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BTPS Brazilian Transportation Planning Society

Journal of Transport Literature Vol. 3, n. 1, pp. 68-82, Jan. 2009 Reviews & Essays

JTL|RELIT www.transport-literature.org ISSN 2238-1031

Análise do setor aéreo a partir do estudo “tracing the woes: an empirical analysis of the airline industry” [Some comments on the recent study “Tracing the woes: an empirical analysis of the airline industry”]

Wellington Carlos Costa* Embraer, Brazil

Submitted 26 Sep 2008; received in revised form 2 Dec 2008; accepted 15 Dec 2008 Resumo O presente estudo visa efetuar uma avaliação da situação do setor aéreo norte-americano, a partir de uma análise do estudo Tracing the woes: An Empirical Analysis of the Airline Industry, de Berry e Jia (2008). Os autores descrevem que a indústria de transporte aéreo nos Estados Unidos passou por um tremendo distúrbio no começo do século 21, dado que ocorreram quatro pedidos de concordatas das maiores companhias aéreas e duas fusões, com todas as grandes empresas reportando grande redução dos lucros. O estudo desenvolve modelagem estrutural da indústria de transporte aéreo e proporciona estimativas do impacto das alterações da demanda e da oferta na lucratividade. Resultados dos autores apontam que a demanda por transporte aéreo tornou-se mais sensível ao preço, os passageiros demonstraram uma forte preferência por vôos diretos e as alterações na composição dos custos marginais beneficiaram os vôos diretos. Palavras-Chave: companhias aéreas, lucros, transporte aéreo.

Abstract This study aims to review the current situation of the airline industry in the United Stated from the analysis of the recent paper “Tracing the woes: An Empirical Analysis of the Airline Industry”, developed by Steven Berry and Panle Jia (2008). The authors discuss the turmoil in the industry in the early 2000's, denoted by four major bankruptcy, two mergers and all legacy carriers reporting profit reduction. The study estimates the impact of demand and supply evolution on profitability using a structural model of the US airline industry. As a result, they found that air travel demand has become more price-sensitive and passengers have now a strong preference for nonstop flights. At the end the results showed significant changes of marginal cost benefited from the nonstop flights. Key words: airlines, profits, air transportation. * Email: wcosta@embraer.com.br.

Recommended Citation Costa, W. C. (2009) Análise do setor aéreo a partir do estudo “tracing the woes: an empirical analysis of the airline industry”. Journal of Transport Literature, vol. 3, n. 1, pp. 68-82.

■ JTL|RELIT is a fully electronic, peer-reviewed, open access, international journal focused on emerging transport markets and published by BPTS - Brazilian Transport Planning Society. Website www.transport-literature.org. ISSN 2238-1031. This paper is downloadable at www.transport-literature.org/open-access.


1. Introdução O presente estudo visa efetuar uma avaliação da situação do setor aéreo norte-americano, a partir de uma análise do estudo Tracing the woes: An Empirical Analysis of the Airline Industry, de Berry e Jia (2008). Os autores descrevem que a indústria de transporte aéreo nos Estados Unidos passou por um tremendo distúrbio no começo do século 21 com quatro pedidos de concordata e duas fusões entre as grandes companhias aéreas. No ano de 2002, a US Airways e United Airlines entram com pedido de concordata. Algum tempo depois, em setembro de 2005, a Delta Airlines e a Northwest Airlines entram em concordata no mesmo dia. Entre as grandes companhias aéreas, somente a American Arlines e a Continental Airlines não neste processo, porém todas as companhias reportaram uma forte redução nos lucros. Entretanto, mesmo com o abalo econômico decorrente do atentado de 11 de setembro, o transporte aéreo quando medido em RPM, sigla de Revenue Passenger Miles, vem se recuperando deste então, conforme Figura 1. Assim como o coeficiente de ocupação (Load Factor), que também vem aumentando (veja Figura 2).

Figura 1 - Extraída de Berry e Jia (2008)

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Figura 2 - Extraída de Berry e Jia (2008)

Então vem a dúvida, se mais passageiros viajando e os aviões estão com maiores ocupações, o que causou este problema financeiro? Algumas abordagens comentam sobre as mudanças na demanda por transporte aéreo, talvez pela explosão da internet, fato que traz aos passageiros maior poder de decisão e busca por tarifas menores, outro fator a ser considerado na alteração da demanda é resultante das restrições de segurança implementadas após o atentado em 11 se setembro, no qual algumas condições mais rígidas foram adotadas. Em relação a oferta de vôos, as mudanças impactaram diretamente na estrutura de mercado e lucratividade, sendo que a expansão das empresas Low Cost fez com que todas empresas reduzissem suas tarifas a fim de se manterem competitivas, fato também que incentivou algumas companhias a alocarem maior esforço no mercado internacional, visto que ocorria uma maior disputa no mercado doméstico. A adesão dos jatos regionais permitiu algumas companhias otimizar o tamanho da aeronave alocado para a densidade do mercado servido, tornando-se uma alternativa eficaz para empresa com pressão financeira. Por outro lado, o custo com combustível mais do que dobrou em relação à década passada.

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Neste estudo foi elaborado um modelo estrutural da indústria de transporte aéreo e descobrir o impacto das alterações na lucratividade das empresas. Comparando os anos de 1999 e 2006, a) a elasticidade do preço na demanda por transporte aéreo aumentou em 8%; b) os passageiros demonstraram uma alta preferência por vôos diretos; c) as alterações nos componentes dos custos marginais favoreceram significantemente os vôos diretos. Estes fatores acrescidos da expansão das empresas Low Cost, explicam a redução em mais de 80% nos lucros das companhias aéreas analisadas e notou-se que as alterações na demanda influenciaram em mais de 50% desta redução.

2. Antecedentes Recentemente diversos trabalhos empíricos têm estudado a indústria do transporte aéreo norte-americanos. Borenstein (2005) publicou que quando ajustados pela inflação, os preços caíram mais de 20% de 1995 para 2004. Goolsbee e Syverson (2005) analisaram a reações devido à entrada da Southwest. Puller, Sengupta and Wiggins (2007) testaram a dispersão de preços na indústria. Ciliberto (2008) analisou a estratégica dinâmica do transporte aéreo. Dana e Orlov (2008) estudaram o impacto da internet nas companhias aéreas. Forbes (2008) explorou as mudanças legislativas de decolagem e pouso no aeroporto de La Guardiã em 2000 e descobriu que os prices caíram em média $1.42 por minuto de atraso no vôo. Existem poucas aplicações discretas sobre escolha das companhias aéreas. Peters (2006) simulou preços após fusões para cinco casos no final dos anos 1980 e evidenciou que na parte da oferta, as mudanças nos custos marginais e desvios assumidos no modelo de conduta foram fatores importantes no acréscimo dos valores das tarifas. Berry, Carnall e Spiller (2007) focaram na evolução para um sistema hud-and-spoke após a desregulamentação e identificaram economia de densidade em rotas longas. Armantier e Richard (2008) investigaram o estar do passageiro em conseqüência do acordo de compartilhamento de vôos entre duas companhias aéreas.

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3. O Modelo de Berry e Jia (2008) Foi considerado um modelo de oligopólio “oferta e demanda”. Este trabalho não tem como função prover uma nova metodologia, e sim utilizar os modelos existentes para entender a recente evolução da indústria. Em um cenário, onde os produtos são diferenciados pelo preço, número de conexões, marca da companhia, frequência de vôos, restrições do bilhete, entre outros. 3.1. Demanda O modelo de demanda é uma amostra aleatória de coeficientes discretos. Supondo que existam R tipos de consumidores, para produtos j no mercado t, e utilidade do consumidor i que é do tipo r, dado por:

Em que: - xjt

é o vetor de característica de produtos,

- pjt

é o preço do produto,

- βr

é o vetor de aceitação das características pelo consumidor do tipo r,

- αr

é não utilidade marginal do aumento de preço pelo consumidor do tipo r,

- ξjt

é o termo das características não observadas do produto j,

- vit

é um nested logit aleatório,

é o parâmetro nested logit que varia entre 0 e 1,

- εijt

é um i.i.d “logit error”.

Uma boa função utilidade teria a seguinte forma:

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Onde εijt é outro “logit error”. A estrutura de erro

é assumida para gerar um

clássico neted logit de probabilidade de compra dos consumidores do tipo r. As condições de compra de algum produto j por um percentual de consumidores do tipo r no mercado t é:

Onde o denominador é:

E a parte de consumidores tipo r que fazem a compra fica sendo:

Para identificar o percentual de consumidores do tipo r na população, a cota de mercado do produto j no mercado t é:

Invertendo parte da equação, podemos resolver o vetor de demanda não observados ξjt, como uma função das características do produto, preço, partes observadas do mercado e parâmetros:

Como em BCS, o modelo do tipo nested logit nos obriga a alterar ligeiramente a contração do mapeamento utilizado na BLP.

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Onde M denota Mth iterações e sjt é a parte observada do produto. No momento em que as condições utilizadas no cálculo baseiam-se em restrições da forma

Onde zt é um vetor de instrumentos. Uma clássica rotina de estimativa GMM que estas condições implicam

Para algum vetor de função h(.). As características não observadas dos produtos correspondem por um grande número de características, como exemplo as restrições dos bilhetes e horário de decolagem, que não estão nos dados coletados, por exemplo, bilhetes reembolsáveis são mais caros do que os não reembolsáveis. 3.2. Markup e Custo Marginal Assumindo que os preços são definidos de acordo com o equilíbrio estatístico de Nash com empresas de multi-produtos. Dado o markup com:

.O custo marginal do

produto j no mercado t é:

Simplificando a equação de custo marginal, pode ser dada como:

Em que: - wjt

é o vetor dos custos alterados e observados

- ωjt

é o termo dos custos não observados

é o vetor dos parâmetros do custo a ser estimado

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As duas equações anteriores implicam nos custos não observados e é a diferença entre preços, markups e pode determinar parte do custo marginal:

Com na demanda, foram geradas expectativas de custos não observados que interagem com os instrumentos de custo:

Onde zt é um vetor de instrumentos. Estes instrumentos também podem incluir os elementos exógenos de custo marginal e de demanda. Que ajudam a prever o termo do markup.

4. Os dados dos autores Neste estudo foram coletados dados de três fontes principais. A origem e destino do passageiro (DB1B), publicado pelo Departamento de Transportes norte-americano (DOT) com informações detalhadas de tarifa, itinerário, companhia que operou cada trecho do bilhete e quantidade de passageiros embarcados no itinerário. A frequência de vôos foi gerada a partir de um software da Back Aviation Solutions Inc. Os atrasos de vôos regulares foram extraídos também de uma publicação do DOT. 4.1. Seleção da Amostra Nestas amostras foram coletados 10% dos bilhetes reportados pelas companhias aéreas e posteriormente foram excluídos os bilhetes menores de $ 25. O mercado foi definido como par direcional da origem para o destino, ou seja, Atlanta - Las Vegas é diferente de Las Vegas - Atlanta, pois a característica da cidade de origem pode afetar a demanda. No estudo foram apenas considerados aeroportos localizados em áreas com ao menos 850,000 habitantes em 2006, afinal estes mercados possuem aproximadamente 80% do total de passageiros. Existem duas razões para excluir estes mercados menores. O primeiro é que o tempo de compilação dos dados aumentaria substancialmente, visto que os aeroportos menores

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correspondem a somente 20% dos passageiros, mas a ¾ dos mercados. Contudo, a principal razão da exclusão dos mercados menores é a ampla diferença em relação aos mercados mais densos. Outra simplificação adotada foi a distribuição das tarifas por bandas de acordo com o itinerário e companhia operadoras. Para avaliar as mudanças na demanda e na oferta entre 1999 e 2006, os pesquisadores efetuaram uma análise empírica usando dois cortes transversais no segundo trimestre de ambos os períodos. Foi escolhido o ano de 2006 para evitar houvesse ainda alguma influência direta do episódio de 11 de setembro de 2001. 4.2. Síntese dos Dados Após a compilação das amostras, foram verificadas várias mudanças entre 1999 e 2006. A tarifa média reduziu de $ 493 para $ 451, uma redução de 8.5%. Em 1999, 7.6% dos produtos tinham preços acima de $ 1,000 e foi reduzido para 4% em 2006. A redução da tarifa em vôos com conexão foi de 12% enquanto nos vôos diretos foi apenas 4%. Podemos citar também que o percentual de passageiros domésticos que realizaram vôos diretos passou de 63% em 1995 para 64.5% em 2001, e já no ano de 2006 representava 67.3%. Observando o período estudado de 1999 e 2006 esta evolução percentual foi de 13%, enquanto os passageiros em conexão reduziram em 23%. O decréscimo no número de passageiros em conexão relatou um recente fenômeno não favorável aos hubs, exemplificado pela Delta que fechou uma hub em Dalas e cortou 25% dos vôos em Cincinnati, assim como a US Airways que rebaixou o hub de Pittsburgh. Como resultado deste aumento na preferência por vôos diretos, a média de destinos servidos diretos a partir do aeroporto de origem passou de 17 para 19, porém a média de vôos por dia caiu de 5.3 para 4.8. Já a média do tamanho das aeronaves foi reduzida de 135 para 123 assentos refletindo a penetração dos jatos regionais decorrente da recente otimização na capacidade das companhias aéreas.

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5. A modelagem empírica 5.1. Especificações do Modelo Verificou-se que existe uma forte correlação entre a sensibilidade de preço e a preferência for conveniências, ou seja, menos conexão e mais vôos diários. No modelo foi possível gerar três parâmetros específicos: uma constante, o coeficiente de tarifa e outro coeficiente relacionado com a quantidade de conexões. Os pesquisadores efetuaram alguns experimentos com três ou mais tipos de passageiros, porém não obtiveram sucesso, e acabou por dificuldade a modelagem, sendo assim, foi limitado a dois perfis de viagem dos passageiros, viagens por turismo ou viagens a negócio. Eles também tentaram modelar a escolha da quantidade de vôos e conjunto com o preço adotado pelas companhias aéreas, porém dificuldades como a mudança do tipo de aeronave em um mesmo par de cidades ou modificações proveniente dos vôos em conexão não possibilitou a finalização da modelagem. 5.2. Instrumentos Sendo um estudo típico de demanda com preços distintos, viu-se a necessidade de um instrumento para identificar os coeficientes de tarifa. Na amostra, o número de produtos no mercado varia de 3 até 223, com média de 53. Pela necessidade definiu-se produto, um grupo de bilhetes com tarifa por bandas, assim foi adotado um nível de característica nas rotas. Outras identificações que impactam nos custos e não na demanda, são as definições dos vôos por sistema hub-and-spoke pelas companhias e também a quantidade de cidades servidas por vôos diretos. E finalmente as variações que interferem diretamente na equação de share e de custo marginal foram incluídas nas interações. 5.3. Identificação A identificação de muitos fatores foi fácil, o λ é identificado pelas mudanças no share de mercado agregado quando o número de produtos varia, sendo o caso extremo λ=0 e todos produtos são substituíveis. Se λ=1, então o nested logit de demanda é reduzido para um simples logit.

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5.4. Limitações do Modelo O modelo empírico é uma estrutura de rede em três estágios: a) companhias aéreas definem seus hubs, b) dada a definição do hub, cada companhia escolhe os mercado que irá servir, e c) dadas as decisões de entrada as empresas competem em preço e frequência de vôos. Os pesquisadores instrumentaram os preços e quantidade de vôos usando variáveis relacionadas como a configuração da malha aérea das companhias. A entrada em mercados depende diversos fatores que impactam diretamente nos custos fixos. Não foi possível observar as variações diárias nas tarifas e quantidade de vôos disponíveis dificultando uma definição estratégica para data de compra dos bilhetes. Por último, também não foram observados os custos fixos de operações de um vôo, que dificultou a estimativa das variações no lucro líquido.

6. Resultados 6.1. Parâmetros 6.1.1. Parâmetros de Demanda A demanda é afetada pelos atributos do produto: preço, número de conexões, quantidade de destinos servidos, média de vôos diários, distância total do vôo, entre outros. O decréscimo de conexão e uma maior variedade de destinos estimulam a demanda por transporte aéreo, assim como a redução dos preços dos bilhetes. Os vôos de curta distância sofrem competição com carros e trem, sendo assim, a demanda aumenta conforme a distância das rotas. Considerando a bolha ponto-com ocorrida nos EUA e a introdução de venda de bilhetes pela internet, a demanda tornou-se mais sensível ao preço em 2006. O coeficiente de preço dos turistas passou em valores absolutos de 0.78 para 1.05 e da demanda por negócios foi de 0.07 para 0.10, sendo em ambos os casos significantes, para ambos os casos novamente, percebeuse uma forte preferência por vôos diretos em 2006.

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Estes dois resultados, a maior sensibilidade ao preço e a maior aversão a vôos indiretos, acrescidos da competição decorrentes da expansão das empresas low-cost explicam as variações da demanda no período. 6.1.2. Parâmetros do Custo Marginal Os parâmetros do custo marginal que inclui uma constante, a distância, números de conexões, uma dummy do hub (igual 1 se for hub), uma dummy de slot (igual 1 se os slots do aeroporto são controlados). Após experimentos definiu-se dois tipos de rotas, maiores e menores do que 1,500 milhas. O vôo por conexão tem seu custo marginal afetado, porém é uma estratégia para gerar densidade e aumentar o load factor do vôo e custear os custos com mais passageiros, em contrapartida o consumo de combustível aumenta com a necessidade de decolagens e pousos extras. Em 1999, existiam evidencias na economia em escalas nos vôos por conexão, mas esta vantagem desapareceu em 2006. Em geral, os demais parâmetros são idênticos nos dois períodos. E como em muitos dos estudos empíricos, o custo marginal não foi observados diretamente, sendo necessária estimá-lo, em relação com os custos operacionais reportados deveu-se a razão de ½ . 6.1.3. Outras Especificações Para identificar possíveis erros associados com a equação de precificação, foi estimado novamente o modelo usando somente a equação de share, e verificou que apenas aferem o resultado não influenciando significativamente no resultado. Já os atrasos dos vôos poderiam influenciar diretamente na aversão por vôos por conexão. A introdução dos jatos regionais permitiu as companhias aéreas americanas aperfeiçoar o uso de uma aeronave adequada para o mercado e também provendo o serviço ponto-a-ponto em mercados que dependiam de vôos por conexão. Outras estimativas foram realizadas, porém não foram reportadas no estudo.

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6.1.4. Efeitos Marginais Para um melhor entendimento dos parâmetros, averiguo que se adicionando um vôo em todas as rotas já existentes teríamos um acréscimo de 6% em 1999 e 16% em 2006. Enquanto as alterações das distâncias não afetam a demanda. E adicionando uma dummy de turismo em todos os produtos aumentaria os passageiros em 32% em 1999 e 39% em 2006, enquanto o congestionamento decorrente dos aeroportos que necessitam de controle dos slots reduz a demanda em 22%. 6.1.5. Elasticidade, Custo Marginal e Markups A elasticidade do preço mudou de -1.37 to 1.69 em 1999, e -1.58 para -2.01 em 2006. O aumento desta elasticidade no período da amostra variou entre 6.5% e 20% com uma média de 13%. A semi-elasticidade das conexões foi relativamente estável entre diferentes especificações, com um aumento médio de 16%, mas a economia de escala característica dos vôos com conexão desapareceu no presente período, devido ao aumento dos custos, a queda da tarifa e a redução de markup dos vôos com conexão. A redução da rentabilidade desses produtos, juntamente com a diminuição do lucro de vôos com conexão, é uma importante explicação do estresse financeiro das maiores companhias aéreas nos últimos anos. 6.2. Lucros e Estimativas de Receita A média de produtos oferecidos em 1999 se equivale ao período de 2006, visando evitar complicações nas estimativas, foi analisada a média de lucros por empresa e receita por mercado, ao invés de utilizar a média por produto. Do mesmo modo, foi necessário separar os lucros e receitas provenientes dos vôos diretos e os vôos com conexão. Estes últimos, em 2006 tiveram menos passageiros, menor receita, custos mais elevados e lucros menores. Comparando com 1999, a média de demanda diminuiu em 14% e a tarifa média foi 12% menor, em resultado, a receita média foi reduzida em 25% e o lucro caiu em 32% na média. Quando combinado com os vôos diretos, as maiores companhias aéreas transportaram 4%

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mais passageiros, mas geraram 9% menos receita e 19% menos lucros em 2006 do que no ano de 1999. 6.3. Análise Contra-Factual Para analisar como os lucros das companhias aéreas foram afetados pela a) alteração da demanda, b) mudança do custo marginal, e c) expansão das empresas low-cost, foram calculados lucros e receitas em cincos diferentes cenários: 1. Utilizando os atributos observados do produto e custo marginal de 2006, mas os parâmetros de demanda de 1999. 2. Utilizando os atributos observados do produto e custo marginal de 2006, mas os parâmetros de demanda e ξj de 1999. 3. Utilizando os atributos observados do produto e parâmetros de demanda de 2006, mas os parâmetros de custo marginal de 1999. 4. Utilizando os atributos observados do produto, os parâmetros de demanda e do custo marginal, mas excluindo a entrada das empresas low-cost nos mercados entre 1999 e 2006. 5. Utilizando os atributos observados do produto de 2006, mas os parâmetros de demanda, do custo marginal e ξj de 1999, mas excluindo a entrada das empresas lowcost nos mercados entre 1999 e 2006. Em todos os casos acima foram gerados novos vetores para otimizam os preços e respeitar as condições especificadas.

Considerações finais Foi identificado que quando comparado com o final dos anos 90, a demanda por transporte aéreo tornou-se mais sensível ao preço em 2006, estes passageiros demonstraram maior preferência por vôos diretos e que as alterações do custo marginal beneficiam os vôos diretos. Estes fatores em conjunto com a expansão das empresas Low Cost explicam a redução de mais de 80% nos lucros das empresas maiores. Apesar do aumento do combustível de aviação e a expansão das Low Cost, é de se notar que a mudança no perfil da demanda impactou

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altamente na redução da lucratividade. Concluir também que, primeiramente, como os custos não foram diretamente observados, usou-se estimativas através de uma equação de oferta, assim, a exata magnitude do impacto do custo nos lucros poderia ser analisada com dados reais. Em segundo lugar, a expansão das empresas Low Cost foi modesta quando comparada com as alterações da demanda neste período. Por último, este estudo é estatístico e não inclui variações dinâmicas, como escolha da capacidade, formação da malha aérea por parte da empresa, e até mesmo as melhorias tecnológicas dos produtos. E a modelagem destes elementos dinâmicos seria um ponto interessante em pesquisas futuras.

Referências Berry, S., Jia P. (2008) Tracing the Woes: An Empirical Analysis of the Airline Industry. Disponível em: http://www.nber.org/papers/w14503

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Jtl v03n01p03  

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