Eficiência Adaptativa nos Mercados Futuros Agropecuários Brasileiros

Rodrigues, Marcos Aurelio; Filho, João Gomes Martines

doi:10.5935/0034-7140.20160012

Marcos Aurelio Rodrigues

Tribunal de Justiça do Estado do Paraná (TJPR). Email: rodriguesmarcosaurelio@gmail.com.

João Gomes Martines Filho

Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (ESALQ), Universidade de São Paulo (USP). Av. Pádua Dias, 11, Piracicaba, SP, Brasil. CEP 13418-900.

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Figura 1
Número de contratos agropecuários negociados de todos os vencimentos.

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Figura 2
Tipos de participantes dos contratos em aberto para todos os vencimentos.

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Figura 3
Valores-p das estatísticas Escanciano & Lobato (2009a)Escanciano, J. C., & Lobato, I. N. (2009b). Testing the martingale hypothesis. In T. C. Mills & K. Patterson (Eds.), Palgrave handbook of econometrics (Vol. 2: applied econometrics). New York: Palgrave Macmillan., Kim (2009)Kim, J. H. (2009). Automatic variance ratio test under conditional heteroskedasticity. Finance Research Letters, 6(3), 179-185., Escanciano & Velasco (2006)Escanciano, J. C., ; Velasco, C. (2006). Generalized spectral tests for the martingale difference hypothesis. Journal of Econometrics, 134(1), 151-185. e Domínguez & Lobato (2003)Domínguez, M. A., & Lobato, I. N. (2003). Testing the martingale difference hypothesis. Econometric Reviews, 22(4), 351-377. em janelas móveis de subamostras para os contratos de café (ICF.1) e boi gordo (BGI.1) entre 21 de junho de 2001 e 30 de dezembro de 2013.

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Figura 4
Valores-p das estatísticas Escanciano & Lobato (2009a)Escanciano, J. C., & Lobato, I. N. (2009a). An automatic portmanteau test for serial correlation. Journal of Econometrics, 151(2), 140-149., Kim (2009)Kim, J. H. (2009). Automatic variance ratio test under conditional heteroskedasticity. Finance Research Letters, 6(3), 179-185., Escanciano & Velasco (2006)Escanciano, J. C., ; Velasco, C. (2006). Generalized spectral tests for the martingale difference hypothesis. Journal of Econometrics, 134(1), 151-185. e Domínguez & Lobato (2003)Domínguez, M. A., & Lobato, I. N. (2003). Testing the martingale difference hypothesis. Econometric Reviews, 22(4), 351-377. em janelas móveis de subamostras para os contratos de café (ICF.2), boi gordo (BGI.2), milho (CCM.2), etanol (ETH.2) e soja (SFI.2) entre 22 de junho de 2011 e 30 de dezembro de 2013.

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Tabela 1
Estudos empíricos sobre a eficiência dos ativos agropecuários brasileiros.

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Tabela 2
Análise preliminar das séries de retornos.

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Tabela 3
Estatísticas de autocorrelação, heterocedasticidade e não lineariedade.

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Tabela 4
Percentuais das estatísticas Escanciano & Lobato (2009a)Escanciano, J. C., & Lobato, I. N. (2009a). An automatic portmanteau test for serial correlation. Journal of Econometrics, 151(2), 140-149., Kim (2009)Kim, J. H. (2009). Automatic variance ratio test under conditional heteroskedasticity. Finance Research Letters, 6(3), 179-185., Escanciano & Velasco (2006)Escanciano, J. C., ; Velasco, C. (2006). Generalized spectral tests for the martingale difference hypothesis. Journal of Econometrics, 134(1), 151-185. e Domínguez & Lobato (2003)Domínguez, M. A., & Lobato, I. N. (2003). Testing the martingale difference hypothesis. Econometric Reviews, 22(4), 351-377. significantes a 10%.

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Autores	Ativos	Metodologia	Período^a a denota o uso de séries diárias.	Evidência à eficiência
Frick & Campos (1996)Frick, O. O., & Campos, R. B. M. (1996). Eficiência do mercado futuro de boi gordo. Resenha BM&F, 113.	Boi gordo	Correlação serial	1991–96	mista
Saboya & Bacchi (1999)Saboya, L. V., & Bacchi, M.R.P. (1999). Uma proposta metodológica para análise da eficiência na formação de preços de contratos futuros. In Congresso Brasileiro de Economia e Sociologia Rural, Foz do Iguaçu.	Açúcar, algodão, boi gordo, café, milho e soja	Raiz unitária e correlação serial	1996–99	mista
Arbex & Carvalho (1999)Arbex, M.A., & Carvalho, V. (1999). Eficiência do mercado futuro de café brasileiro no período de 1992 a 1998. Revista de Economia e Sociologia Rural, 37(1), 97-113.	Café	Cointegração	1992–98	favorável
Bressan & Leite (2001)Bressan, A. A., & Leite, C. A. M. (2001). Eficiência do mercado futuro de café no Brasil. Reuna, 6(1), 11-32.	Café	Correlação serial	1992–98	mista
Cruz & Silveira (2007)Broock, W. A., Scheinkman, J. A., Dechert, W. D. & LeBaron, B. (1996). A test for independence based on the correlation dimension. Econometric Reviews, 15(3), 197-235.	Café	Raiz unitária e cointegração	2002–06	favorável
Alves et al. (2008)Alves, J. S., Duarte, G. S. & Lima, R. C. (2008). Teste da eficiência do mercado futuro do álcool anidro no Brasil: Uma análise de co-integração. Revista Econômica do Nordeste, 39(1), 173-184.	Etanol	Cointegração	2000–06	desfavorável
Abitante (2008)Abitante, K. G. (2008). Co-integração entre os mercados spot e futuro: evidências dos mercados de boi gordo e soja. Revista de Economia e Sociologia Rural, 46(1), 75-96.	Boi gordo e soja	Cointegração	2005	mista
Moraes, Lima & de Souza Melo (2009)Moraes, A. S., Lima, R. C. & de Souza Melo, A. (2009). Análise da eficiência do mercado futuro brasileiro de boi gordo usando co-integração. Revista de Economia e Sociologia Rural, 47(3), 601-614.	Boi gordo	Cointegração	2000–04	favorável
Fraga & Silva (2011)Fraga, G. J., & Silva, W. A., Neto. (2011). Eficiência no mercado futuro de commodity: Evidências empíricas. Revista Econômica do Nordeste, 42(1), 125-137.	Soja	Cointegração	2007–08	desfavorável
Righi & Ceretta (2011)Righi, M.B., & Ceretta, P. S. (2011). Previsibilidade e eficiência no mercado agrícola. Ciência Rural, 41(10), 1844-1850.	Soja, algodão, café e milho	Razão de variância	2006–10	desfavorável
Menegario, Paiva, Souza, Martines & Marques (2014)Menegario, A. H., Paiva, A. R. N., Souza, W. A. R., Martines, J. G., Filho & Marques, P. V. (2014). Eficiência comparativa dos mercados futuros no Brasil e exterior para a comercialização da safra de café brasileira. Pesquisa & Debate, 24(1), 25-49.	Café	Cointegração	2008–10	favorável

	ICF.1	BGI.1	ICF.2	BGI.2	CCM.2	ETH.2	SFI.2
Início amostral	2000-09-26	2000-09-26	2011-01-28	2011-01-28	2011-01-28	2011-01-28	2011-01-28
Final amostral	2013-12-30	2013-12-30	2013-12-30	2013-12-30	2013-12-30	2013-12-30	2013-12-30
Observações	3.283	3.283	725	725	725	725	725
Retornos = 0 (%)	1,7661	3,0450	2,2038	1,5151	2,2038	14,8760	6,8870
Mínimo	−0,0868	−0,1049	−0,0588	−0,0466	−0,1248	−0,3352	−0,1555
Máximo	0,1224	0,0862	0,0644	0,0616	0,1264	0,0629	0,0401
Média	1e−4	3e−4	−0,0011	2e−4	−1e−4	1e−4	−1e−4
Variância	4e−4	1e−4	3e−4	1e−4	2e−4	4e−4	2e−4
Assimetria	0,4285	0,1801	0,19	1,0327	−1,0132	−11,2105	−3,609
Curtose	5,8593	17,5688	4,011	18,2519	22,6301	187,9388	39,6491
Jarque–Bera	1.218,8013	29.051,8077	35,2402	7.155,9873	11.764,5542	1.048.382,2273	42.148,3134
Valor-p	0	0	0	0	0	0	0
Doornik–Hansen	479,9946	5.173,4923	25,7347	900,6504	1.314,4474	19.147,4891	403,8372
Valor-p	0	0	0	0	0	0	0

	ICF.1	BGI.1	ICF.2	BGI.2	CCM.2	ETH.2	SFI.2
Ljung–Box ponderado (Q̃_W )	4,6932	42,9813	3,9345	3,3269	22,5299	15,9577	5,6682
Valor-p	0,4758	0	0,4312	0,5381	0	8e−4	0,2079
Monti ponderado ( M̃_W )	4,7345	39,3428	3,9367	3,2789	19,232	15,349	5,5017
Valor-p	0,4694	0	0,4308	0,5471	1e−4	0,0011	0,2241
Ljung–Box ponderado* (Q̃*_W )	85,7518	24,4218	4,5296	0,3213	1,6843	0,2075	0,1184
Valor-p	0	0	0,3405	0,9972	0,854	0,9991	0,9998
Monti ponderado* ( M̃*_W )	70,6429	20,9285	4,6714	0,3213	1,6126	0,2088	0,1186
Valor-p	0	1e−4	0,3211	0,9972	0,8662	0,9991	0,9998
BDS ϵ = 1, m = 2	3	10	2	3	6	5	4
Valor-p	0	0	0	0	0	0	0
BDS ϵ = 1, m = 3	3	15	1	3	8	5	4
Valor-p	0	0	0	0	0	0	0
BDS ϵ = 2, m = 2	3	8	2	2	6	5	4
Valor-p	0	0	0	0	0	0	0
BDS ϵ = 2, m = 3	3	11	1	2	8	5	4
Valor-p	0	0	0	0	0	0	0

	Dependência linear		Dependência não linear			Dependências lineares e não lineares (média)
	Q*_p̃	AVR*	D²_T	CvM	KS	Dependências lineares e não lineares (média)
Painel A: Janelamento móvel de 21/6/2001–30/12/2013
ICF.1	5,81	7,16	6,88	5,75	6,09	6,33
BGI.1	21,67	26,29	14,45	27,64	26,57	23,32
Painel B: Janelamento móvel de 22/6/2011–30/12/2013
ICF.2	13,74	15,81	5,75	9,11	11,98	11,27
BGI. 2	0,64	0	2,4	0,48	0,48	0,79
CCM.2	26,04	42,17	25,88	42,65	44,09	36,16
ETH.2	55,43	56,87	31,31	59,9	67,41	54,18
SFI.2	3,35	30,99	23,32	9,74	8,47	15,17

[TFN01] ^a
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