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IntelignciaCompetitivaemAo:MtodosparaEstimareAnalisarReaesdeCompetidoresARTICLEJANUARY2007Source:RePEc

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SergioG.LazzariniInstitutodeEnsinoePesquisa(INSPER)58PUBLICATIONS723CITATIONS

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Inteligncia Competitiva em Ao: Mtodos para Estimar e Analisar Reaes de Competidores

Sergio G. Lazzarini

Rinaldo Artes

Marcelo Moura

Fbio Renato Fukuda

Insper Working PaperWPE: 086/2007

Copyright Insper. Todos os direitos reservados.

proibida a reproduo parcial ou integral do contedo deste documento por qualquer meio de distribuio, digital ou im-

presso, sem a expressa autorizao doInsper ou de seu autor.

A reproduo para fins didticos permitida observando-sea citao completa do documento

2

INTELIGNCIA COMPETITIVA EM AO: MTODOS PARA ESTIMAR E ANALISAR REAES DE COMPETIDORES*

SERGIO G. LAZZARINI

Ibmec So Paulo

RINALDO ARTES Ibmec So Paulo

MARCELO MOURA Ibmec So Paulo

FBIO RENATO FUKUDA

Ibmec So Paulo

Resumo Sistemas de inteligncia competitiva (IC) tm sido comumente tratados como a aquisio massiva de informaes sobre tendncias de mercado e aes de competidores. Muitas vezes, entretanto, sistemas de IC acabam resultando em uma grande massa de informaes que no utilizada efetivamente para entender o cenrio competitivo e delinear estratgias que permitam antever e reagir a movimentaes da concorrncia. O objetivo do presente estudo justamente ilustrar a aplicao de duas tcnicas quantitativas para a anlise de dados gerados por sistemas de IC: estimao de dados de painel dinmico e anlise de redes. O estudo utiliza dados coletados pelo sistema de IC de uma empresa do setor de seguros para automveis no Brasil, e demonstra a aplicabilidade de tais tcnicas quantitativos para avaliar padres de reaes de competidores a alteraes de preos efetuadas por empresas-chave do mercado.

Abstract

Competitive intelligence (CI) systems have commonly been treated as massive efforts of data collection involving market and competitor trends. Frequently, however, CI systems have resulted in a large amount of data that are not effectively used to understand the competitive landscape and craft strategies that allow firms to anticipate and react to competitor moves. The objective of the present study is to illustrate the applicability of two quantitative techniques to analyze data generated from CI systems: dynamic panel data estimation and network analysis. The study employs data collected by the CI system of a company from the auto insurance industry in Brazil, and demonstrates the applicability of those quantitative techniques to assess patterns of competitive reaction to price changes performed by key companies in the industry.

Outubro de 2004 * Agradecemos o suporte financeiro do Centro de Pesquisas em Estratgia do Ibmec So Paulo. Agradecemos tambm a Ana Beatriz Galvo, Marcio Poletti Laurini e Pedro L. Valls Pereira pelos comentrios e sugestes. Os erros remanescentes so de responsabilidade exclusiva dos autores. Rinaldo Artes foi parcialmente financiado pelo CNPq (PRONEX 66.2285/1997-2). Correspondncias para: Ibmec So Paulo, R. Maestro Cardim 1170 01323-001 So Paulo, SP Brazil. E-mail: SergioGL1@ibmec.br

3

INTRODUO

Inteligncia competitiva (IC) tem sido comumente tratada pelas empresas como um

processo massivo de aquisio de informaes sobre tendncias de mercado e aes de

competidores. Em seu livro seminal sobre estratgia competitiva, Porter (1980, p. 72) prope

a criao de um sistema de IC para compilar, catalogar, digerir e comunicar dados sobre o

ambiente competitivo no qual a empresa est inserida. Dez anos aps a contribuio de

Porter, Kahaner (1996, p. 16) consolida a IC como um programa sistemtico para reunir e

analisar informaes sobre as atividades e a tendncia geral do negcio de seus competidores

para atingir os objetivos de sua empresa. Muitas outras contribuies se seguiram, sempre

indo na linha de proporcionar s empresas uma sistematizao do processo de coleta de dados

de competidores como, por exemplo, Marco (1999) e Miller (2002).

Muitas vezes, entretanto, a aquisio de informaes no passa por nenhum crivo

objetivo no sentido de nortear qual tipo de informao deve ser buscada, e qual a finalidade

esperada pela empresa com a sua aquisio. O resultado gerado acaba sendo insatisfatrio,

resultando em uma grande massa de informaes que no utilizada efetivamente para

entender o cenrio competitivo e delinear estratgias que permitam antever e reagir a

movimentaes da concorrncia. Neste sentido, Miller (2002) insiste que a fora motora da IC

deve ser o valor estratgico que gera, e no propriamente o volume de dados que proporciona

s empresas.

Portanto, fundamental gerar modelos de interao estratgica entre empresas que

permitam uma coleta mais focada de informaes, e um uso prtico mais bem delineado. Isto

pode ser feito por meio de uma metodologia que, a partir de dados de mercado e da atuao de

competidores, permita entender:

4

Qual o padro de comportamento dos competidores de forma a prever suas possveis aes futuras, dadas determinadas condies de mercado; e

Como os competidores iro reagir s mudanas de estratgias efetuadas pela empresa. O objetivo do presente estudo justamente ilustrar a aplicao de mtodos

quantitativos para a anlise de dados gerados por sistemas de IC, visando municiar os gestores

de anlises que efetivamente informem o processo de deciso estratgica. O estudo utiliza

dados coletados pelo sistema de IC de uma empresa do setor de seguros para automveis, e

demonstra como tais dados podem ser utilizados para avaliar padres de comportamento de

competidores (por exemplo, quais firmas so seguidoras de preos e de quais outras firmas?),

alm de prever reaes de competidores a alteraes de preos efetuadas pelas empresas do

mercado.

O texto dividido em cinco partes. Na prxima seo, utilizam-se noes de teoria

dos jogos para propor uma forma de modelar reaes de competidores. Em seguida, utilizam-

se tcnicas de modelagem de equaes dinmicas para efetivamente estimar padres de

reao. Introduzindo tcnicas de anlise de redes modelagem competitiva, o estudo ento

utiliza os resultados das regresses dinmicas para analisar quais firmas aparentemente

seguem as outras no mercado, derivando alguns indicadores quantitativos teis para entender

padres de reao de uma forma sistmica. Comentrios finais e sugestes para pesquisas

futuras encerram o artigo.

5

MODELANDO REAES DE COMPETIDORES

Foco da Modelagem

A modelagem de reaes de competidores deve ser balizada pelos objetivos

estratgicos da empresa, notadamente com base nos tipos de movimentao da concorrncia

que a firma quer antecipar. De uma forma geral, o processo de anlise pode envolver decises

de longo, mdio ou curto prazo. Decises de longo prazo envolvem movimentos de entrada e

sada de competidores de uma determinada indstria. Decises de mdio prazo envolvem

alteraes nos atributos e na gama de produtos ofertados por competidores, logo tomando o

nmero de competidores na indstria como dado (exgeno). Decises de curto prazo referem-

se a mudanas de preos efetuadas pelas firmas presentes em uma certa indstria, logo

considerando de uma forma exgena o nmero de competidores e os atributos dos produtos

ofertados pelos mesmos. A flexibilidade da firma em alterar suas estratgias tende a ser maior

no caso de mudanas de curto prazo, uma vez que envolvem menores custos irrecuperveis do

que, por exemplo, decises de entrada em novos mercados (ECONOMIDES, 1993).

O presente estudo foca na modelagem de decises de curto prazo. Mais

especificamente, procura-se modelar e analisar padres de reao de competidores a mudanas

de preos na indstria. Embora sistemas de IC tambm possibilitem dados teis para

alteraes estratgias de mdio e longo prazo, o foco deste estudo na modelagem de curto

prazo permite demonstrar efetivamente a aplicao de tcnicas quantitativas para prever

reaes de preos.

Curvas de Reao: Especificao Bsica

til apresentar uma especificao bsica de reao competitiva a partir de noes de

teoria dos jogos. Em particular, suponha que em uma determinada indstria ou mercado

existam n competidores com atributos de produtos j pr-definidos. No necessrio que os

6

produtos tenham os mesmos atributos, mas que estes atributos no sejam substancialmente

alterados durante o horizonte de anlise. Note, portanto, que o modelo tem efetivamente foco

no curto prazo, uma vez que toma a estrutura de indstria (nmero de competidores) e os

atributos dos produtos como exgenos.

Cada firma i escolhe um preo Pi, apresentando custo marginal constante ci e custo fixo

Fi. Assume-se que o mercado diferenciado, sendo que a demanda da firma i em um

determinado perodo dada por

(1) , += ij jijiiiii PPQ 0sendo que ii > 0 e ji 0 (j i). Ou seja, um aumento do seu prprio preo (Pi) causa uma

reduo na demanda da firma i, ao passo que um aumento nos preos dos competidores (Pj)

no causa tal efeito, podendo tipicamente favorecer sua demanda. Utilizando (1), o lucro da

firma i pode ento ser expresso como

(2) iij

jij

iii

iiiiiiii FPPcPFQcP +== ))(()( 0 . De forma a derivar padres de resposta competitiva, vamos supor inicialmente que as

firmas escolhem preos visando maximizar lucro, tal como expresso por (2). A condio de

primeira-ordem para tal maximizao resulta na curva de reao da firma i aos preos

escolhidos pelos competidores j i:

(3) , += ij jijii PP 0sendo que 0i = (0i iici)/(2ii) e ji = ji/(2ii). Como assumimos que ii > 0 e ji 0, espera-se que a firma i reaja de uma forma no negativa a um aumento de preos dos

competidores. A interseco das curvas de reao das n firmas resulta no equilbrio de Nash:

um conjunto de preos escolhidos dos quais nenhuma das firmas teria incentivos para se

desviar. Para existncia de tal equilbrio, necessitamos que o sistema de curvas de reao dos

7

n competidores tenha soluo, ou seja, dever existir um vetor de preos {P1, P2,..., Pn} que

seja soluo do sistema

(4) .

+=

+=+=

njjn

jnn

jj

j

jj

j

PP

PP

PP

0

222

02

111

01

M

Curvas de Reao: Especificao Modificada

Na prtica, entretanto, a utilizao do equilbrio de Nash como previso de preos com

base em curvas de reao como (4) pode ser problemtica. Primeiro, o equilbrio de Nash

pode no existir ou podem ocorrer mltiplos equilbrios; matematicamente, o sistema (4) pode

no ter uma soluo ou produzir mltiplas solues, dependendo dos parmetros ji. Segundo, e talvez mais importante, o atingimento do equilbrio pode no ser automtico, envolvendo na

verdade complexos processos de aprendizagem e ajustamento. Uma das formas mais comuns

de se modelar tais processos usar a suposio de que cada firma observa as escolhas

passadas dos outros jogadores e reage de forma a aumentar o seu resultado (FUDENBERG &

LEVINE, 1999). Neste caso, as curvas de reao envolveriam preos defasados dos

competidores como, por exemplo, nos estudos de Cotterill, Putsis Jr., & Dhar (2000); Roy,

Hanssens & Raju (1994); Slade (1992); e Steekamp, Nijs, Hanssens & Dekimpe (2002).

Um terceiro problema que no se sabe, a priori, o que efetivamente cada firma

maximiza. No se garante que todas as firmas agem maximizando lucros ou tomando por base

as reaes dos competidores. Por exemplo, firmas podem baixar preos em um certo

momento para ganhar market share, elevando preos subseqentemente quando percebem que

esto tendo menores margens. Este tipo de comportamento sugere um padro cclico nas

reaes de preos, o que pode ser capturado, por exemplo, introduzindo o prprio preo

8

defasado da firma na sua curva de reao. Nesta mesma linha de raciocnio, as firmas podem

tambm cometer erros no seu processo de reao: em outras palavras, a curva de reao da

firma i seria sujeita a um componente estocstico ei. Desta forma, pode-se sugerir uma

especificao dinmica da curva de reao (3), como segue:

(5) . itijj

tij

it

ii

iit ePPP +++= 110

Se a firma i atuar maximizando lucros, ento esperaramos ii = 0 e ji 0. Se a firma i atuar da forma cclica descrita anteriormente, ento podemos esperar ii < 0. Por outro lado, podemos ter ii > 0 se a precificao da firma responder, por exemplo, a uma determinada tendncia de elevao ou reduo de seus custos. Logo, uma vantagem desta especificao

dinmica que ela mais flexvel, podendo acomodar diferentes formas de reao, sem a

necessidade de impor a hiptese de que todos os competidores reagem de forma a maximizar

seus lucros de uma forma esttica.

ANLISE EMPRICA: ESTIMANDO E ANALISANDO CURVAS DE REAO

Dados

Utilizamos dados de preos de aplices de seguros para um determinado modelo de

automvel e um nvel de risco mdio do cliente, compiladas por uma empresa do setor. Os

dados envolvem preos escolhidos por cinco competidores em 55 regies distintas de todo o

Brasil. Por questes de confidencialidade, a identidade das firmas no ser revelada. Os

preos dos competidores foram observados no perodo que vai de junho de 2002 a maio de

2004. Logo, os dados tm estrutura em painel: para cada firma, existem sries temporais de

9

preos para cada regio.1 Devido a este fato, sero utilizadas a seguir tcnicas economtricas

especficas para a estimao de modelos de painel dinmico (isto , modelos para dados em

painel envolvendo a varivel dependente defasada como uma varivel explicativa). Em

seguida, utilizando os resultados desta estimao, ser demonstrada a aplicao de tcnicas de

anlise de redes para se examinar padres de interao competitiva na indstria em questo.

Aplicao de Tcnicas de Estimao de Painel Dinmico

Foi ajustado, separadamente, um modelo de curva de reao para cada competidor.

Algumas variveis de controle foram includas no modelo (5) visando uma melhor descrio

da situao real e, conseqentemente, a obteno de um melhor ajuste. razovel supor que

as variaes de preos se comportem diferentemente nas diversas regies, refletindo

caractersticas especficas do mercado local. Para acomodar essas especificidades, foram

includas no modelo final variveis indicadoras de regio, definidas por

=

pertence no se ,0k regio pertence observao a se ,1

kR ,

sendo k = 1, ..., 55. Alm disso, prev-se a existncia de efeitos sazonais na variao de

preos; a introduo desses efeitos no modelo foi feita atravs de variveis indicadoras de

ms, definidas como

=

ms outro algum em tomadafoi se ,0k ms no tomadafoi observao a se ,1

kM ,

sendo k = 1, ..., 12. Finalmente, os preos dos seguros tendem a ser afetados pela taxa de juros

vigente, uma vez que o ganho de margem financeira constitui uma importante parte do lucro

das seguradoras. Como uma proxy dos efeito da taxa de juros nos preos, adicionou-se ao

1 H regies em que, devido a falhas no processo de obteno dos dados, o intervalo de tempo foi menor do que o

apresentado anteriormente.

10

modelo informaes sobre a taxa Selic defasada (St-1). Desse modo, chega-se ao seguinte

modelo:

(6) , itk

ktik

kk

ikt

iij

it

ij

it

ii

iit eMRSPPP ++++++=

==

12

1

55

116110

sujeito s restries de identificabilidade:2 . 011 == ii

O modelo (6) apresenta algumas particularidades que devem ser levadas em conta no

processo de estimao.3 A introduo de Pit-1 como varivel explicativa acarreta problemas de

endogeneidade. A soluo discutida em Arellano & Bover (1995) e Doornik & Hendry (2001)

tomar defasagens da varivel dependente como variveis instrumentais. Para completar a

lista de variveis instrumentais, incluram-se as variaes defasadas de preos de cinco outras

concorrentes. A estimao dos modelos foi feita atravs do mtodo GMM em dois passos,

implementado no pacote Ox atravs da rotina DPD; ver detalhes do mtodo e da rotina em

Doornik, Bond & Arellano (2002).4 O modelo exige que as sries de preos no tenham razes

unitrias. Neste sentido, foram aplicados os testes LLC (LEVIN, LIN & CHU, 2002) e ADF

(MADDALA & WU, 1999 e CHOI, 2001), que visam detectar a existncia de razes unitrias

para dados em painel. Conforme indicado na Tabela 1, todos os testes rejeitam a existncia de

razes unitrias, dado que so altamente significativos. 2 Note que desse modo o intercepto do modelo (0i) refere-se primeira regio, no ms de janeiro. Alm disso, tendo os erros do modelo mdia zero, os parmetros das variveis indicadoras de ms refletem a diferena mdia

existente com o ms de janeiro, mantida as demais variveis constantes. Analogamente, os parmetros de regio

refletem a diferena mdia em relao primeira regio, mantidas as demais variveis constantes.

3 Detalhes tcnicos sobre o modelo podem ser encontrados em Arellano & Bond (1991) & Arellano (2003), por

exemplo. 4 Essa rotina estima os parmetros do modelo (6) indiretamente atravs do ajuste do modelo

, sendo o operador diferena. itk

ktikt

iij

it

ij

it

ii

it MSPPP ++++=

=

12

11611

11

Uma suposio do modelo que os erros no sejam auto-correlacionados. Quando

isso acontece, os resduos diferenciados ( ) devero apresentar auto-correlao

negativa de primeira ordem e no apresentar auto-correlao de segunda ordem. Ou seja, os

coeficientes autoregressivos AR(1) devero ser significantes e negativos, e os coeficientes

AR(2) devero ser no significativos (ver ARELLANO, 2003). Os resultados dos testes

mencionados encontram-se na Tabela 1; tais resultados no contrariam a suposio de

ausncia de auto-correlao dos erros (p < 0,05). A adequao dos instrumentos foi avaliada

pelo teste de Sargan (ARELLANO, 2003; DOORNIK & HENDRY, 2001). Se os

instrumentos so vlidos, a hiptese nula de adequao dos instrumentos no deve ser

rejeitada. No h evidncias de inadequao dos instrumentos em nenhum dos modelos

(Tabela 1).

it

itit 1

Tabela 1: Estatsticas dos testes de raiz unitria, auto-correlao dos resduos

diferenciados (e ) e do teste de Sargan (p valores entre parnteses) itit e 1

Raiz unitria LLC ADF AR(1) AR(2) Sargan

Empresa 1 -9,76 (

12

da taxa Selic. As colunas da tabela indicam as estimativas dos parmetros de cada um dos

cinco modelos. Em todas as empresas, os preos reagem positivamente aos seus prprios

preos defasados, o que se alinha idia, discutida anteriormente, de que a precificao das

firmas pode ser, em parte, resultado de dinmicas especficas s mesmas (por exemplo, uma

tendncia de aumento de custos das firmas). O efeito dos competidores sobre a precificao

de uma empresa apresenta resultados mistos. Em alguns casos (como, por exemplo, a empresa

1 reagindo aos preos das empresa 2), o efeito do preo do concorrente positivo, o que

alinhado s nossas expectativas discutidas anteriormente. Em outros casos (como, por

exemplo, a empresa 5 reagindo aos preos das empresa 2), o efeito negativo. Uma

explicao para a existncia de efeitos negativos dos preos dos competidores uma possvel

multicolinearidade entre os preos das firmas: se elas reagirem a uma tendncia ou choque

comum, ento possvel que parte do efeito dos preos defasados dos competidores j esteja

incorporado no prprio preo da firma, ou at mesmo das outras firmas includas no modelo.

Outra explicao possvel que a reao das empresas variao de preos das concorrentes

no a mesma em todas as regies; isso exigiria ajustar um modelo para cada regio ou um

modelo que permitisse que cada regio tivesse seu conjunto de parmetros. Na seo de

concluso do estudo, apresentamos algumas indicaes de melhoria do modelo nesta linha.

13

Tabela 2: Estimativa dos parmetros do modelo (erros-padro entre parnteses)

Modelo de curva de reao para a Efeito Empresa 1 Empresa 2 Empresa 3 Empresa 4 Empresa 5 0,349** -0,181** -0,087* 0,056 -0,119** Empresa 1 (0,058) (0,049) (0,041) (0,054) (0,025) 0,154* 0,346** 0,050 0,061 -0,094** Empresa 2 (0,064) (0,058) (0,053) (0,056) (0,035) -0,242* -0,111 0,610** -0,126 -0,038 Empresa 3 (0,099) (0,080) (0,065) (0,072) (0,040) 0,086 -0,057 -0,080 0,573** -0,041 Empresa 4 (0,080) (0,061) (0,048) (0,059) (0,026) -0,187 -0,220 -0,004 -0,166 0,551** Empresa 5 (0,105) (0,130) (0,073) (0,134) (0,088) -76,67 165,01** 30,70 251,59** -17,22 Taxa Selic (50,25) (32,20) (34,99) (35,05) (26,42)

* p < 0,05 ** p < 0,01

Aplicao de Anlise de Redes para Avaliar Reaes Competitivas

Uma melhor visualizao conjunta das reaes competitivas pode ser obtida por meio

de tcnicas de anlise de redes (WASSERMAN & FAUST, 1994). Para um conjunto de n

firmas, a matriz de reao pode ser definida como uma matriz nn sendo que a clula ij inclui a mudana esperada de preos da firma i em resposta ao acrscimo de uma unidade monetria

no preo da firma j. Ou seja, cada clula ij corresponde ao parmetro ii estimado pela regresso (5); cada linha da matriz corresponde aos parmetros da curva de reao de uma

determinada firma i, sendo a clula da diagonal o parmetro referente a como a firma reage a

mudanas passadas no seu prprio preo (ii). Se o parmetro no significativo, por

14

definio iguala-se a clula equivalente na matriz a zero.5 A Tabela 3 apresenta a matriz de

reao resultante dos parmetros obtidos na Tabela 2.

Tabela 3: Matriz de reao resultante dos parmetros estimados das curvas de reao

(ver Tabela 2)

Empresa 1 Empresa 2 Empresa 3 Empresa 4 Empresa 5 Empresa 1 0,349 0,154 -0,242 0,000 0,000 Empresa 2 -0,181 0,346 0,000 0,000 0,000 Empresa 3 -0,087 0,000 0,610 0,000 0,000 Empresa 4 0,000 0,000 0,000 0,573 0,000 Empresa 5 -0,119 -0,094 0,000 0,000 0,551

Esta matriz envolve relaes direcionais, pois pode apresentar parmetros diferentes

dependendo se a firma i est reagindo aos preos das firma j, ou a firma j est reagindo aos

preos das firma i. No h, a priori, razo para exista simetria nestes padres de reao. Se

uma firma j reage significativamente aos preos escolhidos no perodo anterior pela firma i,

ento por conveno utiliza-se a notao direcional j i. Isto permite construir um grfico (rede) com base na matriz de reao, sendo que os ns da rede seriam as n firmas envolvidas

na anlise, e os laos entre os ns seria feita com base nos padres de reao. Se uma firma j

reage aos preos da firma i, ento cria-se uma seta indo de j para i. Se ambas as firmas reagem

aos preos uma da outra, ento a seta bidirecional. Se o efeito no significativo, ento no

5 Uma alternativa para a construo dessa matriz seria estimar novos modelos excluindo-se as empresas que no

apresentaram relao significativa com outras firmas. Porm, como nesta aplicao importa apenas a

significncia do efeito e no sua magnitude, isso no se mostra necessrio.

15

h conexo entre as firmas. A Figura 1 ilustra este tipo de representao de rede com base na

matriz de reao apresentada na Tabela 3.

Figura 1: Rede descrevendo padres de interao competitiva com base na matriz de

reao apresentada na Tabela 3

Observa-se na figura que a empresa 1 apresenta um maior nmero de setas indo em

direo mesma. Isto indica que muitos competidores seguem variaes de preos passadas

desta firma. Logo, trata-se provavelmente de uma firma que lidera mudanas de preos entre

as empresas includas nesta amostra. A empresa 5, por sua vez, parece ser mais uma

seguidora de preos, pois efetivamente segue mudanas efetuadas pelas empresas 1 e 2. A

empresa 4 aparentemente no reage a mudanas efetuadas pelos competidores, somente a

16

variaes de seus prprios preos passados; no jargo de anlise de redes, trata-se de um ator

isolado. Desta forma, a representao grfica da rede de reaes competitivas, com base na

matriz de reao, permite uma anlise geral dos padres de interao estratgica obtidos a

partir de informaes geradas por sistemas de IC. Com base nesta anlise, uma firma pode

inferir, por exemplo, quais firmas devem reagir a possveis mudanas de preos efetuadas pela

mesma. Este tipo de informao crucial, por exemplo, para avaliar os impactos de uma

poltica de elevao de preos, que pode precipitar diferentes padres de reaes dos

competidores.

CONCLUSES

Este estudo procurou ilustrar a aplicao de mtodos quantitativos para a anlise de

dados provenientes de sistemas de IC. Focando especificamente em decises de curto prazo

notadamente, como firmas mudam seus preos em funo das mudanas efetuadas por

competidores o estudo apresentou duas tcnicas complementares. Primeiro, utilizaram-se

tcnicas de estimao de painel dinmico para se avaliar como firmas mudam seus preos em

resposta aos preos passados dos competidores, sendo os preos observados em diversos

mercados (regies). Segundo, com base nos resultados desta estimao, utilizaram-se tcnicas

de anlise de redes para se avaliar, de uma forma sistmica, como se do os padres de

interao competitiva na indstria: por exemplo, quais as firmas que mais seguem outras

empresas no seu processo de precificao, e quais firmas so seguidas (isto , so lderes)

neste processo.

Trata-se, entretanto, de um estudo preliminar que abre espao para diversas linhas de

pesquisa futuras. O foco do estudo em decises de curto prazo, obviamente, deixa uma lacuna

acerca das possveis tcnicas que poderiam ser utilizadas para modelar outros tipos de deciso

17

associadas a sistemas de IC. Por exemplo, uma empresa pode querer prever quais firmas

devem entrar em determinadas regies e quando elas devem entrar. Como frisado

anteriormente, e exemplificado neste estudo, o primeiro passo modelar o tipo de interao

estratgica envolvida e quais as variveis determinantes da escolha de entrada. razovel

supor que firmas iro ter diferentes custos de entrada em diferentes mercados; neste sentido,

uma varivel que poderia ser coletada e utilizada para prever este processo seria, por exemplo,

quo adjacente o novo mercado dos mercados atuais explorados pela firma, tanto em termos

geogrficos (distncia) quanto tecnolgicos (competncias requeridas para explorar o novo

mercado). Se a deciso de entrada for uma varivel dicotmica (entra ou no entra em

determinado perodo), podero ser usados modelos com varivel dependente limitada para se

analisar padres de entrada das firmas e efetuar previses (ver, por exemplo, MADDALA,

1983).

Se o objetivo for analisar reaes de preos, podem tambm ser utilizadas outras

tcnicas para refinar os procedimentos descritos no estudo. Por exemplo, podem ser utilizados

modelos de estimao hierrquica para analisar como os coeficientes de resposta s mudana

de preos dos competidores poderiam variar de acordo com cada regio ou mercado (ver, por

exemplo, SNIJDERS & BOSKER, 1999). Neste caso, se existirem K regies, ser ento

estimado um vetor de coeficientes de reposta i1i, i2i,..., iKi indicando como a firma i responde s variaes de preos da firma j em cada regio. Obviamente, para a estimao de

tal modelo sero necessrias sries temporais suficientemente longas para cada regio onde as

firmas esto operando conjuntamente. Um outro possvel refinamento das tcnicas

apresentadas aqui estimar as curvas de reao das firmas simultaneamente. Isto porque

provvel que os erros associados estimao de cada curva, eti, sejam correlacionados entre as

18

firmas devido, por exemplo, a choques de mercado que afetam conjuntamente as empresas e

as fazem alterar os preos de uma forma mais ou menos alinhada. Tcnicas de estimao de

painel dinmico envolvendo regresses mltiplas j comeam a estar disponveis (ALONSO-

BORREGO & ARELLANO, 1999).

Seja qual for o foco do anlise, h um amplo espao para se criar e disseminar tcnicas

de modelagem de decises a partir de sistemas de IC. A crescente quantidade de dados

disponveis s empresas a respeito de tendncias de mercado e competidores implica que a

obteno de informaes pode no mais ser um aspecto diferenciador. A maior lacuna parece

estar associada necessidade de se criar procedimentos de anlise que permitam converter

informaes em decises que efetivamente resultem em vantagens competitivas.

REFERNCIAS

ALONSO-BORREGO, Csar; ARELLANO, Manuel. Symmetrically normalized

instrumental-variable estimation using panel data. Journal of Business & Economics

Statistics, v 17, n. 1, 36-49, 1999.

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