Transmissão de preços do contrato futuro de milho da BM&F para ...

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Transmissão de preços do contrato
futuro de milho da BM&F para
Jataí/Go: Aplicação do modelo com
Threshold
Autores:
Cleyzer Adrian da Cunha
Professor Adjunto III da Universidade Federal de Goiás
e pós‐doutorando na FGV/EESP, cleyzer@face.ufg.br
Paulo Furquim de Azevedo
Professor da FGV/EESP, paulo.azevedo@fgv.br

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Motivação
Assimetria na Transmissão de preço
• Há vários estudos sobre a transmissão de preço das commodities,
principalmente, utilizando o modelo de concorrência perfeita.
• Na ausência de distorções no mercado, a Lei do Preço Único (LPU), regula as
relações verticais e espaciais de comércio no âmbito macroeconômico.
• Alguns trabalhos,entretanto, t t t rejeitam jit a hipótese de simetria i na transmissão de
preço.
• Imperfeições no mercado podem gerar assimetria, implicando em choques
positivos e negativos durante o processo de ajustamento (Ward, 1982; Bailey e
Brorsen, 1989; Borenstein et al, 1997 e Peltzman, 2000, Meyer e Von Cramon‐
Taubadel, 2004) .

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Motivação
Assimetria na Transmissão de preço
• Custo de transação elevado e outras imperfeições de mercado freqüentemente
causam fraca transmissão de preços entre os mercados espacialmente separados
e desvios da LPU.
• Sexton (2003) e Goodwin e Piggott (2001), argumentaram que os custos de
transação no mercado de grãos não podem ser negligenciados entre os
mercados, principalmente porque eles podem implicar em desvios persistentes
nos preços em todos os locais.

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Motivação
Assimetria na transmissão de preço e os custos de transferência
• Os custos de arbitragem entre regiões captam importantes dimensões dos custos
de transação, expressando, em última análise, limites à LPU.
• Contudo, Von Cramon‐ Taubadel e Meyer (2000), Gauthier e Zapata (2001) e
Meyer e Von Cramon‐Taubadel (2004), destacam que problemas metodológicos
associados aos testes empíricos podem implicar na rejeição excessiva da
hipótese nula de simetria, consequentemente na invalidação da LPU.

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Metodologia
Estimativa do parâmetro de Threshold
• O modelo de Goodwin e Piggott (2001), representa o comportamento Threshold
pelos resíduos da relação de co‐integração da LPU.
• Os resíduos da equação seguem modelo auto‐regressivo de ordem um, conforme
Balke e Fomby (1997).

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Metodologia
Estimativa do parâmetro de Threshold
• Segundo Goodwin e Piggott (2001), usando com uma equação threshold:
• Modelo Self‐Exciting Threshold Autoregressive (SETAR)

Metodologia
Etapas conforme Goodwin e Piggott (2001)
• Estimar a relação de co‐integração à partir da equação da LPU pelo modelo
Engle‐Granger.
• Analisar pelos testes de Tsay (1989) e Hansen (1997) se os resíduos da equação
estimada apresenta comportamento Threshold.
• Encontrar o valor do parâmetro Thresholdh pelo método grid search desenvolvido
por Balke e Fomby (1997).
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Metodologia
Procedimentos e dados
• Nas estimativas empíricas foram utilizadas as rotinas do software R.
• Diferencial de base que foi calculado pela diferença entre o preço saca do milho
de 60 kg em Jataí e o preço futuro de fechamento do contrato na BM&F.
• O período de estudo foi de 03/01/2005 até 15/03/2011.
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Metodologia
Procedimentos e dados
data
Spot
Futuro
15 20
25 15 20 25 30
0 20 40 60 80 100 120
Time

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Metodologia
Procedimentos e dados
-10
base
-8 -6
-2 -4 -
0 20 40 60 80 100 120
Time

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Resultados Preliminares
Estimativa dos parâmetros da LPU na primeira diferença
Equação: LPU Coeficientes i Estatística tí ti t P‐valor
Intercepto 0,05523 0,543 0,588
Primeira diferença 0,51180 7,299 4,05e‐11
(Preço Futuro)
R‐squared 0,3166 ‐ ‐
Adjusted R‐squared 0,3106 ‐ ‐
F‐statistic 53,27 ‐ 4,052e‐11

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Resultados Preliminares
Teste linearidade nos resíduos da equação ‐ LPU
Teste linearidade nos
resíduos da equação ‐ LPU
Estatística do F do teste
P‐valor
Teste Tsay (Setar, 2,1) 2,754 0,04603
Teste Hansen (Setar,2,1) 4,911277 0,5650
Teste Hansen (Setar,3,1) 10,333868 0,759

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Resultados Preliminares
Método grid search conforme Balke e Fomby (1997) para encontrar
o parâmetro threshold
Threshold para os resíduos da LPU
SSR (Soma Quadrados Resíduos)
0.6837557 105.4579*
0.5754971 108.0920
0.5077505 108.4891
1 0.5565707 108.7099
0.5010704 109.0797
0.5164244 109.1797
0.3286212 109.2890
0.5884749 109.8444
0.5841545 109.8580
0.3148293 111.8355

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Resultados Preliminares
Equação estimada do modelo SETAR (1)
Equação
estimada
modelo TAR
Coeficientes Desvio‐padrão Estatística t P‐valor
Constante (Low) 0,036837 0,108770 0,3387 0,73549
Constante
(High)
‐0,173222 0,094795 ‐1,8273 0,07029
‐0,338266 0,278126 ‐1,2162 0,22643
‐0,732323 0.369680 ‐1.9810 0,05002
Threshold 0,6838
‐ ‐ ‐

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Resultados Preliminares
Discussão dos resultados
• O resultado empírico do modelo SETAR mostra que apenas choques acima de
6,8% do preço médio do milho em Jataí, serão transmitidos da BM&F para o
município.
• Destaca‐se que o elevado valor do parâmetro estimado está consistente com
outros trabalhos estimados para outras commodities brasileiras, conforme os
estudos de Mattos et al. (2009 e 2010) e Alves e Lima (2010).
• Os resultados indicam que, o elevado risco de base se dá, por conta de custos de
arbitragem significantes, captados pelo elevado Threshold.
• O elevado risco de base inviabiliza a estratégia de hedging por parte dos
produtores de milho na região de Jataí.

Resultados Preliminares
Discussão dos resultados
• Os resultados sugerem que um elevado Threshold (custo de transação), pode
impedir o perfeito ajustamento entre os mercados de São Paulo e Jataí.
• Uma possível explicação é a existência de demanda substancial em Rio Verde,
próximo à Jataí, reduzindo os fluxos inter‐regiões.
• Diante da assimetria i na transmissão de preços, os produtores da região que
buscam MF defrontam com substancial o risco de base.
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Considerações Finais
Considerações Finais
• As oscilações de um mercado são precariamente transmitidas para o outro,
reduzindo a eficácia da estratégia de hedging.
• Políticas que reduzam os custos de arbitragem (transação) entre os dois
mercados é um importante caminho para viabilizar a utilização do mercado de
futuros com mecanismo de proteção ao risco de preços de milho na região de
Goiás.
• Sugere‐se outros estudos, principalmente os modelos TVEC desenvolvidos por
Hansen e Seo (2002)