997 resultados para Preço futuro


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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.

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This research aims to investigate the Hedge Efficiency and Optimal Hedge Ratio for the future market of cattle, coffee, ethanol, corn and soybean. This paper uses the Optimal Hedge Ratio and Hedge Effectiveness through multivariate GARCH models with error correction, attempting to the possible phenomenon of Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period. The Optimal Hedge Ratio must be bigger in the intercrop period due to the uncertainty related to a possible supply shock (LAZZARINI, 2010). Among the future contracts studied in this research, the coffee, ethanol and soybean contracts were not object of this phenomenon investigation, yet. Furthermore, the corn and ethanol contracts were not object of researches which deal with Dynamic Hedging Strategy. This paper distinguishes itself for including the GARCH model with error correction, which it was never considered when the possible Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period were investigated. The commodities quotation were used as future price in the market future of BM&FBOVESPA and as spot market, the CEPEA index, in the period from May 2010 to June 2013 to cattle, coffee, ethanol and corn, and to August 2012 to soybean, with daily frequency. Similar results were achieved for all the commodities. There is a long term relationship among the spot market and future market, bicausality and the spot market and future market of cattle, coffee, ethanol and corn, and unicausality of the future price of soybean on spot price. The Optimal Hedge Ratio was estimated from three different strategies: linear regression by MQO, BEKK-GARCH diagonal model, and BEKK-GARCH diagonal with intercrop dummy. The MQO regression model, pointed out the Hedge inefficiency, taking into consideration that the Optimal Hedge presented was too low. The second model represents the strategy of dynamic hedge, which collected time variations in the Optimal Hedge. The last Hedge strategy did not detect Optimal Hedge Ratio differential between the crop and intercrop period, therefore, unlikely what they expected, the investor do not need increase his/her investment in the future market during the intercrop

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This research aims to investigate the Hedge Efficiency and Optimal Hedge Ratio for the future market of cattle, coffee, ethanol, corn and soybean. This paper uses the Optimal Hedge Ratio and Hedge Effectiveness through multivariate GARCH models with error correction, attempting to the possible phenomenon of Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period. The Optimal Hedge Ratio must be bigger in the intercrop period due to the uncertainty related to a possible supply shock (LAZZARINI, 2010). Among the future contracts studied in this research, the coffee, ethanol and soybean contracts were not object of this phenomenon investigation, yet. Furthermore, the corn and ethanol contracts were not object of researches which deal with Dynamic Hedging Strategy. This paper distinguishes itself for including the GARCH model with error correction, which it was never considered when the possible Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period were investigated. The commodities quotation were used as future price in the market future of BM&FBOVESPA and as spot market, the CEPEA index, in the period from May 2010 to June 2013 to cattle, coffee, ethanol and corn, and to August 2012 to soybean, with daily frequency. Similar results were achieved for all the commodities. There is a long term relationship among the spot market and future market, bicausality and the spot market and future market of cattle, coffee, ethanol and corn, and unicausality of the future price of soybean on spot price. The Optimal Hedge Ratio was estimated from three different strategies: linear regression by MQO, BEKK-GARCH diagonal model, and BEKK-GARCH diagonal with intercrop dummy. The MQO regression model, pointed out the Hedge inefficiency, taking into consideration that the Optimal Hedge presented was too low. The second model represents the strategy of dynamic hedge, which collected time variations in the Optimal Hedge. The last Hedge strategy did not detect Optimal Hedge Ratio differential between the crop and intercrop period, therefore, unlikely what they expected, the investor do not need increase his/her investment in the future market during the intercrop

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This research aims to investigate the Hedge Efficiency and Optimal Hedge Ratio for the future market of cattle, coffee, ethanol, corn and soybean. This paper uses the Optimal Hedge Ratio and Hedge Effectiveness through multivariate GARCH models with error correction, attempting to the possible phenomenon of Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period. The Optimal Hedge Ratio must be bigger in the intercrop period due to the uncertainty related to a possible supply shock (LAZZARINI, 2010). Among the future contracts studied in this research, the coffee, ethanol and soybean contracts were not object of this phenomenon investigation, yet. Furthermore, the corn and ethanol contracts were not object of researches which deal with Dynamic Hedging Strategy. This paper distinguishes itself for including the GARCH model with error correction, which it was never considered when the possible Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period were investigated. The commodities quotation were used as future price in the market future of BM&FBOVESPA and as spot market, the CEPEA index, in the period from May 2010 to June 2013 to cattle, coffee, ethanol and corn, and to August 2012 to soybean, with daily frequency. Similar results were achieved for all the commodities. There is a long term relationship among the spot market and future market, bicausality and the spot market and future market of cattle, coffee, ethanol and corn, and unicausality of the future price of soybean on spot price. The Optimal Hedge Ratio was estimated from three different strategies: linear regression by MQO, BEKK-GARCH diagonal model, and BEKK-GARCH diagonal with intercrop dummy. The MQO regression model, pointed out the Hedge inefficiency, taking into consideration that the Optimal Hedge presented was too low. The second model represents the strategy of dynamic hedge, which collected time variations in the Optimal Hedge. The last Hedge strategy did not detect Optimal Hedge Ratio differential between the crop and intercrop period, therefore, unlikely what they expected, the investor do not need increase his/her investment in the future market during the intercrop

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O principal objectivo deste trabalho assenta em desenvolver modelos de previsão de preços de commodities para assim comparar a capacidade preditiva da simulação de Monte Carlo com a das redes neuronais. A simulação de Monte Carlo é principalmente utilizada para avaliar as opções, já as redes neuronais são utilizadas para fazer previsões, classificações, clustering ou aproximação de funções. Os diversos modelos desenvolvidos foram aplicados na previsão do preço futuro do milho, petróleo, ouro e cobre. Sendo que os horizontes temporais testados neste trabalho foram 1 dia, 5 dias, 20 dias e 60 dias. Através da análise do erro absoluto médio percentual (MAPE) concluiu-se que no geral o modelo individual que apresentou um melhor desempenho preditivo foram as redes neuronais. Contudo, nas previsões a 1 e a 5 dias os resultados obtidos foram semelhantes para ambos os modelos. Para se tentar melhorar os resultados obtidos pelos modelos individuais foram aplicadas algumas técnicas de combinação de modelos. A combinação de modelos demonstrou no geral capacidade para melhorar os resultados dos modelos individuais, porém apenas para o horizonte a 60 dias é que os resultados melhoraram significativamente.

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Através de dados financeiros de ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo, testa-se a validade do modelo de valor presente (MVP) com retornos esperados constantes ao longo do tempo (Campbell & Schiller, 1987). Esse modelo relaciona o preço de uma ação ao seu esperado fluxo de dividendos trazido a valor presente a uma taxa de desconto constante ao longo do tempo. Por trás desse modelo está a hipótese de expectativas racionais, bem como a hipótese de previsibilidade de preço futuro do ativo, através da inserção dos dividendos esperados no período seguinte. Nesse trabalho é realizada uma análise multivariada num arcabouço de séries temporais, utilizando a técnica de Auto-Regressões Vetoriais. Os resultados empíricos apresentados, embora inconclusivos, permitem apenas admitir que não é possível rejeitar completamente a hipótese de expectativas racionais para os ativos brasileiros.

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Nada mais atrativo no mundo empresarial do que fazer dinheiro. Mas nada mais custoso nesse universo do que desconhecer a importância econômica dos derivativos. Os instrumentos financeiros desse mercado possibilitam aos responsáveis pela administração dos riscos comercial e monetário de instituições financeiras e as empresas de produção de bens reais transferirem as incertezas de resultados futuros àqueles que desejam especular com essa possibilidade. O mercado de derivativos consiste na negociação de contratos baseados no resultado de ativos reais ou financeiros, bem como nas taxas de juro, câmbio e índices. Como as relações negociais dos derivativos estão baseadas em contratos, as partes - comprador e vendedor - têm compromissos entre si. O fator que os motiva a realizar uma negociação de derivativos é a divergência de expectativas quanto ao comportamento do preço do ativo objeto num determinado tempo. Esse é o elemento de risco, o qual pode ser transferido para o mercado de derivativos. Um hedging de compra ou de venda tem o objetivo de garantir um determinado preço futuro do ativo objeto. O mercado de derivativos têm vários tipos de contratos: futuros, a termo, de opções e de swaps. A ênfase maior de trabalho deste projeto foi focalizar às modalidades operacionais dos principais instrumentos de futuros, bem como a sua estrutura organizacional no mercado brasileiro. Procuramos tratar esse assunto de forma simples e didática, tornando-o acessível àqueles pouco familiarizados com os conceitos e as modalidades operacionais existentes no mercado futuro.

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A rápida expansão da cultura da cana-de-açúcar, essencialmente ocorrida a partir de 2004, tanto no Estado de São Paulo, um dos mais tradicionais e mais bem localizado do país, em termos de logística e proximidade de grandes centros consumidores, bem como em outros não tão privilegiados, levantou diversas discussões sobre a sustentabilidade do setor e eventual avanço em terras que, direta e indiretamente, prejudicariam a produção de alimentos no país. Esse evento desencadeou uma rápida reorganização do setor, através de sua principal entidade representativa, a UNICA, e, fundamentalmente, iniciou um processo irreversível de profissionalização e consolidação de grandes grupos com o intuito de crescimento e fortalecimento para fazer frente aos desafios da “comoditização” integral de seus produtos: o açúcar e o etanol. Nesse âmbito, após implementações de projetos como o “Protocolo Etanol Verde” e o “Zoneamento Agroambiental para o Setor Sucroalcooleiro do Estado de São Paulo”, e posteriormente o “Zoneamento Agro-Ecológico da Cana-de-Açúcar”, no Brasil, e divulgação da “RFS2 – Renewable Fuel Standard 2”, nos Estados Unidos, os quais podem ser considerados pontos fundamentais para a indicação de que o setor deveria evoluir, seja via sócio-ambiental, ou através da oportunidade de crescimento do mercado externo (EUA), sem esquecer a crescente frota de veículos flex-fuel no Brasil, e tenta evoluir a passos largos, evidentemente que com maior enfoque e investimento tecnológico nos Estados Unidos, no sentido de obter maior produtividade industrial, com a mesma quantidade de área de cana plantada, o que atenderia aos dois apelos: o de sustentabilidade e o de abertura de mercado. O etanol de segunda geração é o assunto central, e de maior expectativa atualmente, para a esperada evolução de um dos setores de maior crescimento e participação na economia brasileira. As pesquisas de laboratório demonstram viabilidade produtiva do etanol de segunda geração, através da hidrólise do material celulósico, mas os grandes problemas estão relacionados à ausência de plantas com escala de produção comercial, elevado tempo de processamento (hidrólise enzimática) e deterioração de equipamentos envolvidos no processo (hidrólise ácida), além da necessidade de melhores estudos, para entendimento da substituição do bagaço pela palha da cana-de-açúcar, no processo de geração de energia elétrica nas unidades industriais. Este trabalho demonstrou, considerando suas limitações e parâmetros, que a viabilidade econômica para o etanol de segunda geração está um pouco distante de ser atingida e depende do preço futuro do etanol. O rendimento adicional de 85% (oitenta e cinco por cento) de litros de etanol, por tonelada de cana processada, e o preço de R$ 800 (oitocentos reais) o metro cúbico, são dados de entrada em tese factíveis de serem obtidos para geração de lucro líquido, mas não para o VPL. As incógnitas são a velocidade do desenvolvimento da planta de grande escala de produção e comportamento de preços diante das perspectivas analisadas. Diante dos resultados obtidos e do exposto, há a clara possibilidade de autoafirmação do setor que, após décadas de insucessos, como o do Proálcool, e críticas às suas políticas de sustentabilidade (sócio-ambiental), vislumbra um cenário promissor para a perpetuação de sua hegemonia e vanguarda na produção de biocombustível (etanol), alimento (açúcar) e energia elétrica.

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O cenário de continuo aumento do consumo de derivados do petróleo aliado a conscientização de que é necessário existir um equilíbrio com relação a exploração de recursos naturais e preservação do meio ambiente, vem impulsionando a busca por fontes alternativas de energia. Esse crescente interesse vem se aplicando a geração de energia a partir de biomassa da cana de açúcar, que vem se tornando cada vez mais comuns no Brasil, porém ainda existe um imenso potencial a ser explorado. Dentro deste contexto, se torna relevante a tomada de decisão de investimentos em projetos de cogeração e este trabalho busca incrementar a analise e tomada de decisão com a utilização da Teoria das Opções Reais, uma ferramenta de agregação de valor às incertezas, cabendo perfeitamente ao modelo energético brasileiro, onde grandes volatilidades do preço de energia são observadas ao longo dos anos. O objetivo do trabalho é determinar o melhor momento para uma biorrefinaria investir em unidades de cogeração. A estrutura do trabalho foi dividida em três cenários de porte de biorrefinarias, as de 2 milhões de capacidade de moagem de cana-de-açúcar por ano, as de 4 milhões e as de 6 milhões, visando assim ter uma representação amostral das biorrefinarias do país. Além disso, analisaram-se três cenários de volatilidade atrelados ao preço futuro de energia, dado que a principal variável de viabilização deste tipo de projeto é o preço de energia. As volatilidades foram calculadas de acordo com histórico do ambiente regulado, o dobro do ambiente regulado e projeção de PLD, representando, respectivamente, níveis baixos, médios e altos, de volatilidade do preço de energia. Após isso, foram elaboradas as nove árvores de decisão, que demonstram para os gestores de investimento que em um cenário de baixa volatilidade cria-se valor estar posicionado e ter a opção real de investir ou adiar investimento para qualquer porte de usina. No cenário de média volatilidade de preço, aconselha-se ao gestor estar posicionado em usinas de médio a grande porte para viabilização do investimento. Por fim, quando o cenário de preços é de grande volatilidade, tem-se um maior risco e existe a maior probabilidade de viabilização do investimento em usinas de grande porte.

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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.

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Nos últimos anos, a participação dos especuladores (hedge funds, fundos indexados a commodities e outros agentes financeiros) no mercado de derivativos de commodities aumentou. Este trabalho avalia se a posição destes não-hedgers apresenta uma relação de precedência temporal (no sentido de Granger-causa) com os retornos dos preços futuros das principais commodities agrícolas exportadas pelo Brasil (açúcar, café, soja, milho e algodão). Com base nos dados disponibilizados pelo relatório Supplemental COT (Commitments of Traders) e pelo relatório DCOT (Disaggregated Commitments of Traders Report), divulgados pela CFTC (U.S.Commodity Futures Trading Commission), foi aplicado o teste de causalidade de Granger para essas commodities. Com os resultados observados, não se pode concluir a existência de relação de precedência temporal entre a posição dos especuladores e os retornos dos preços futuros das respectivas commodities.

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A principal explicação sugerida pela literatura para o viés do preço futuro em relação à taxa de câmbio que prevalecerá no futuro é a existência de um prêmio de risco. Aplicamos aqui os principais modelos teóricos e técnicas econométricas para identificação e mensuração do prêmio de risco aos dados brasileiros do mercado futuro de câmbio posteriores ao Plano Real. Identifica-se um prêmio de risco que varia ao longo do tempo, o qual correlaciona-se com os fundamentos macroeconômicos da economia. A partir de 1999, coerentemente com a introdução da livre flutuação cambial, observou-se uma diminuição da importância do prêmio de risco relativamente aos erros de previsão na composição do forward discount. As técnicas empregadas permitem-nos avaliar importantes questões de política econômica, como o quanto podem cair as taxas de juros reais.