O presente trabalho tem por objetivo apresentar projeções brasileiras de produção, consumo, exportação e preço médio de exportação para as carnes (bovina, suína e frango). As projeções foram geradas com a utilização da representação markoviana (espaço de estados) e do modelo autorregressivo integrado de médias móveis (Arima). Taxas anuais de crescimento também foram calculadas. As séries foram observadas no período 1972-2009, e a análise das previsões visa o período 2010-2020. As projeções dos produtos estão bem ajustadas às observações. De acordo com os resultados, o Brasil mostrou tendência de crescimento em todas as séries analisadas. A partir dessa análise, conclui-se que o mercado brasileiro de carnes indica boas perspectivas de crescimento e fortalecimento em termos mundiais, em especial para a carne de frango.

This work aimed to present Brazilian forecasts of production, consumption, exports and export average price of meat (beef, pork and poultry). Forecasts were generated using the Markovian representation (state space) model and an autoregressive integrated moving average (Arima). Annual growth rates were also calculated. Series observed involve the period from 1972 to 2009 and the analysis of the forecasts involves the period from 2010 to 2020. The forecasts of the products are well adjusted to the observations. According to the results, Brazil showed a growth trend in all the analyzed variables. It is concluded that the Brazilian meat market indicates good perspectives of strengthening in world terms, especially for poultry.

Avaliam-se três técnicas do tipo bootstrap para a análise estatística de um modelo não-paramétrico de produção em que uma medida de eficiência DEA é afetada potencialmente por um conjunto de fatores exógenos. A aplicação de interesse diz respeito a avaliação da significância das variáveis contextuais receita própria, melhoria de processos, intensidade de parcerias, tipo e tamanho nas eficiências técnicas de produção dos centros de pesquisa da Embrapa. Conclui-se que o bootstrap associado ao estimador de máxima verossimilhança produz o melhor ajuste do ponto de vista da correlação de Pearson entre valores observados e preditos e é o mais informativo relativamente a significância das variáveis consideradas. Com exceção de tamanho todas as variáveis contextuais são estatisticamente significantes. Receita própria, melhoria de processos e intensidade de parcerias são todas positivamente associadas com a eficiência técnica.

We evaluate three bootstrap techniques for the statistical analysis of a non parametric production model for which a DEA measure of efficiency is potentially affected by a set of exogenous factors. The application of interest relates to the assessment of the significance of the contextual variables income generation, processes improvement, intensity of partnerships, type and size on the technical efficiencies of Embrapa's research centers. It is concluded that the bootstrap of the maximum likelihood estimator provides the best fit from the point of view of Pearson correlation between observed and predicted values and is the most informative in regard to the significance of the variables considered. With the exception of size all contextual variables are statistically significant. Income generation, processes improvement and intensity of partnerships are all positively associated with technical efficiency.