Processos estocásticos dos preços das commodities: uma abordagem através do filtro de partículas

Abstract

O preço à vista de uma commodity pode ser decomposto em dois fatores estocásticos, o preço de equilíbrio de longo prazo e o desvio (ou variação) de curto prazo dos preços que por sua vez representa mudanças temporárias. Estes dois fatores não são observáveis diretamente no mercado. Nosso objetivo é estimá-los assumindo um movimento geométrico Browniano para os preços de equilíbrio de longo prazo e um processo de OrnsteinUhlenbeck adicionado a um processo de Poisson, modelando saltos, para o desvio de curto prazo. Entretanto, a adição do processo de Poisson torna o modelo não Gaussiano. O filtro de Kalman não pode ser usado. Existe outra metodologia para estimação das variáveis não observáveis denominada filtro de partículas que é apropriada em tais casos. Utilizamos esta metodologia no processo de filtragem. Os resultados evidenciaram que o modelo com saltos explica melhor o comportamento empírico que aquele sem saltos. * Os autores são gratos aos dois pareceristas pelos comentários e sugestões. Os erros remanescentes são de nossa responsabilidade.

Ciclos e previsão cíclica dos preços das commodities: um modelo de indicador antecedente para a commodity açúcar

“…Ampliando o escopo da análise,Aiube et al (2006) propõem uma extensão do modelo deSchwartz e Smith (2000), incorporando saltos nas variações de curto prazo para analisar os preços da commodity petróleo. De acordo com os autores, a dinâmica proposta com saltos restringe o uso do filtro de Kalman como metodologia de estimação.…”

“…SegundoPereira (2009), o intuito da evolução destes trabalhos era obter modelos cada vez melhores, que explicassem a trajetória dos preços das commodities e tivessem uma melhor capacidade de previsão. Neste caso, pode-se notar que o modelo de dois fatores deSchwartz e Smith (2000) foi usado em vários trabalhos subseqüentes para a análise de diferentes commodities tais como o gás natural, energia elétrica, produtos agrícolas e petróleo e tem sido, segundoAiube et al (2006), um dos mais utilizados na literatura para apreçamento de commodities, como base de modelos mais aprofundados com a inclusão de um maior número de fatores estocásticos explicativos.Todavia, vale notar que até o atual momento, não existe uma modelagem ideal de preços de commodities e as técnicas utilizadas na previsão de preços das commodities geralmente apresentam algumas limitações(SOBREIRO et al, 2008).No centro deste cenário, analisando a literatura sobre o assunto, quatro observações fazem-se relevantes. Primeiro, percebe-se que grande parte dos estudos realizados para prever os preços de commodities se mostrou ineficaz e os resultados apresentados pelos diversos autores não são definitivos, no sentido de que existe um vasto campo de estudo acerca da comparação do desempenho preditivo de modelos de previsão.…”