EVENTOS EXTREMOS E O MERCADO DE PETRÓLEO: ABORDAGEM DE SALTOS CONDICIONAIS

RESENDE, MAX C.; PEDRO, EVANDRO C.

doi:10.1590/1678-6971/ERAMF200086

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FINANÇAS ESTRATÉGICAS • RAM, Rev. Adm. Mackenzie 21 (2) • 2020 • https://doi.org/10.1590/1678-6971/ERAMF200086 linkcopiar

EVENTOS EXTREMOS E O MERCADO DE PETRÓLEO: ABORDAGEM DE SALTOS CONDICIONAIS

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Objetivo: Esta pesquisa tem por objetivo analisar os movimentos de preços estimulados por eventos extremos, como explosão de plataforma e crises geopolíticas e financeiras no mercado de petróleo, e compreender a reação e a persistência desses efeitos sobre o preço da commodity.

Originalidade/valor: A posição de destaque do petróleo gera preocupações de investidores, produtores e formuladores de política em razão do comportamento instável de seu nível de preço e padrão de volatilidade, o que justifica a necessidade de investigação de sua dinâmica para fins de formação de política econômica, estratégias de trading, estrutura de custos e receitas das empresas do setor e decisões de investimento em outras fontes de energia.

Design/metodologia/abordagem: Para modelar a ocorrência de saltos de volatilidade originada pela ocorrência de eventos extremos, foram utilizadas quatro especificações para a metodologia de saltos condicionais ARJI-GARCH, desenvolvida por Chan e Maheu (2002). Os dados consistem em 2.008 registros diários do preço de fechamento do petróleo do tipo light (WTI) no período de janeiro de 2010 a dezembro de 2017, obtidos na NYMEX.

Resultados: Dentre vários resultados, verificou-se que a ocorrência de eventos extremos provoca alterações significativas nos retornos do petróleo, contrariando a hipótese de mercados eficientes. Também se constatou que as variações no preço do petróleo podem ser especificadas por meio de saltos condicionais que são variantes no tempo, porém pouco sensíveis a choques passados e de persistência de curtíssimo prazo.

PALAVRAS-CHAVE
Petróleo; Volatilidade; Eventos extremos; Modelos ARJI-GARCH; Saltos condicionais

Estatísticas	Valor
Número de observações	2,008
Média	0,026
Desvio padrão	2,1126
Assimetria	-0,0883
Curtose	4,3816
Jarque-Bera	p = 0,0000
ADF	p = 0,0000
Ljung-Box Teste Q	p = 0,6215
Ljung-Box Teste Q²	p = 0,0000
Teste ARCH	p = 0,0000

Parâmetros	Constante	ARJI-GARCH
µ	0,0358 (0,0369)*	0,0277 (0,0391)*
ϕ_i	-0,0223 (0,0207)*	-0,0274 (0,0221)*
ϖ	0,0203 (0,0089)	0,0161 (0,0069)
α	0,0441 (0,0073)	0,0299 (0,0073)
β	0,9397 (0,0102)	0,9556 (0,0099)
ζ ₀	4,2065 (0,8959)	4,1071 (0,73712)
η ₀	-1,1590 (0,6001)	-0,6838 (0,5165)
λ ₀	0,0403 (0,0190)	0,0283 (0,0126)
ρ		0,5086 (0,2049)
γ		0,5086 (0,2049)
Q_{ξ_t}(15)	21,41 {0,1242}	14,64 {0,4773}
Log-max verossimilhança	-4057,6846	-4054,4405

Parâmetros	ARJI - R²_t-1	ARJI - h_t
µ	0,0523 (0,0427)*	0,09298 (0,0470)*
ϕ_i	-0,0280 (0,0243)*	-0,0326 (0,0220)*
ϖ	0,0144 (0,0059)	0,0118 (0,0059)
α	0,0313 (0,0060)	0,0296 (0,0061)
β	0,9536 (0,0086)	0,9541 (0,0087)
ζ ₀	3,2545 (0,7522)	-0,8344 (2,0782)*
ζ ₁	0,0485 (0,1458)*	2,8784 (1,8105)*
η ₀	-1,8806 (0,6018)	-1,7043 (0,4901)
η ₁	0,3949 (0,2161)*	0,3668 (0,1941)*
η ₂	-0,4832 (0,2396)	-0,3643 (0,1936)*
λ ₀	0,0410 (0,0185)	0,0605 (0,0240)
ρ	0,4816 (0,1480)	0,4522 (0,1403)
γ	0,4816 (0,1480)	0,4522 (0,1403)
Q_{ξ_t}(15)	14,56 {0,374}	15,33 {0,0775}
Log-max verossimilhança	-4050,9211	-4048,3419

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[TF3X] O desvio padrão está entre parênteses. Entre chaves, estão os p-valores do teste Q. O asterisco denota não significância ao nível de 5%.

[2] Fontee: Elaborada pelos autores.