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Campo DCValorIdioma
dc.creatorGalvão, Luciano Ribeiro-
dc.creatorBueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.creatorPamplona, Andrezza Kellen Alves-
dc.creatorChain, Caio Peixoto-
dc.date.accessioned2022-08-16T16:33:24Z-
dc.date.available2022-08-16T16:33:24Z-
dc.date.issued2022-05-01-
dc.identifier.citationGALVÃO, L. R. et al. Determinação dos fatores econométricos de impacto na produção cafeeira em Minas Gerais. Research, Society and Development, [S.l.], v. 11, n. 6, p. 1-9, 2022. DOI: 10.33448/rsd-v11i6.29264.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/50977-
dc.description.abstractThe study of the relationships between the econometric components of coffee production, estimated by correlations, for example, is of great relevance. These metrics provide useful information for the decision process in the production chain of this commodity. However, the quantification and interpretation of the correlation’s magnitude do not imply direct and indirect effects applicable to the agribusiness reality. In this context, trail analysis presents as a viable alternative. The objective of this work was, through trail analysis, to determine the direct and indirect effects of econometric components on coffee production. The data used are from coffee producing municipalities in Minas Gerais, in the period from 2008 to 2013, in which coffee production was observed as the basic (dependent) variable and as independent (explanatories) variables the harvested area of the grain, the average age of the workers in the field, the average remuneration of workers in the activity, the price paid for the product and the number of producing properties per municipality. There was a strong variation with year and municipality effects, with the rest of the explanation referring more to the primary variables (planted area and number of properties in the municipality), trail coefficients 0.38 and 0.05, respectively. The other variables interfere indirectly, through the modification of both. Path analysis proved to be useful in elucidating part of the coffee production chain variability and can be used as an aid in making business decisions in the sector.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Itajubá (UNIFEI), Campus Itabirapt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceResearch, Society and Developmentpt_BR
dc.subjectCafépt_BR
dc.subjectAnálise de trilhapt_BR
dc.subjectCorrelaçãopt_BR
dc.subjectComponentes econométricospt_BR
dc.subjectCoffeept_BR
dc.subjectPath analysispt_BR
dc.subjectCorrelationpt_BR
dc.subjectEconometric componentspt_BR
dc.subjectAnálisis de senderospt_BR
dc.subjectCorrelaciónpt_BR
dc.titleDeterminação dos fatores econométricos de impacto na produção cafeeira em Minas Geraispt_BR
dc.title.alternativeDetermination of econometric factors impacting coffee production in Minas Geraispt_BR
dc.title.alternativeDeterminación de factores econométricos que impactan la producción de café en Minas Geraispt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoO estudo das relações existentes entre os componentes econométricos da produção de café, estimadas por correlações, por exemplo, é de grande relevância. Estas métricas fornecem informações úteis para o processo de decisão na cadeia produtiva dessa commodity. Todavia, a quantificação e a interpretação da magnitude das correlações não implicam efeitos diretos e indiretos aplicáveis a realidade do agronegócio. Nesse contexto, a análise de trilha apresenta-se como uma alternativa viável. O objetivo deste trabalho foi, através da análise de trilha, determinar os efeitos diretos e indiretos de componentes econométricos sobre a produção de café. Os dados utilizados são de municípios mineiros produtores de café, no período de 2008 a 2013, nos quais foi observada a produção de café como a variável básica (dependente) e como variáveis independentes (explicativas) a área colhida do grão, a idade média dos trabalhadores no campo, a remuneração média dos trabalhadores na atividade, o preço pago pelo produto e o número de propriedades produtoras por município. Observou-se forte variação com efeitos de ano e de município, sendo que o restante da explicação se refere mais às variáveis primárias (área plantada e número de propriedades do município - coeficientes de trilha 0,38 e 0,05, respectivamente). As demais variáveis interferem indiretamente, por meio da modificação dessas duas. A análise de trilha mostrou-se útil em elucidar parte da variabilidade da cadeia produtiva do café e poderá ser usada como auxiliar na tomada de decisões de negócio do setor.pt_BR
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