Ciclos econômicos regionais no Brasil de 1985 a 2002: uma introdução

Cunha, Alexandre B.; Moreira, Leonardo Puccini

doi:10.1590/s1415-98482006000100005

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“…Lima (2005) afirma que o entendimento e mensuração do comportamento dos ciclos de negócios têm sido objeto de suma importância nas economias avançadas. Embora originalmente o ciclo de negócios fosse concebido principalmente para analisar o comportamento cíclico das economias, ele também tem sido utilizado para analisar ciclos econômicos regionais, flutuações econômicas internacionais, mudanças nas fases do mercado financeiro e na trajetória da inflação, dentre vários outros exemplos de aplicações (LAHIRI;MOORE, 1991;CUNHA;MOREIRA, 2006).…”

Section: Introductionunclassified

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

Martins¹,

Martinelli²

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Resumo: Nos últimos 20 anos tem ocorrido um interesse crescente no comportamento do preço de commodities devido a mudanças no padrão da demanda mundial e o crescimento dos mercados futuros de commodities como instrumento para gestão de portfólios na indústria. A fim de reduzir risco e assegurar preços, os agentes de mercado empregam diferentes estratégias de hedging baseadas no em mercados futuros, sendo imprescindível o uso de modelos de previsão. Neste contexto, o objetivo deste artigo é construir um modelo de previsão para preços à vista de commodities agrícolas com base em um modelo hierárquico. Um primeiro modelo de espaço de estados é ajustado de forma a identificar tendências das séries. Os resultados obtidos são então corrigidos através de redes neurais. Para analisar o comportamento do modelo foram consideradas commodities: soja, álcool e açúcar. Os resultados sugerem que o modelo pode ser uma ferramenta útil para entender os mercados e para previsão de preços de curto prazo. Palavras Chave: Commodities agrícolas. Mercados Futuros. Redes Neurais. Modelos híbridos. Previsão. Abstract: Last two decades have seen a considerable interest in commodities price behavior as a result of demand pattern changes and the growth of commodities futures markets as a tool to portfolio management in industry. In order to reduce risk and assure prices, agents use different hedging strategies based on futures markets. In this sense forecast models are essential. This paper proposes a mathematical model to agricultural commodity prices forecasting. A hierarchical model is presented. A state space model is considered to identify trends or to describe the structure of the stochastic process. This model is adjusted through a neural network. To analyze the model three commodities were considered: soybeans, alcohol and sugar. The results suggest that this model can be a useful tool to understand markets and to short term forecast.

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Section: Introductionunclassified