 1, imagina-se que 
os preços do agronegócio não iniciaram mu-
danças inesperadas no sistema considerado: 
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desconsidera-se umaseca inesperada que ele-
vou o preço dos hortícolas, por exemplo. Mas 
não se toma esses preços constantes, pois po-
dem ter variado em decorrência de choques 
nas demais variáveis: pode ter havido um cho-
que no preço do diesel que desencadeou mu-
dança no preço dos hortifrutícolas indo até o 
IPCA. Mas nesse caso, não se contabiliza que 
os hortifrutícolas estejam provocando choques 
não antecipados no IPCA mas, sim, o DIESEL. 
 Na linha OBSERV da Tabela 1 apa-
recem as taxas observadas (ocorridas) do 
IPCA no trimestre indicado. Por exemplo: 
em 2018-T2, a taxa do IPCA observado foi 
1,871% (variação em relação ao trimestre an-
terior, ou seja, o índice do IPCA saiu de 100 
em 2018-T1 e foi a 101,871), quando se an-
tecipava, com base no conhecido até 2017-
T4, uma taxa de 1,843% (em vermelho). 
 Essas duas taxas – observadas e espe-
radas - são taxas de crescimento do IPCA. As 
demais taxas na tabela são decorrentes de de-
composição das taxas de crescimento e estão ex-
pressas em pontos percentuais (pp). A diferença 
entre taxas OBSERV e ANTEC é de 0,028 pp não 
esperada (que corresponde à soma dos efeitos 
dos choques das variáveis explicativas, listadas 
logo abaixo na tabela). O foco da análise está 
em explicar essa diferença entre o observado e 
o esperado. O que surpreendeu, que inovação 
ocorreu a partir do que se sabia em 2017-T4? 
 A Figura 7 traz uma representa-
ção visual dessas taxas observadas e espe-
radas do IPCA e a que se pode atribuir as 
ACUMULADAS COM AGRONEGÓCIO
Período 2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2109 T3
OBSERV 1,871% 0,718% 0,389% 1,496% 0,708% 0,666%
ANTEC 1,843% 1,097% 1,213% 1,384% 1,365% 0,425%
CHOQUE TOT 0,028 -0,379 -0,824 0,112 -0,656 0,241
IPCA NA -0,350 -0,860 -1,055 0,676 0,159 -0,027
EXPEC NA 0,034 -0,204 -0,098 0,105 0,112 0,153
HIATO NA 0,000 -0,034 -0,018 0,021 0,087 -0,007
IPPG NA 0,136 0,430 0,329 -0,336 -0,687 -0,152
IPPP NA 0,125 0,124 0,143 0,040 0,077 0,303
IPPH NA 0,004 -0,035 -0,112 -0,214 -0,183 0,112
DIES NA 0,080 0,200 -0,012 -0,180 -0,221 -0,142
ACUMULADAS SEM AGRONEGÓCIO
Período 2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2109 T3
OBSERV 1,607% 0,199% 0,029% 2,005% 1,502% 0,403%
ANTEC 1,843% 1,097% 1,213% 1,384% 1,365% 0,425%
CHOQUE TOT -0,236 -0,898 -1,184 0,621 0,137 -0,023
IPCA NA -0,350 -0,860 -1,055 0,676 0,159 -0,027
EXPEC NA 0,034 -0,204 -0,098 0,105 0,112 0,153
HIATO NA 0,000 -0,034 -0,018 0,021 0,087 -0,007
IPPG NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
IPPP NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
IPPH NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
DIES NA 0,080 0,200 -0,012 -0,180 -0,221 -0,142
Tabela 1 - Decomposição Histórica dos Erros de Previsão do IPCA, 2018-T2, 2019-T3. Taxas Trimestrais Parciais
Fonte: Estimativas dos autores.
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divergências entre elas em termos de cho-
ques não antecipados em todas as variáveis. 
 As análises indicam uma série de 
choques não esperados em 2017-T4 nas va-
riáveis que afetam o IPCA de tal sorte que o 
choque de 0,028pp havido entre 2018-T1 
e 2018-T2 teve as seguintes contribuições: 
1) - 0,350pp devido a choque não esperado no 
próprio IPCA
2) 0,034pp devido a choque na expectativa dos 
agentes de mercado
3) 3.0,136pp devido a choque no IPPAG
4) 0,125pp devido a choque no IPPP
5) 0.080pp devido a choque no DIESEL
 
 Nota-se que o total dessas contribui-
ções soma 0,028pp, sendo mais importan-
te a contribuição negativa do próprio IPCA 
(-0,35pp). Isso significa que o IPCA desvia, 
ele próprio, do esperado, às vezes de forma 
expressiva. Mudanças não antecipadas no 
grau de indexação de preços, na concessão 
de descontos, ou de reajustes nos mercados 
de competição monopolísticas, condições de 
crédito, etc. podem justificar tais choques. 
 O interesse maior agora, porém, é 
examinar como o agronegócio contribuiu 
para que a inflação ficasse acima ou abaixo 
do esperado. O agronegócio contribuiu com 
um choque total não antecipado de 0,265pp 
- pontos porcentuais - (via IPPAG com 0,136, 
IPPAP com 0,125 e IPPAH com 0,004) para 
o choque não esperado no IPCA (0,028%). 
Não fosse essa participação do agronegócio, 
o IPCA não esperado em vez de ser 0,028pp, 
seria -0,236pp. Com isso, a taxa observada 
do IPCA teria sido 1,607% (1,843 - 0,236), 
como aparece na parte inferior da Tabela 1. 
 Para o trimestre seguinte (2018-T3), es-
perava-se um aumento de 1,097% sobre o va-
lor de Índice do IPCA entre 2018-T2 e 2018-T3 
(conforme Tabela 1) com base no conhecimento 
disponível em 2017-T4. Mas ocorre um aumen-
to no IPCA observado de apenas 0,718%, com 
o Índice de 2018-T3 indo para 102,603. A taxa 
sofreu um choque não antecipado de -0,379pp 
(= 0,718 -1,097, em pontos percentuais). 
Esse choque na taxa do IPCA se deve agora a 
1) -0,86pp devido a choque no próprio IPCA
2) -0,20pp devido a choque em EXPEC
3) -0,03pp devido a choque em HIATO
4) 0,43pp devido a choque em IPPG
5) 0,12pp devido a choque em IPPP
6) -0,03pp devido a choque em IPPH
7) 0,20pp devido a choque em DIESEL
 
 Pode-se dizer que o agronegócio con-
tribuiu do segundo para o terceiro trimestre 
de 2018 com 0,519pp (soma dos choques de 
seus três preços) para o desvio do IPCA obser-
vado do esperado. Sem a participação do agro-
negócio, o IPCA não esperado em vez de cair 
0,379% em relação ao esperado, teria caído 
0,898%. O IPCA observado teria sido 0,199%. 
 Do terceiro para o quarto trimestre de 
2018, o agronegócio - com 0,36pp - fez com 
que a taxa não esperada do IPCA fosse -0,824% 
e não -1,184% (caso o efeito do agronegócio 
fosse desconsiderado). A taxa observada foi 
de 0,389% e seria 0,029% sem a participa-
ção do agronegócio, uma diferença de 0,36pp. 
 No ano de 2018, portanto, as taxas do 
IPCA observadas foram menores do que as es-
peradas em 2017-T4 (OBSERV versus ANTEC). 
Nota-se, também, que as quedas não espera-
das que foram ocorrendo no IPCA foram mais 
acentuadas que as ocorridas na sua expectativa 
(EXPEC). A inflação em 2018 seria bem menor 
não fosse a tendência de alta nos preços do 
agronegócio. Esse foi um ano de oferta relati-
vamente apertada para o setor. O PIB-Volume 
da agropecuária (dentro da porteira) cresceu 
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2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2109 T3
IPCA NA EXPEC NA HIATO NA IPPG NA IPPP NA
IPPH NA DIES NA OBSERV ANTEC
Figura 7 - Taxas Antecipadas e Observadas (%) do IPCA e composição em pontos percentuais do choque não antecipado no IPCA 
devido a choques não antecipados no próprio IPCA, em EXPEC, HIATO, IPPG, IPPP, IPPH e DIESEL; 2018-T2 a 2019-T3
Fonte: IBGE, Estimação dos autores.
apenas 0,43% em 2018, depois de um avan-
ço da agropecuária de 14,0% em 2017. Para 
o agronegócio, como um todo, as taxas do PI-
B-Volume foram 1,42% em 2018 e 6,42% em 
2017. Apesar de seu efeito inflacionário ao 
consumidor, mesmo assim, os preços relativos 
(reais) ao produtor rural caíram 2,5% - um re-
sultado da comparação entre os deflatores do 
PIB agropecuário e do PIB total da economia. 
Os preços relativos do agronegócio caíram 
1,8% . Na verdade, há um descasamento en-
tre as evoluções de preços ao produtor e ao 
consumidor. No primeiro nível (produtor) os 
preços do agronegócio subiram mais devagar 
do que a média da economia. Mas o repasse 
de custos ao consumidor foi mais intenso para 
os bens do agronegócio do que para os dos 
demais setores. Não é um contrassenso, como 
já foi dito, que o preço real do agronegócio 
caia e mesmo assim colabore para aumento 
do IPCA, mormente num quadro de recessão. 
 Importante notar a quase irrelevância 
das variáveis macroeconômicas, no caso EX-
PEC (que vem caindo desde 2106) e HIATO 
(caindo desde 2015) no tocante a provocar 
surpresas na inflação. As mudanças não an-
tecipadas que tenham ocorrido nessas vari-áveis em relação a 2017-T4 não exerceram 
impactos relevantes contemporaneamente. 
 No primeiro semestre de 2019, os 
efeitos se alteram no seguinte sentido: ago-
ra os choques não antecipados em IPCA e, 
em menor grau, na expectativa do mercado 
(EXPEC) tornam-se positivas e passam a ser 
contidas pelo comportamento de queda não 
esperada nos preços do agronegócio, no caso 
de grãos e hortícolas. Os preços da pecuá-
ria, no entanto, mantiveram e aceleraram seu 
crescimento. No terceiro trimestre, em espe-
cial, o agronegócio – em razão da forte alta 
dos produtos da pecuária contribuíram para 
aumento de 0,26pp na inflação observada. 
 Tratando agora de taxas acumula-
das em cada ano, nota-se que do primeiro 
ao terceiro trimestre de 2018 a taxa obser-
vada do IPCA foi 2,603% (acumulando as 
taxas de 1,871% e 0,718%). Ver Tabela 2. 
 No acumulado do ano todo de 2018 
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(entre 2018-T1 e 2018-T4), o IPCA aumen-
tou 3,002% (1,871%, 0,718% e 0,389%), 
quando, com base em 2017-T4, esperava-
-se 4,208% (1,843%, 1,097% e 1,213%). 
Sem a participação do agronegócio, essas ta-
xas trimestrais cairiam (1,607%, 0,199% e 
0,029%) e o IPCA observado entre o primei-
ro e o quarto trimestre teria sido 1,839%. O 
agronegócio fez aumentar a taxa de inflação 
em 1,163pp (3,002-1,839 =-2,369-(-1,207)), 
através de IPPAG, IPPAP e IPPAH. Ver Tabela 2. 
 Em 2019, as taxas desse ano acumu-
ladas vieram pouco menores que as correspon-
dentes de 2018, seja em termos antecipados, 
seja em termos observados. As quedas não an-
tecipadas nos preços de grãos e hortaliças, as-
sim como do diesel, favoreceram os resultados 
de 2019 em termos de inflação menor. Os pre-
ços da pecuária atuaram em sentido contrário. 
 O Cepea apresentará, como indicam 
estas notas, a partir de agora, análises e me-
didas mais adequadas sobre os impactos do 
agronegócio sobre a inflação, disponibilizando 
ao lado das variações observadas (calculadas 
pelo IBGE), quais eram as mudanças já espe-
radas e quais aquelas não esperadas – identifi-
cando cada uma delas. Ênfase será dada ao pa-
pel do agronegócio na inflação não antecipada, 
Para os dados necessários para obter esses resultados ver: https://www.cepea.esalq.usp.br/br/pib-do-agronegocio-brasileiro.aspx 8
ACUMULADAS COM AGRONEGÓCIO
Período 2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2019 T3
OBSERV 1,871% 2,603% 3,002% 4,542% 5,283% 5,984%
ANTEC 1,843% 2,960% 4,208% 5,650% 7,092% 7,548%
CHOQUE TOT 0,028 -0,357 -1,207 -1,108 -1,809 -1,563
IPCA NA -0,350 -0,860 -1,055 0,676 0,159 -0,027
EXPEC NA 0,034 -0,204 -0,098 0,105 0,112 0,153
HIATO NA 0,000 -0,034 -0,018 0,021 0,087 -0,007
IPPG NA 0,136 0,430 0,329 -0,336 -0,687 -0,152
IPPP NA 0,125 0,124 0,143 0,040 0,077 0,303
IPPH NA 0,004 -0,035 -0,112 -0,214 -0,183 0,112
DIES NA 0,080 0,200 -0,012 -0,180 -0,221 -0,142
ACUMULADAS SEM AGRONEGÓCIO
Período 2018 T2 2018 T3 2018 T4 2019 T1 2019 T2 2019 T3
OBSERV 1,607% 1,810% 1,839% 2,005% 3,537% 3,954%
ANTEC 1,843% 2,960% 4,208% 1,384% 2,767% 3,204%
CHOQUE TOT -0,236 -1,150 -2,369 0,621 0,770 0,750
IPCA NA -0,350 -0,860 -1,055 0,676 0,159 -0,027
EXPEC NA 0,034 -0,204 -0,098 0,105 0,112 0,153
HIATO NA 0,000 -0,034 -0,018 0,021 0,087 -0,007
IPPG NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
IPPP NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
IPPH NA 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
DIES NA 0,080 0,200 -0,012 -0,180 -0,221 -0,142
Tabela 2 - Decomposição Histórica dos Erros de Previsão do IPCA, 2018-T2, 2019-T3. Taxas Trimestrais Acumuladas no ano
Fonte: Estimativas dos autores.
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 IN
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AÇ
ÃO
AGRONEGÓCIO E A INFLAÇÃO
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CEPEA - CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA - ESALQ/USP
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