Preços de commodities agrícolas e o comportamento de mercado invertido (backwardation): o caso da soja

A relação entre preços do mercado spot e do mercado futuro e a evidência de Mercado Invertido (backwardation) na estrutura a termo de commodities têm tido ênfase na literatura de economia e de finanças. O objetivo deste trabalho é apresentar as principais causas responsáveis pelo comportamento de Mercado Invertido e identificar as propriedades que caracterizam o equilíbrio de preços em commodities agrícolas. Seja pela existência de prêmio de risco ou do benefício de conveniência, o entendimento dos efeitos sobre a replicação do preço futuro e sobre a estrutura a termo de preços ainda permanece em aberto. A premissa de perfeita replicação de portfólios e a ausência de fricções de mercado implicam, por outro lado, que o entendimento do comportamento de Mercado Invertido advém da compreensão do processo estocástico do próprio ativo subjacente. O apreçamento neutro ao risco, amparado pelos sinais de reversão de preços, permite a modelagem de preços conforme o proposto em Schwartz e Smith (2000), cuja calibração e os resultados serão apresentados para a soja.

Influência das principais commodities agropecuárias e de variáveis macroeconômicas sobre os preços da terra agrícola no Brasil

Este trabalho tem como proposta investigar como o preço de terras de uso rural no Brasil é afetado pelos preços e exportações das principais commodities agropecuárias, bem como por variáveis macroeconômicas, como taxa básica de juros, taxa de câmbio, taxa de inflação e disponibilidade de crédito agrícola. Para tal foram consideradas as produções agrícola de algodão, café, cana-de-açúcar (e seus principais produtos açúcar e etanol), milho e soja, a produção pecuária de carne bovina e a produção industrial de celulose de fibra curta com foco em sua principal matéria prima, os plantios reflorestados de eucalipto. Em linha com estudos anteriores, foi encontrada evidência empírica de que o preço da terra possui cointegração com algumas das variáveis agrícolas, pecuárias e florestais citadas, em especial em estados com maior vocação agropecuária e/ou para silvicultura. Quanto às variáveis macroeconômicas, apenas a taxa básica de juros apresentou cointegração com o preço de terras para todos os estados avaliados, taxa de câmbio e disponibilidade de crédito rural não aparecem como variáveis estatisticamente significantes. Conclui-se que, para estados com notável participação na balança comercial brasileira de produtos agrossilvipastoris, é possível obter um modelo de equilibro de longo prazo entre o preço da terra de uso rural e as variáveis destacadas acima, de modo que investidores do setor possam utilizá-lo como ferramenta de projeção no auxílio da tomada de decisão além de avaliar potenciais impactos no valor de seus ativos A inovação do presente estudo está em testar as hipóteses de cointegração para cada um dos estados da federação.

Dynamic hedging in Markov regimes

This dissertation proposes a bivariate markov switching dynamic conditional correlation model for estimating the optimal hedge ratio between spot and futures contracts. It considers the cointegration between series and allows to capture the leverage efect in return equation. The model is applied using daily data of future and spot prices of Bovespa Index and R$/US$ exchange rate. The results in terms of variance reduction and utility show that the bivariate markov switching model outperforms the strategies based ordinary least squares and error correction models.

Using common features to understand the behavior of metal-commodity prices and forecast them at different horizons

The objective of this article is to study (understand and forecast) spot metal price levels and changes at monthly, quarterly, and annual horizons. The data to be used consists of metal-commodity prices in a monthly frequency from 1957 to 2012 from the International Financial Statistics of the IMF on individual metal series. We will also employ the (relatively large) list of co-variates used in Welch and Goyal (2008) and in Hong and Yogo (2009) , which are available for download. Regarding short- and long-run comovement, we will apply the techniques and the tests proposed in the common-feature literature to build parsimonious VARs, which possibly entail quasi-structural relationships between different commodity prices and/or between a given commodity price and its potential demand determinants. These parsimonious VARs will be later used as forecasting models to be combined to yield metal-commodity prices optimal forecasts. Regarding out-of-sample forecasts, we will use a variety of models (linear and non-linear, single equation and multivariate) and a variety of co-variates to forecast the returns and prices of metal commodities. With the forecasts of a large number of models (N large) and a large number of time periods (T large), we will apply the techniques put forth by the common-feature literature on forecast combinations. The main contribution of this paper is to understand the short-run dynamics of metal prices. We show theoretically that there must be a positive correlation between metal-price variation and industrial-production variation if metal supply is held fixed in the short run when demand is optimally chosen taking into account optimal production for the industrial sector. This is simply a consequence of the derived-demand model for cost-minimizing firms. Our empirical evidence fully supports this theoretical result, with overwhelming evidence that cycles in metal prices are synchronized with those in industrial production. This evidence is stronger regarding the global economy but holds as well for the U.S. economy to a lesser degree. Regarding forecasting, we show that models incorporating (short-run) commoncycle restrictions perform better than unrestricted models, with an important role for industrial production as a predictor for metal-price variation. Still, in most cases, forecast combination techniques outperform individual models.

Using common features to understand the behavior of metal-commodity prices and forecast them at different horizons

The objective of this article is to study (understand and forecast) spot metal price levels and changes at monthly, quarterly, and annual frequencies. Data consists of metal-commodity prices at a monthly and quarterly frequencies from 1957 to 2012, extracted from the IFS, and annual data, provided from 1900-2010 by the U.S. Geological Survey (USGS). We also employ the (relatively large) list of co-variates used in Welch and Goyal (2008) and in Hong and Yogo (2009). We investigate short- and long-run comovement by applying the techniques and the tests proposed in the common-feature literature. One of the main contributions of this paper is to understand the short-run dynamics of metal prices. We show theoretically that there must be a positive correlation between metal-price variation and industrial-production variation if metal supply is held fixed in the short run when demand is optimally chosen taking into account optimal production for the industrial sector. This is simply a consequence of the derived-demand model for cost-minimizing firms. Our empirical evidence fully supports this theoretical result, with overwhelming evidence that cycles in metal prices are synchronized with those in industrial production. This evidence is stronger regarding the global economy but holds as well for the U.S. economy to a lesser degree. Regarding out-of-sample forecasts, our main contribution is to show the benefits of forecast-combination techniques, which outperform individual-model forecasts - including the random-walk model. We use a variety of models (linear and non-linear, single equation and multivariate) and a variety of co-variates and functional forms to forecast the returns and prices of metal commodities. Using a large number of models (N large) and a large number of time periods (T large), we apply the techniques put forth by the common-feature literature on forecast combinations. Empirically, we show that models incorporating (short-run) common-cycle restrictions perform better than unrestricted models, with an important role for industrial production as a predictor for metal-price variation.

Antecipação do movimento do preço da commodity aço em contratos a preço firme no mercado de engenharia industrial no Brasil

Nesta Tese foram apresentadas algumas alternativas de antecipação do preço futuro do aço a partir do emprego de modelos econométricos. Estes modelos foram definidos em função da análise do comportamento, no longo prazo, entre as séries de preços do aço no Brasil vis-à-vis seus respectivos preços no exterior. A verificação deste comportamento de longo prazo foi realizada através do teste de cointegração. A partir da constatação da não cointegração dessas séries, foram definidos dois modelos, cujas previsões, para diversos períodos, foram aqui apresentadas. Foi feita uma análise comparativa, onde foram identificados o melhor modelo e para quais temporalidades de previsão são melhor empregados. Como foi aqui comprovado, o aço é um insumo primordial nos empreendimentos industriais. Considerando que, atualmente, os preços são demandados de forma firme, ou seja, sem possibilidade de alteração, faz-se necessária a identificação de mecanismos de antecipação dos movimentos futuros desta commodity, de modo que se possa considerá-los na definição do preço ofertado, reduzindo assim perdas por suas flutuações inesperadas.

Análise do mecanismo de transmissão dos preços internacionais de commodities agrícolas sobre o comportamento da taxa de câmbio real no Brasil

This paper examined the transmission mechanism of international prices of agricultural commodities into the real exchange rate in Brazil for the period from January 2000 to February 2010. We used time series models (ARIMA Model, Transfer Model, Intervention Analysis, Johansen Cointegration Test) in determination of the short and long run elasticities. Transfer Function Model results show that changes in international prices of agricultural commodities are transmitted to the real exchange rate in Brazil in the short run, however, that transmission is less than unity, thus configuring the inelastic relationship. Johansen cointegration tests show that these variables are not co-integrated, no longer converge to the long-run equilibrium. These results are in agreement Cashim et al. (2004), which also found no long run relationship between real exchange rate and commodity prices in the case of Brazil. These results show that monetary shocks have greater weight on changes of the real exchange rate than real shocks.

Os impactos da agroenergia no mercado de terras: dinâmica de preço e elasticidade de uso

Este trabalho tem como objetivo construir um referencial teórico que auxilie no entendimento de como a Agroenergia poderá impactar o mercado de terras no Brasil. Posteriormente, analisar os reflexos desta nova conjuntura no coeficiente de elasticidade de uso da terra, para a cultura da cana-de-açúcar, no Estado de São Paulo, após a introdução dos veículos flex-fuel no mercado brasileiro. Os aspectos relacionados ao mercado de terras, suas definições e características de uso, têm sido objeto de estudo de muitos pensadores e economistas, desde o final do século XIX. Motivado por esta afirmação, procurou-se realizar uma revisão de literatura para entender as diferentes linhas do pensamento econômico em relação às principais variáveis que compõem a formação de preço e a dinâmica do mercado de terras. Segundo a teoria neoclássica, o valor da terra está intrinsecamente associado à sua capacidade de produção. Aliado a esta característica, também é fundamental entender os atributos da terra como ativo real, seja na expectativa de ganhos de capital ou reserva de valor. Com o intuito de contribuir para esta discussão, foi proposto um fluxograma, que identificou como as variáveis deveriam se correlacionar e impactar na formação do preço das terras agrícolas. É possível afirmar que, no curto prazo, a Agroenergia impactará o valor das terras agrícolas, via preço das commodities, características de ativo real, especialmente na aposta de ganhos de capital e devido ao aumento das políticas governamentais relacionados à produção de biocombustíveis. Em relação ao coeficiente de elasticidade da área de cana-de-açúcar, em São Paulo, em relação a expectativa de preço da tonelada equivalente de ATR, para o açúcar e o etanol, observou-se que a cultura de cana-de-açúcar se tornou mais sensível às variações no preço da tonelada de ATR, expandindo a área cultivada com uma menor variação na expectativa de preço, após a introdução dos veículos flex-fuel no mercado nacional.

Predicting Amazon Deforestation through the deterninants of demand for agricultural land

This paper develops a model of deforestation pressure in the Amazon. It is based on the determinants of demand for agricultural land, i.e. the interactions between population dynamics, urbanization and the growth of local markets, land prices, and government spending and policies. The mo deI is estimated using data from the period 1970 - 1985, and predictions for the period 1985 - 2010 are made under explicit assumptions about the underlying factors of deforestation. The predictions indicate that economic growth in the Amazon is likely to continue at high rates even if the federal government abandons its aggressive development policy. Deforestation will be much smaller if they do, though, since the active development policies tend to promote wasteful use of land.