Um estudo de eficiência de mercado usando séries temporais com diferenciação fracionária; o caso de commodities agrícolas

Abstract

O principal objetivo deste trabalho é apresentar um procedimento metodológico para examinar a hipótese de que uma série temporal tenha sido gerada por um processo com integração fracionária, procurando explicar algumas peculiaridades de séries financeiras que não são ajustadas por modelos univariados clássicos. Como exemplo empírico foram analisadas as séries temporais dos retornos dos preços futuros das principais commodities agrícolas brasileiras (café, açúcar, soja, cacau, suco de laranja entre outras, que representam cerca de 20% do total das exportações). Os dados utilizados nesta pesquisa foram obtidos da Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e da Bolsa de Nova York. Pretendeu-se explicar o comportamento da evolução dos retornos destas commodities agrícolas levando em conta que esta categoria de processo estocástico não possui raiz unitária, apesar de apresentar alta persistência. Procurou-se averiguar de que maneira estas variáveis podem ser explicadas por um processo ARFIMA, estimando sua ordem de integração através do método de regressão do periodograma. Procurou-se ainda examinar a hipótese de que os valores estimados para ordem de integração são estatisticamente menores do que a unidade. Isto pode indicar que o processo gerador dessas séries temporais tem integração fracionária, ou seja, apresenta longa persistência. As séries disponíveis foram analisadas globalmente (todo período) e particionada em dois períodos e, após a análise dos diversos modelos ajustados podemos destacar as seguintes conclusões: o açúcar é um mercado eficiente nas duas Bolsas com exceção para o segundo período analisado no Brasil; o café é quase sempre não eficiente na Bolsa de Nova York e eficiente globalmente e no primeiro período da Bolsa da BM&F; o milho é não eficiente nas duas Bolsas em todos os períodos; o cacau negociado na Bolsa de Nova York é eficiente em todos os períodos; o trigo é não eficiente na Bolsa de Nova York