Volatilidade dos Retornos de Commodities Agropecuárias Brasileiras: um teste utilizando o modelo APARCH

Freitas, Clailton Ataídes de; Sáfadi, Thelma

doi:10.1590/1234-56781806-9479005302002

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“…Até então, todos as estatísticas estão em conformidade com a literatura de volatilidade no mercado financeiro, em que os dados apresentam leptocurtose, assimetria à esquerda, heterocedasticidade condicional e não normalidade em sua distribuição. Alguns trabalhos recentes que identificaram essas características são: Cabrera & Schulz (2016), Freitas & Sáfadi (2015) e Araújo & Montini (2015). Também, Serra & Zilberman (2013) apresentam uma rica e detalhada revisão de literatura sobre o assunto.…”

Section: -Resultados E Discussãounclassified

Transmissões de volatilidade de preços entre Commodities agrícolas brasileiras

Carvalho¹,

Pavan

Hasegawa

2020

Rev. Econ. Sociol. Rural

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Resumo: Neste artigo, buscou-se estudar as transmissões de volatilidade de preços entre commodities agrícolas brasileiras, mais especificamente o etanol, o açúcar e a soja. Fez-se o uso de dados diários entre 25 de janeiro de 2010 e 28 de dezembro de 2018, obtidos no CEPEA. Inicialmente, estimou-se um modelo de vetor de correção de erros para filtrar as séries de sua relação de longo prazo e, na sequência, modelar suas respectivas volatilidades sem a interferência do comovimento entre as médias dos preços por meio da versão multivariada do modelo de heterocedasticidade condicional autorregressivo generalizado Baba-Engle-Kraft-Kroner. Os resultados sugerem que os preços do etanol, da soja e do açúcar estão relacionados à dinâmica de equilíbrio de longo prazo e de curto prazo, mas não é possível concluir que exista transbordamento de volatilidade entre os preços analisados. Conclui-se que a preocupação com o etanol como causa da instabilidade dos preços de alimentos não pode ser justificada pelos resultados encontrados.

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Section: -Resultados E Discussãounclassified

Transmissões de volatilidade de preços entre Commodities agrícolas brasileiras

Carvalho¹,

Pavan

Hasegawa

2020

Rev. Econ. Sociol. Rural

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“…P a g e | 3 Revista Brasileira de Administração Científica v.12 -n.2  Abr a Jun 2021 resultados obtidos sugerem que a influência dos eventos negativos é superior à dos eventos positivos na maioria dos países analisados. Freitas et al (2015) analisaram a persistência, a alavancagem e a variância condicional dos retornos de commodities (etanol, açúcar, soja, milho, café, algodão, arroz, trigo, frango, boi gordo e bezerro), utilizando o modelo APARCH. Os resultados mostraram que a variância condicional foi assimétrica apenas nos retornos do etanol, do café, do algodão, do boi gordo e do bezerro.…”

Section: Introductionunclassified

O efeito assimétrico na volatilidade dos preços do etanol no Estado de São Paulo: uma aplicação do modelo Asymmetric power autoregressive conditional heteroskedasticity

Silva

2020

RBADM

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O presente artigo examina a volatilidade dos retornos semanais dos preços do etanol hidratado por meio do modelo de variância condicional, também chamado heteroscedástico. A análise compreende o período de 29 de novembro de 2002 a 20 de novembro de 2020. Os resultados empíricos demonstraram as reações de persistência e assimetria na variância dos respectivos retornos, ou seja, boas e más notícias impactam diferentemente sobre a volatilidade dos retornos de acordo com o modelo ARMA(1,1)- APARCH (1,1), com distribuição generalizada de erro, do ponto de vista da realização de previsões.

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Measurement of Commodity Price Risk: an overview of Brazilian agricultural markets

Capitani

Mattos

2017

Rev. Econ. Sociol. Rural

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Abstract:This study explores different procedures to estimate price risk in commodity markets. Focusing on Brazilian agricultural markets, the paper proposes to assess both dispersion and downside risk measures using five different approaches (volatility, coefficient of variation, lower partial moments, value at risk and conditional value at risk). Results suggest that some commodities have large price variability but small downside risk, while other commodities show small price variability and large downside risk. Thus, there is no single answer to the question of which commodity exhibits more price risk, but rather distinct answers depending on how risk is perceived by different individuals. These findings are relevant for agents in the agricultural industry as they affect marketing and risk management decisions and for policy makers involved in support programs to agriculture. Key-words:

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Volatilidade dos Retornos de Commodities Agropecuárias Brasileiras: um teste utilizando o modelo APARCH

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Transmissões de volatilidade de preços entre Commodities agrícolas brasileiras

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O efeito assimétrico na volatilidade dos preços do etanol no Estado de São Paulo: uma aplicação do modelo Asymmetric power autoregressive conditional heteroskedasticity

Measurement of Commodity Price Risk: an overview of Brazilian agricultural markets

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