UNIJUÍ – UNIVERSIDADE REGIONAL DO NOROESTE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL
DACEC – DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ADMINISTRATIVAS, CONTÁBEIS, ECONÔMICAS E DA COMUNICAÇÃO
CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU EM FINANÇAS E MERCADO DE CAPITAIS – MBA
GISELE CAROLINA PADOIN
MERCADO FUTURO DA SOJA: A CORRELAÇÃO ENTRE O PREÇO FUTURO E SPOT
Ano/semestre letivo: 2016 / 1° Semestre Campus: Santa Rosa, RS
GISELE CAROLINA PADOIN
MERCADO FUTURO DA SOJA: A CORRELAÇÃO ENTRE O PREÇO FUTURO E SPOT
Artigo produzido e apresentado ao curso de Pós-Graduação lato sensu em Finanças e Mercado de Capitais, do Departamento de Ciências Administrativas, Contábeis, Econômicas e da Comunicação (Dacec), da Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (Unijuí), requisito parcial para obtenção do grau de especialista em Finanças e Mercado de Capitais.
Orientador: Prof. Dr. Daniel Knebel Baggio Santa Rosa, RS,abril de 2016.
Resumo
O objetivo deste artigo é testar a correlação entre os contratos de opções de soja no mercado futuro com o preço no mercado a vista (spot) juntamente com demais variáveis que possam ter relação com o preço futuro da soja. Visto que, o mercado financeiro é utilizado para diminuir possíveis riscos que o mercado físico possa ter. As técnicas de análise utilizadas foram de correlação e regressão. A série histórica é mensal englobando o período de janeiro de 2013 a janeiro de 2016. Os dados relacionados a preço de índices, moeda e commodities no mercado financeiro foram coletados junto ao site Investing. O preço da soja à vista foi coletado da base de dados do CPEA/ESALQ/USP. Para alcançar o objetivo do trabalho, inicialmente, foi apresentado o mercado de commodities, a estrutura e importância do agronegócio no Brasil. Logo após, foi apresentado o mercado de derivativos brasileiro e especificações do mercado futuro da soja. Com base nas informações e dados disponíveis, foi aplicado o modelo de análise econométrica baseado em correlação que apresentou forte correlação positiva para o milho futuro, o óleo de soja futuro, o petróleo futuro e o etanol futuro. Já o índice dólar, CBOT e o preço do dólar, apresentaram forte correlação negativa. Em seguida, foi aplicada a regressão das variáveis, onde conforme o modelo ajustado, as variáveis explicam o modelo em 86%. Conclui-se que o modelo proposto teve uma boa explicação para o preço do contrato futuro da soja.
Palavras-chave: Commodities Agrícolas, Soja, Derivativos, Mercado Futuro Abstract
The aim of this paper is to test the correlation between the contracts of soybean options on the futures market with the price on the spot market (spot) along with other variables that might be related to the future price of soybeans. Since the financial market is used to reduce possible risks to the physical market may have. The analysis techniques used were correlation and regression. The historical series is monthly covering the period January 2013 to January 2016. The data relating to price indices, currencies and commodities in the financial market were collected from the Investing site. The view to soybean price was collected from EAPC database / ESALQ / USP. To achieve the objective of the work was initially presented the commodities market, the structure and importance of agribusiness in Brazil. Soon after, the market Brazilian derivatives and future soybean market specifications was presented. Based on available information and data, the model of econometric analysis based on correlation was applied to strongly correlated to corn futures, the future of soybean oil, the future oil and future ethanol. But the dollar index, CBOT and the price of the dollar showed a strong negative correlation. It was then applied to the regression variables, which according to the adjusted model, the variables explain the model 86%. We conclude that the model had a good explanation for the price of the future soybean contract.
1. INTRODUÇÃO
O Brasil está entre os três maiores produtores mundiais de alimentos. Neste sentido, o agronegócio brasileiro é de fundamental relevância a nível mundial. Todo ano são introduzidas novas tecnologias a fim de tornar a produção agroalimentar mais rentável. Empresas investem mais, a cada ano, em pesquisa e desenvolvimento (P&D) para criar novas tecnologias a fim de aumentarem ainda mais a produtividade, seja de insumos, seja de processos, máquinas, sementes, produtos para correção de solo, métodos e técnicas.
Ademais, o agronegócio tem diversos fatores de risco, relacionados a eventos climáticos, políticos e econômicas. Os principais são: de produção e de preço, o que pode causar instabilidade tanto aos produtores rurais, que ofertam o produto in natura, quanto para as indústrias processadoras e comercializantes, e até mesmo para os consumidores finais.
O produtor planta sem ter certeza do preço que receberá pela Commodity ao ter que vendê-la. O mesmo exemplo pode ser utilizado para o comerciante e para o processador do grão, que precisam de uma garantia de margem de preço que irão pagar pelo produto, para que lhes seja viável a comercialização (HULL, 1995).
Cada vez menos os produtores podem contar com políticas agrícolas consistentes, que garantam subsídios para custeios e preços mínimos de comercialização. Por este fator, outros agentes do setor agrícola passaram a financiar a produção de Commodities.
A cerca de dez anos a bolsa de valores de São Paulo iniciou um trabalho de popularização do investimento no mercado de capitais, desde então, cada vez mais as pessoas têm se interessado em entender como funcionam os mercados futuros. Eles expandiram sua comercialização para muito além das Commodities agropecuárias. Os contratos agrícolas são negociados em um percentual ainda muito pequeno, nas bolsas pelo mundo, diante da importância que o agronegócio exerce. Dentro do agronegócio o derivativo ainda é pouco conhecido, (MARQUES, MELLO E MARTINES, 2006).
O mercado futuro oferece diversas opções para gerenciar o risco. Ele foi criado para garantir ao produtor um preço para sua Commodity, e aos comercializantes, a garantia de um preço no momento de adquirir o produto (HULL, 1995). O objetivo do mercado futuro é garantir a segurança para os agentes econômicos envolvidos, contra as oscilações de preço (FORTUNA, 1997).
O contrato futuro é um contrato firmado entre duas partes, que se comprometem em comprar ou vender um ativo, numa data futura específica, por um preço estabelecido previamente (HULL, 1995). Os contratos futuros são negociados na bolsa. A principal bolsa de negociação de ativos agrícolas, é a CBOT (Chicago Board Of Trade). No Brasil, a bolsa é a Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F).
O Hedge corre riscos relacionados ao preço dos ativos, utilizando o mercado futuro e de opções para se proteger, reduzindo ou até mesmo eliminando o risco (HULL, 1995). Fortuna, (1997) exemplifica uma operação com Hedge, onde o produtor de soja faz hoje um contrato de venda futura, a um preço vantajoso, por receio de que, quando for comercializar sua safra, os preços pagos não cubram os custos. Já o especulador, assume riscos, buscando realizar seus ganhos e, consequentemente, dando liquidez ao mercado.
Não é apenas o equilíbrio entre oferta e demanda que estabelece o preço da soja. A formação do preço das Commodities agrícolas segue três princípios básicos: a tendência, o ciclo e a sazonalidade. Quanto à tendência, é analisado a série histórica do preço do produto. Ou seja, se o preço está seguindo uma tendência de alta, de baixa ou ainda se vem se mantendo estável. Os ciclos estão associados ao comportamento do produtor em relação a mercado. Por exemplo, estima-se que haverá maior consumo de soja, e os estoques estão menores que no ano anterior, diante disso, mais produtores decidem produzir soja naquele ano, ou aumentar a área plantada de soja, objetivando receber um preço maior pela saca de soja vendida.
A sazonalidade está relacionada a oferta e demanda do produto durante o ano. Em época de safra o preço pago ao produtor é menor que no período de entressafra. Por esse motivo, se possível, os produtores armazenam a produção e deixam para vender quando o preço é maior, (MARQUES, MELLO E MARTINES, 2006).
Para Pereira (2009), a formação do preço dos ativos agrícolas depende de muitos outros fatores, que podem levar em consideração desde a localidade onde estão sendo negociados, a soja, à vista, tem preço diferente no porto de Paranaguá e no porto de Itajaí. Como também, capacidade de estocagem do ativo, custos com frete e até o preço no mercado derivativo da commodity.
O ativo que estuda-se neste artigo é a Commodity soja. Esta, é uma das principais culturas agropecuárias do Brasil. É utilizada na produção de óleo e para alimentação
animal. Estados Unidos, Brasil e Argentina são os maiores produtores do grão. O maior mercado consumidor da soja brasileira é a China, (SYKORA, 2013).
Para ter liquidez no mercado é necessário ter algumas características básicas: não pode ser perecível, o valor do ativo deve ser proporcional ao volume, ter características padrões, ter demanda consideravelmente alta, (PEREIRA, 2009).
O contrato de opções de soja é um derivativo, pois ele depende do preço da soja. Este derivativo normalmente é vendido no mercado de balcão (HULL, 1995). O que difere os contratos de opções dos demais derivativos, é que nas opções há assimetria. Ou seja, se no dia do vencimento do contrato, o preço no mercado real está maior que o preço recebido pelo vendedor da opção, a perda é a diferença entre o preço pago no mercado real e o preço do contrato (FORTUNA, 1997).
Portanto, o preço do contrato futuro poderá depender de muitas variáveis. Neste sentido o objetivo do presente artigo será de identificar as variáveis que impactam no preço da soja.
2.REFERENCIAL TEÓRICO 2.1 As Commodities no Brasil
Segundo Waquil, (2010) commodities são produtos padronizáveis, transacionados mundialmente e que podem ser estocados. Entre elas, as principais são os grãos (milho, trigo e soja), álcool, algodão e carnes (cortes congelados). Entre as principais commodities agropecuárias produzidas no Brasil está a soja.
Esta é uma das principais culturas oleaginosas. Alguns dos principais produtos gerados a partir da soja é o óleo vegetal e o farelo de soja. Estes produtos são utilizados na indústria alimentícia, química e na alimentação de animais. A soja é a principal fonte de proteína da alimentação animal e o óleo de soja é a segunda principal fonte de óleo vegetal no mundo, (SIKORA, 2013).
Na balança comercial do Brasil, cerca de 40% do superávit das exportações é gerado pelo agronegócio. Desde 1996, as exportações do agronegócio brasileiro são superavitárias e compensam os déficits gerados por outros setores (MCT, 2002). O agronegócio gera empregos a um custo mais baixo que outros setores de grande importância na economia brasileira. É necessário apenas cinco mil reais de investimento para gerar um emprego. Por isso, emprega 52% da População Economicamente Ativa
(PEA) brasileira (ARAUJO, 2007). Se compararmos o agronegócio com a construção civil, o agronegócio emprega quatro vezes mais pessoas que a construção civil, conforme informações da MCT (2002).
Um dos fatores que faz com que a agricultura venha tendo um excelente desempenho no agronegócio, tanto que consegue compensar os déficits gerados por outros setores, é o investimento em recursos humanos. Dentro dos cursos de formação profissional voltados ao agronegócio, discute-se que a tecnologia tem um papel fundamental no sucesso das nações no âmbito agroalimentar mundial. A missão dos profissionais do agronegócio passou a ser a partir dos anos 1990 “a criação de um sistema de agribusiness moderno e competitivo que seja eficiente economicamente e sustentável sob o ponto de vista social e ambiental” (ZYLBERSZTAJN et. al., 2005, p. 111).
Neste sentido, tem-se buscado transformar os produtos, evoluindo em conteúdo tecnológico e agregando valor. A evolução da educação brasileira reflete no aumento da competitividade do país no mercado mundial, concentrando na área do agronegócio as disciplinas biológicas, tecnológicas, socioeconômicas e ambientais (ZYLBERSZTAJN et. al., 2005).
Para se ter uma base do quanto o agronegócio representa mundialmente, Mendes; Padilha Jr. (2007) em suas pesquisas constataram que o agronegócio representou, em 2005, cerca de 22% do total do PIB (Produto Interno Bruno) mundial corrente. Os autores citaram o agronegócio como o maior negócio do mundo pelo fato de ter ficado à frente do petróleo, das telecomunicações e do setor de energia.
No Brasil, o agronegócio compreende o setor de alimentos, de fibras e de energia renovável. Ele representa mais de 30% do PIB brasileiro, em 2005 esse valor foi de US$ 222 bilhões. Mais de 40% das receitas geradas com exportações são determinadas pelo setor do agronegócio, 37% do total da população economicamente ativa do país está empregada no setor, 40% dos gastos das famílias são com produtos vindos do setor, e o mesmo absorve cerca de 50% da frota nacional de caminhões (MENDES; PADILHA JR., 2007).
Os autores citados informam ainda que, o Brasil é um dos três maiores produtores de milho para o mundo, ao lado de China e Estados Unidos da América. Juntos, os três países produziram, em 2005, 65% do total mundial da produção do grão. Os países em desenvolvimento são os principais produtores de alimento, e os países desenvolvidos são
os principais consumidores, apesar de sua população ser menor em termos gerais. O país está aumentando gradativamente sua capacidade de produção, porém ainda está produzindo matéria-prima para ser industrializada e consumida nas nações mais desenvolvidas.
Conforme Waquil (2010), a maioria dos produtos agropecuários produzidos internamento são comercializados in natura, em seu estado bruto ou com pequeno grau de industrialização, ou diferenciação. Um exemplo de diferenciação utilizado pelo autor é o caso da alface. Este produto pode ser diferenciado através da produção (que pode ser orgânica, ou não) ou através da embalagem. Outro exemplo é o suíno, que pode ser vendido em estado bruto, ou já vendido em forma de embutido.
Ainda segundo Waquil (2010), do lado da oferta de produtos agrícolas temos hoje, no Brasil, basicamente duas categorias de agricultores: os familiares, e os patronais. Os agricultores familiares contam, praticamente, somente com sua mão-de-obra e de seus familiares. Já os agricultores patronais, predominantemente, contratam mão-de-obra. Também do lado da oferta, conta-se com os intermediários. Estes, são empresas e cooperativas agropecuárias e agroindústrias que oferecem insumos para a produção, além de assistência técnica, crédito, seguros e outros serviços.
Waquil (2010), cita que os intermediários (cooperativas e empresas agropecuárias) também estão presente no lado da demanda, sendo os principais compradores dos produtos agrícolas. Juntamente com o Governo, que adquire os produtos agrícolas a fim de regular os estoques e manter os preços competitivos internacionalmente, e buscando manter os subsídios. Outros compradores dos produtos agropecuários, também importantes, são: tradings, bares, restaurantes, atacadistas e outros agricultores.
Até pouco tempo atrás, o termo agricultura abrangia desde o abastecimento de insumos até a distribuição dos produtos finais. Porém, com as transformações ocorridas neste setor, o termo agricultura passou a ser insuficiente em escala industrial, sendo substituído pelo termo agronegócio. Esse termo é mais complexo, abrangente e envolve outros setores, além do agrícola (ARAUJO, 2007). De forma a ilustrar os setores que fazem parte do agronegócio brasileiro é apresentado o Quadro 2, ilustrando e exemplificando cada setor.
Quadro 1: Os cinco principais setores do agronegócio brasileiro.
Para se referir ao agronegócio, alguns autores utilizam o termo agribusiness, outros utilizam o termo “sistema agroindustrial”. O significado é semelhante ao usado por Mendes; Padilha Jr. (2007), segundo os quais agronegócio engloba o fornecedor de insumos, suprimentos e bens industriais, o produtor agropecuário, o processador do produto, o industrializador, o transportador, o distribuidor, o consumidor, e o setor de serviço de apoio, como parte integrante do sistema agroindustrial.
As commodities são comercializadas mundialmente, principalmente os grãos. Os grãos são comprados pelas empresas e cooperativas agropecuária, estás revendem para as tradings, que vendem para consumidores de outros países, (WAQUIL, 2010).
Conforme este autor, os produtores das commodities visam lucro. Porém, como o preço é definido pelas leis do mercado, ou seja, depende da oferta e da demanda, o produtor não tem muito poder de negociação quanto ao preço que irá vender sua produção, pois geralmente as cooperativas e empresas que compram estipulam um preço padrão. Contudo, há maior poder de negociação na hora da compra dos insumos.
O autor continua, informando que o preço dos produtos agropecuários sofre mudanças ao longo do ano. Na época da safra os preços diminuem, pois há maior oferta. Outros fatores podem afetar o preço dos produtos agrícolas como é o caso das intempéries climáticas, e o mercado de derivativos pode ser utilizado para gerenciar os riscos de preço que os agricultores possam vir a ter.
Waquil, (2010) destaca que a atividade rural está exposta a riscos inerentes à atividade, que impacta nos custos e no lucro. Os riscos estariam relacionados a produção,
Fornecedores de insumos e bens de
produção agropecuária Produção Processamento e transformação Distribuição e consumo Serviços de apoio
Sementes Produção animal Alimentos Restaurantes Agronômicos
Calcário Lavouras permanentes Têxteis Padarias Pesquisa
Fertilizantes Lavouras temporárias Vestuário Feiras Bancários
Defensivos Extração vegetal Bebidas Supermercados Marketing
Combustíveis Indústria rural Óleos essenciais Comércio Vendas
Tratores Exportação Transporte
Colheitadeiras Armazenagem
Implementos Postos
Bolsas
Seguros
ao crédito e aos preços. Os riscos relacionados à produção seriam causados pelo clima, incidência de doenças e pragas, manejo inadequado, entre outros. Os riscos relacionados ao crédito estão ligados aos juros altos, falta de linhas de financiamentos, falta de recursos para custear a produção e falta de condições de pagamento. Os riscos referentes aos preços estão relacionados a oferta e demanda.
Os últimos 30 anos foram promissores para o Brasil, em relação ao conhecimento adquirido sobre culturas tropicais. A EMBRAPA foi a principal responsável pela expansão agrícola. Quando criada, em 1973, o país colhia cerca de 35 milhões de toneladas de grãos em 24 milhões de hectares. Nos anos atuais, o país colhe cerca de 120 milhões de toneladas de grãos em 47 milhões de hectares. Isso representa aumento de um pouco mais de 95% da área plantada e mais de 240% da quantidade colhida, ou seja, a produtividade aumentou 80%. A soja, o principal produto do agronegócio brasileiro, é uma planta de clima temperado e já tem mais de 200 espécies desenvolvidas e adaptadas pela EMBRAPA (MENDES; PADILHA JR., 2007).
Ainda, conforme os mesmos autores, o Brasil tem cinco tecnologias estratégicas que fizeram com que aumentasse a competitividade do agronegócio. A primeira é a soja. Esta é uma planta que foi adaptada ao clima tropical brasileiro, levaram-se anos de pesquisa até se chegar às espécies que temos hoje. A segunda é a expansão agrícola no cerrado. O cerrado era considerado infértil, após o uso extensivo de mecanização e tecnologia, hoje produz mais da metade da safra nacional. É o lugar que mais utiliza a tecnologia de ponta e que mais se investe em insumos, pois lá se produz em uma escala maior que nas demais regiões. A terceira tecnologia é a adaptação das plantas forrageiras ao clima brasileiro. A quarta é a produção de álcool combustível a partir da cana-de-açúcar, e por último a produção de celulose a partir do eucalipto.
Para desenvolver todas as tecnologias anteriormente mencionadas, além de outras que não estão entre as cinco citadas, ocorreu muito estudo e pesquisas. Porém, o Brasil ainda é um país que investe pouco em P&D. Conforme Mendes; Padilha Jr. (2007) relatam, no ano de 2003 foi investido 0,1% do PIB agropecuário em pesquisa, contra 1,5% nos Estados Unidos. Em se tratando do PIB de forma geral, visualiza-se através da tabela 1, que os investimentos em P&D foram da ordem de 0,96% no Brasil, e nos EUA 2,61%, no mesmo ano. Percebe-se que no período 2000 – 2010, o investimento da economia norte americana sempre foi superior ao do Brasil. Observa-se que os países em
desenvolvimento ainda investem pouco em pesquisa e desenvolvimento. Dentre os BRICS (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul), a China é o país que mais investe.
No Brasil há órgãos competentes que investem em P&D e conseguem inovar continuamente. O agronegócio é um setor que está sempre recebendo inovações. As empresas de agronegócio investem em pesquisas até mesmo para continuar competitivas. A Monsanto gasta US$2,6 milhões/dia em P&D (MONSANTO, 2013). A John Deere investe US$ 1,5 milhão/dia em P&D (DEERE, 2013). Estas empresas buscam estar à frente no que se refere a inovações tecnológicas para aumentar a produtividade e melhorar a forma de trabalho dos agricultores.
De forma ilustrativa sobre o crescimento na produtividade da soja, na tabela 1 pode-se observar a evolução obtida pela cultura da soja nas safras de 2000/01 até a safra de 2015/16.
Tabela 1: Área plantada, produção e produtividade de soja no Brasil nas safras de 2000/01 a 2015/16.
Fonte: CONAB (2016).
Safra Área plantada ( em mil ha) Produção ( em mil toneladas) Produtividade ( kg/ha) Sacas 60 kh/ ha 2000/01 13.969,8 38.431,8 2.751 45,9 2001/02 16.386,2 42.230,0 2.577 43,0 2002/03 18.474,8 52.017,5 2.816 46,9 2003/04 21.375,8 49.792,7 2.329 38,8 2004/05 23.301,1 52.304,6 2.245 37,4 2005/06 22.749,4 55.027,1 2.419 40,3 2006/07 20.686,8 58.391,8 2.823 47,0 2007/08 21.313,1 60.017,7 2.816 46,9 2008/09 21.743,1 57.165,5 2.629 43,8 2009/10 23.467,9 68.688,2 2.927 48,8 2010/11 24.181,0 75.324,3 3.115 51,9 2011/12 25.042,2 66.383,0 2.651 44,2 2012/13 27.736,1 81.499,4 2.938 49,0 2013/14 30.173,1 86.120,8 2.854 47,6 2014/15 32.092,9 96.228,0 2.998 50,0 33.244,6 101.179,7 3.043 50,7 2015/16 Previsão
No período analisado, a área plantada praticamente dobrou, consequentemente a produção aumentou. Durante o período houve variação na produtividade média do país, esse fato se deve a alguns fatores observados a seguir, conforme dados levantados pela Conab. Segundo Assad et. al. (2007), na safra de 2000/01 os estados da região Sul foram beneficiados com a quantidade adequada de chuvas, sendo que elas foram bem distribuídas. Na safra de 2001/02, houve quebra de produtividade na casa de 5% devido problemas climáticos nos estados da região Sul, Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Bahia e Maranhão. No RS a safra teve uma redução de quase 20%. A cotação estava em alta nos mercados mundiais e o Brasil representou cerca de 23% da produção mundial do grão (SAMPAIO; LAZZARI, 2003).
Conforme informações de Furstenau (2004), na safra 2002/2003 as condições climáticas contribuíram para a safra recorde em todas as regiões produtoras. O preço pago aos produtores nesta safra provocou ao aumento da área plantada na safra 2003/04, estimulando também o processo tecnológico utilizado na produção. A cotação elevada dos preços internacionais foi consequente ao aumento do consumo de soja por parte da China e por perdas na safra norte-americana. Porém, esta safra não atingiu as expectativas, pois a soja sofreu com excesso de chuvas na região norte do Centro-Oeste, Sudeste e Bahia. Na parte sul do Centro-Oeste e nos estados da região Sul sofreu com a seca, sendo o RS o estado mais atingido.
Conforme dados de Assad et. al. (2007), a estiagem ocorrida na safra 2004/05 prejudicou os produtores gaúchos. Mesmo com a quebra da safra gaúcha, o Centro-Oeste aumentou a produtividade. Os preços internacionais tiveram mudanças devido a estiagem ter atingido a produção brasileira (CONAB, 2005).
Conforme dados da Conab (2007), na safra 2006/07 a soja ocupou 44% do total produzido pelo agronegócio brasileiro, mesmo assim houve redução da área plantada em relação à safra anterior devido a estiagem que atingiu algumas regiões na safra anterior e deixou os produtores endividados. A produtividade foi 17% maior que a safra anterior, devido ao clima estar favorável e as condições tecnológicas.
Segundo relatório publicado no site Agroanalysis no ano de 2008, os custos de produção da safra 2007/08 foram altos. A área plantada de soja aumentou motivada pelo maior uso de tecnologia, pela busca constante dos produtores pela eficiência e eficácia na produção, e também pelos bons preços ao produtor, expectativa de mercado e condições
climáticas favoráveis. A produtividade manteve a média da safra anterior devido ao fato de ter ocorrido o efeito “La Niña” nos estados da região sul e Mato Grosso do Sul. A região Centro-Oeste contribuiu com mais de 48% da produção nacional, já a região Sul com 34% (CONAB, 2008).
Na safra 2011/12 houve redução da produtividade devido às adversas condições climáticas provocadas pelo “La Niña” e pela seca. A estiagem atingiu principalmente o Rio Grande do Sul, com perdas na produção por volta de 43%, o Paraná com perda de 29%, e o Mato Grosso do Sul com perda de 10%. Nos demais estados da região Centro Oeste, as condições climáticas foram favoráveis para o aumento da produção (CONAB, 2012).
Conforme a Conab, na safra 2012/13 houve aumento de mais de 10% na área plantada. A produtividade foi maior que na safra anterior. Conforme dados do ministério da agricultura, os Estados Unidos foram responsáveis por 30,7% da produção mundial de soja, e o Brasil por 30,6%, já a Argentina produziu 19,1% do total mundial. Juntos, os três países, representam mais de 80% da produção mundial de soja. O Brasil foi o país que mais exportou soja e a China é o principal mercado.
Na safra 2013/14 a área plantada aumentou, porém, a produtividade diminuiu em relação à safra anterior, também ocasionada pela má distribuição das chuvas em algumas regiões, conforme dados da CONAB. Os EUA aumentaram sua produção em 1,6%, enquanto o Brasil diminuiu em 0,8% e a Argentina manteve sua produção. Juntos os três países foram responsáveis por mais de 81,2% da produção mundial de soja.
Conforme dados da tabela 1, a área plantada aumentou na safra 2014/15, juntamente com a produtividade. A Conab divulgou que as exportações aumentaram nesta safra, o esmagamento interno teve aumento e o estoque brasileiro, foram maiores que na safra anterior. Os preços internos, também, estão favoráveis, devido o preço do dólar.
As estimativas para a safra 2015/16 são boas. O que já se sabe é que houve aumento da área plantada, em 3,6%. Em quase todas as regiões produtoras do país, as condições climáticas estão sendo favoráveis, as pragas foram mantidas em controle e, até o momento, a safra está tendo ótima produtividade. Estima-se aumento de produtividade de 1,5% em relação à safra anterior, (CONAB, 2016).
Diante dos dados analisados da tabela 1 constata-se que há evolução na área plantada de soja, com exceção nos anos pós-seca. A cotação do preço da soja no mercado internacional ajuda na tomada de decisão do agricultor quanto a área disponível que ocupará para o cultivo da soja. A produtividade aumentou no período analisado, sendo que os fatores climáticos também favoreceram, neste sentido, o aumento dos investimentos agrícolas.
Conforme análise de Missão (2006), a soja é uma commodity muito volátil e seu preço interno depende principalmente do preço praticado pela CBOT. Por isso o dólar influencia no preço da soja nacional. Outras variáveis influenciam no preço da soja, como é o caso dos estoques mundiais, previsões de safras, principalmente dos EUA, infestações de pragas, preço dos insumos, fatores climáticos, demanda (China), preço dos combustíveis, entre outros.
Diante dos riscos apresentados anteriormente, Waquil (2010), apresenta os derivativos como forma de gerenciar os possíveis riscos aos quais o mercado agrícola está exposto.
2.2 Mercado de derivativos e mercado futuro
Derivativos são instrumentos financeiros que dependem do valor de outro bem, que pode ser: Commodities, ações, taxa de juros, entre outros. Os investidores apostam o preço futuro dos ativos, através de contratos, assumindo o compromisso da entrega física futura e dos pagamentos. Os preços dos ativos são estabelecidos livremente pelo mercado. As transações com derivativos são realizadas principalmente no mercado futuro, a termo, opões e swaps, (ASSAF NETTO, 2008).
Fortuna (1997), complementa o conceito, destacando que o derivativo deriva dos preços do mercado à vista. Exemplos de derivativos são: os mercados futuros, a termo, opções e de swaps. A CVM (2015) explica a criação dos derivativos como sendo um produto que assegura os riscos provenientes do mercado financeiro.
O mercado futuro e de opção são mais técnicos, porém oferecem maior proteção contra prejuízos que podem ser causados pela desvalorização do ativo. Algumas vantagens do uso de derivativos são: garantia de preço futuro para os ativos; defesa quanto às variações de preços; estimular a liquidez do mercado físico; gerenciamento do risco;
realizar negócios de maior porte, com uma quantia pequena de capital e com riscos conhecidos, (ASSAF NETTO, 2008).
Os mercados de derivativos surgiram da necessidade de negociação de mercadorias e garantia de preço. Desde os anos 70, devido a reorganização mundial, o mundo financeiro tornou-se propício a novos produtos e soluções. Os clientes bancários passaram e buscar formas mais eficientes e seguras de financiamentos. O capital passou a fluir de forma rápida e eficiente, buscando um retorno melhor e um risco menor, (SILVA NETO, 2009).
Os países desenvolvidos estavam vivendo um período de muita oscilação em suas moedas, aumentando sua volatilidade. Precisavam de proteção com garantias que fossem reais. Surge, então, os primeiros derivativos de balcão, ou swaps. No século XIX, a economia do Japão estava baseada no arroz. Além servir de alimento, o arroz era utilizado como moeda de troca. Segundo Silva Neto, os primeiros contratos a termo, foram comercializados em Osaka no Japão a partir do arroz. Já nos Estados Unidos, a bolsa mais antiga de Commodities, é a Chicago Board Of Trade, que iniciou suas operações no final do século XIX, (SILVA NETO, 2009).
No Brasil, até os anos 60, o mercado de capitais não era expressivo. Em 1964, o Governo reestruturou todo o mercado financeiro, criando leis de instituição de correção monetárias, reforma bancária, Lei de Mercado de capitais, além de ter sido criado o Conselho Monetário Nacional e o Banco Central. A partir deste momento foram criados órgãos de regulamentação e fiscalização financeira, (PINHEIRO, 2012).
No início dos anos 70 houve um período de forte especulação, influenciado por incentivos fiscais criados pelo Governo Federal, a fim de incentivar a compra de ações. A demanda aumentou, porém, a emissão de ações não aumentou, fato que levou a desvalorização dos preços. Neste período os investidores experientes realizaram seus lucros, e foram se retirando do mercado, enquanto os demais ficaram com receio de investir. Outras tentativas de incentivar a participação no mercado financeiro nacional foram realizadas, mas sem sucesso, (PINHEIRO, 2012).
Segundo o autor já citado, a participação de investidores estrangeiros no mercado acionário brasileiro aumentou a partir da abertura econômica, iniciada em 1990. Entretanto, com a estagnação do mercado secundário, o mercado de capitais perde expressão. Em 2008, após várias ações tomadas em conjunto pelo setor público e o setor
privado (Bovespa) a fim de criar condições necessárias para a funcionalidade e eficiência do mercado de capitais brasileiro, a bolsa de valores ganha mais expressividade.
Algumas vantagens das Bolsas de valores podem ser vistas como: transparência na formação de preço, facilidade nas negociações, criação de centro de liquidez, formalização do sistema, garantia na realização e liquidação do negócio, transparência, entre outras, (SILVA NETTO, 2009).
Em 2008, também, houve a fusão da Bovespa com a BM&F. os principais produtos negociados na BM&F: taxa de juro a curto prazo, taxa de câmbio de dólares, índice da Bolsa de Valores de São Paulo, bônus da dívida externa brasileira, café e boi gordo, (SILVA NETTO, 2009). Os contratos podem ser negociados no mercado futuro, no mercado de opções e swaps, (ASSAF NETO, 2008).
As commodities negociadas, hoje, na BM&F são: Açúcar cristal, boi gordo, café arábica 4/5, café arábica 6/7, etanol anidro, etanol hidratado, milho, ouro, petróleo e soja.
Os participantes do mercado futuro são os hedgers, os especuladores, os arbitradores e os markets makers.
Conforme Assaf Neto (2008), os hedgers são os usuários do mercado futuro que buscam proteção. Por meio de operações de compra e venda, buscam eliminar o risco da perda determinado pela oscilação negativa dos preços.
Segundo Fortuna (1997), o hedge, normalmente tem algum vínculo com a mercadoria a qual está operando. E, no mercado financeiro, ocupa a posição contrária à sua posição no mercado à vista. Ele faz um hedge, que pode ser comparado com um seguro, comprando em bolsa um contrato de venda futura de sua produção, a um preço vantajoso, com o objetivo de minimizar eventuais perdas do mercado à vista.
Corrêa (2005) cita que uma operação de hedge auxilia na administração dos riscos inerentes à atividade. Há dois tipos de hedge, de compra e de venda. O hedge de compra é utilizado para proteção contra alta de preços. Por exemplo, um exportador de soja fecha um contrato a termo (com entrega física do produto) para entrega daqui 6 meses, a um preço já estabelecido. O exportador tem algumas opções: comprar a soja agora e arcar com custos de armazenagem, seguro e outros riscos, ou aguardar e comprar o produto numa data próxima da entrega, sem ter certeza do preço que irá pagar. Neste caso, o
exportador faz um hedge. Enquanto fechou o contrato no mercado a termo, ele faz um contrato no mercado futuro a fim de manter, ou aumentar, sua margem de lucro.
Seguindo a explicação de Corrêa (2005) o hedge de venda é normalmente utilizado para quem quer proteção contra a baixa dos preços. Buscam este tipo de proteção produtores de matéria-prima, vendedores de commodity industrial e exportadores que pretendem se proteger fazendo hedge no mercado de dólar. Assaf Neto (2008) complementa informando que o hedger de venda, toma hoje a decisão de vender no mercado futuro, tendo uma garantia antecipada do preço.
Junto das operações de hedge há os ajustes diários, que nada mais é que a correção diária das perdas e ganhos. Estes ajustes são realizados diariamente com o intuito de dar mais segurança para o mercado e reduzir a possibilidade de inadimplência. Com os ajustes diários evita-se que o investidor, que perde na bolsa, tenha que despender toda a correção de preço no vencimento do contrato, (CORRÊA, 2005).
Continuando na teoria do mesmo autor, operações de hedge devem ser muito bem analisadas antes de serem realizadas, pois assim como podem garantir segurança, também podem gerar prejuízos.
Hull (1995), constata que o especulador, diferente dos hedgers, querem abrir posições, apostando na alta ou na queda dos preços. Assaf Netto (2008) complementa que o especulador são todos os aplicadores, sejam eles pessoas físicas ou jurídicas, que buscam resultados financeiros utilizando-se de operações a futuros. Entram e saem do mercado de maneira rápida, algumas vezes, compram e vendem contratos em questão de um dia. A intenção a obter lucro nas operações de compra e venda.
Conforme estudos de Assaf Netto (2008), existe operações de compra no mercado à vista e venda, por meio de contratos, no mercado futuro, onde o ganho é estabelecido pela receita da venda a futuro e o valor pago na compra à vista. Esta operação é conhecida como arbitragem, a qual procura tirar proveito das diferenças de preços de ativos em diferentes mercados. Esse tipo de operação é atraente sempre que a relação de preço futuro e a vista, for inferior ás taxas de juros obtidas para aplicações financeiras disponíveis no mercado.
Silva Neto (2008), explica que o arbitrador assume pouco risco e opera em mais de um mercado simultaneamente para ganhar em distorções de preços relativos. São eles
os responsáveis pela formação dos preços futuros e pelo ajuste entre preço futuro e à vista. Os arbitradores, normalmente, são grandes bancos que conseguem financiamento barato e empresas que trabalham com o produto objeto do derivativo. Hull (1995), complementa que em operações de arbitragem, se trava lucro sem haver risco, realizando transações simultâneas em dois ou mais mercados.
Conforme Silva Neto (2008), market maker são bancos e corretoras que se especializaram em determinado produto e papel. Possuem vantagens nos custos operacionais, porém têm a obrigação de oferecer preço de compra e de venda para o produto o qual são especialistas. Esses profissionais auxiliam dando boa liquidez ao mercado e também na formação de preço.
Silva Neto (2008) informa inda que o mercado financeiro possui uma Câmara de Compensação, ou seja, um órgão garantidor da liquidação das operações realizadas. Sua fonte de renda é a taxa cobrada nas transações.
Fortuna (1997), explica que todas as operações no mercado de derivativos estão vinculadas a um contrato. Estes contratos são ajustados diariamente em dinheiro través da Câmara de Compensação, em relação da variação de seus valores de referência. Para ter dinheiro a fim de compensar os ajustes diários, há as margens de garantia. Estas foram criadas, também, com o intuito de diminuir o risco de crédito e cumprimento dos contratos a termo. É exigido dos participantes um percentual do valor da operação, que fica na conta que o investidor possui na sua corretora, a fim de garantir as operações, (SILVA NETTO, 2008).
Assaf Neto (2008) complementa que os ajustes diários, na conta do investidor, são processados com base na média dos preços futuros verificados no final de cada pregão. As operações de débitos (perdas) e créditos (ganhos) são realizadas na conta do investidor, pela sua Corretora de Valores, e devem ser feitos em D+1, ou seja, o dia útil seguinte o dia em que o ajuste foi realizado.
2.3 Contratos futuros
Assaf Neto (2008) define uma operação de mercado futuro como sendo um compromisso de compra ou venda de um ativo em uma data futura já especificada, e o preço também já definido previamente. John Hull apresenta o mesmo conceito. Fortuna (1997) destaca que o objetivo do contrato futuro é a proteção dos agentes econômicos
(produtores industrias, agentes financeiros, entre outros) contra possíveis oscilações de preço de seus produtos e investimentos em ativos financeiros. O mercado de futuros existe para distribuir o risco entre os agentes econômicos, ao mesmo tempo que influencia na formação do preço futuro.
Assaf Neto (2008) afirma que o detentor da ação aposta na alta do preço daquela ação, no mercado, portanto adquire hoje com entrega futura, por um preço já estabelecido. Já o vendedor, acredita que se vender hoje e comprar a mesma ação futuramente, irá pagar um preço menor por ema futuramente.
As operações a futuros, normalmente, têm apenas liquidação financeira, sem a entrega física do bem negociado. Antigamente, os ativos operados no mercado futuro eram commodities. Por exemplo: café, soja, trigo. Com o desenvolvimento da economia o mercado futuro passou a incorporar contratos financeiros referenciados em índices de preços, ações, produtos pecuários, metais, moedas, entre outros, (ASSAF NETO, 2008). Conforme o mesmo autor, para negociação dos contratos futuros, a bolsa estipula horários para negociação. Casos preços excederem os limites impostos, as negociações são encerradas, sendo retomadas no dia seguinte. É possível identificar grandes variações dos preços de um dia para outro, devido a volatilidade do mercado. Todo contrato futuro pode ser liquidado antecipadamente, ou pode ser vendido a terceiros, no mercado secundário.
Os preços no mercado futuro são geralmente maiores que no mercado à vista, devido ao custo de carregamento, ou seja, carrying charge. Esse custo de carregamento inclui o armazenamento da commodity, aluguel de ambiente para conservação do produto, seguro, transporte, custo financeiro do capital em estoque. Outra variável que influencia na formação do preço a futuro é o prêmio pela incerteza quanto ao comportamento dos preços no mercado. Os preços no mercado a vista também tendem a se elevar ao longo do tempo, reduzindo a diferença com os preços no mercado futuro. Porém, não necessariamente, se igualando no futuro, apesar de se moverem na mesma direção, (ASSAF NETO, 2008).
Duas são as teorias que explicam o valor futuro de um bem. Uma é o equilíbrio entre a oferta e a demando futura esperadas para o produto. A outra é a teoria da arbitragem, a qual define que não é possível obter lucro operando em dois mercados,
simultaneamente, obtendo lucros constantes através das distorções destes mercados. Esta teoria indica que o mercado beira a perfeição. Pois, se o mercado não for eficiente é possível obter lucro sempre com risco baixo, (SILVA NETO, 2008).
Seguindo a teoria de Silva Neto (2008), os arbitradores irão verificar a relação de equilíbrio estre estes dois preços, e irão buscar o equilíbrio novamente. Hull (1995) define o arbitrador como sendo alguém que busque um lucro sem riscos, operando em dois ou mais mercados.
Silva Neto (2008), explica que os ajustes diários servem para auferir ganhos e perdas. No final do pregão a bolsa define qual será o preço de fechamento. Que pode ser o último preço negociado, a média aritmética dos preços de determinado período do dia. Os mercados menos líquidos utilizam um call de fechamento para determinar o preço que seja usado para ajuste das posições. Após terminado o pregão, a bolsa reabre o contrato e monitora os negócios realizados naquele período. Com base nessas informações, o preço mais representativo é utilizado para o ajuste. O ajuste diário antecipa lucros e perdas, não deixando acumular.
Segundo Hull, (1995), além da margem de garantia, as corretoras podem exigir uma margem de manutenção e uma margem adicional. A primeira tem o objetivo de evitar que a conta do investidor fique negativa. Conforme Silva Neto (2008) é um saldo mínimo que a conta do investidor deve ter para manter sua posição no mercado. Se o saldo da conta ficar abaixo deste nível, é solicitado ao cliente que efetue um depósito para reestabelecer seu saldo, para poder operar no dia seguinte. Este valor depositado a mais é a margem adicional. Caso o investidor não venha a realizar, a corretora pode vender o contrato, finalizando a posição do seu cliente. No Brasil, as margens são repassadas para a bolsa.
Hull (1995), explica que o limite diário de oscilação dos preços é definido pela bolsa. Estes limites diários tem o objetivo de evitar que ocorram grandes oscilações devido ao excesso de especulação. Com o fim de evitar que especuladores possam influenciar o mercado indevidamente, há um número máximo de contratos que um especulador pode ter. Para esta regra é dada o nome de limites de posição.
Conforme Assaf Neto (2008), os preços no mercado futuro podem variar muito durante a vigência dos contratos, permitindo a realização de ganhos ou perdas
expressivas. O preço futuro de um contrato depende das expectativas que os participantes do mercado têm em relação a oferta e da demanda futura do produto.
Seguindo a teoria de Assaf Neto (2008), os contratos futuros são padronizados pelas bolsas. Conforme Silva Neto (2008), a bolsa constatou que se os contratos foram padronizados, melhoraria as negociações. Desta forma os itens a serem padronizados foram a quantidade, a qualidade, a data de vencimento e o local de entrega, além de outros. Após a padronização, somente o preço ficou livre para negociação na BM&F.
Segue especificações de um contrato futuro de soja negociado na Bolsa brasileira conforme quadro 2.
Quadro 2: Especificações do contrato futuro de soja.
FONTE: BM&F, 2016.
3. METODOLOGIA
A ciência utiliza métodos científicos. O método é um conjunto de atividades sistemáticas e racionais que permitem alcançar conhecimentos válidos, detectando erros e auxiliando nas decisões (MARCONI E LAKATOS, 2003). O método orientou a pesquisa a ser seguida. A metodologia deste artigo se utiliza do método de abordagem indutivo. O método indutivo constitui-se de observação e a descoberta de relação entre os
ITEM DESCRITIVO
Soja
em grão a granel, tipo exportação, com limite máximo de 14% de umidade, 1% de impurezas, 30% de quebrados, 8% de esverdeados e 8% de avariados.
Código de negociação SFI
Tamanho do contrato 450 sacas de 60 quilos ou 27 toneladas
Cotação dólares dos EUA por saca de 60kg
Oscilação máxima diária
5% para mais ou para menos, aplicado sobre o preço de ajuste do dia anterior do vencimento negociado. Para o primeiro vencimento em aberto, o limite de oscilação máxima diária será suspenso nos três últimos dias de negociação.
Lote padrão 1
Último dia de negociação segundo dia útil anterior ao mês do vencimento
Meses de vencimento Março, abril, maio, junho, julho, agosto, setembro e novembro
Data do vencimento segundo dia útil anterior ao mês do vencimento
Liquidação
as posições que não forem encerradas na sessão de negociação até o ultimo dia de negociação, mediante a realização de operações de natureza (compra e venda) inversa, serão liquidadas no vencimento por um índice de preços.
Margem de garantia
será exigida margem de garantia de todos os comitentes com posição em aberto. Cujo o valor será atualizado diariamente pela Bolsa, de acordo com critérios de apuração de margem para contratos futuros
Horário de negociação negociação normal: 09:00 – 16:00
Call eletrônico 16:30
fenômenos (SANTOS, 2005). Os tipos de pesquisa utilizados foram a pesquisa descritiva, a pesquisa bibliográfica e análise de dados através de modelo de correlação e regressão.
Quanto aos fins, a pesquisa foi descritiva pelo fato de descrever a importância das commodities para o Brasil, a relação delas com o mercado financeiro mundial, descrever as características do mercado de derivativos e dos contratos futuros. A pesquisa descritiva é acrescida de forma a explicar e descrever as características de certas regiões ou grupos que adotam determinadas práticas, no caso, foi o mercado de commodities e o mercado de derivativos (GIL, 2002). A pesquisa também foi explicativa, pois buscou esclarecer os fatores que contribuem para um determinado fato (VERGARA, 2004).
Quanto aos meios, a pesquisa foi bibliográfica, baseando-se em fontes primárias e secundárias, pois o material empírico foi retirado de livros, revistas e artigos científicos referentes ao tema deste trabalho. Conforme conceituado por Gil (2002), a pesquisa bibliográfica é importante para relatar dados históricos de um território grande. Ela também permite averiguar mais informações do que na pesquisa direta. Usa-se este tipo de pesquisa para se familiarizar com o problema e descrever os resultados da análise dos resultados dos dados analisados.
A pesquisa bibliográfica foi efetuada no estudo das commodities presentes no agronegócio brasileiro, no estudo do mercado financeiro, principalmente o mercado de derivativos e dos contratos futuros. Este estudo deu suporte teórico para o desenvolvimento da análise e dos resultados dos casos estudados. Também, buscou-se maior conhecimento sobre a história do mercado de derivativos, tendo como início da pesquisa a década de 1960, período em que os contratos futuros tornaram-se mais conhecidos no Brasil. Busca-se conhecer as variáveis que se relacionam para explicar a formação do preço futuro da soja. A pesquisa juntou dados que demonstram a importância que o agronegócio tem para o país e a evolução da cultura da soja no Brasil.
As técnicas de analise utilizadas foram a aplicação de correlação e regressão e analise do r-quadrado do modelo, através do software Excel. Essa forma de análise quantitativa serviu de base para a interpretação dos resultados. Esse tipo de estudo não pode gerar conclusões de modo generalizado, pois é um estudo de casos específicos, segundo Gil (2002).
As seguintes variáveis foram selecionadas para tentar explicar o preço futuro da soja: Boi gordo futuro, Ibovespa futuro, Índice Ibovespa, Índice dólar, dólar/real, Milho
futuro, óleo de soja futuro, soja spot, Petróleo futuro, Café futuro, Dow Jones, Etanol futuro, Cacau futuro, Ouro futuro e Índice CBOT. Os preços dos Índices e contratos futuros foram coletados juto ao site Os dados foram coletados junto ao site Investing. O preço da soja à vista foi coletado da base de dados do CPEA/ESALQ/USP.A série histórica é mensal englobando o período de janeiro de 2013 a janeiro de 2016.
Também foi usada a investigação ex post facto referindo-se a fatos que já ocorreram. No caso deste artigo foi a evolução do preço dos índices, commodities e moeda apresentados anteriormente (VERGARA, 2004).
Foi realizado o estudo quantitativo, de regressões, correlação e estudo do r-quadrado, entre os fatores que podem influenciar o preço da soja no mercado futuro. Estas análises explicam as relações entre as variáveis em períodos passados podendo alguns comportamentos, para que possa auxiliar em estudos de casos, e a tomada de decisão por patê dos agricultores a fim de prevenir possíveis riscos que possam vir a afetar seus rendimentos.
4. ANÁLISE DOS RESULTADOS
Conforme o gráfico 1, verifica-se que o preço da soja apresentou valorização, no período de janeiro de 2013 a janeiro de 2015. O preço mínimo observado no período foi de R$ 55,75 em abril de 2013. As causas podem estar relacionadas com o aumento da produtividade da soja nesta safra, e também pelo fato de em abril ser o período de colheita do grão, e como colocado anteriormente, a cotação da commodity diminui em época de safra.
A maior cotação da soja, no período analisado, foi em janeiro de 2016 onde o preço foi de R$ 78,46. A valorização do dólar frente ao real ajuda a explicar o preço da soja. Outro motivo que pode ter contribuído para o preço alto da soja foi a demanda aquecida por parte da China. O país aproveitou o câmbio para comprar mais soja. Ademais, observa-se que nos períodos de safra (fevereiro a maio) os preços são menores em relação ao período de entressafra (setembro a dezembro).
Gráfico 1: Preço da soja spot ao longo do tempo.
Fonte: CEPEA, 2016.
Após aplicar a fórmula de correlação nas variáveis escolhidas para explicar o preço futuro da soja, o resultado foi a tabela 3. Segundo Gujarati (2000), a correlação é a associação entre duas variáveis. Neste estudo, analisamos a associação que algumas variáveis apresentam com relação ao preço futuro da soja.
Tabela 03: Correlação das variáveis.
Fonte: Resultado da pesquisa.
As variáveis que mais se relacionam positivamente com o preço futuro da soja foram: o preço do contrato futuro do milho, a cotação futura do óleo de soja, do petróleo e do etanol. Todas são commodities, o que pode indicar integração entre os contratos futuros de tais ativos.
Já, as variáveis que apresentaram maior relação negativa, mas não menos importantes foram: o índice do dólar, a cotação do dólar em relação ao real e o índice CBOT. Quando o preço futuro da soja estava baixo, provavelmente o dólar e o índice
40 50 60 70 80 90 SOJA FUTURO BOI GORDO
FUT IBOVESPA FUT INDICE IBOV DOLAR IND. USD/BRL MILHO FUT OLEO DE
SOJA
FUT SOJA SPOT PETRÓLEO CAFÉ CONT JONES ETANOL CACAU OURODOW CBOT
SOJA FUTURO 1,000 BOI GORDO FUT -0,458 1,000 IBOVESPA FUT 0,322 0,247 1,000 INDICE IBOV 0,354 0,207 0,998 1,000 DOLAR IND. -0,859 0,250 -0,467 -0,494 1,000 USD/BRL -0,814 0,084 -0,650 -0,676 0,909 1,000 MILHO FUT 0,785 -0,590 0,345 0,376 -0,542 -0,589 1,000 OLEO DE SOJA 0,906 -0,550 0,410 0,449 -0,775 -0,791 0,905 1,000 SOJA SPOT -0,248 -0,307 -0,631 -0,638 0,242 0,588 -0,360 -0,370 1,000 PETRÓLEO 0,839 -0,271 0,476 0,505 -0,972 -0,894 0,512 0,768 -0,288 1,000 CAFÉ CONT 0,098 0,640 0,400 0,378 -0,294 -0,362 -0,085 -0,037 -0,422 0,263 1,000 DOW JONES -0,723 0,742 -0,178 -0,224 0,651 0,572 -0,822 -0,855 0,121 -0,635 0,242 1,000 ETANOL 0,847 -0,351 0,360 0,390 -0,773 -0,726 0,712 0,778 -0,287 0,773 0,261 -0,618 1,000 CACAU -0,631 0,571 -0,186 -0,231 0,454 0,552 -0,808 -0,802 0,348 -0,436 0,297 0,807 -0,526 1,000 OURO 0,738 -0,369 0,571 0,601 -0,675 -0,760 0,862 0,878 -0,495 0,660 0,093 -0,799 0,655 -0,735 1,000 CBOT -0,788 0,383 -0,280 -0,314 0,897 0,770 -0,440 -0,715 0,089 -0,917 -0,043 0,604 -0,690 0,428 -0,495 1
CBOT estavam altos. Quando o dólar está com uma cotação alta, normalmente a soja spot está valorizada, o que explica o contrato futuro estar em desvantagem.
Em relação à soja spot, a correlação apresentou fraca associação negativa.
Na tabela 4 é apresentado o modelo de regressão proposto para explicar a formação do preço da soja futura a partir das variáveis: boi gordo, Ibovespa futuro, índice Bovespa, índice dólar, milho futuro, óleo de soja futuro, soja spot, petróleo, café, dólar, Dow Jones, etanol, cacau ouro e CBOT. Algumas das variáveis propostas no modelo não são significativas. As variáveis que conseguem explicar o modelo são: milho, soja spot, petróleo, dólar, ou seja, as que possuem p-valor inferior a 0,05. As demais não são significativas para este modelo.
Tabela 4: resultados da regressão.
Fonte: resultados da pesquisa.
Na tabela 5 verifica-se que o coeficiente de determinação do modelo é de 96%. Já, conforme o R-quadrado ajustado, o modelo é explicado em 94% através das variáveis contidas nele. O R-quadrado ajustado que deve ser levado em consideração, pois há variáveis que não são significativas para o modelo de regressão proposto a partir das variáveis já citadas.
Tabela 5: Coeficiente de determinação.
Fonte: Resultado da pesquisa.
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0% Interseção -4228,654 1859,018 -2,275 0,034 -8094,693 -362,614 -8094,693 -362,614 Boi Gordo 2,774 2,065 1,343 0,193 -1,520 7,069 -1,520 7,069 Ibov. Futuro -0,034 0,056 -0,618 0,543 -0,150 0,081 -0,150 0,081 Indice Bovespa 0,021 0,057 0,365 0,719 -0,097 0,138 -0,097 0,138 Indice Dolar 14,965 12,966 1,154 0,261 -11,999 41,929 -11,999 41,929 Milho Futuro 1,710 0,472 3,623 0,002 0,728 2,692 0,728 2,692
Oleo de Soja Fut. 9,043 6,953 1,300 0,208 -5,417 23,503 -5,417 23,503
Soja Spot 15,147 5,309 2,853 0,010 4,107 26,187 4,107 26,187 Petróleo 6,771 2,712 2,497 0,021 1,132 12,410 1,132 12,410 Café -1,038 0,721 -1,440 0,165 -2,538 0,462 -2,538 0,462 Dolar -361,353 123,203 -2,933 0,008 -617,569 -105,138 -617,569 -105,138 Dow Jones 0,035 0,033 1,060 0,301 -0,033 0,103 -0,033 0,103 Etanol 0,021 0,049 0,432 0,670 -0,081 0,124 -0,081 0,124 Cacau 0,132 0,075 1,756 0,094 -0,024 0,288 -0,024 0,288 Ouro -0,462 0,247 -1,871 0,075 -0,976 0,051 -0,976 0,051 CBOT 13,163 6,912 1,904 0,071 -1,212 27,538 -1,212 27,538 R múltiplo 0,9830 R-Quadrado 0,9664 R-quadrado ajustado 0,9424 Erro padrão 54,7903 Observações 37,0000
Após determinar as variáveis que mais influenciavam na cotação futura da soja, a partir do estudo do p-valor, foi realizada a regressão somente com elas. A regressão apresentou 90% de poder de explicação, mas devemos levar em consideração o r quadrado ajustado, que determina 88% do poder de explicação do modelo a partir das variáveis selecionadas, conforme tabela 6.
Tabela 6: coeficiente de determinação com as principais variáveis.
Fonte: resultados da pesquisa.
Na tabela 7 verifica-se que a regressão somente com as variáveis que possuem significância para o modelo. O dólar é uma variável que influenciou negativamente no preço futuro, enquanto a outras, milho futuro, petróleo e soja spot, influenciam positivamente.
Tabela 7: Resultado das regressões com as principais variáveis.
Fonte: resultados da pesquisa.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS.
O agronegócio brasileiro é de grande importância para a balança comercial do país, participando, no ano de 2002, com 40% das exportações brasileiras. Diante da competitividade mundial, o país identificou sua capacidade produtiva e encontrou na tecnologia uma forma de aumentá-la, sem necessidade de aumentar extensivamente as terras cultivadas. O país é um dos principais produtores mundiais de alimentos, possui grandes extensões de terra já em uso, e possui também, outras, que ainda podem ser exploradas.
A soja é o principal produto do agronegócio brasileiro, sendo muito importante para as exportações brasileiras. É uma cultura que permite fácil mecanização e se adapta bem ao clima do sul do país. Hoje, com a tecnologia empregada na cultura, através do
R múltiplo 0,9489
R-Quadrado 0,9003
R-quadrado ajustado 0,8879
Erro padrão 76,4126
Observações 37,0000
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0% Interseção 290,7360038 231,9843555 1,253257 0,219192356 -181,8006629 763,2726705 -181,8006629 763,2726705 USD/BRL -15,36104169 7,163690337 -2,14429 0,039706341 -29,95300133 -0,769082045 -29,95300133 -0,769082045 MILHO FUTURO 1,008460649 0,145052675 6,952375 7,11327E-08 0,71299802 1,303923278 0,71299802 1,303923278 SOJA SPOT 9,555799622 3,36873049 2,836617 0,007844991 2,693920193 16,41767905 2,693920193 16,41767905 PETRÓLEO 2,582554911 1,514787107 1,704896 0,09790552 -0,502965443 5,668075264 -0,502965443 5,668075264
aperfeiçoamento das espécies existentes, ela se adapta a diversos climas. As características climáticas e topográficas contribuem para o Brasil ser o segundo maior produtor de soja do mundo.
O mercado financeiro ainda é pouco explorado no Brasil por pessoas que buscam proteção. Ainda há muito receio de os investidores não obterem o resultado esperado. Através do estudo bibliográfico verifica-se que o mercado futuro pode compensar as perdas no mercado de commodities à vista.
Neste estudo buscou-se verificar quais as variáveis que influenciaram no preço futuro da soja no período de janeiro de 2013 a janeiro de 2016. As variáveis coletadas foram índices, preços futuros e preços à vista. Para alcançar o objetivo proposto, aplicou-se a técnica de correlação e regressão através da ferramenta Excel. Com a análiaplicou-se dos resultados foi possível verificar a significância das variáveis para o modelo. O coeficiente de determinação do modelo foi de 94%. Os resultados apresentados constatam que as variáveis que mais tem relação com o preço futuro da soja são: o dólar, o milho futuro, a soja spot e o petróleo futuro.
Não somente essas variáveis apresentam relação com preço futuro da soja, existem outros fatores que influenciam, porém não foram possíveis de serem acrescentados no modelo proposto. Porém, é possível que outros estudos testem a correlação dos preços das commodities, visto que é um mercado influenciado por diversos fatores, e pode apresentar comportamento diferente de acordo com o período em que for analisado. 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AGROANALYSIS. Custos e perspectivas para grãos e pecuária. Notícia publicada em
2008. Disponível em <
http://www.agroanalysis.com.br/materia_detalhe.php?idMateria=415>. Acesso em: 17 de junho de 2013.
ASSAF NETTO, Alexandre. Mercado financeiro. 8. Ed. São Paulo: Atlas, 2008
ARAUJO, Massilon J. Fundamentos de agronegócios. 2ª Edição. São Paulo: Atlas, 2007. ASSAD, E. D., MARIN, F. R.; EVANGELISTA, S. R.; PILAU, F.G.; FARIAS, J. R. B.; PINTO, H. S.; JUNIOR, J. Z. Sistema de previsão de safra de soja para o Brasil. Disponível em <http://www.scielo.br/pdf/pab/v42n5/02.pdf>. Acesso em 15 de junho de 2013.
BM&F. Commodities. Disponível em:
<http://www.bmfbovespa.com.br/pt_br/produtos/listados-a-vista-e-derivativos/commodities/>. Acesso em 23 de fevereiro de 2016.
CEPEA/ESALQ/USP. Indicadores de preço. Indicador da soja
ESALQ/BM&FBOVESPA – Paranaguá. Disponível em:
<http://cepea.esalq.usp.br/soja/#>. Acesso em 26 de março de 2016.
CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Séries históricas. Disponível em: <http://www.conab.gov.br/conteudos.php?a=1252&t=2>. Acesso em 10 de junho de 2013.
CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra 2004/2005: sexto levantamento, agosto 2005. Brasília: Conab, 2005.
CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra brasileira: grãos: décimo segundo levantamento, setembro 2007. Brasília: Conab, 2007.
CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra brasileira: grãos: décimo segundo levantamento, setembro 2008. Brasília: Conab, 2008.
CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra brasileira: grãos: décimo primeiro levantamento, agosto 2012. Brasília: Conab, 2012.
CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Conjuntura de soja 2013. Brasília:
Conab, 2013. Disponível em:
<http://www.agricultura.gov.br/arq_editor/file/camaras_setoriais/Soja/20RO/Apresentac ao_Conjutura_soja.pdf>. Acesso em 26 de março de 2016.
CONAB -Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra brasileira: grãos: sexto levantamento, Março de 2016. Brasília: Conab, 2016.
CORRÊA, Arnaldo Luiz. Derivativos agrícolas. Arnaldo Luiz Corrêa e Carlos Raíces. 1ª Edição. São Paulo: Globo, 2005.
CVM. Comissão de Valores Mobiliários e BM&F Bovespa. Mercado de derivativos no Brasil: conceitos, produtos e operações. 1ª Edição. Rio de Janeiro: BM&FBovespa –
CVM, 2015. Disponível em:
<http://www.investidor.gov.br/publicacao/LivrosCVM.html>. Acesso em: 01 de dezembro de 2015.
DEERE & Company. Tecnologia: Tecnologia e desenvolvimento. Disponível em: <http://www.deere.com/pt_BR/ag/infocenter/tecnodesenv.html>. Acesso em: 18 de junho de 2013.
FORTUNA, Eduardo. Mercado financeiro: Produtos e serviços. 10ª Edição. Rio de Janeiro: Qua1itymark Ed., 1997.
FURSTENAU, Vivian; Agricultura – a safra de verão 2003 – 2004 no Brasil e no Rio Grande do Sul. Indicadores econômicos – Porto Alegre: FEE. V. 32. 2004.
GIL, Antonio Carlos; Como elaborar projetos de pesquisa. 4ª Edição. São Paulo: Atlas, 2002.HULL, John. Introdução aos mercados futuros e de opções. 2ª Edição. Bolsa de Mercadorias & Futuros em conjunto com Cultura Editores Associados. São Paulo. 1995 GUJARATI, D., N. Econometria básica. 3ª edição. São Paulo: Makron Books,2000. INVESTING. Disponível em: <http://br.investing.com/>. Acesso em 26 de março de 2016.
LAKATOS, Eva Maria; MARCONI, Marina de Andrade; Fundamentos de metodologia cientifica. 5ª Edição. São Paulo: Atlas, 2003.
Marques, P.V.; Mello, P.; Martines, J. G. Mercados Futuros e de Opções Agropecuárias. Série Didática, No P-129, Depto. Economia, Administração e Sociologia (USP/ESALQ), 2006.
MCT - Ministério da Ciência e Tecnologia. Indicadores: comparações internacionais. Disponível em: <http://www.mct.gov.br/index.php/content/view/2076.html>. Acesso: 18 de junho de 2013.
MENDES, Judas Tadeu Grassi; PADILHA JUNIOR, João Batista; AGRONEGÓCIO: uma abordagem econômica. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007.
MISSAO, Mauricio Roberto. Soja: origem, classificação, utilização de uma visão abrangente do mercado. Maringá Management: revista de ciências empresariais, v 3. N 1
– p. 7-15. Jan./jun. 2006. Disponível
em:<http://www.maringamanagement.com.br/novo/index.php/ojs/article/viewFile/54/28 >. Acesso em 26 de março de 2016.
MONSANTO. Institucional - Para sua informação. Disponível em: < http://www.monsanto.com.br/institucional/para_sua_informacao/problemas-de-patente-dos-agricultores.asp>. Acesso em 18 de junho de 2013.
PEREIRA, Leonel Molero. Modelo de formação de preços de commodities agrícolas aplicado ao mercado de açúcar e álcool. USP São Paulo, 2009. Disponível em: <http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-04062009-155921/fr.php>. Acesso em 01 de dezembro de 2015.
PINHEIRO, Juliano Lima. Mercado de capitais: fundamentos e técnicas. 6. Ed. São Paulo: Atlas, 2012.
SAMPAIO, M. H. A De; LAZZARI, M. R.; Agricultura – resultados da safra 2001/2002. Indicadores econômicos – Porto Alegre FEE, v 30, 2003.
SANTOS, Izequias Estevam dos; Manual de métodos e técnicas de pesquisa cientifica. 5ª Edição. Rio de Janeiro: Editora Impetu, 2005.
SYKORA, Nelson Danilo. Preços de commodities agrícolas e o comportamento de mercado invertido (backwardation): o caso da soja. 2013. Disponível em: <https://bibliotecadigital.fgv.br/dspace/handle/10438/11043 >. Acesso em 01 de dezembro de 2015.
SILVA NETO, Lauro de Araújo. Derivativos: definições, emprego e risco. 4. Ed. São Paulo: Atlas, 2009
VERGARA, Sylvia Constant; Projetos e relatórios de pesquisa em administração. 5ª Edição. São Paulo: Editora Atlas, 2004.
WAQUIL, Paulo Dabdal. Mercados e comercialização de produtos agrícolas. Paulo Dabdab Waquil, Marcelo Miele [e] Glauco Schultz; coordenado pela Universidade Aberta do Brasil – UAB/UFRGS e pelo Curso de Graduação Tecnológica – Planejamento e Gestão para o Desenvolvimento Rural da SEAD/UFRGS. – Porto Alegre: Editora da
UFRGS, 2010. Disponível
em:<http://www.ufrgs.br/cursopgdr/downloadsSerie/derad016.pdf>. Acesso em 01 de dezembro de 2015.
ZYLBERSZTAJN, Decio; NEVES, Marcos Fava; NEVES, Evaristo Marzabal; Agronegócio do Brasil. São Paulo: Editora Saraiva, 2005.
