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Journal of Transport Literature Vol. 5, n. 1, pp. 161-183, Jan. 2011 Reviews & Essays

Brazilian Transportation Planning Society

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

Estudo e previsão de demanda aeroportuária para a cidade do Rio de Janeiro [Study and airport demand forecast to the city of Rio de Janeiro]

Mayara Condé Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), Brazil

Submitted 9 Dec 2010; received in revised form 26 Dec 2010; accepted 26 Dec 2010 Resumo Este trabalho consiste na realização de um estudo de demanda aeroportuária para a cidade do Rio de Janeiro com o objetivo de prever o crescimento orgânico do movimento de passageiros para o ano de 2014. Para isso, foram utilizadas ferramentas da econometria para desenvolver modelos de previsão de demanda doméstica e internacional e gerar as previsões, analisando-se diversos cenários. Assim, pretende-se criar uma fundamentação técnica para viabilizar a análise de capacidade dos aeroportos do Rio de Janeiro e contribuir para a tomada de decisões na alocação de investimentos no setor aeroportuário.

Palavras-Chave: demanda aeroportuária, crescimento orgânico, Rio de Janeiro, econometria, investimentos. Abstract This paper involves carrying out an airport demand study for the city of Rio de Janeiro with the aim to predict the organic growth of passenger traffic for the year 2014. For this, tools of econometrics were used to develop predictive domestic and international demand models and generate forecasts by analyzing different scenarios. Therefore, part of the goal is to create a technical foundation to enable an analysis of airport capacity in Rio de Janeiro and contribute to decision making in the allocation of investments in the airport sector. Key words: airport demand, organic growth, Rio de Janeiro, econometrics, investments. * Email: may.crm@gmail.com.

Recommended Citation Condé, M. (2011) Estudo e previsão de demanda aeroportuária para a cidade do Rio de Janeiro. Journal of Transport Literature, vol. 5, n. 1, pp. 161-183.

■ 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.


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1. Introdução Este trabalho consiste na realização de um estudo de demanda aeroportuária para a cidade do Rio de Janeiro com o objetivo de prever o crescimento orgânico do movimento de passageiros para o ano de 2014. Para isso, serão desenvolvidos modelos de previsão de demanda, tanto doméstica quanto internacional, a partir de uma base de dados e com o auxílio de ferramentas da econometria. Recentemente, uma das principais preocupações nacionais é a questão da infraestrutura aeroportuária. A maioria dos grandes aeroportos já estão visivelmente saturados e o crescimento a altas taxas da demanda por transporte aéreo devido à evolução da economia brasileira e, consequentemente, do PIB, faz com que surjam questionamentos sobre como absorver esse crescimento. Além disso, eventos como a Copa de 2014 e as Olimpíadas de 2016 no Brasil incrementam a movimentação da aviação comercial e executiva, exigindo ainda mais capacidade. Nesse sentido, faz-se necessário desenvolver estudos de demanda aeroportuária para prever o crescimento do transporte aéreo ano a ano, incluindo-se as variáveis relevantes e analisandose os diversos cenários de evolução das mesmas. Assim, podem-se avaliar os possíveis gargalos de capacidade de maneira mais fundamentada, a fim de balizar a alocação de investimentos no setor. Com relação à questão da infraestrutura aeroportuária no Brasil, a cidade do Rio de Janeiro é uma das únicas que não está em situação crítica, visto que seu aeroporto principal ainda conta com capacidade ociosa. No entanto, vários questionamentos surgem a partir desta situação: Até quando esta capacidade atende à demanda da região? Será que investimentos podem ser adiados em detrimento de casos mais críticos? Assim, é possível notar a relevância desse estudo no sentido de responder a tais perguntas. O trabalho em questão está assim dividido: na Seção 2, faz-se a análise dos aeroportos do Rio de Janeiro, com o levantamento de dados quantitativos e de malha aérea. Na Seção 3, apresenta-se o estudo de demanda aeroportuária propriamente dito, contendo informações sobre a base de dados, modelagem econométrica e previsão de demanda. E por fim, nas

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Conclusões, são mostradas as taxas previstas de crescimento orgânico do movimento doméstico e internacional de passageiros, as quais indicam que o crescimento do transporte aéreo doméstico aproxima-se a um cenário de triplicação em 20 anos e que a demanda internacional é influenciada por fatores exógenos diversos, com flutuações mais acentuadas.

2. Análise dos aeroportos do Rio de Janeiro A cidade do Rio de Janeiro conta com dois aeroportos principais para compor a sua infraestrutura de transportes: o Aeroporto Santos-Dumont e o Aeroporto Internacional Antonio Carlos Jobim (Galeão). O aeroporto Santos-Dumont mantém sua vocação de aeroporto central, direcionado para voos de curta distância no segmento doméstico. Por sua vez, o Galeão, localizado na Ilha do Governador, possui fundamental importância para o desenvolvimento dos negócios e do turismo, não só na cidade do Rio de Janeiro, como também em todo o Brasil, já que representa um dos principais pontos de entrada no país. 2.1 Características dos aeroportos Com o suporte da infraestrutura aeroportuária fluminense, eventos internacionais importantes, tais como a ECO-92 e os Jogos Pan-Americanos, puderam se concretizar, revelando, assim, o papel essencial que o Galeão desempenha na inserção do Brasil no mundo globalizado. Mais recentemente, a escolha da cidade do Rio de Janeiro para sediar futuros eventos como a Copa do Mundo de 2014 e as Olimpíadas de 2016 reforçam ainda mais a importância deste aeroporto como condicionante para o sucesso dos mesmos. No entanto, a capacidade de proporcionar a intensificação de relações internacionais e a auto-afirmação do Brasil no cenário global não é a única função do Galeão. Ele também é o principal responsável por acompanhar a evolução econômica nacional e ser capaz de absorver a crescente demanda por transporte aéreo, no que diz respeito ao segmento doméstico, na cidade do Rio. Apesar de não atuar no cenário internacional, o aeroporto Santos-Dumont também possui elevada importância para a cidade do Rio. Operando 24 horas por dia, com capacidade para processar até 8,5 milhões de passageiros por ano segundo a INFRAERO (2010) e voltado para as operações de curta distância, ele é o principal responsável pelo desenvolvimento dos negócios no Centro-Sul do país, sobretudo entre os pólos Rio e São Paulo. Além disso,

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absorve boa parte do movimento doméstico e possui acesso facilitado por estar localizado no coração da cidade. Inaugurado em 1936 na área central do Rio de Janeiro, o então Distrito Federal, o aeroporto Santos-Dumont foi o primeiro aeroporto civil do país. Para atender a demanda crescente e propiciar conforto aos usuários, obras de infraestrutura foram realizadas nas décadas subseqüentes. Apesar da restauração rápida após o incêndio ocorrido em 1998, percebeu-se que a capacidade do aeroporto estava superada e, assim, foi realizada uma grande reforma das instalações e dos sistemas de pátios e pistas. Ainda, em 2004, os voos de média e longa distância foram remanejados do aeroporto Santos-Dumont para o Galeão. Já o aeroporto internacional do Rio de Janeiro começou sua atuação em 1924, com a instalação da Escola de Aviação. No entanto, somente a partir de 1945 o Galeão foi declarado oficialmente como aeroporto internacional, uma vez que as rotas internacionais passaram a ser servidas por aviões de maior porte que precisavam de pistas em terra para realizar o pouso e a decolagem. Apesar de o Galeão ter servido como campo de pouso para aviões internacionais nos anos da Segunda Guerra Mundial e integrado a Base Aérea da Força Aérea Brasileira, o acesso era feito apenas por meio de lancha e não existia um terminal de passageiros. Com o crescimento acelerado da aviação comercial no Brasil, o aeroporto passou a ganhar cada vez mais importância. Em 1992, o terminal 1 teve suas instalações reformadas e o terminal 2 começou a ser construído, sendo finalizado em 1999. Com suas capacidades somadas, o Galeão passou a ser capaz de atender 15 milhões de passageiros ao ano, segundo a INFRAERO (2010). Além disso, foi desenvolvida uma infraestrutura terrestre de acesso ao aeroporto por todas as diferentes partes da cidade. Hoje, vias expressas importantes como a Linha Vermelha, a Linha Amarela e a Avenida Brasil fazem a conexão do aeroporto com toda a cidade do Rio. No cenário brasileiro atual de infraestrutura aeroportuária, o Aeroporto Internacional Antonio Carlos Jobim é um dos poucos que não está em situação crítica. Atualmente, ainda há capacidade ociosa e as obras em andamento nos terminais 1 e 2 devem livrar o aeroporto de problemas de congestionamento, pelo menos no curto prazo. A questão de sua privatização ainda vem sendo estudada pelo governo federal. Por outro lado, o aeroporto Santos-Dumont opera próximo à sua capacidade e suas condições físicas de expansão são precárias, uma vez

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que está imerso em área urbana densamente povoada e a geografia é desfavorável. Além disso, discussões sobre a restrição de suas operações são frequentes. 2.2 Os aeroportos em números Através da análise da ferramenta HOTRAN disponibilizada pela ANAC (2010), foi possível obter uma série de informações no que diz respeito à atuação dos aeroportos do Rio de Janeiro nos cenários nacional e global. Um importante aspecto analisado em cada aeroporto foi a participação das companhias aéreas na composição das ligações. No mercado do transporte aéreo internacional, verificou-se que não há grande concentração. A TAM vem em primeiro lugar com 32,7% de market share, seguida pela Varig, com participação de 14,3%. Já no mercado do transporte aéreo doméstico, verificou-se elevada concentração, sobretudo no aeroporto do Galeão, onde a Gol concentra 52,6% das rotas, enquanto a TAM apresenta 35,4% de participação, evidenciando o duopólio dessas duas empresas nesse aeroporto com um market share de 88%. Apesar de concentrar apenas 8,6% das rotas no aeroporto do Galeão, a empresa Webjet apresenta uma participação mais expressiva no aeroporto SantosDumont, equivalente a 18,2% do mercado, contra 31,5% da TAM, 16,4% da Gol e 18,2% da Azul. 2.2 Análise das malhas A análise das malhas aéreas dos aeroportos do Rio de Janeiro também pode ser feita graças aos dados disponibilizados pela ANAC (2010). Assim, verificou-se que o aeroporto SantosDumont possui atuação mais restrita, com destinos domésticos concentrados nas regiões Sudeste e Nordeste e poucas rotas direcionadas às regiões Centro-oeste e Sul. Por outro lado, o Galeão possui atuação ampla no cenário doméstico, com destinos espalhados por todo o território nacional. Com relação ao cenário internacional, o Galeão apresenta como destinos principais a América do Norte e a Europa, apesar de possuir também destinos na África, América Central e América do Sul. Os mapas das Figuras 1 e 2 mostram todas as ligações dos aeroportos do Rio de Janeiro.

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Figura 1 – Mapa com as ligações do aeroporto Santos-Dumont

Figura 2 – Mapa com as ligações do aeroporto Antonio Carlos Jobim (Galeão)

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3. Estudo de demanda aeroportuária para a cidade do Rio de Janeiro O estudo de demanda aeroportuária engloba a análise qualitativa e quantitativa da base de dados, o desenvolvimento de modelos econométricos de demanda e a realização de previsões segundo cenários diversificados. 3.1 Descrição e análise da base de dados A base de dados histórica utilizada para o estudo foi obtida em uma fonte secundária, o BTD (Brazilian Transportation Database) do LACTE (2010), a qual reúne dados disponibilizados por instituições públicas e privadas no Brasil (Ministério dos Transportes, Ministério da Defesa, Infraero, ANAC, ANTT). As séries utilizadas foram: movimento de aeronaves e movimento de passageiros nos aeroportos Santos-Dumont e Galeão para os segmentos doméstico e internacional, yield médio doméstico nominal, PIB nominal em reais, taxa de inflação (IPCA) e taxa de câmbio real-dólar nominal no período de janeiro de 2003 a dezembro de 2009, com periodicidade mensal. Com o auxílio do software Stata e da metodologia proposta por Oliveira (2010), foi possível obter estatísticas descritivas e gráficos, viabilizando a discussão qualitativa da série. Através da Tabela 1, pode-se notar que o movimento doméstico médio de passageiros no aeroporto Santos-Dumont é de 39,2% contra 60,8% no Galeão, evidenciando a maior atuação desse último no cenário nacional. Tabela 1 – Resumo das variáveis analisadas Variable | paxdomsbgl paxdomsbrj paxintsbgl movdomsbgl movdomsbrj movintsbgl paxdom paxint movdom movint abslfdom abslfint yield gdp usd

| | | | | | | | | | | | | | |

Obs

Mean

84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84

538926.3 349124 188380.7 6446.94 6354.345 2057.095 888050.3 188380.7 8411.44 2057.095 107.3877 91.54243 .6536916 235136.9 2.84152

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Std. Dev. 208635.7 94966.71 27829.49 1812.283 1338.614 201.3045 183427.3 27829.49 1321.825 201.3045 23.46803 9.445172 .1361319 27970.28 .893984

Min

Max

189009 210529 138056 3363 3530 1545 615541 138056 5574 1545 66.44643 62.83912 .3757261 185325.2 1.695421

958629 666224 259813 9074 10891 2501 1478285 259813 13146 2501 161.2666 115.2164 .8419544 293592.7 5.194012


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Na Tabela 2, verifica-se o efeito do apagão aéreo tanto na movimentação doméstica de passageiros quanto na movimentação internacional. Observa-se que houve redução na movimentação de passageiros internacionais, porém a movimentação doméstica de passageiros sofreu ligeiro aumento, o que contradiz o efeito maléfico do apagão no mercado do transporte aéreo. Apesar disso, pode-se observar a diminuição da movimentação doméstica de aeronaves, o que condiz com a situação da época. Tabela 2 – Efeito do apagão aéreo de 2006/2007 no movimento de passageiros e aeronaves e no yield -> dapagao = 0 Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+-------------------------------------------------------paxdom | 74 887384.4 194952.7 615541 1478285 movdom | 74 8544 1330.081 6408 13146 paxint | 74 189853.7 28287.07 138056 259813 movint | 74 2040.892 199.135 1545 2501 yield |

74

.6768201

Obs

Mean

.1229505

.4186129

.8419544

Min

Max

-> dapagao = 1 Variable |

Std. Dev.

-------------+-------------------------------------------------------paxdom movdom paxint movint

| | | |

10 10 10 10

892977.6 7430.5 177481 2177

44510.23 741.7084 22414.67 184.2257

804225 5574 144907 1850

944209 8208 208691 2400

yield |

10

.4825406

.1065142

.3757261

.7281457

Na Tabela 3, é possível observar claramente o efeito do codeshare Varig-TAM no período de 2003 a 2005 tanto no yield quanto no paxdom. Com o fim do codeshare e o início da guerra de preços, verifica-se a redução do yield, ou seja, os preços cobrados pelas companhias aéreas são menores e, em conseqüência, há aumento na demanda, comprovada pelo aumento do movimento doméstico de passageiros.

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Tabela 3 – Efeito do codeshare Varig-TAM (2003 a 2005) no movimento doméstico e no yield -> dcshare_2 = 0 Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+-------------------------------------------------------paxdom | 58 969362.4 161289.5 641707 1478285 yield | 58 .6031437 .1317807 .3757261 .8419544 -> dcshare_2 = 1 Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+-------------------------------------------------------paxdom |

26

706661.7

53233.12

615541

823083

yield |

26

.7664524

.0527222

.6625296

.8313295

Tabela 4 – Matriz de correlações para o cenário doméstico | paxdom movdom yield gdp usd dcshar~2 dapagao -------------+--------------------------------------------------------------paxdom |

1.0000

movdom |

0.2453

1.0000

yield |

-0.6485

-0.1493

1.0000

gdp |

0.8589

0.0858

-0.6227

1.0000

usd |

-0.8150

0.1605

0.5968

-0.8908

dcshare_2 |

-0.6661

0.1539

0.5579

-0.6871

0.7757

1.0000

dapagao |

0.0099

-0.2744

-0.4649

0.1458

-0.1970

-0.2461

1.0000

1.0000

Tabela 5 – Matriz de correlações para o cenário internacional | paxdom movdom paxint movint gdp usd dcshar~2 dapagao -------------+-----------------------------------------------------------------------paxdom |

1.0000

movdom |

0.2453

1.0000

paxint |

0.4313

0.0985

1.0000

movint |

0.3858

-0.0078

0.6932

1.0000

gdp |

0.8589

0.0858

0.1432

0.2988

1.0000

usd |

-0.8150

0.1605

-0.2033

-0.2791

-0.8908

1.0000

dcshare_2 |

-0.6661

0.1539

-0.1060

-0.0923

-0.6871

0.7757

1.0000

dapagao |

0.0099

-0.2744

-0.1448

0.2203

0.1458

-0.1970

-0.2461

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1.0000


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As Tabelas 4 e 5 mostram a matriz de correlações para as variáveis estudadas. Observa-se que o movimento doméstico de passageiros é negativamente correlacionado com o yield, com a taxa de câmbio e com o codeshare, porém positivamente correlacionado com o PIB. Um fato interessante é que o movimento internacional de passageiros é negativamente correlacionado com a taxa de câmbio, mas a intensidade desta correlação é bem mais baixa do que àquela entre movimento doméstico de passageiros e taxa de câmbio. Talvez isso possa ser explicado pelo fato de o yield possuir uma correlação forte com a taxa de câmbio devido ao aumento dos custos das companhias aéreas, o qual é repassado ao consumidor. As Figuras 3 e 4 mostram essas correlações em forma de diagramas de dispersão.

5000

10000

15000

50

100

150

2

4

6

1500000

PAXDOM

1000000

500000

15000

MOVDOM

10000

5000 .8

yield

.6

.4 150

abslfdom

100

50

300000

250000

gdp

200000 6

4

usd

2

500000

1000000 1500000

.4

.6

.8

200000 250000 300000

Figura 3 – Correlações em forma de diagrama de dispersão para cenário doméstico

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1500

2000

2500

2

4

6

250000

PAXINT

200000

150000 2500

MOVINT

2000

1500

300000

250000

gdp

200000 6

4

usd

2

150000 200000 250000

200000 250000 300000

Figura 4 – Correlações em forma de diagrama de dispersão para cenário internacional

Os gráficos das Figuras 5, 6, 7, 8 e 9 mostram o comportamento das variáveis em estudo no período analisado. Observa-se que o movimento doméstico de passageiros possui tendência de crescimento acelerado ao longo do período, diferentemente do movimento passageiros

600000

800000

PAXDOM 1000000 1200000

1400000

internacionais, o qual é bastante variável, sem nenhuma tendência específica.

2002m1

2004m1

2006m1 periodo

2008m1

2010m1

Figura 5 – Evolução do movimento doméstico de passageiros no Rio de Janeiro

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150000

PAXINT 200000

250000

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2002m1

2004m1

2006m1 periodo

2008m1

2010m1

.4

.5

yield .6

.7

.8

Figura 6 – Evolução do movimento internacional de passageiros no Rio de Janeiro

2002m1

2004m1

2006m1 periodo yield

2008m1

2010m1

yield

Figura 7 – Evolução do yield

Através da Figura 7, percebe-se claramente o efeito de fatos históricos relevantes: o fim do codeshare Varig-TAM em meados de 2005, a entrada da Gol e o início das guerras de preço reduziram drasticamente o yield, o qual atingiu seu valor mínimo no ano de 2007, evidenciando a grande redução no preço das passagens e a conseqüente popularização do transporte aéreo.

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150000

200000

gdp

250000

300000

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2002m1

2004m1

2006m1 periodo gdp

2008m1

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gdp

2

3

usd

4

5

Figura 8 – Evolução do PIB

2002m1

2004m1

2006m1 periodo usd

2008m1

2010m1

usd

Figura 9 – Evolução da taxa de câmbio

Com relação às variáveis macroeconômicas, observa-se o crescimento do PIB e a redução da taxa de câmbio, fruto da política econômica vigente no período. Pode-se verificar também o efeito da crise financeira global de 2009 através do decaimento do PIB e do aumento da taxa de câmbio nesse período. As Figuras 10 e 11 mostram que a evolução do movimento doméstico de passageiros é fortemente relacionada à evolução do PIB brasileiro, dado que as séries possuem linhas de tendência muito semelhantes, e que as maiores taxas de crescimento do movimento doméstico de passageiros ocorreram após as maiores reduções de yield.

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2002m1

.8

.7

.6 yield

.5

.4

600000

PAXDOM 800000 1000000 1200000 1400000

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2004m1

2006m1 periodo...

PAXDOM

2008m1

2010m1

yield

2002m1

250000

gdp 200000

2004m1

2006m1 periodo... PAXDOM

2008m1

150000

600000

PAXDOM 800000 1000000 1200000 1400000

300000

Figura 10 – Gráfico de comparação entre as evoluções do movimento doméstico de passageiros e do yield

2010m1

gdp

Figura 11 - Gráfico de comparação entre as evoluções do movimento doméstico de passageiros e do PIB

Os gráficos apresentados nas Figuras 12 e 13 mostram o efeito da transferência dos voos de média e longa distância do aeroporto Santos-Dumont para o Galeão ocorrido em 2004 através da redução do movimento de passageiros domésticos naquele e o aumento neste. Pode-se verificar também o aumento do paxdom no aeroporto Santos-Dumont a partir de 2009, com o fim da portaria 187, devido à liberalização do mesmo para atender quaisquer tipos de aeronave ou destino.

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200000

PAXDOMSBGL 800000 600000 400000

1000000

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2002m1

2006m1 periodo

2004m1

PAXDOMSBGL

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2010m1

PAXDOMSBGL

PAXDOMSBRJ 200000 300000 400000 500000 600000 700000

Figura 12 – Evolução do movimento doméstico de passageiros no Galeão

2002m1

2006m1 periodo

2004m1

PAXDOMSBRJ

2008m1

2010m1

PAXDOMSBRJ

Figura 13 – Evolução do movimento doméstico de passageiros no aeroporto Santos-Dumont

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3.2 Estudo econométrico A modelagem econométrica para realizar a previsão de demanda doméstica e internacional para 2014 foi realizada de maneira cautelosa de forma a especificar um modelo que representasse bem o processo gerador de dados. Foram utilizados modelos de regressão múltipla para ambos os casos. Na modelagem da demanda doméstica, o logaritmo do movimento doméstico de passageiros (paxdom) foi especificado como variável dependente e os logaritmos do PIB (gdp) e do yield (métrica para preço de passagens) foram especificados como variáveis independentes. Ainda, foram introduzidas as variáveis binárias dcshare_2 e dapagao para controlar os efeitos dos eventos de codeshare entre as empresas Varig e TAM de 2003 a 2005 e do apagão aéreo em 2006 e 2007, respectivamente, bem como variáveis temporais do tipo mês para controlar a sazonalidade. Já na modelagem da demanda internacional, o movimento internacional de passageiros (paxint) foi especificado como variável dependente e o PIB (gdp), a taxa de câmbio (usd) e as variáveis dummies anteriormente citadas foram especificados como variáveis independentes. As Equações (1) e (2) apresentam os modelos econométricos especificados. Através do método estatístico utilizado para estimar os parâmetros da função a partir do software Stata, foi possível controlar a heteroscedasticidade e a autocorrelação. 12

ln ( paxdom ) = β1 ln ( gdp ) + β 2 ln ( yield ) + β 3 dcshare_2 + β 4 dapagao + ∑ β i m_i

(1)

i =1

12

paxint = β1 gdp + β 2 usd + β 3 dcshare_2 + β 4 dapagao + ∑ β i m_i

(2)

i =1

É válido observar que a escolha pelos modelos acima descritos, tanto o fato de ser linear ou logaritmo quanto a decisão por quais variáveis incluir, só foi feita após especificações diferentes de modelos e decisão por uma especificação campeã. Tal decisão foi tomada através da análise da significância estatística dos parâmetros estimados. Assim, para a demanda doméstica, foi especificado o modelo logaritmo completo e, para a demanda internacional, foi especificado o modelo linear completo. Os resultados para o modelo de demanda doméstica são apresentados na Tabela 6.

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Tabela 6 – Resultados do modelo de regressão para demanda doméstica Statistics robust to heteroskedasticity and autocorrelation kernel=Bartlett; bandwidth=2 time variable (t): trend

Total (centered) SS Total (uncentered) SS Residual SS

= = =

3.312003295 15715.68642 .3292293746

Number of obs F( 15, 68) Prob > F Centered R2 Uncentered R2 Root MSE

= = = = = =

84 51.62 0.0000 0.9006 1.0000 .06261

-----------------------------------------------------------------------------| Robust lnpaxdom | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------lngdp | 1.067181 .1494801 7.14 0.000 .7742052 1.360156 lnyield | -.2717367 .0686344 -3.96 0.000 -.4062577 -.1372157 dcshare_2 | -.075713 .0216067 -3.50 0.000 -.1180614 -.0333646 dapagao | -.166251 .0280376 -5.93 0.000 -.2212036 -.1112984 m_1 | .1353911 .0382923 3.54 0.000 .0603396 .2104425 m_2 | .0450078 .0284627 1.58 0.114 -.010778 .1007936 m_3 | .0815352 .0304132 2.68 0.007 .0219265 .1411439 m_4 | .0950282 .0311216 3.05 0.002 .0340311 .1560253 m_5 | .0392736 .0357587 1.10 0.272 -.0308122 .1093593 m_6 | -.0049311 .0350377 -0.14 0.888 -.0736036 .0637415 m_7 | .1106301 .0348374 3.18 0.001 .04235 .1789102 m_8 | .0143559 .0304157 0.47 0.637 -.0452578 .0739696 m_10 | .0593077 .0396167 1.50 0.134 -.0183395 .1369549 m_11 | .0075375 .0395843 0.19 0.849 -.0700464 .0851213 m_12 | .118393 .0391564 3.02 0.002 .0416479 .1951381 _cons | .3482354 1.823326 0.19 0.849 -3.225418 3.921889 -----------------------------------------------------------------------------Included instruments: lngdp lnyield dcshare_2 dapagao m_1 m_2 m_3 m_4 m_5 m_6 m_7 m_8 m_10 m_11 m_12 Dropped collinear: m_9

Pode-se verificar que os coeficientes de lngdp, lnyield, dcshare_2 e dapagao são estatisticamente significantes a 1%, ou seja, existe evidência forte de efeito de causalidade dessas variáveis na demanda doméstica. Verifica-se também que, para um aumento do PIB de 1%, a demanda doméstica aumenta em 1,07% e, para um aumento do yield de 1%, a demanda doméstica reduz em 0,27%. Além disso, observa-se que os eventos do codeshare e do apagão aéreo geram redução no movimento de passageiros domésticos, o que é coerente com a realidade. Para verificar o efeito da introdução de variáveis no modelo, fez-se a comparação entre diferentes especificações, como mostra a Tabela 7.

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Tabela 7 – Comparação entre diferentes especificações para o cenário doméstico

Variable | simpl1 simpl2 simpl3 simpl4 final -------------+----------------------------------------------------------------lngdp | 1.47*** 1.29*** 1.01*** 1.07*** lnyield | -.58*** -.154* -.262*** -.272*** dcshare_2 | -.0826** -.0757*** dapagao | -.15*** -.166*** m_1 | .135*** m_2 | .045 m_3 | .0815** m_4 | .095** m_5 | .0393 m_6 | -.00493 m_7 | .111** m_8 | .0144 m_10 | .0593 m_11 | .00754 m_12 | .118** _cons | -4.49** 13.4*** -2.36 1.14 .348 -------------+----------------------------------------------------------------r2_a | .769 .414 .785 .838 .879 ------------------------------------------------------------------------------legend: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001

Vê-se que o modelo logaritmo completo (final) apresenta o maior R² (0,879) e suas variáveis são mais significantes estatisticamente do que nos outros modelos (valor-P menor). Nota-se que o efeito do aumento do PIB no aumento do movimento doméstico de passageiros é suavizado na medida em que se introduzem novas variáveis no modelo. O mesmo ocorre para o yield, porém com o efeito inverso. Os resultados para o modelo de demanda internacional são apresentados na Tabela 8.

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Tabela 8 – Resultados do modelo de regressão para demanda internacional Statistics robust to heteroskedasticity and autocorrelation kernel=Bartlett; bandwidth=2 time variable (t): trend

Total (centered) SS Total (uncentered) SS Residual SS

= = =

6.42819e+10 3.04521e+12 2.47217e+10

Number of obs F( 15, 68) Prob > F Centered R2 Uncentered R2 Root MSE

= = = = = =

84 7.44 0.0000 0.6154 0.9919 17155

-----------------------------------------------------------------------------| Robust paxint | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------gdp | .0360227 .2035276 0.18 0.860 -.362884 .4349294 usd | -13897.14 5059.487 -2.75 0.006 -23813.55 -3980.728 dcshare_2 | 12254.69 6730.896 1.82 0.069 -937.6271 25447 dapagao | -19150.73 4921.349 -3.89 0.000 -28796.4 -9505.063 m_1 | 23407.29 7883.836 2.97 0.003 7955.255 38859.32 m_3 | -461.2785 6375.241 -0.07 0.942 -12956.52 12033.96 m_4 | -30577.38 9352.935 -3.27 0.001 -48908.8 -12245.97 m_5 | -45124.62 8409.715 -5.37 0.000 -61607.36 -28641.88 m_6 | -48893.28 8789.326 -5.56 0.000 -66120.04 -31666.52 m_7 | -10007.15 10564.67 -0.95 0.344 -30713.51 10699.22 m_8 | -24883.76 10491.34 -2.37 0.018 -45446.41 -4321.114 m_9 | -39206.55 8989.274 -4.36 0.000 -56825.2 -21587.9 m_10 | -24270.5 10483.88 -2.32 0.021 -44818.53 -3722.463 m_11 | -18362.5 9980.743 -1.84 0.066 -37924.4 1199.393 m_12 | -1301.406 10820.86 -0.12 0.904 -22509.91 19907.1 _cons | 236192.9 57460.77 4.11 0.000 123571.9 348814 -----------------------------------------------------------------------------Included instruments: gdp usd dcshare_2 dapagao m_1 m_3 m_4 m_5 m_6 m_7 m_8 m_9 m_10 m_11 m_12 Dropped collinear: m_2

Verifica-se que os parâmetros usd e dcshare_2 são estatisticamente significantes a 10% e o parâmetro dapagao é estatisticamente significante a 1%. Já o gdp é insignificante estatisticamente, indicando que não se pode acreditar em uma relação de causalidade entre PIB e movimento internacional de passageiros. Isso parece não condizer com observações da realidade, mas talvez outras variáveis possam ter efeitos mais importantes ou até mesmo possa existir viés causado por omissão de alguma variável relevante. O coeficiente positivo do dcshare_2 também é duvidoso, estimulando a hipótese de viés, já que na própria matriz de correlações verifica-se que paxint e dcshare_2 são correlacionados negativamente. Os sinais dos outros coeficientes apresentam maior coerência. Para verificar o efeito da introdução de variáveis no modelo, bem como o efeito da utilização de um modelo linear ou um logaritmo, fez-se a comparação entre diferentes especificações, como mostra a Tabela 9.

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Tabela 9 - Comparação entre diferentes especificações para o cenário internacional Variable | simpl1 simpl2 simpl3 final final2 -------------+----------------------------------------------------------------lngdp | .169 -.284 .176 lnusd | -.0903 -.194 -.13 dcshare_2 | .044 12255 dapagao | -.0949*** -19151*** m_1 | .312*** 23407** m_2 | .211*** m_3 | .207*** -461 m_4 | .0488 -30577** m_5 | -.044 -45125*** m_6 | -.0658 -48893*** m_7 | .156** -10007 m_8 | .0754* -24884* m_10 | .0748 -24270* m_11 | .109* -18363 m_12 | .192*** -1301 gdp | .036 usd | -13897** m_9 | -39207*** _cons | 10*** 12.2*** 15.8*** 9.98* 2.4e+05*** -------------+----------------------------------------------------------------r2_a | .0071 .0231 .0192 .511 .531 ------------------------------------------------------------------------------legend: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001

Pode-se perceber que o modelo linear completo (final2) é o que apresenta a maior qualidade de ajuste entre as outras, apesar de baixa, e o maior número de parâmetros estatisticamente significantes, razão de sua escolha. Nos modelos logaritmos, nota-se que nem lngdp nem lnusd possuíam alguma significância estatística. Apenas no modelo linear foi possível verificar significância estatística para a taxa de câmbio e em nenhum deles houve evidências de relação significante estatisticamente entre PIB e movimento internacional de passageiros. Em alguns casos, notou-se até correlação negativa entre os mesmos. Dessa forma, acredita-se que a estimativa desse parâmetro está viesada, provavelmente por omissão de alguma variável relevante não capturada. 3.3 Previsão de demanda aeroportuária De posse dos modelos econométricos com os devidos parâmetros estimados, foi possível, enfim, realizar a previsão de demanda doméstica e internacional para a cidade do Rio de Janeiro no ano de 2014. Para estimar a taxa de crescimento do PIB, utilizou-se o estudo de Barros (2010). Assim, para 2010, projetou-se uma taxa de 8% de crescimento e, para os anos subseqüentes, uma taxa de 4,5%. Com relação ao yield e à taxa de câmbio, foram adotados três diferentes cenários: permanecem constantes, crescem 5% ao ano ou decrescem 5% ao

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ano. As Tabelas 10 e 11 apresentam as previsões de demanda doméstica e internacional, ano a ano, levando-se em consideração cada cenário, até 2014. Tabela 10 – Previsão de demanda doméstica

Ano 2010 2011 2012 2013 2014

PIB Yield se mantém 317080,1 1315536 331348,7 1378811 346259,4 1445114 361841,1 1514621 378123,9 1587473

Paxdom Yield aumenta 5% a.a. 1298210 1342403 1388764 1436386 1485647

Yield reduz 5% a.a. 1333999 1417786 1506823 1601463 1702048

Tabela 11 – Previsão de demanda internacional

Ano 2010 2011 2012 2013 2014

PIB 317080,1 331348,7 346259,4 361841,1 378123,9

Taxa de câmbio se mantém 223212 223726 224263 224824 225411

Paxint Taxa de câmbio aumenta 5% a.a. 221992 221225 220417 219565 218669

Taxa de câmbio reduz 5% a.a. 224432 226105 227744 229351 230931

No fim do ano de 2009 (últimos quatro meses), a média da quantidade de passageiros domésticos era de 1317412. Assim, observa-se que, para o cenário de manutenção do yield ao longo dos anos, há um crescimento de 20,5% no movimento doméstico de passageiros no ano de 2014 com relação ao ano de 2009. Para o cenário de aumento do yield, esse crescimento chegou a 12,8% e para o cenário de redução do yield, a 29,2%. Analisando-se o crescimento percentual ano a ano do movimento doméstico de passageiros, nota-se um crescimento de 4,8%, 3,4% e 6,3% ao ano para os cenários de manutenção, aumento e redução do yield, respectivamente. Tais valores são inferiores aos benchmarks de crescimento chinês (8,2% ao ano) e de duplicação a cada 10 anos (7,2% ao ano), aproximando-se do benchmark de triplicação em 20 anos (5,6% ao ano). Nos últimos 4 meses do ano de 2009, a média de passageiros internacionais era de 224123. De acordo com os resultados obtidos, observa-se que, para o cenário de manutenção da taxa de câmbio, o movimento aumenta em 0,6% no ano de 2014 com relação ao ano de 2009 e, para o cenário de redução da mesma, esse aumento é de 3%. Por outro lado, um aumento da

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taxa de câmbio de 5% ao ano, geraria um decréscimo de 2,4% no movimento de passageiros internacionais no ano de 2014. É importante observar que esses resultados referem-se ao movimento orgânico, ou seja, não está incluído na análise o efeito de eventos como a Copa de 2014, que indiscutivelmente irá aumentar a quantidade de passageiros internacionais e domésticos nesse ano. Analisando-se a variação percentual ano a ano do movimento internacional de passageiros, nota-se um crescimento de 0,3%, uma redução de 0,4% e um aumento de 0,7% ao ano para os cenários de manutenção, aumento e redução da taxa de câmbio, respectivamente. Consequentemente, se for escolhida para análise de capacidade a previsão de 2014 segundo os cenários de redução de yield e de redução da taxa de câmbio, obtém-se um total de 23195928 passageiros no ano de 2014 na cidade do Rio de Janeiro, valor superior às capacidades dos aeroportos Santos-Dumont e Galeão.

Conclusões Para realizar a previsão de demanda aeroportuária para a cidade do Rio de Janeiro no ano de 2014, foram criados modelos econométricos a partir de uma base de dados secundária. As estimativas dos principais parâmetros no modelo de demanda doméstica resultaram estatisticamente significantes a 1%, o que fornece maior confiabilidade aos valores obtidos na previsão de demanda. Tais valores foram de 4,8%, 3,4% e 6,3% para os cenários de manutenção, aumento e redução do yield, respectivamente. Realizando-se uma média dos crescimentos para os cenários de manutenção e redução do yield, nota-se que há uma aproximação à tendência de triplicação do movimento doméstico de passageiros em 20 anos. Por outro lado, no modelo de demanda internacional, algumas estimativas de parâmetros principais resultaram estatisticamente insignificantes, gerando resultados incoerentes. Isso pode ter ocorrido por omissão de alguma variável relevante, o que introduz viés na estimativa. Assim, os valores obtidos para as previsões de demanda internacional são menos confiáveis, já que as flutuações acentuadas nessa variável indicam a influência de fatores exógenos diversos e que podem não ter sido capturados no modelo. De qualquer forma, foram verificadas variações de menos de 1% ao ano no movimento internacional de passageiros para todos os cenários de evolução da taxa de câmbio.

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Por fim, somando-se as previsões de demanda doméstica e internacional para o ano de 2014 segundo os cenários de redução do yield e da taxa de câmbio, obtém-se um total de 23195928 passageiros neste ano, valor que confirma a necessidade de investimentos para ampliação de capacidade.

Referências ANAC (2010) HOTRAN. Agência Nacional de Aviação Civil, Ministério da Defesa, Brasília, DF. Barros, O. (2010) Compilação Sistemática do Bradesco Referente às Projeções do Mercado de Curto, Médio e Longo Prazos Colhidas pelo Boletim Focus Banco Central do Brasil. Bradesco, São Paulo, SP. Infraero (2010) Aeroportos do Estado do Rio de Janeiro. Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária, Ministério da Defesa, Brasília, DF. Rocha, G. C. (2010) Ensaios sobre a Demanda do Transporte Aéreo Regional. Revista de Literatura dos Transportes, vol. 4, n. 1, pp. 114-133. Vassallo, M. D. e Oliveira, A. V. M. (2009) Modelagem dos Determinantes da Escolha por Tipo de Viagem e por Destinos de Viagens Turísticas no Brasil. Revista de Literatura dos Transportes, vol. 3, n. 1, pp. 40-67.

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Jtl v05n01p08  

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