Modelos de previsão de preços de commodities

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.

Sistemas de previsão de preços de commodities no mercado futuro

Este trabalho compara procedimentos de previsão de preços de commodities, utilizados de maneira impírica pelos analistas de mercado, com os procedimentos fornecidos pela Análise de Séries Temporais. Aplicamos os métodos de previsão utilizando as Médias Móveis, os métodos baseados em Alisamentos exponenciais e principalmente os modelos ARIMA de Box-Jenkins. Estes últimos são, em geral, generalizações dos primeiros, com a vantagem de utilizar os instrumentos estatísticos de medidas das incertezas, como o desvio-padrão e os intervalos de confiança para as previsões

Mercados futuros: o uso da análise fundamental na previsão de preços de commodities agrícolas no Brasil: o caso da soja

Trata da utilização da análise fundamental na previsão de preços da commodity soja no mercado futuro. Apresenta uma síntese da origem e desenvolvimento do mercado e da evolução da negociação com futuros. Descreve o mercado físico e futuro do complexo soja - grão, farelo e óleo -, e a formação dos preços mundiais e domésticos da soja e derivados. Analisa a formação e o comportamento dos preços e a viabilidade do uso da abordagem técnica e da fundamental na previsão de preços das commodities nos mercados futuros. Desenvolve um modelo econométrico para a soja, na forma de um sistema de equações que sintetize os segmentos mais imponantes desse mercado, utilizando a abordagem fundamental e apresenta uma avaliação dos resultados obtidos com a estimativa dos coeficientes das equações estruturais.

Formação de preços de commodities no Brasil

Este trabalho trata do estudo da formação de preços no mercado de commodities brasileiro. O enfoque teórico fornecido pela Microstructure Theory foi utilizado juntamente com o instrumental econométrico da análise de cointegração por meio do método de Johansen. Os resultados demonstraram que o mercado brasileiro é tomador de preços. apesar de influenciar as cotações internacionais.

Um estudo do processo estocástico de preços de commodities e seus determinantes

São dois os objetivos deste trabalho. O primeiro é apresentar o resultado da aplicação de dois modelo de preços de commodities (Reversão à média e Short-Term Variations / Long-Term Dynamics) a série de preços de três metais industriais: cobre, alumínio e níquel. Dentre os resultados obtidos no modelo Short-Term Variations / Long-Term Dynamics, obtemos as estimativas das séries históricas de duas variáveis não-observáveis: Preço de equilíbrio e Desvio de curto prazo do preço. Enquanto preço de equilíbrio pode ser relacionado através da teoria econômica a fatores de difícil observação ou não observáveis como, por exemplo, o custo marginal de produção, o desvio de curto prazo do preço pode ser relacionado a pelo menos uma variável com indicador observável: nível de estoques. Dada a relação empírica verificada entre a série de desvios de curto prazo estimada e o nível de estoques observado, o segundo objetivo deste estudo é propor a extensão do modelo Short-Term Variations / Long-Term Dynamics para que considere explicitamente informações referentes a níveis de estoque. Com este trabalho pudemos concluir que a especificação do modelo Short-Term Variations / Long-Term Dynamics traz um ganho de informação para o analista, estimando realisticamente variações no preço de equilíbrio e nível do desvio de curto prazo. Observamos ainda a existência de relação entre o desvio de curto-prazo e níveis de estoque. Através da introdução da informação relativa a estoque no modelo Short-Term / Long-Term pudemos verificar que o prêmio de escassez afeta a formação do preço do cobre e níquel, e potencialmente do alumínio, através de relações semelhantes. Do ponto de vista de previsão, pudemos observar que nenhum dos modelos tem poder de previsão consistentemente superior ao passeio aleatório. O modelo Short-Term / Long-Term apresenta a segunda melhor performance e o modelo proposto perde poder de previsão significativamente em horizontes maiores que um ano.

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.

Análise do impacto dos preços das commodities sobre a inflação no Brasil

A literatura mostra que os países cujas economias dependem das exportações de commodities possuem um menor repasse de uma alta do preço das commodities sobre a inflação. Este menor repasse aos preços ocorre uma vez que o aumento do preço das commodities gera uma apreciação do câmbio local, que por consequência, alivia o efeito sobre a inflação. Portanto, foi estimado um modelo econométrico para verificar o efeito líquido de uma alta do preço das commodities sobre a inflação no Brasil. Os resultados mostram que um aumento do preço das commodities gera um impacto líquido positivo sobre a inflação no Brasil, embora este impacto seja reduzido após um dado período. A redução deste impacto pode ter como uma das causas o efeito da apreciação do câmbio sobre a inflação.

O fator comum associado à dinâmica de preços das commodities : a relação de cointegração e o fator dinâmico

Este trabalho analisa a importância dos fatores comuns na evolução recente dos preços dos metais no período entre 1995 e 2013. Para isso, estimam-se modelos cointegrados de VAR e também um modelo de fator dinâmico bayesiano. Dado o efeito da financeirização das commodities, DFM pode capturar efeitos dinâmicos comuns a todas as commodities. Além disso, os dados em painel são aplicados para usar toda a heterogeneidade entre as commodities durante o período de análise. Nossos resultados mostram que a taxa de juros, taxa efetiva do dólar americano e também os dados de consumo têm efeito permanente nos preços das commodities. Observa-se ainda a existência de um fator dinâmico comum significativo para a maioria dos preços das commodities metálicas, que tornou-se recentemente mais importante na evolução dos preços das commodities.