O impacto do crédito rural no produto agropecuário brasileiro
Resumo: O trabalho avalia a relação existente entre crédito rural e produto agropecuário nos anos de 1999 a 2018. Utilizando-se da metodologia de Vetores Autorregressivos, causalidade de Granger e o método dos mínimos quadrados ordinários e generalizados, foram estimados tanto os impactos expressos...
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Veröffentlicht in: | Revista de Economia e Sociologia Rural 2022, Vol.60 (2), p.1 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng ; por |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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container_title | Revista de Economia e Sociologia Rural |
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creator | Borges, Murilo José Parré, José Luiz |
description | Resumo: O trabalho avalia a relação existente entre crédito rural e produto agropecuário nos anos de 1999 a 2018. Utilizando-se da metodologia de Vetores Autorregressivos, causalidade de Granger e o método dos mínimos quadrados ordinários e generalizados, foram estimados tanto os impactos expressos via elasticidades quanto à relação ótima decorrentes desta relação. Ao longo do período analisado, observou-se significativo aumento real do crédito rural, porém tal ampliação ficou limitada a um menor número de estabelecimentos rurais e a contratos com valores mais elevados. A despeito do ambiente de racionamento de crédito rural existente no país, conclui-se que o impacto do crédito rural total sobre o produto agropecuário foi de 0,20%. Quanto aos testes de causalidade de Granger, os resultados indicam que há precedência temporal do crédito rural ao produto agropecuário e, portanto, de forma unidirecional, o crédito rural causa, no sentido de Granger, PIB agropecuário. Por fim, quanto à relação ótima entre produto agropecuário e crédito rural, o valor estimado de crédito rural que maximiza o produto agropecuário foi de, aproximadamente, R$ 58 bilhões ao trimestre.
Abstract: The paper assesses the relationship between rural credit and agricultural product in the years 1999 to 2018. Using the methodology of autoregressive vectors, Granger causality, and the method of ordinary and generalized least squares, it was possible to estimate the impacts expressed through elasticities and the optimal relationship resulting from this relationship. Over the analyzed period, there was a significant real increase in rural credit; however, this expansion was limited to a lower number of rural establishments and contracts with higher values. Despite the existing rural credit rationing environment in the country, it is concluded that the impact of total rural credit on the agricultural product was 0.20%. As for Granger causality tests, the results indicate that there is temporal precedence of rural credit to the agricultural product and, therefore, in a unidirectional way, rural credit causes, in the sense of Granger, the agricultural GDP. Finally, concerning the optimal relationship between agricultural product and rural credit, the estimated value of rural credit that maximizes agricultural product was approximately R$ 58 billion per quarter. |
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Abstract: The paper assesses the relationship between rural credit and agricultural product in the years 1999 to 2018. Using the methodology of autoregressive vectors, Granger causality, and the method of ordinary and generalized least squares, it was possible to estimate the impacts expressed through elasticities and the optimal relationship resulting from this relationship. Over the analyzed period, there was a significant real increase in rural credit; however, this expansion was limited to a lower number of rural establishments and contracts with higher values. Despite the existing rural credit rationing environment in the country, it is concluded that the impact of total rural credit on the agricultural product was 0.20%. As for Granger causality tests, the results indicate that there is temporal precedence of rural credit to the agricultural product and, therefore, in a unidirectional way, rural credit causes, in the sense of Granger, the agricultural GDP. Finally, concerning the optimal relationship between agricultural product and rural credit, the estimated value of rural credit that maximizes agricultural product was approximately R$ 58 billion per quarter.</description><identifier>ISSN: 0103-2003</identifier><identifier>ISSN: 1806-9479</identifier><identifier>EISSN: 1806-9479</identifier><identifier>DOI: 10.1590/1806-9479.2021.230521</identifier><language>eng ; por</language><publisher>Brasilia: Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, Edificio Brasilia Radio Center</publisher><subject>AGRICULTURAL ECONOMICS & POLICY ; Agricultural production ; Causality ; Credit ; crédito rural ; GDP ; Gross Domestic Product ; PIB Agropecuário ; SOCIOLOGY ; Time</subject><ispartof>Revista de Economia e Sociologia Rural, 2022, Vol.60 (2), p.1</ispartof><rights>Copyright Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, Edificio Brasilia Radio Center 2022</rights><rights>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><cites>FETCH-LOGICAL-c2261-110913a02f40c3539d971fe9015a7de16f6910813d4f9875c6603c739488fc023</cites><orcidid>0000-0003-4176-2477 ; 0000-0002-1569-8224</orcidid></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>230,314,780,784,864,885,27924,27925,33774</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Borges, Murilo José</creatorcontrib><creatorcontrib>Parré, José Luiz</creatorcontrib><title>O impacto do crédito rural no produto agropecuário brasileiro</title><title>Revista de Economia e Sociologia Rural</title><addtitle>Rev. Econ. Sociol. Rural</addtitle><description>Resumo: O trabalho avalia a relação existente entre crédito rural e produto agropecuário nos anos de 1999 a 2018. Utilizando-se da metodologia de Vetores Autorregressivos, causalidade de Granger e o método dos mínimos quadrados ordinários e generalizados, foram estimados tanto os impactos expressos via elasticidades quanto à relação ótima decorrentes desta relação. Ao longo do período analisado, observou-se significativo aumento real do crédito rural, porém tal ampliação ficou limitada a um menor número de estabelecimentos rurais e a contratos com valores mais elevados. A despeito do ambiente de racionamento de crédito rural existente no país, conclui-se que o impacto do crédito rural total sobre o produto agropecuário foi de 0,20%. Quanto aos testes de causalidade de Granger, os resultados indicam que há precedência temporal do crédito rural ao produto agropecuário e, portanto, de forma unidirecional, o crédito rural causa, no sentido de Granger, PIB agropecuário. Por fim, quanto à relação ótima entre produto agropecuário e crédito rural, o valor estimado de crédito rural que maximiza o produto agropecuário foi de, aproximadamente, R$ 58 bilhões ao trimestre.
Abstract: The paper assesses the relationship between rural credit and agricultural product in the years 1999 to 2018. Using the methodology of autoregressive vectors, Granger causality, and the method of ordinary and generalized least squares, it was possible to estimate the impacts expressed through elasticities and the optimal relationship resulting from this relationship. Over the analyzed period, there was a significant real increase in rural credit; however, this expansion was limited to a lower number of rural establishments and contracts with higher values. Despite the existing rural credit rationing environment in the country, it is concluded that the impact of total rural credit on the agricultural product was 0.20%. As for Granger causality tests, the results indicate that there is temporal precedence of rural credit to the agricultural product and, therefore, in a unidirectional way, rural credit causes, in the sense of Granger, the agricultural GDP. 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Abstract: The paper assesses the relationship between rural credit and agricultural product in the years 1999 to 2018. Using the methodology of autoregressive vectors, Granger causality, and the method of ordinary and generalized least squares, it was possible to estimate the impacts expressed through elasticities and the optimal relationship resulting from this relationship. Over the analyzed period, there was a significant real increase in rural credit; however, this expansion was limited to a lower number of rural establishments and contracts with higher values. Despite the existing rural credit rationing environment in the country, it is concluded that the impact of total rural credit on the agricultural product was 0.20%. As for Granger causality tests, the results indicate that there is temporal precedence of rural credit to the agricultural product and, therefore, in a unidirectional way, rural credit causes, in the sense of Granger, the agricultural GDP. Finally, concerning the optimal relationship between agricultural product and rural credit, the estimated value of rural credit that maximizes agricultural product was approximately R$ 58 billion per quarter.</abstract><cop>Brasilia</cop><pub>Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, Edificio Brasilia Radio Center</pub><doi>10.1590/1806-9479.2021.230521</doi><orcidid>https://orcid.org/0000-0003-4176-2477</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-1569-8224</orcidid><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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