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Type: Tese
Title: Filtros de cartéis baseados em dinâmicas de preço: uma aplicação ao varejo de combustíveis do Brasil
Author: Silva, André Suriane da
First Advisor: Vasconcelos, Silvinha Pinto
Co-Advisor: Vasconcelos, Claudio Roberto Fóffano
Referee Member: Silva, Emilson Caputo Delfino
Referee Member: Monte, Daniel
Referee Member: Sampaio, Luciano Menezes Bezerra
Resumo: Este trabalho consiste em identificar e realizar a aplicação de metodologias capazes de filtrar comportamentos anticompetitivos através da análise da dinâmica de preços praticados pelas firmas no mercado de gasolina a varejo do Brasil. O objetivo foi avaliar métodos capazes de filtrar mercados com maior potencial de conluio, analisando padrões de precificação próprios de cartel no setor. A principal justificativa para este estudo, é contribuir na tarefa de reunião de indícios da existência de cartel para o SBDC (Sistema Brasileiro de Defesa da Concorrência), que ainda carece de estudos aprofundados sobre instrumentos de detecção de cartéis. Para a execução dos objetivos, considerou-se os casos de cartel julgados pelo CADE, em conjunto com a caracterização do mercado. Os padrões de precificação associados aos mercados colusivos foram comparados com dados simulados de concorrência, por meio da construção de indicadores estimados por métodos de séries de tempo, para compor estatísticas próprias de cada natureza competitiva. Os modelos de séries de tempo utilizados foram baseados em testes de: cointegração, assimetria de preço, variância, quebras estruturais e mudanças de regime. Por fim, os indicadores foram avaliados quanto à capacidade de diferenciar comportamento colusivo de competitivo no mercado de gasolina a varejo do Brasil, e conjuntamente foi construído um indicador para diferenciação destes comportamentos. Os resultados gerais mostraram que dinâmicas de preço são relevantes para filtrar cartel, sendo as análises de variância ao longo do tempo, variância entre firmas e mudanças de regime de precificação, os mais significativos para inferir a possibilidade de conluio.
Abstract: This work aims to identify and implement methodologies capable of filtering anticompetitive behavior by analyzing the dynamics of firms’ prices in the Brazil’s retail gas market. The objective was to evaluate methods capable to filter markets with the greatest collusion potential, analyzing pricing patterns similar to ones used by the sector’s cartels. The main reason for this study is to contribute in the existing cartel evidences to the SBDC (Brazilian System of Competition Defense), which still lacks depth studies on cartel detection instruments. To implement the proposed objectives, it analyzed the cartel cases judged by CADE along with the characterization of the market. The pricing patterns associated with collusive market were compared with simulated competition data, through the construction of indicators estimated by time series methods to compose own statistics of each competitive nature. The time series models chosen were based on the tests of: cointegration, price asymmetry, variance, structural breaks and changes of regimes. Finally, it evaluated the indicators on their ability to differentiate competitive from collusive behavior in Brazil’s retail gas market, also it was built an indicator to differentiate these behaviors. The overall results showed that are relevant dynamic price for filtering cartel being analyzes of variance over time , variance between firms and pricing regime changes, the most significant to infer the possibility of collusion.
Keywords: Filtros de cartel
Varejo de combustíveis
Dinâmicas de preço
Cartel filters
Retail fuel
Price dynamics
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Economia
Program: Programa de Pós-graduação em Economia
Access Type: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/2257
Issue Date: 27-Apr-2016
Appears in Collections:Doutorado em Economia (Teses)
PROQUALI - Teses



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