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Amir Ernesto Bazo, Julyerme Matheus Tonin, Alexandre Florindo Alves
Este estudo analisou a influência de quebras estruturais na integração e transmissão dos preços do tomate nos mercados de Maputo, Moamba e Chókwè no sul de Moçambique (2015-2019), usando ANOVA, Tukey-HSD, ADF, DF-GLS, Franses-Haldrup para outliers e testesde Gregory-Hansen para cointegração com quebras estruturais. Os resultados mostraram diferenças significativas nos preços médios, bem como uma forte interação entre os mercados de Chókwè, Moamba e Maputo. A cointegração da série de preços do tomate nos mercados analisados e a identificação de uma quebra em fevereiro de 2019 indicam uma mudança estrutural nos preços do tomate em Chókwè e Moamba, destacando sua influência significativa na estabilidade de preços em Maputo. Os modelos ARDL-ECM (1,0,2,0,0,0) e ARDL-ECM (1,0,2) sugerem que as flutuações de longo prazo nos preços do tomate em Maputo resultam de choques exógenos de Chókwè e Moamba. Portanto, é necessário melhorar os sistemas de alerta precoce para eventos climáticos extremos e o compartilhamento de informações, bem como reduzir as barreiras que inibem a transmissão eficiente de preços entre os mercados.
This study analyzed the influence of structural breaks on the integration and transmission of tomato prices in the Maputo, Moamba, and Chókwè markets in southern Mozambique (2015-2019), using ANOVA, Tukey-HSD, ADF, DF-GLS, Franses-Haldrup for outliers, andGregory-Hansen tests for cointegration with structural breaks. The results showed significant differences in average prices, as well as a strong interaction between the Chókwè, Moamba, and Maputo markets. The cointegration of the tomato price series across the analyzed markets and the identification of a break in February 2019 indicate a structural change in tomato prices in Chókwè and Moamba, highlighting their significant influence on price stability in Maputo. The ARDL-ECM (1,0,2,0,0,0) and ARDL-ECM (1,0,2) models suggest that long-term fluctuations in tomato prices in Maputo result from exogenous shocks from Chókwè and Moamba. Therefore, it is necessary to improve early-warning systems for extreme weather events and information sharing, as well as reduce barriers that inhibit efficient price transmission between markets.
