RESUMO: O estudo teve por objetivo
futuro da BM&FBovespa para as principais praças produtoras
obtidos junto ao Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA). A série de dados compreendeu o período de outubro de 2004 a outubro de 2014. Em busca da estimação da razão ótima e da efetividade de hedge, foi aplicado o modelo de variância mínima de Ederington (1979).
da pesquisa sugerem que as operações de
riscos na comercialização do milho proveniente das principais regiões prod oeste), com exceção da principal praça exportadora desta
Palavras-chave: Hedge; Efetividade de
ABSTRACT: The study aimed to analyze the hedge effectiveness operations of corn in the futures market
of the BM&FBovespa for the main producing squares of Brazil. Spot and futures prices were obtained from the Center for Advanced Studies in Applied Economics (CEPEA)
from October 2004 to October 2014. To estimate the optimal ratio and hedging effectiveness we applied the minimum variance model of the Ederington (1979). The research results suggest that the hedging with futures contracts are effective in management risk in the marketing of corn for the main producing squares of Brazil (south and center
Paranaguá-PR.
Keywords: Hedge; Hedge Effectiveness;
1. INTRODUÇÃO
O mercado de commodities
agronegócio e suas respectivas operações e negócios representam 23,63% do Produto Interno Bruto (PIB) da economia brasileira, segundo dados divulgados pelo Centro de Estudos Avançados em Economia A
1 Bacharel em Administração pela Universidade Federal de Uberlândia
2 Doutor em Administração pela Fundação Getulio Vargas (FGV/EAESP) e Professor de Finanças na Universidade
Federal de Uberlândia (UFU); professorodil
3 Mestre em Agronegócio pela UFG e Professor de Finanças na
waltuir@unifan.edu.br
4 Mestre em Economia pela UFPB e Professora de Economia no Instituto Aphonsiano de Ensino Superior (IAESUP)
sreoli@yahoo.com
Efetividade de Hedging do
Milho no Mercado Futuro
da BM&FBovespa p
Principais Praças
Produtoras do Brasil
Ari Gonçalves Vilela Júnior Odilon José de Oliveira Neto
Waltuir
Simone Oliveira Rezende
O estudo teve por objetivo analisar a efetividade das operações de hedge
futuro da BM&FBovespa para as principais praças produtoras do Brasil. Os preços à vista e futuros foram ao Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA). A série de dados compreendeu o período de outubro de 2004 a outubro de 2014. Em busca da estimação da razão ótima e
foi aplicado o modelo de variância mínima de Ederington (1979).
da pesquisa sugerem que as operações de hedge com contratos futuros são efetivas na mitigação dos riscos na comercialização do milho proveniente das principais regiões produtoras do Brasil
principal praça exportadora desta commodity, Paranaguá Efetividade de Hedging; Milho; Mercado Futuro.
The study aimed to analyze the hedge effectiveness operations of corn in the futures market of the BM&FBovespa for the main producing squares of Brazil. Spot and futures prices were obtained from the Center for Advanced Studies in Applied Economics (CEPEA). The time series comprised the period from October 2004 to October 2014. To estimate the optimal ratio and hedging effectiveness we applied the minimum variance model of the Ederington (1979). The research results suggest that the hedging tracts are effective in management risk in the marketing of corn for the main producing squares of Brazil (south and center-west), except for the main export square of this commodity,
Hedge; Hedge Effectiveness; Corn; Futures Market.
commodities agrícolas é muito importante para a economia do Brasil. O agronegócio e suas respectivas operações e negócios representam 23,63% do Produto Interno Bruto (PIB) da economia brasileira, segundo dados divulgados pelo Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA, 2014). Como um dos destaques, a cultura do milho é
Bacharel em Administração pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU); ari.juniorgv@gmail.com.
Doutor em Administração pela Fundação Getulio Vargas (FGV/EAESP) e Professor de Finanças na Universidade professorodilon@yahoo.com.br
Mestre em Agronegócio pela UFG e Professor de Finanças na Faculdade Alfredo Nasser (UNIFAN)
Mestre em Economia pela UFPB e Professora de Economia no Instituto Aphonsiano de Ensino Superior (IAESUP)
de Hedging do
Milho no Mercado Futuro
Bovespa para as
Principais Praças
o Brasil
Ari Gonçalves Vilela Júnior1
Odilon José de Oliveira Neto2
Waltuir Batista Machado3
Simone Oliveira Rezende4
hedge do milho no mercado do Brasil. Os preços à vista e futuros foram ao Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA). A série de dados compreendeu o período de outubro de 2004 a outubro de 2014. Em busca da estimação da razão ótima e foi aplicado o modelo de variância mínima de Ederington (1979). Os resultados com contratos futuros são efetivas na mitigação dos utoras do Brasil (sul e centro-, Paranaguá-PR.
The study aimed to analyze the hedge effectiveness operations of corn in the futures market of the BM&FBovespa for the main producing squares of Brazil. Spot and futures prices were obtained from . The time series comprised the period from October 2004 to October 2014. To estimate the optimal ratio and hedging effectiveness we applied the minimum variance model of the Ederington (1979). The research results suggest that the hedging tracts are effective in management risk in the marketing of corn for the main producing except for the main export square of this commodity,
agrícolas é muito importante para a economia do Brasil. O agronegócio e suas respectivas operações e negócios representam 23,63% do Produto Interno Bruto (PIB) da economia brasileira, segundo dados divulgados pelo Centro de Estudos Como um dos destaques, a cultura do milho é
(UFU); ari.juniorgv@gmail.com.
Doutor em Administração pela Fundação Getulio Vargas (FGV/EAESP) e Professor de Finanças na Universidade Faculdade Alfredo Nasser (UNIFAN);
relevante para o setor agrícola, principalmente devido à versatilidade no uso, sendo utilizado para a alimentação humana e animal, além de ser um produto que faz parte constante da pauta das exportações agrícolas brasileiras.
As commodities são mercadorias provenientes de cultivo ou extração, com características uniformes e produzidas em grande escala e comercializadas a nível mundial, podendo ser estocadas durante um período de tempo sem qu
Estas são negociadas em bolsas, tendo seu preço definido pelo mercado internacional podendo sofrer oscilações nas suas cotações devido
mundial (WEDEKIN; PINAZZA, 1988).
produção e comercialização de commodities estes, se destaca o risco de preço.
O mercado do milho gera grande incerteza quanto ao preço, devido ao seu alto risco econômico, fatores climáticos, qualidade na produção, perecibilidade do produto e a volatilidade no preço, que transparece as incertezas relacionadas principalmente à oferta e demanda. Uma das principais formas de mitigação do risco de volatilidade do preço no mercado à vista é a utilização do mercado futuro como estratégia de proteção. Dessa forma, produtores e agentes envolvidos nesse mercado assumem posição de
que buscam a proteção contra oscilações inesperadas no preço à vista de seus a Como precursor dos estudos nessa área, Working (1953) definiu o operação de compra e venda, utilizando
supervisionados por uma bolsa de
para um contrato posterior de compra e venda em outros termos, facilitando as decisões de compra e venda de um ativo e tendo como finalidade diminuir seus riscos e também proporcionar maior liberdade para as decisões empresariais.
conceito de hedge, a importância deste como o ato de
operadores de commodities para especuladores interessados em obter retornos em consequência dos riscos assumidos.
No Brasil, os contratos de
Bolsa de Valores de Mercadorias & Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA). A
negociada em forma de contratos futuros padronizados em quantidade, qualidade e classificação do ativo, entre outros.
opções de milho alcançou a quantidade de 968.841 contratos, registrando o maior número de negociação entre as commodities agrícolas (BM&FBOVESPA, 2014).
Ao considerar as incertezas de preço no mercado do
questionamento: as operações de gerenciamento de preço do milho no mercado futuro da BM&FBovespa são efetivas em mitigação do risco para as principais praças produtoras brasileiras?
Diante desse questionamento, este estudo te efetividade das operações de hedge
principais praças produtoras desta Fundo-RS, Rio Verde-GO, Chapecó
será avaliada a principal praça exportadora
relevante para o setor agrícola, principalmente devido à versatilidade no uso, sendo utilizado para a alimentação humana e animal, além de ser um produto que faz parte constante da pauta
s exportações agrícolas brasileiras.
são mercadorias provenientes de cultivo ou extração, com características uniformes e produzidas em grande escala e comercializadas a nível mundial, podendo ser estocadas durante um período de tempo sem que ocorra perda na sua qualidade. Estas são negociadas em bolsas, tendo seu preço definido pelo mercado internacional podendo sofrer oscilações nas suas cotações devido às perdas e ganhos no fluxo financeiro mundial (WEDEKIN; PINAZZA, 1988). Assim como acontece em outras culturas agrícolas, a commodities agrícolas também estão sujeitas a riscos, dentre
O mercado do milho gera grande incerteza quanto ao preço, devido ao seu alto risco o, fatores climáticos, qualidade na produção, perecibilidade do produto e a volatilidade no preço, que transparece as incertezas relacionadas principalmente à oferta e demanda. Uma das principais formas de mitigação do risco de volatilidade do preço no cado à vista é a utilização do mercado futuro como estratégia de proteção. Dessa forma, produtores e agentes envolvidos nesse mercado assumem posição de hedgers, que são agentes que buscam a proteção contra oscilações inesperadas no preço à vista de seus ativos.
Como precursor dos estudos nessa área, Working (1953) definiu o hedging
operação de compra e venda, utilizando-se de contratos padronizados, estabelecidos e supervisionados por uma bolsa de commodities organizada, como um substituto temporá para um contrato posterior de compra e venda em outros termos, facilitando as decisões de compra e venda de um ativo e tendo como finalidade diminuir seus riscos e também proporcionar maior liberdade para as decisões empresariais. Ederington (1979) inc
, a importância deste como o ato de transferência do risco de preço de para especuladores interessados em obter retornos em consequência dos riscos assumidos.
de commodities agrícolas são principalmente negociados na Bolsa de Valores de Mercadorias & Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA). A commodity
negociada em forma de contratos futuros padronizados em quantidade, qualidade e classificação do ativo, entre outros. Em 2014, o número de contratos futuros negociados e de opções de milho alcançou a quantidade de 968.841 contratos, registrando o maior número de
agrícolas (BM&FBOVESPA, 2014).
Ao considerar as incertezas de preço no mercado do milho, levanta-se o seguinte questionamento: as operações de gerenciamento de preço do milho no mercado futuro da BM&FBovespa são efetivas em mitigação do risco para as principais praças produtoras
Diante desse questionamento, este estudo tem por objetivo principal analisar a hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa para as principais praças produtoras desta commodity no Brasil, mais precisamente, Ijuí
GO, Chapecó-SC, Ponta Grossa-PR, Norte Paraná e Cascavel
será avaliada a principal praça exportadora do milho no Brasil, Paranaguá-PR. Devido à falta de relevante para o setor agrícola, principalmente devido à versatilidade no uso, sendo utilizado para a alimentação humana e animal, além de ser um produto que faz parte constante da pauta
são mercadorias provenientes de cultivo ou extração, com características uniformes e produzidas em grande escala e comercializadas a nível mundial, e ocorra perda na sua qualidade. Estas são negociadas em bolsas, tendo seu preço definido pelo mercado internacional, perdas e ganhos no fluxo financeiro ntece em outras culturas agrícolas, a agrícolas também estão sujeitas a riscos, dentre
O mercado do milho gera grande incerteza quanto ao preço, devido ao seu alto risco o, fatores climáticos, qualidade na produção, perecibilidade do produto e a volatilidade no preço, que transparece as incertezas relacionadas principalmente à oferta e demanda. Uma das principais formas de mitigação do risco de volatilidade do preço no cado à vista é a utilização do mercado futuro como estratégia de proteção. Dessa forma, que são agentes tivos.
hedging como uma se de contratos padronizados, estabelecidos e organizada, como um substituto temporário para um contrato posterior de compra e venda em outros termos, facilitando as decisões de compra e venda de um ativo e tendo como finalidade diminuir seus riscos e também Ederington (1979) incorpora ao risco de preço de para especuladores interessados em obter retornos em
agrícolas são principalmente negociados na commodity milho é negociada em forma de contratos futuros padronizados em quantidade, qualidade e 014, o número de contratos futuros negociados e de opções de milho alcançou a quantidade de 968.841 contratos, registrando o maior número de
se o seguinte questionamento: as operações de gerenciamento de preço do milho no mercado futuro da BM&FBovespa são efetivas em mitigação do risco para as principais praças produtoras
m por objetivo principal analisar a do milho no mercado futuro da BM&FBovespa para as no Brasil, mais precisamente, Ijuí-RS, Passo PR, Norte Paraná e Cascavel-PR, também PR. Devido à falta de
acesso à série temporal dos preços à vista nas praças produtoras do estado de Mato Grosso, este não faz parte do presente estudo, o que não diminui sua relevância como praça produtora de milho. Especificamente, o estudo busca também, analisar o comportamento dos preços à vista e futuros no mercado para essas regiões, estimar a base de preços, o risco da base e a razão ót das operações no mercado.
2. REVISÃO DE LITERATURA
O gerenciamento de risco na comercialização de
de diversas pesquisas no Brasil e no mundo. Assim sendo, em busca de atingir o objetivo proposto por este estudo é apresentada a seguir uma revisão de literatura de pesquisas sobre hedge que foram realizadas no Brasil a partir do
commodities: café, boi gordo, milho, soja, etanol e açúcar.
Fileni, Marques e Machado (1999) foram alguns dos pioneiros dos estudos neste campo no Brasil. Em sua pesquisa
base do café arábica para várias regiões do Estado de Minas Gerais com o uso de contratos futuros do milho da BM&F. Os resultados foram significativos para a maioria das regiões estudadas, com a redução do risco de preços para
Paranaíba, atingindo uma efetividade de 75% e 80%, respectivamente.
enfoque, Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003) verificaram o desempenho das operações de hedge do café arábica para alguns munic
estratégia de utilização do mercado futuro para a comercialização do café aparentava uma opção viável, desde que fossem utilizados valores da base local como ferramenta de tomada de decisão na comercialização da mercadoria. Os resultados das operações de
apresentaram bem próximos aos que foram alcançados por Fileni, Marques e Machado (1999). Com seu estudo, Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003) reforçaram a importância da utilização dos valores de base local como ferramenta de auxílio na tomada de decisão tanto para compradores como para vendedores de café.
Em estudo semelhante, Müller, Moura e Lima (2008) estimam a razão ótima e compararam as efetividades computadas por estratégias de
café arábica produzido no Brasil. Os resultados apontaram uma efetividade maior para modelos dinâmicos heterocedásticos de estimação. Em relação à redução de risco de preço, a diferença na efetividade não se apresentou tão signific
razão de hedge.
As variações de preços no mercado à vista e entre as principais pesquisas na área.
(2008) que estimaram e analisaram a razão ótima e a efetividade do
Estado de Goiás no mercado futuro da BM&F. Como resultado, encontraram uma efetividade próxima a 90% para a carteira protegida, além de assinalarem que as diferenças nas raz hedge não apresentam significância para horizontes de safra e entressafra. Utilizando o mesmo método de estimação para cálculo do posicionamento ótimo em contratos no mercado futuro, Guimarães (2005) analisou as operações de
produtoras do Brasil, por meio do modelo de Myers e Thompson (1989), no qual se observou acesso à série temporal dos preços à vista nas praças produtoras do estado de Mato Grosso, este ente estudo, o que não diminui sua relevância como praça produtora de Especificamente, o estudo busca também, analisar o comportamento dos preços à vista e futuros no mercado para essas regiões, estimar a base de preços, o risco da base e a razão ót das operações no mercado.
REVISÃO DE LITERATURA
O gerenciamento de risco na comercialização de commodities agrícolas vem sendo alvo de diversas pesquisas no Brasil e no mundo. Assim sendo, em busca de atingir o objetivo proposto por este estudo é apresentada a seguir uma revisão de literatura de pesquisas sobre
foram realizadas no Brasil a partir do final da década de 1990 : café, boi gordo, milho, soja, etanol e açúcar.
Fileni, Marques e Machado (1999) foram alguns dos pioneiros dos estudos neste campo no Brasil. Em sua pesquisa, os autores procuraram analisar a efetividade do
base do café arábica para várias regiões do Estado de Minas Gerais com o uso de contratos futuros do milho da BM&F. Os resultados foram significativos para a maioria das regiões estudadas, com a redução do risco de preços para as regiões do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba, atingindo uma efetividade de 75% e 80%, respectivamente.
enfoque, Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003) verificaram o desempenho das operações de do café arábica para alguns municípios de Minas Gerais e São Paulo.
estratégia de utilização do mercado futuro para a comercialização do café aparentava uma opção viável, desde que fossem utilizados valores da base local como ferramenta de tomada de
zação da mercadoria. Os resultados das operações de
apresentaram bem próximos aos que foram alcançados por Fileni, Marques e Machado (1999). Com seu estudo, Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003) reforçaram a importância da utilização de base local como ferramenta de auxílio na tomada de decisão tanto para compradores como para vendedores de café.
Em estudo semelhante, Müller, Moura e Lima (2008) estimam a razão ótima e compararam as efetividades computadas por estratégias de hedge estáticos e dinâmicos para o café arábica produzido no Brasil. Os resultados apontaram uma efetividade maior para modelos dinâmicos heterocedásticos de estimação. Em relação à redução de risco de preço, a diferença na efetividade não se apresentou tão significante quanto ao modelo definido para estimação da
As variações de preços no mercado à vista e o futuro do boi gordo também se destacam entre as principais pesquisas na área. Esse é o caso da pesquisa de Oliveira Neto e Figueiredo
estimaram e analisaram a razão ótima e a efetividade do hedge
Estado de Goiás no mercado futuro da BM&F. Como resultado, encontraram uma efetividade próxima a 90% para a carteira protegida, além de assinalarem que as diferenças nas raz
não apresentam significância para horizontes de safra e entressafra. Utilizando o mesmo método de estimação para cálculo do posicionamento ótimo em contratos no mercado futuro, Guimarães (2005) analisou as operações de hedge do boi gordo para
produtoras do Brasil, por meio do modelo de Myers e Thompson (1989), no qual se observou acesso à série temporal dos preços à vista nas praças produtoras do estado de Mato Grosso, este ente estudo, o que não diminui sua relevância como praça produtora de Especificamente, o estudo busca também, analisar o comportamento dos preços à vista e futuros no mercado para essas regiões, estimar a base de preços, o risco da base e a razão ótima
agrícolas vem sendo alvo de diversas pesquisas no Brasil e no mundo. Assim sendo, em busca de atingir o objetivo proposto por este estudo é apresentada a seguir uma revisão de literatura de pesquisas sobre final da década de 1990, com destaque para as
Fileni, Marques e Machado (1999) foram alguns dos pioneiros dos estudos neste campo ividade do hedge e estimar a base do café arábica para várias regiões do Estado de Minas Gerais com o uso de contratos futuros do milho da BM&F. Os resultados foram significativos para a maioria das regiões as regiões do Triângulo Mineiro e Alto Seguindo esse mesmo enfoque, Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003) verificaram o desempenho das operações de ípios de Minas Gerais e São Paulo. Observou-se que a estratégia de utilização do mercado futuro para a comercialização do café aparentava uma opção viável, desde que fossem utilizados valores da base local como ferramenta de tomada de zação da mercadoria. Os resultados das operações de hedge se apresentaram bem próximos aos que foram alcançados por Fileni, Marques e Machado (1999). Com seu estudo, Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003) reforçaram a importância da utilização de base local como ferramenta de auxílio na tomada de decisão tanto para
Em estudo semelhante, Müller, Moura e Lima (2008) estimam a razão ótima e ticos e dinâmicos para o café arábica produzido no Brasil. Os resultados apontaram uma efetividade maior para modelos dinâmicos heterocedásticos de estimação. Em relação à redução de risco de preço, a diferença ante quanto ao modelo definido para estimação da
futuro do boi gordo também se destacam Oliveira Neto e Figueiredo hedge do boi gordo para o Estado de Goiás no mercado futuro da BM&F. Como resultado, encontraram uma efetividade próxima a 90% para a carteira protegida, além de assinalarem que as diferenças nas razões de não apresentam significância para horizontes de safra e entressafra. Utilizando o mesmo método de estimação para cálculo do posicionamento ótimo em contratos no mercado futuro, do boi gordo para importantes regiões produtoras do Brasil, por meio do modelo de Myers e Thompson (1989), no qual se observou
uma efetividade maior quando utilizado os preços semanais para a estimação da razão ótima. Neste estudo também foi testada a efetividade pela estim
por dados diários.
Nessa mesma linha de pesquisa, Rosalem, Gomes e Oliveira (2008) avaliaram os retornos que as estratégias de hedge com contratos futuros proporcionavam aos produtores, exportadores e demais interessados n
sudeste e centro-oeste do Brasil. Assim, constataram uma diversidade nos valores da base e do risco de base, demonstrando uma característica própria de comercialização para cada localidade.
Costa Júnior et al (2012) analisaram as operações de
do Triângulo Mineiro no mercado futuro da BM&FBovespa, adotando o mesmo modelo que Guimarães (2005), ou seja, o modelo Myers e Thompson (1989). Atingiu
significativo em capacidade de mitigação do risco com as operações de
aproximadamente 73% de efetividade em redução do risco da volatilidade de preço no mercado à vista da arroba do boi gordo para a região.
Guerra, Door e Freitas (2013) também desenvolv se de fato as operações de
proporcionavam resultados efetivos para a mitigação dos riscos provenientes das oscilações de preços à vista, por sua vez, para o Estado do Rio
modelo autoregressivo bivariado (VAR) para análise das séries temporais. A razão ótima e efetividade do hedge foram de 5,61% e 12%, respectivamente, e são consideradas baixas comparadas aos estudos de Fileni, Mar
(2003), Oliveira Neto e Figueiredo (2008), Müller, Moura e Lima (2008) e Costa Júnior (2012), sugerindo que as operações de
preços para os pecuaristas de gado de corte do Rio Grande do Sul. Outro mecanismo utilizado em contratos no mercado futuro é o Howard e D’antonio (1984), o cross
ser tão eficiente quanto o hedging, futuro são muito similares.
Em um recente estudo realizado em 2014, Oliveira Neto e Garcia (2014) propuseram verificar as operações de cross hedging
da BM&FBovespa em relação ao risco e retorno que as operações poderiam proporcionar aos agentes no mercado. Os resultados mostraram que o retorno médio da carteira protegida atingiu cerca de 2,60% de retorno, com uma mitigação dos riscos de p
aproximadamente 78%.
Dentre as commodities estudadas, o milho e a soja são foco de diversas pesquisas relacionadas ao gerenciamento do risco de preços no mercado
soja, Medeiros, Cunha e Wander (2013) estimaram a razão de hedge ótima como forma de gestão do risco da soja produzida no município de Sorriso
resultados apontaram que os agentes da cadeia produtiva do milho de Rio V
devem fazer hedge de 53,88% e 69,44% da produção no mercado à vista para terem 42,47% e 52,85% de efetividade, respectivamente. Os resultados da pesquisa permitiram observar ainda uma efetividade maior quando utilizado os preços semanais para a estimação da razão ótima. Neste estudo também foi testada a efetividade pela estimativa de razão de hedge
Nessa mesma linha de pesquisa, Rosalem, Gomes e Oliveira (2008) avaliaram os retornos com contratos futuros proporcionavam aos produtores, exportadores e demais interessados no mercado do boi gordo para algumas regiões do sul, oeste do Brasil. Assim, constataram uma diversidade nos valores da base e do risco de base, demonstrando uma característica própria de comercialização para cada
(2012) analisaram as operações de hedge do boi gordo para a região do Triângulo Mineiro no mercado futuro da BM&FBovespa, adotando o mesmo modelo que Guimarães (2005), ou seja, o modelo Myers e Thompson (1989). Atingiu-se um resultado
m capacidade de mitigação do risco com as operações de hedge
aproximadamente 73% de efetividade em redução do risco da volatilidade de preço no mercado à vista da arroba do boi gordo para a região.
Guerra, Door e Freitas (2013) também desenvolveram um trabalho buscando averiguar se de fato as operações de hedge utilizadas no mercado futuro da BM&FBovespa proporcionavam resultados efetivos para a mitigação dos riscos provenientes das oscilações de preços à vista, por sua vez, para o Estado do Rio Grande do Sul. Neste estudo foi aplicado o modelo autoregressivo bivariado (VAR) para análise das séries temporais. A razão ótima e foram de 5,61% e 12%, respectivamente, e são consideradas baixas comparadas aos estudos de Fileni, Marques e Machado (1999), Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003), Oliveira Neto e Figueiredo (2008), Müller, Moura e Lima (2008) e Costa Júnior (2012), sugerindo que as operações de hedge não são viáveis para o gerenciamento de risco de
pecuaristas de gado de corte do Rio Grande do Sul.
Outro mecanismo utilizado em contratos no mercado futuro é o cross hedging
cross hedging é uma ferramenta contra o risco de preço que pode edging, se não melhor,quando o ativo a ser protegido e o contrato
Em um recente estudo realizado em 2014, Oliveira Neto e Garcia (2014) propuseram hedging para o novilho uruguaio no mercado futuro
da BM&FBovespa em relação ao risco e retorno que as operações poderiam proporcionar aos agentes no mercado. Os resultados mostraram que o retorno médio da carteira protegida atingiu cerca de 2,60% de retorno, com uma mitigação dos riscos de p
estudadas, o milho e a soja são foco de diversas pesquisas relacionadas ao gerenciamento do risco de preços no mercado futuro. A respeito da
soja, Medeiros, Cunha e Wander (2013) estimaram a razão de hedge ótima como forma de gestão do risco da soja produzida no município de Sorriso - MT e na região de Rio Verde
resultados apontaram que os agentes da cadeia produtiva do milho de Rio Verde e Sorriso de 53,88% e 69,44% da produção no mercado à vista para terem 42,47% e 52,85% de efetividade, respectivamente. Os resultados da pesquisa permitiram observar ainda uma efetividade maior quando utilizado os preços semanais para a estimação da razão ótima. hedge computada
Nessa mesma linha de pesquisa, Rosalem, Gomes e Oliveira (2008) avaliaram os retornos com contratos futuros proporcionavam aos produtores, o mercado do boi gordo para algumas regiões do sul, oeste do Brasil. Assim, constataram uma diversidade nos valores da base e do risco de base, demonstrando uma característica própria de comercialização para cada
do boi gordo para a região do Triângulo Mineiro no mercado futuro da BM&FBovespa, adotando o mesmo modelo que se um resultado hedge, chegando à aproximadamente 73% de efetividade em redução do risco da volatilidade de preço no
eram um trabalho buscando averiguar utilizadas no mercado futuro da BM&FBovespa proporcionavam resultados efetivos para a mitigação dos riscos provenientes das oscilações de Grande do Sul. Neste estudo foi aplicado o modelo autoregressivo bivariado (VAR) para análise das séries temporais. A razão ótima e foram de 5,61% e 12%, respectivamente, e são consideradas baixas ques e Machado (1999), Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003), Oliveira Neto e Figueiredo (2008), Müller, Moura e Lima (2008) e Costa Júnior et al. não são viáveis para o gerenciamento de risco de
cross hedging. Segundo é uma ferramenta contra o risco de preço que pode se não melhor,quando o ativo a ser protegido e o contrato
Em um recente estudo realizado em 2014, Oliveira Neto e Garcia (2014) propuseram para o novilho uruguaio no mercado futuro do boi gordo da BM&FBovespa em relação ao risco e retorno que as operações poderiam proporcionar aos agentes no mercado. Os resultados mostraram que o retorno médio da carteira protegida atingiu cerca de 2,60% de retorno, com uma mitigação dos riscos de preços de
estudadas, o milho e a soja são foco de diversas pesquisas A respeito da commodity soja, Medeiros, Cunha e Wander (2013) estimaram a razão de hedge ótima como forma de MT e na região de Rio Verde - GO. Os erde e Sorriso de 53,88% e 69,44% da produção no mercado à vista para terem 42,47% e 52,85% de efetividade, respectivamente. Os resultados da pesquisa permitiram observar ainda
que os produtores de soja da região de Sorriso estão mais exp devem fazer hedge de um maior percentual no mercado futuro.
Visando analisar as operações de mais precisamente na Chicago Board of Trade
diferentes vencimentos para examinar a proteção oferecida pelos contratos futuros da CBOT aos hedgers brasileiros de soja em grão.
contratos com vencimento no segundo semestre, particularmente, par
em julho e agosto, também mostrou que os contratos são mais efetivos para as regiões mais próximas aos portos de exportação.
Outros mercados de anos, este é o caso das pr
Santoro (2008) buscaram encontrar um plano ótimo de programação e controle da produção em uma usina de açúcar e álcool, visando estabelecer o melhor mix do
mês respeitando-se as restrições de estoque, o fluxo de caixa e os contratos estabelecidos. O resultado da pesquisa sugere que deve ser priorizado por ordem o
anidro e álcool hidratado a fim de minimizar os riscos de investimentos e programações produção.
Em relação ao estudo do milho, Tonin, Braga e Coelho (2009) verificaram a relação de preços futuros e à vista do milho na região de Maringá no Estado do Paraná. Foi calculada a efetividade e a razão de
respectivo percentual da produção que deve ser vinculado aos contratos futuros do milho da BM&FBovespa, de forma a maximizar a utilidade dos
preços. Com base nos resultados da pesquisa, os au
mecanismo viável para mitigar os riscos de perdas dos agentes no mercado, ele possui uma efetividade baixa para a região de Maringá.
Em pesquisa similar
Machado (2009) analisaram as operações de
BM&FBovespa para o Estado de Goiás e calcularam a razão de
respectiva efetividade. O modelo de Myers e Thompson foi aplicado como base para
ótima. Os resultados apontaram que as operações no mercado futuro da BM&FBovespa para o Estado de Goiás, pelo uso da razão de
70% o risco de preços do mercado à vista do milho. Rodrigues e Cunha (2
redução de riscos e à obtenção da parcela ótima nas negociações em mercados futuros para os principais municípios produtores de milho do Estado de Goiás, computaram a razão de ótima e sua efetividade por meio da aplicação de três modelos de estimação, são eles: modelo de variância mínima baseado no método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), modelo autorregressivo bivariado (VAR) e o modelo de correção de erros (VEC). Os resultados apontaram o modelo de variância mínima baseado no MQO como o mais viável. Em relação à negociação de contratos futuros, a maioria dos municípios apresentou um percentual ótimo de aproximadamente 62%. Quanto à proteção do
considerada efetiva em redução do risco de preços do milho para todos os municípios avaliados no estudo.
que os produtores de soja da região de Sorriso estão mais expostos aos riscos, por este motivo de um maior percentual no mercado futuro.
Visando analisar as operações de hedge, mas com base na bolsa de valores do exterior, Chicago Board of Trade (CBOT), Martins e Aguiar (2004)
diferentes vencimentos para examinar a proteção oferecida pelos contratos futuros da CBOT brasileiros de soja em grão. A pesquisa apontou uma maior efetividade dos contratos com vencimento no segundo semestre, particularmente, para os que são liquidados em julho e agosto, também mostrou que os contratos são mais efetivos para as regiões mais próximas aos portos de exportação.
Outros mercados de commodities agrícolas começaram a ser pesquisados nos últimos anos, este é o caso das provenientes do setor sucroalcooleiro. Nesse contexto, Carvalho e Santoro (2008) buscaram encontrar um plano ótimo de programação e controle da produção em uma usina de açúcar e álcool, visando estabelecer o melhor mix do hedge
se as restrições de estoque, o fluxo de caixa e os contratos estabelecidos. O resultado da pesquisa sugere que deve ser priorizado por ordem o hedge
anidro e álcool hidratado a fim de minimizar os riscos de investimentos e programações
Em relação ao estudo do milho, Tonin, Braga e Coelho (2009) verificaram a relação de preços futuros e à vista do milho na região de Maringá no Estado do Paraná. Foi calculada a efetividade e a razão de hedge ótima em busca de encontrar o nível ótimo de proteção e o respectivo percentual da produção que deve ser vinculado aos contratos futuros do milho da BM&FBovespa, de forma a maximizar a utilidade dos hedgers em termos de redução do risco de preços. Com base nos resultados da pesquisa, os autores afirmam que, embora o
mecanismo viável para mitigar os riscos de perdas dos agentes no mercado, ele possui uma efetividade baixa para a região de Maringá.
Em pesquisa similar a de Tonin, Braga e Coelho (2009), Oliveira Neto, Figueiredo Machado (2009) analisaram as operações de hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa para o Estado de Goiás e calcularam a razão de hedge ótima desta operação e sua respectiva efetividade. O modelo de Myers e Thompson foi aplicado como base para
. Os resultados apontaram que as operações no mercado futuro da BM&FBovespa para o pelo uso da razão de hedge ótima estimadas, diminuem em aproximadamente 70% o risco de preços do mercado à vista do milho.
Rodrigues e Cunha (2013), a fim de apontar qual o modelo mais eficiente no auxílio redução de riscos e à obtenção da parcela ótima nas negociações em mercados futuros para os principais municípios produtores de milho do Estado de Goiás, computaram a razão de
ua efetividade por meio da aplicação de três modelos de estimação, são eles: modelo de variância mínima baseado no método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), modelo autorregressivo bivariado (VAR) e o modelo de correção de erros (VEC). Os resultados ontaram o modelo de variância mínima baseado no MQO como o mais viável. Em relação à negociação de contratos futuros, a maioria dos municípios apresentou um percentual ótimo de aproximadamente 62%. Quanto à proteção do hedge, demonstrou-se que a operação
considerada efetiva em redução do risco de preços do milho para todos os municípios avaliados ostos aos riscos, por este motivo
, mas com base na bolsa de valores do exterior, (CBOT), Martins e Aguiar (2004) analisaram os diferentes vencimentos para examinar a proteção oferecida pelos contratos futuros da CBOT A pesquisa apontou uma maior efetividade dos a os que são liquidados em julho e agosto, também mostrou que os contratos são mais efetivos para as regiões mais
agrícolas começaram a ser pesquisados nos últimos ovenientes do setor sucroalcooleiro. Nesse contexto, Carvalho e Santoro (2008) buscaram encontrar um plano ótimo de programação e controle da produção hedge de venda em cada se as restrições de estoque, o fluxo de caixa e os contratos estabelecidos. O hedge do açúcar, álcool anidro e álcool hidratado a fim de minimizar os riscos de investimentos e programações de
Em relação ao estudo do milho, Tonin, Braga e Coelho (2009) verificaram a relação de preços futuros e à vista do milho na região de Maringá no Estado do Paraná. Foi calculada a l ótimo de proteção e o respectivo percentual da produção que deve ser vinculado aos contratos futuros do milho da em termos de redução do risco de tores afirmam que, embora o hedge seja um mecanismo viável para mitigar os riscos de perdas dos agentes no mercado, ele possui uma
de Tonin, Braga e Coelho (2009), Oliveira Neto, Figueiredo e do milho no mercado futuro da ótima desta operação e sua respectiva efetividade. O modelo de Myers e Thompson foi aplicado como base para estimativa . Os resultados apontaram que as operações no mercado futuro da BM&FBovespa para o diminuem em aproximadamente
013), a fim de apontar qual o modelo mais eficiente no auxílio a redução de riscos e à obtenção da parcela ótima nas negociações em mercados futuros para os principais municípios produtores de milho do Estado de Goiás, computaram a razão de hedge ua efetividade por meio da aplicação de três modelos de estimação, são eles: modelo de variância mínima baseado no método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), modelo autorregressivo bivariado (VAR) e o modelo de correção de erros (VEC). Os resultados ontaram o modelo de variância mínima baseado no MQO como o mais viável. Em relação à negociação de contratos futuros, a maioria dos municípios apresentou um percentual ótimo de se que a operação pode ser considerada efetiva em redução do risco de preços do milho para todos os municípios avaliados
Conforme pode ser verificado
razão de hedge ótima de Ederington (1979) e de Myers e Thomp
aplicados em estudos empíricos brasileiros. Em comum, esses modelos baseiam dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para estimação da razão de
não ser objetivo deste estudo, percebem modelos os responsáveis por atingir
diferenças em mitigação de risco pela aplicação da razão ótima estimada pelos mesmos apresentam tão significativas a ponto de definir a superioridade de um sobre os demais.
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS O presente estudo caracteriza
Os dados foram obtidos no Centro de Estudos em Economia Aplicada (CEPEA) da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiróz (ESALQ) da Universidade de São Paulo (USP).
indicador, usado pela BM&FBovespa para definir o preço futuro do milho Campinas (SP), sendo cotado em reais
início com o levantamento de dados das séries temporais de preços para as principais praças produtoras de milho. O período em estudo está compreendido entre outubro de 2004 e outubro de 2014, totalizando o número de 121
Os preços à vista referem-se às principais praças produtoras de milho do Brasil: Ijuí Passo Fundo-RS, Rio Verde-GO, Chapecó
Cascavel-PR. As praças produtoras da região de Mato Grosso não fa
à falta de acesso às séries temporais dos preços à vista. A região de Paranaguá
parte do estudo pois se destacam como sendo a praça em que se encontra o porto com maior escoamento de milho para exportação.
de hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa, primeiramente foi avaliado o comportamento dos preços à vista e futuros, em seguida estimada a base, o risco da base e a correlação linear entre os preços p
base, o estudo segue com a mensuração da razão modelo de variância mínima de Ederington
séries temporais e estimação da razão e efetividade de
O modelo de regressão simples de Ederington (1979) é um dos modelos mais utilizados para pesquisas de hedge. Conhecido como o modelo de variância mínima, ele é obtido através da regressão da variação dos preços à vista sobre a variação dos preços futuros. A razão de hedge de mínima variância ou ótima de Ederington (1979) é estimada conforme a equação 1:
t
S
α β
F
u
∆ = + ∆ +
No qual:
α
é uma constante da preços à vista e futuros;β
é a razão deerro da estimação pelos mínimos quadrados ordinários.
Depois, será avaliada a capacidade de efetividade do
redução do risco. Através dessa perspectiva, Ederington (1979) determina que a efetividade de Conforme pode ser verificado na revisão de literatura, os modelos de estimação da ótima de Ederington (1979) e de Myers e Thompson (1989) são os mais aplicados em estudos empíricos brasileiros. Em comum, esses modelos
baseiam-dos Mínimos Quadrabaseiam-dos Ordinários (MQO) para estimação da razão de hedge ótima
não ser objetivo deste estudo, percebem-se nos estudos realizados no Brasil, que não são os por atingir uma maior efetividade das operações de hedge
diferenças em mitigação de risco pela aplicação da razão ótima estimada pelos mesmos nto de definir a superioridade de um sobre os demais.
PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
O presente estudo caracteriza-se como uma pesquisa quantitativa e do tipo descritiva. Centro de Estudos em Economia Aplicada (CEPEA) da Escola rior de Agricultura Luiz de Queiróz (ESALQ) da Universidade de São Paulo (USP).
usado pela BM&FBovespa para definir o preço futuro do milho, é o município de Campinas (SP), sendo cotado em reais (R$) por saca de 60 quilogramas (Kg). A
início com o levantamento de dados das séries temporais de preços para as principais praças produtoras de milho. O período em estudo está compreendido entre outubro de 2004 e
014, totalizando o número de 121 observações (em frequência mensal)
se às principais praças produtoras de milho do Brasil: Ijuí GO, Chapecó-SC, Ponta Grossa-PR, Norte do Estado do Paraná e PR. As praças produtoras da região de Mato Grosso não fazem parte do estudo devido à falta de acesso às séries temporais dos preços à vista. A região de Paranaguá - PR também faz parte do estudo pois se destacam como sendo a praça em que se encontra o porto com maior escoamento de milho para exportação. Com o objetivo de analisar a efetividade nas operações do milho no mercado futuro da BM&FBovespa, primeiramente foi avaliado o comportamento dos preços à vista e futuros, em seguida estimada a base, o risco da base e a correlação linear entre os preços para os municípios em estudo. Após analisar a variação da base, o estudo segue com a mensuração da razão de hedge ótima, que será estimada a partir do
de Ederington. O software Eviews 7.0 foi utilizado para orais e estimação da razão e efetividade de hedge.
O modelo de regressão simples de Ederington (1979) é um dos modelos mais utilizados onhecido como o modelo de variância mínima, ele é obtido através da regressão da variação dos preços à vista sobre a variação dos preços futuros. A razão de
de mínima variância ou ótima de Ederington (1979) é estimada conforme a equação 1: (1)
é uma constante da regressão;
∆
S
t e∆
F
t representam as variações dos é a razão de hedge de variância mínima ou ótima; eu
terro da estimação pelos mínimos quadrados ordinários.
Depois, será avaliada a capacidade de efetividade do hedge, ou seja, a capacidade de redução do risco. Através dessa perspectiva, Ederington (1979) determina que a efetividade de , os modelos de estimação da son (1989) são os mais -se no método ótima. Apesar de realizados no Brasil, que não são os hedge, já que as diferenças em mitigação de risco pela aplicação da razão ótima estimada pelos mesmos, não se
nto de definir a superioridade de um sobre os demais.
se como uma pesquisa quantitativa e do tipo descritiva. Centro de Estudos em Economia Aplicada (CEPEA) da Escola rior de Agricultura Luiz de Queiróz (ESALQ) da Universidade de São Paulo (USP). A praça do é o município de pesquisa tem início com o levantamento de dados das séries temporais de preços para as principais praças produtoras de milho. O período em estudo está compreendido entre outubro de 2004 e
ncia mensal).
se às principais praças produtoras de milho do Brasil: Ijuí-RS, PR, Norte do Estado do Paraná e zem parte do estudo devido PR também faz parte do estudo pois se destacam como sendo a praça em que se encontra o porto com maior bjetivo de analisar a efetividade nas operações do milho no mercado futuro da BM&FBovespa, primeiramente foi avaliado o comportamento dos preços à vista e futuros, em seguida estimada a base, o risco da base e a ara os municípios em estudo. Após analisar a variação da que será estimada a partir do utilizado para análise das
O modelo de regressão simples de Ederington (1979) é um dos modelos mais utilizados onhecido como o modelo de variância mínima, ele é obtido através da regressão da variação dos preços à vista sobre a variação dos preços futuros. A razão de
de mínima variância ou ótima de Ederington (1979) é estimada conforme a equação 1:
representam as variações dos
t
u
é o termo doou seja, a capacidade de redução do risco. Através dessa perspectiva, Ederington (1979) determina que a efetividade de
hedging seja estimada com base no método dos mínimos quadrados ordinários, co equação 2:
No qual: e é a efetividade do protegida;
variância dos preços futuros; hedge ótima.
A hipótese nula e a hipótese alternativa testada são as seguintes: de hedge no mercado futuro não é efetivo.
efetivo.
O indicador do teste de hipótese que determina indicam que as operações de
hedge de commodities agrícolas realizados no Brasil, entre os quais, destacam seção 1 do presente estudo.
4. ANÁLISE DOS DADOS E RESULTADOS
A apresentação dos dados tem início com a exposição das séries temporais dos preços à vista do milho para as praças de Ijuí
PR, Ponta Grossa-PR, Norte BM&FBovespa.
Conforme se pode observar no gráfico 1, os preços do milho nas praças em estudo oscilaram bastante durante o período de outubro de 2004 a outubro de 2014. O município de Rio Verde - GO, por ficar m
que é o município de Campinas
negociação do milho. Enquanto isso, a região de Paranaguá exportação do milho, identificou
atingir o valor de aproximadamente R$ 39,00 a saca de 60 quilogramas de milho entre os meses de maio e junho de 2012, período caracterizado como final da safra brasileira
Em relação ao preço futuro, as oscilações que ocorreram durante esse período foram acompanhadas de perto pelas praças em estudo, verificando
constantemente, porém as regiões estudadas também mantinham uma proximidade preço futuro na data do vencimento dos contratos.
Como pode ser observado na tabela 1,
volatilidade dos preços nas praças em estudo. Os preços médios do milho negociados na maioria dessas localidades
BM&FBovespa, na maior parte do período estudado variando entre R$20,00 e R$23,00,enquanto o preço futuro médio é de aproximadamente R$24,00. No entanto, vale destacar a praça de Paranaguá - PR, onde os preços geralmente encontram
( )
( )
* var 1 var H e U = −( )
* 2 2 2 2 var H =σ
+hσ
−2hσ
seja estimada com base no método dos mínimos quadrados ordinários, co
efetividade do hedging; é a variância da carteira não é a variância mínima da carteira protegida;
variância dos preços futuros; é a covariância entre preços à vista e futuros; e
A hipótese nula e a hipótese alternativa testada são as seguintes: no mercado futuro não é efetivo. H1: e ≥ 0,80, a operação de hedge
O indicador do teste de hipótese que determina que os resultados superiores a 0,80 indicam que as operações de hedge são efetivas, tem como base os principais estudos sobre
agrícolas realizados no Brasil, entre os quais, destacam do presente estudo.
ANÁLISE DOS DADOS E RESULTADOS
A apresentação dos dados tem início com a exposição das séries temporais dos preços à vista do milho para as praças de Ijuí-RS, Passo Fundo-RS, Rio Verde-GO, Chapecó
PR, Norte do Estado do Paraná e Cascavel-PR; e preços futuros do milho na
Conforme se pode observar no gráfico 1, os preços do milho nas praças em estudo oscilaram bastante durante o período de outubro de 2004 a outubro de 2014. O município de GO, por ficar mais distante da praça do indicador base para a formação de preços, que é o município de Campinas - SP, apresentou durante esse período os menores preços para a negociação do milho. Enquanto isso, a região de Paranaguá - PR, mais importante porto para tação do milho, identificou-se como a região com os preços mais elevados, chegando a atingir o valor de aproximadamente R$ 39,00 a saca de 60 quilogramas de milho entre os meses de maio e junho de 2012, período caracterizado como final da safra brasileira
Em relação ao preço futuro, as oscilações que ocorreram durante esse período foram acompanhadas de perto pelas praças em estudo, verificando-se que os preços variavam constantemente, porém as regiões estudadas também mantinham uma proximidade
preço futuro na data do vencimento dos contratos.
Como pode ser observado na tabela 1, a estatística descritiva permite averiguar a volatilidade dos preços nas praças em estudo. Os preços médios do milho negociados na maioria dessas localidades apresentam bastante proximidade com os preços futuros na BM&FBovespa, na maior parte do período estudado variando entre R$20,00 e R$23,00,enquanto o preço futuro médio é de aproximadamente R$24,00. No entanto, vale destacar a praça de os preços geralmente encontram-se acima dos preços futuros na data do
( )
2var
U
=
σ
s * 2 2 2 2 var H =σ
s +hσ
f −2hσ
sf 2 s fσ
seja estimada com base no método dos mínimos quadrados ordinários, conforme a
(2)
é a variância da carteira não é a variância mínima da carteira protegida; é a e futuros; e é razão de
A hipótese nula e a hipótese alternativa testada são as seguintes: H0: e < 0,80, a operação hedge no mercado futuro é
que os resultados superiores a 0,80 são efetivas, tem como base os principais estudos sobre agrícolas realizados no Brasil, entre os quais, destacam-se os expostos na
A apresentação dos dados tem início com a exposição das séries temporais dos preços à GO, Chapecó-SC, Paranaguá-PR; e preços futuros do milho na
Conforme se pode observar no gráfico 1, os preços do milho nas praças em estudo oscilaram bastante durante o período de outubro de 2004 a outubro de 2014. O município de ais distante da praça do indicador base para a formação de preços, SP, apresentou durante esse período os menores preços para a PR, mais importante porto para se como a região com os preços mais elevados, chegando a atingir o valor de aproximadamente R$ 39,00 a saca de 60 quilogramas de milho entre os meses de maio e junho de 2012, período caracterizado como final da safra brasileira de milho.
Em relação ao preço futuro, as oscilações que ocorreram durante esse período foram se que os preços variavam constantemente, porém as regiões estudadas também mantinham uma proximidade relativa ao
estatística descritiva permite averiguar a volatilidade dos preços nas praças em estudo. Os preços médios do milho negociados na apresentam bastante proximidade com os preços futuros na BM&FBovespa, na maior parte do período estudado variando entre R$20,00 e R$23,00,enquanto o preço futuro médio é de aproximadamente R$24,00. No entanto, vale destacar a praça de se acima dos preços futuros na data do
2 f
σ
vencimento dos contratos na BM&FBovespa. Com relação à distribuição da série de preços, os valores de assimetria e curtose demonstram que as séries não são normais para todos os municípios. A estatística p-valor indica a não
Já o desvio padrão é acima da média utilizada somente no município de Paranaguá os preços dos contratos futuros são mais altos.
Gráfico 1: Comportamento d
Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR.
Fonte: Dados da pesquisa.
vencimento dos contratos na BM&FBovespa. Com relação à distribuição da série de preços, os valores de assimetria e curtose demonstram que as séries não são normais para todos os valor indica a não-normalidade nas séries com valores acima de 0,01. Já o desvio padrão é acima da média utilizada somente no município de Paranaguá
os preços dos contratos futuros são mais altos.
Comportamento dos preços em reais no período (Out.2004/Out.2014)
(FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR.
vencimento dos contratos na BM&FBovespa. Com relação à distribuição da série de preços, os valores de assimetria e curtose demonstram que as séries não são normais para todos os normalidade nas séries com valores acima de 0,01. Já o desvio padrão é acima da média utilizada somente no município de Paranaguá - PR, onde
os preços em reais no período (Out.2004/Out.2014)
Tabela 1 Estatística FUT Media 23,9662 18,5263 Mediana 23,7250 18,0800 Máximo 34,9600 28,5000 Mínimo 14,2600 8,1500 Desvio-Padrão 5,2245 4,6935 Assimetria 0,1434 0,0781 Curtose 1,9365 2,0545 Jarque-Bera 6,0657 4,5918 p-valor 0,0482 0,1007
Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo F Cascavel/PR,(NP)Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR. Fonte: Dados da pesquisa.
Com base na tabela 2, fica evidente a existência de uma forte correlação dos preços à vista nas regiões estudadas com o preço futuro estabelecido por Campinas. Os municípios de Rio Verde - GO (0,95), Chapecó
(0,97), Norte do Estado do Paraná
correlação positiva com o preço futuro do milho. Isso sugere que o mercado futuro trabalha para contribuir no sentido de assegurar
do milho.
Tabela 1: Estatística descritiva dos preços em reais (Out.2004/Out.2014) RV CH IJ PF CV 18,5263 23,2897 22,6352 22,3007 20,2247 20,5448 18,0800 23,8650 22,4650 22,0150 19,5650 19,9250 28,5000 34,0000 33,0200 32,7500 30,0500 30,8000 8,1500 13,5500 12,6300 12,2900 11,5500 11,7400 4,6935 4,7978 4,7144 4,6786 4,5202 4,7100 0,0781 0,0662 0,0479 0,0633 0,1796 0,2045 2,0545 2,0839 2,2137 2,1333 2,1339 2,0950 4,5918 4,2840 3,1375 3,8359 4,3957 4,9318 0,1007 0,1174 0,2083 0,1469 0,1110 0,0849
Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR.
Com base na tabela 2, fica evidente a existência de uma forte correlação dos preços à vista nas regiões estudadas com o preço futuro estabelecido por Campinas. Os municípios de
GO (0,95), Chapecó - SC (0,96), Ijuí - RS (0,92), Passo Fundo -
(0,97), Norte do Estado do Paraná - PR (0,97) e Ponta Grossa - PR (0,98) apresentam uma alta correlação positiva com o preço futuro do milho. Isso sugere que o mercado futuro trabalha para contribuir no sentido de assegurar preços objetivos para os agentes da cadeia produtiva
reais no período NP PG PAR 20,5448 21,0406 26,6191 19,9250 21,0800 26,8900 30,8000 31,2900 39,2000 11,7400 12,7100 15,7900 4,7100 4,5287 6,2739 0,2045 0,1908 0,0306 2,0950 2,1726 1,8173 4,9318 4,1508 7,0122 0,0849 0,1255 0,0300 undo/RS, (CV)
Com base na tabela 2, fica evidente a existência de uma forte correlação dos preços à vista nas regiões estudadas com o preço futuro estabelecido por Campinas. Os municípios de RS (0,94), Cascavel - PR PR (0,98) apresentam uma alta correlação positiva com o preço futuro do milho. Isso sugere que o mercado futuro trabalha preços objetivos para os agentes da cadeia produtiva
Tabela 2: Correlação entre os preços à vista e futuros no período FUT RV CH FUT 1 0,9512 0,9645 RV 1 0,9114 CH 1 IJ PF CV NP PG PAR
Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR,(NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR. Todos os coeficientes são
ao nível de 1%.
Fonte: Dados da pesquisa.
Apenas a praça de Paranaguá
preço futuro na BM&FBovespa, atingindo aproximadamente (0,84) de relação linear. Entretanto, essa também pode ser considerada uma associação forte com os preços futuros. No que tange à diferença em associação com as demais praças, pode
ligada à praça de Paranaguá - PR como ponto de exportação do milho, diferente regiões cujo a característica predominante refere
De acordo com o gráfico 2 e tabela 3, com exceção de Paranaguá
apresentavam-se com uma base enfraquecida na data do vencimento dos contratos futuros, seja, na maior parte do período os preços futuros encontravam
caso da praça de Rio Verde - GO, atribui
de formação de preço do contrato futuro do milho, que é
Paranaguá–PR apresentou a base mais fortalecida, aparecendo a maior parte do período de tempo estudado, acima do preço futuro.
As praças do Estado do Paraná apresentam um risco de base mais baixo que as demais praças, com exceção de Paranaguá
nas estatísticas apresentadas, pode
que os valores de assimetria e curtose em uma distribuição normal, são próximas a 0 e respectivamente, e sua volatilidade constante.
Correlação entre os preços à vista e futuros no período (Out.2004/Out.2014) IJ PF CV NP PG 0,9645 0,9210 0,9361 0,9695 0,9718 0,9797 0,9114 0,8672 0,8839 0,9253 0,9313 0,9344 0,9688 0,9793 0,9703 0,9719 0,9886 1 0,9908 0,9336 0,9297 0,9532 1 0,9484 0,9454 0,9644 1 0,9923 0,9832 1 0,9863
(FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR,(NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR. Todos os coeficientes são estatisticamente significativos
Apenas a praça de Paranaguá - PR apresentou uma correlação abaixo de 0,90
preço futuro na BM&FBovespa, atingindo aproximadamente (0,84) de relação linear. Entretanto, bém pode ser considerada uma associação forte com os preços futuros. No que tange à diferença em associação com as demais praças, pode-se atribuir isso ao fato da particularidade
PR como ponto de exportação do milho, diferente regiões cujo a característica predominante refere-se à produção da commodity.
De acordo com o gráfico 2 e tabela 3, com exceção de Paranaguá -
se com uma base enfraquecida na data do vencimento dos contratos futuros, seja, na maior parte do período os preços futuros encontravam-se acima dos preços à vista. No
GO, atribui-se uma base fraca a maior distância desta para a praça de formação de preço do contrato futuro do milho, que é campinas - SP. Enquanto que PR apresentou a base mais fortalecida, aparecendo a maior parte do período de tempo estudado, acima do preço futuro.
As praças do Estado do Paraná apresentam um risco de base mais baixo que as demais o de Paranaguá - PR que apresenta o maior desvio padrão da base. Baseando nas estatísticas apresentadas, pode-se observar a não normalidade da distribuição dos dados, já que os valores de assimetria e curtose em uma distribuição normal, são próximas a 0 e respectivamente, e sua volatilidade constante.
Correlação entre os preços à vista e futuros no período
PG PAR 0,9797 0,8384 0,9344 0,778 0,9886 0,8663 0,9532 0,8194 0,9644 0,8439 0,9832 0,8186 0,9863 0,8305 1 0,8500 1
(FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR,(NP) estatisticamente significativos
PR apresentou uma correlação abaixo de 0,90 com o preço futuro na BM&FBovespa, atingindo aproximadamente (0,84) de relação linear. Entretanto, bém pode ser considerada uma associação forte com os preços futuros. No que tange à se atribuir isso ao fato da particularidade PR como ponto de exportação do milho, diferente das demais
PR, as praças se com uma base enfraquecida na data do vencimento dos contratos futuros, ou se acima dos preços à vista. No maior distância desta para a praça Enquanto que PR apresentou a base mais fortalecida, aparecendo a maior parte do período de
As praças do Estado do Paraná apresentam um risco de base mais baixo que as demais PR que apresenta o maior desvio padrão da base. Baseando se observar a não normalidade da distribuição dos dados, já que os valores de assimetria e curtose em uma distribuição normal, são próximas a 0 e 3,
Gráfico 2:
Nota: (RV) Rio Verde/GO, (PF) Passo Fundo/RS, (PG) Ponta Grossa/PR, (CH) (PAR) Paranaguá/PR, (IJ) Ijuí/RS, (NP) Norte Paraná.
Fonte: Dados da pesquisa.
Comportamento da base percentual dos preços no período (Out.2004/Out.2014)
Nota: (RV) Rio Verde/GO, (PF) Passo Fundo/RS, (PG) Ponta Grossa/PR, (CH) Chapecó/SC, (CV) Cascavel/PR, Paranaguá/PR, (IJ) Ijuí/RS, (NP) Norte Paraná.
Fonte: Dados da pesquisa.
Comportamento da base percentual dos preços no período
Tabela 3: Estatística descritiva da base no período (Out.2004/Out.2014) Estatística RV CH Media -23,046 -2,4421 Mediana -22,595 -2,4609 Máximo -8,7846 12,5341 Mínimo -55,585 -18,2446 Desvio- Padrão 7,0462 5,4241 Assimetria -2,4856 -0,1468 Curtose 11,7297 3,0919 Jarque-Bera 504,600 0,4735 p-valor 0,0000 0,7892
Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR.
Fonte: Dados da pesquisa.
Com a finalidade de identificar a não presença da raiz unitária nas séries temporais de preços à vista e futuros, além de apontar a ordem de integração entre as séries, foi aplicado o teste de Phillips e Perron. Neste, verificou
estacionárias na primeira diferença, ou seja, não apresentam problemas de autocorrelação na primeira diferença, o que é atestado pelos valores próximos a 2 da estatística
Watson, expostos na tabela 4. Os valores dos critérios de formação dos preços são menores, indicando um melhor ajustamento dos dados.
Estatística descritiva da base no período (Out.2004/Out.2014)
IJ PF CV NP PG -5,0155 -6,5252 -15,5918 -14,3589 -12,0667 -5,0122 -6,5619 -15,6109 -14,6525 -11,9448 19,4121 9,0330 -0,8000 -0,4267 -1,4405 -25,5994 -26,4120 -27,8636 -24,8541 -21,2922 8,4931 7,3161 4,6577 4,7878 3,7573 0,1595 -0,1856 0,3993 0,3550 0,2074 3,1694 3,0329 3,8220 3,3408 3,1942 0,6523 0,6944 6,5673 3,1011 1,0491 0,7217 0,7066 0,0375 0,2121 0,5918
Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR.
Com a finalidade de identificar a não presença da raiz unitária nas séries temporais de preços à vista e futuros, além de apontar a ordem de integração entre as séries, foi aplicado o . Neste, verificou-se que as séries são não estacionárias em nível e estacionárias na primeira diferença, ou seja, não apresentam problemas de autocorrelação na primeira diferença, o que é atestado pelos valores próximos a 2 da estatística
Os valores dos critérios de formação dos preços são menores, indicando um melhor ajustamento dos dados.
Estatística descritiva da base no período (Out.2004/Out.2014)
PG PAR 12,0667 11,4177 11,9448 11,2200 1,4405 44,6755 21,2922 -36,8343 3,7573 13,7557 0,2074 -0,0501 3,1942 3,7404 1,0491 2,7912 0,5918 0,2477
Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP)
Com a finalidade de identificar a não presença da raiz unitária nas séries temporais de preços à vista e futuros, além de apontar a ordem de integração entre as séries, foi aplicado o se que as séries são não estacionárias em nível e estacionárias na primeira diferença, ou seja, não apresentam problemas de autocorrelação na d de Durbin e Os valores dos critérios de formação dos preços são menores,
Tabela 4 : Teste da Raiz Unitária de futuros e dos preços à vista do milho n Série Teste de Philips e Perron Estatística (t) FUT N 0,1850 1ªDif -10,379 RV N 0,1611 1ªDif -15,557 CH N 0,2560 1ªDif -12,016 IJ N 0,0939 1ªDif -12,933 PF N 0,1518 1ªDif -12,208 CV N 0,1733 1ªDif -11,326 NP N 0,1956 1ªDif -11,677 PG N 0,2375 1ªDif -10,858 PAR N 0,4530 1ªDif -12,096
Nota: (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR, (LV) Log
critério de informação de Schwarz equação do teste na primeira diferença. Fonte: Dados da pesquisa.
A regressão simples foi utilizada com base no teste na 1ª diferença, utilizados os retornos na série dos preços das regiões estudadas.
as razões e efetividades estimadas pela aplicação do modelo de variância mínima de Ederington Teste da Raiz Unitária de Philips e Perron para os logaritmos dos preços futuros e dos preços à vista do milho no período (Out.2004/Out.2014)
Estatística p-valor (t) Valores Críticos AIC 1% 5% 10% 0,1850 0,7380 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,2060 10,379 0,0000 -2,5847 -1,9436 -1,6149 -2,1996 0,1611 0,7311 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -0,9110 15,557 0,0000 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -0,9750 0,2560 0,7590 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,2890 12,016 0,0000 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,2920 0,0939 0,7110 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,1000 12,933 0,0000 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,1260 0,1518 0,7283 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,3040 12,208 0,0000 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,3110 0,1733 0,7348 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -1,9560 11,326 0,0000 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -1,9520 0,1956 0,7414 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -1,8910 11,677 0,0000 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -1,8910 0,2375 0,7535 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,1780 10,858 0,0000 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,1740 0,4530 0,8110 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,4240 12,096 0,0000 -2,5850 -1,9440 -1,6150 -2,4250
Nota: (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR, (LV) Log-verossimilhança, (AIC) critério de informação de
Schwarz, (DW) estatística d de Durbin e Watson (N) equação do teste em nível e 1ªDif) equação do teste na primeira diferença.
A regressão simples foi utilizada com base no teste na 1ª diferença,
nos na série dos preços das regiões estudadas. Na tabela 5 são apresentadas as razões e efetividades estimadas pela aplicação do modelo de variância mínima de Ederington para os logaritmos dos preços o período (Out.2004/Out.2014) AIC SBC DW 2,2060 -2,1820 1,9170 2,1996 -2,1761 1,9969 0,9110 -0,8870 2,5270 0,9750 -0,9510 1,9690 2,2890 -2,2650 2,2030 2,2920 -2,2680 2,0130 2,1000 -2,0770 2,3400 2,1260 -2,1030 2,0160 2,3040 -2,2810 2,2450 2,3110 -2,2870 1,9890 1,9560 -1,9330 2,0860 1,9520 -1,9290 2,0010 1,8910 -1,8680 2,1460 1,8910 -1,8670 2,0010 2,1780 -2,1550 2,0010 2,1740 -2,1500 2,0030 2,4240 -2,4000 2,2090 2,4250 -2,4010 2,0170
Nota: (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, verossimilhança, (AIC) critério de informação de Akaike, (SBC) (N) equação do teste em nível e 1ªDif)
A regressão simples foi utilizada com base no teste na 1ª diferença, nos quais são Na tabela 5 são apresentadas as razões e efetividades estimadas pela aplicação do modelo de variância mínima de Ederington
