Mestre em Agronegócio pela UFG e Professor de Finanças na Faculdade Alfredo Nasser (UNIFAN); waltuir@unifan.edu.br 4

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1 Efetividade de Hedging do Milho no Mercado Futuro da BM&FBovespa Bovespa para p as Principais Praças Produtoras do o Brasil Ari Gonçalves Vilela Júnior1 Odilon José de Oliveira Neto2 Waltuir Batista Machado3 Simone Oliveira Rezende4 RESUMO: O estudo teve por objetivo analisar a efetividade das operações de hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa para as principais praças produtoras do Brasil. Os preços à vista e futuros foram obtidos junto ao Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA). A série de dados compreendeu o período de outubro de 2004 a outubro de Em busca da estimação da razão ótima e da efetividade de hedge, foi aplicado o modelo de variância mínima de Ederington (1979). Os resultados da pesquisa sugerem que as operações de hedge com contratos futuros são efetivas na mitigação dos riscos na comercialização do milho proveniente das principais regiões produtoras produtoras do Brasil (sul e centrooeste), com exceção da principal praça exportadora desta commodity,, Paranaguá-PR. Paranaguá Palavras-chave: Hedge; Efetividade de Hedging; Milho; Mercado Futuro. ABSTRACT: The study aimed to analyze the hedge effectiveness operations of corn in the futures market of the BM&FBovespa for the main producing squares of Brazil. Spot and futures prices were obtained from the Center for Advanced Studies in Applied Economics (CEPEA). (CEPEA). The time series comprised the period from October 2004 to October To estimate the optimal ratio and hedging effectiveness we applied the minimum variance model of the Ederington (1979). The research results suggest that the hedging with futures contracts tracts are effective in management risk in the marketing of corn for the main producing squares of Brazil (south and center-west), center except for the main export square of this commodity, Paranaguá-PR. Keywords: Hedge; Hedge Effectiveness; Corn; Futures Market. 1. INTRODUÇÃO O mercado de commodities agrícolas é muito importante para a economia do Brasil. O agronegócio e suas respectivas operações e negócios representam 23,63% do Produto Interno Bruto (PIB) da economia brasileira, segundo dados divulgados pelo Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada A (CEPEA, 2014). Como um dos destaques, a cultura do milho é 1 Bacharel em Administração pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU); ari.juniorgv@gmail.com. Doutor em Administração pela Fundação Getulio Vargas (FGV/EAESP) e Professor de Finanças na Universidade Federal de Uberlândia (UFU); professorodilon@yahoo.com.br professorodil 3 Mestre em Agronegócio pela UFG e Professor de Finanças na Faculdade Alfredo Nasser (UNIFAN); (UNIFAN) waltuir@unifan.edu.br 4 Mestre em Economia pela UFPB e Professora de Economia no Instituto Aphonsiano de Ensino Superior (IAESUP); (IAESUP) sreoli@yahoo.com 2 61

2 relevante para o setor agrícola, principalmente devido à versatilidade no uso, sendo utilizado para a alimentação humana e animal, além de ser um produto que faz parte constante da pauta das exportações agrícolas brasileiras. As commodities são mercadorias provenientes de cultivo ou extração, com características uniformes e produzidas em grande escala e comercializadas a nível mundial, podendo ser estocadas durante um período de tempo sem que ocorra perda na sua qualidade. Estas são negociadas em bolsas, tendo seu preço definido pelo mercado internacional, podendo sofrer oscilações nas suas cotações devido às perdas e ganhos no fluxo financeiro mundial (WEDEKIN; PINAZZA, 1988). Assim como acontece em outras culturas agrícolas, a produção e comercialização de commodities agrícolas também estão sujeitas a riscos, dentre estes, se destaca o risco de preço. O mercado do milho gera grande incerteza quanto ao preço, devido ao seu alto risco econômico, o, fatores climáticos, qualidade na produção, perecibilidade do produto e a volatilidade no preço, que transparece as incertezas relacionadas principalmente à oferta e demanda. Uma das principais formas de mitigação do risco de volatilidade do preço no mercado à vista é a utilização do mercado futuro como estratégia de proteção. Dessa forma, produtores e agentes envolvidos nesse mercado assumem posição de hedgers, que são agentes que buscam a proteção contra oscilações inesperadas no preço à vista de seus ativos. Como precursor dos estudos nessa área, Working (1953) definiu o hedging como uma operação de compra e venda, utilizando-se de contratos padronizados, estabelecidos e supervisionados por uma bolsa de commodities organizada, como um substituto temporário para um contrato posterior de compra e venda em outros termos, facilitando as decisões de compra e venda de um ativo e tendo como finalidade diminuir seus riscos e também proporcionar maior liberdade para as decisões empresariais. Ederington (1979) incorpora ao conceito de hedge,, a importância deste como o ato de transferência do risco de preço de operadores de commodities para especuladores interessados em obter retornos em consequência dos riscos assumidos. No Brasil, os contratos de commodities agrícolas são principalmente negociados na Bolsa de Valores de Mercadorias & Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA). A commodity milho é negociada em forma de contratos futuros padronizados em quantidade, qualidade e classificação do ativo, entre outros. Em 2014, o número de contratos futuros negociados e de opções de milho alcançou a quantidade de contratos, registrando o maior número de negociação entre as commodities agrícolas (BM&FBOVESPA, 2014). Ao considerar as incertezas de preço no mercado do milho, levanta-se o seguinte questionamento: as operações de gerenciamento de preço do milho no mercado futuro da BM&FBovespa são efetivas em mitigação do risco para as principais praças produtoras brasileiras? Diante desse questionamento, este estudo tem por objetivo principal analisar a efetividade das operações de hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa para as principais praças produtoras desta commodity no Brasil, mais precisamente, Ijuí-RS, Passo Fundo-RS, Rio Verde-GO, Chapecó-SC, Ponta Grossa-PR, Norte Paraná e Cascavel-PR, também será avaliada a principal praça exportadora do milho no Brasil, Paranaguá-PR. PR. Devido à falta de 62

3 acesso à série temporal dos preços à vista nas praças produtoras do estado de Mato Grosso, este não faz parte do presente ente estudo, o que não diminui sua relevância como praça produtora de milho. Especificamente, o estudo busca também, analisar o comportamento dos preços à vista e futuros no mercado para essas regiões, estimar a base de preços, o risco da base e a razão ótima das operações no mercado. 2. REVISÃO DE LITERATURA O gerenciamento de risco na comercialização de commodities agrícolas vem sendo alvo de diversas pesquisas no Brasil e no mundo. Assim sendo, em busca de atingir o objetivo proposto por este estudo é apresentada a seguir uma revisão de literatura de pesquisas sobre hedge que foram realizadas no Brasil a partir do final da década de 1990, com destaque para as commodities: : café, boi gordo, milho, soja, etanol e açúcar. Fileni, Marques e Machado (1999) foram alguns dos pioneiros dos estudos neste campo no Brasil. Em sua pesquisa, os autores procuraram analisar a efetividade do hedge e estimar a base do café arábica para várias regiões do Estado de Minas Gerais com o uso de contratos futuros do milho da BM&F. Os resultados foram significativos para a maioria das regiões estudadas, com a redução do risco de preços para as regiões do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba, atingindo uma efetividade de 75% e 80%, respectivamente. Seguindo esse mesmo enfoque, Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003) verificaram o desempenho das operações de hedge do café arábica para alguns municípios de Minas Gerais e São Paulo. Observou-se que a estratégia de utilização do mercado futuro para a comercialização do café aparentava uma opção viável, desde que fossem utilizados valores da base local como ferramenta de tomada de decisão na comercialização da mercadoria. Os resultados das operações de hedge se apresentaram bem próximos aos que foram alcançados por Fileni, Marques e Machado (1999). Com seu estudo, Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003) reforçaram a importância da utilização dos valores de base local como ferramenta de auxílio na tomada de decisão tanto para compradores como para vendedores de café. Em estudo semelhante, Müller, Moura e Lima (2008) estimam a razão ótima e compararam as efetividades computadas por estratégias de hedge estáticos ticos e dinâmicos para o café arábica produzido no Brasil. Os resultados apontaram uma efetividade maior para modelos dinâmicos heterocedásticos de estimação. Em relação à redução de risco de preço, a diferença na efetividade não se apresentou tão significante quanto ao modelo definido para estimação da razão de hedge. As variações de preços no mercado à vista e o futuro do boi gordo também se destacam entre as principais pesquisas na área. Esse é o caso da pesquisa de Oliveira Neto e Figueiredo (2008) que estimaram e analisaram a razão ótima e a efetividade do hedge do boi gordo para o Estado de Goiás no mercado futuro da BM&F. Como resultado, encontraram uma efetividade próxima a 90% para a carteira protegida, além de assinalarem que as diferenças nas razões de hedge não apresentam significância para horizontes de safra e entressafra. Utilizando o mesmo método de estimação para cálculo do posicionamento ótimo em contratos no mercado futuro, Guimarães (2005) analisou as operações de hedge do boi gordo para importantes regiões produtoras do Brasil, por meio do modelo de Myers e Thompson (1989), no qual se observou 63

4 uma efetividade maior quando utilizado os preços semanais para a estimação da razão ótima. Neste estudo também foi testada a efetividade pela estimativa de razão de hedge computada por dados diários. Nessa mesma linha de pesquisa, Rosalem, Gomes e Oliveira (2008) avaliaram os retornos que as estratégias de hedge com contratos futuros proporcionavam aos produtores, exportadores e demais interessados no mercado do boi gordo para algumas regiões do sul, sudeste e centro-oeste oeste do Brasil. Assim, constataram uma diversidade nos valores da base e do risco de base, demonstrando uma característica própria de comercialização para cada localidade. Costa Júnior et al (2012) analisaram as operações de hedge do boi gordo para a região do Triângulo Mineiro no mercado futuro da BM&FBovespa, adotando o mesmo modelo que Guimarães (2005), ou seja, o modelo Myers e Thompson (1989). Atingiu-se um resultado significativo em capacidade de mitigação do risco com as operações de hedge, chegando à aproximadamente 73% de efetividade em redução do risco da volatilidade de preço no mercado à vista da arroba do boi gordo para a região. Guerra, Door e Freitas (2013) também desenvolveram eram um trabalho buscando averiguar se de fato as operações de hedge utilizadas no mercado futuro da BM&FBovespa proporcionavam resultados efetivos para a mitigação dos riscos provenientes das oscilações de preços à vista, por sua vez, para o Estado do Rio Grande do Sul. Neste estudo foi aplicado o modelo autoregressivo bivariado (VAR) para análise das séries temporais. A razão ótima e efetividade do hedge foram de 5,61% e 12%, respectivamente, e são consideradas baixas comparadas aos estudos de Fileni, Marques e Machado (1999), Fontes, Castro Junior e Azevedo (2003), Oliveira Neto e Figueiredo (2008), Müller, Moura e Lima (2008) e Costa Júnior et al. (2012), sugerindo que as operações de hedge não são viáveis para o gerenciamento de risco de preços para os pecuaristas de gado de corte do Rio Grande do Sul. Outro mecanismo utilizado em contratos no mercado futuro é o cross hedging. Segundo Howard e D antonio (1984), o cross hedging é uma ferramenta contra o risco de preço que pode ser tão eficiente quanto o hedging, se não melhor,quando o ativo a ser protegido e o contrato futuro são muito similares. Em um recente estudo realizado em 2014, Oliveira Neto e Garcia (2014) propuseram verificar as operações de cross hedging para o novilho uruguaio no mercado futuro do boi gordo da BM&FBovespa em relação ao risco e retorno que as operações poderiam proporcionar aos agentes no mercado. Os resultados mostraram que o retorno médio da carteira protegida atingiu cerca de 2,60% de retorno, com uma mitigação dos riscos de preços de aproximadamente 78%. Dentre as commodities estudadas, o milho e a soja são foco de diversas pesquisas relacionadas ao gerenciamento do risco de preços no mercado futuro. A respeito da commodity soja, Medeiros, Cunha e Wander (2013) estimaram a razão de hedge ótima como forma de gestão do risco da soja produzida no município de Sorriso - MT e na região de Rio Verde - GO. Os resultados apontaram que os agentes da cadeia produtiva do milho de Rio Verde e Sorriso devem fazer hedge de 53,88% e 69,44% da produção no mercado à vista para terem 42,47% e 52,85% de efetividade, respectivamente. Os resultados da pesquisa permitiram observar ainda 64

5 que os produtores de soja da região de Sorriso estão mais expostos aos riscos, por este motivo devem fazer hedge de um maior percentual no mercado futuro. Visando analisar as operações de hedge,, mas com base na bolsa de valores do exterior, mais precisamente na Chicago Board of Trade (CBOT), Martins e Aguiar (2004) analisaram os diferentes vencimentos para examinar a proteção oferecida pelos contratos futuros da CBOT aos hedgers brasileiros de soja em grão. A pesquisa apontou uma maior efetividade dos contratos com vencimento no segundo semestre, particularmente, para a os que são liquidados em julho e agosto, também mostrou que os contratos são mais efetivos para as regiões mais próximas aos portos de exportação. Outros mercados de commodities agrícolas começaram a ser pesquisados nos últimos anos, este é o caso das provenientes do setor sucroalcooleiro. Nesse contexto, Carvalho e Santoro (2008) buscaram encontrar um plano ótimo de programação e controle da produção em uma usina de açúcar e álcool, visando estabelecer o melhor mix do hedge de venda em cada mês respeitando-se se as restrições de estoque, o fluxo de caixa e os contratos estabelecidos. O resultado da pesquisa sugere que deve ser priorizado por ordem o hedge do açúcar, álcool anidro e álcool hidratado a fim de minimizar os riscos de investimentos e programações de produção. Em relação ao estudo do milho, Tonin, Braga e Coelho (2009) verificaram a relação de preços futuros e à vista do milho na região de Maringá no Estado do Paraná. Foi calculada a efetividade e a razão de hedge ótima em busca de encontrar o nível ótimo de proteção e o respectivo percentual da produção que deve ser vinculado aos contratos futuros do milho da BM&FBovespa, de forma a maximizar a utilidade dos hedgers em termos de redução do risco de preços. Com base nos resultados da pesquisa, os autores afirmam que, embora o hedge seja um mecanismo viável para mitigar os riscos de perdas dos agentes no mercado, ele possui uma efetividade baixa para a região de Maringá. Em pesquisa similar a de Tonin, Braga e Coelho (2009), Oliveira Neto, Figueiredo e Machado (2009) analisaram as operações de hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa para o Estado de Goiás e calcularam a razão de hedge ótima desta operação e sua respectiva efetividade. O modelo de Myers e Thompson foi aplicado como base para estimativa ótima. Os resultados apontaram que as operações no mercado futuro da BM&FBovespa para o Estado de Goiás, pelo uso da razão de hedge ótima estimadas, diminuem em aproximadamente 70% o risco de preços do mercado à vista do milho. Rodrigues e Cunha (2013), a fim de apontar qual o modelo mais eficiente no auxílio a redução de riscos e à obtenção da parcela ótima nas negociações em mercados futuros para os principais municípios produtores de milho do Estado de Goiás, computaram a razão de hedge ótima e sua efetividade por meio da aplicação de três modelos de estimação, são eles: modelo de variância mínima baseado no método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), modelo autorregressivo bivariado (VAR) e o modelo de correção de erros (VEC). Os resultados apontaram o modelo de variância mínima baseado no MQO como o mais viável. Em relação à negociação de contratos futuros, a maioria dos municípios apresentou um percentual ótimo de aproximadamente 62%. Quanto à proteção do hedge, demonstrou-se se que a operação pode ser considerada efetiva em redução do risco de preços do milho para todos os municípios avaliados no estudo. 65

6 Conforme pode ser verificado na revisão de literatura, os modelos de estimação da razão de hedge ótima de Ederington (1979) e de Myers e Thompson (1989) são os mais aplicados em estudos empíricos brasileiros. Em comum, esses modelos baseiam-sdos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para estimação da razão de hedge ótima. Apesar de não ser objetivo deste estudo, percebem-se nos estudos realizados no Brasil, que não são os no método modelos os responsáveis por atingir uma maior efetividade das operações de hedge, já que as diferenças em mitigação de risco pela aplicação da razão ótima estimada pelos mesmos, não se apresentam tão significativas a ponto de definir a superioridade de um sobre os demais. 3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS O presente estudo caracteriza-se como uma pesquisa quantitativa e do tipo descritiva. Os dados foram obtidos no Centro de Estudos em Economia Aplicada (CEPEA) da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiróz (ESALQ) da Universidade de São Paulo (USP). A praça do indicador, usado pela BM&FBovespa para definir o preço futuro do milho, é o município de Campinas (SP), sendo cotado em reais (R$) por saca de 60 quilogramas (Kg). A pesquisa tem início com o levantamento de dados das séries temporais de preços para as principais praças produtoras de milho. O período em estudo está compreendido entre outubro de 2004 e outubro de 2014, totalizando o número de 121 observações (em frequência mensal). Os preços à vista referem-se às principais praças produtoras de milho do Brasil: Ijuí-RS, Passo Fundo-RS, Rio Verde-GO, Chapecó-SC, Ponta Grossa-PR, Norte do Estado do Paraná e Cascavel-PR. As praças produtoras da região de Mato Grosso não fazem parte do estudo devido à falta de acesso às séries temporais dos preços à vista. A região de Paranaguá - PR também faz parte do estudo pois se destacam como sendo a praça em que se encontra o porto com maior escoamento de milho para exportação. Com o objetivo de analisar a efetividade nas operações de hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa, primeiramente foi avaliado o comportamento dos preços à vista e futuros, em seguida estimada a base, o risco da base e a correlação linear entre os preços para os municípios em estudo. Após analisar a variação da base, o estudo segue com a mensuração da razão de hedge ótima, que será estimada a partir do modelo de variância mínima de Ederington. O software Eviews 7.0 foi utilizado para análise das séries temporais e estimação da razão e efetividade de hedge. O modelo de regressão simples de Ederington (1979) é um dos modelos mais utilizados para pesquisas de hedge. Conhecido como o modelo de variância mínima, ele é obtido através da regressão da variação dos preços à vista sobre a variação dos preços futuros. A razão de hedge de mínima variância ou ótima de Ederington (1979) é estimada conforme a equação 1: S = α + β F + u t No qual: α é uma constante da regressão; preços à vista e futuros; β é a razão de hedge de variância mínima ou ótima; e u é o termo do erro da estimação pelos mínimos quadrados ordinários. St e Ft Depois, será avaliada a capacidade de efetividade do hedge, ou seja, a capacidade de redução do risco. Através dessa perspectiva, Ederington (1979) determina que a efetividade de (1) representam as variações dos t 66

7 hedging seja estimada com base no método dos mínimos quadrados ordinários, conforme a equação 2: var e = 1 var * ( H ) ( U ) 2 No qual: e é a efetividade do hedging; var U = σ é a variância da carteira não ( ) protegida; * var H = σ + h σ 2h σ s f sf é a variância mínima da carteira protegida; é a 2 variância dos preços futuros; σ é a covariância entre preços à vista e futuros; e h é razão de sf hedge ótima. A hipótese nula e a hipótese alternativa testada são as seguintes: H 0: e < 0,80, a operação de hedge no mercado futuro não é efetivo. H 1: e 0,80, a operação de hedge no mercado futuro é efetivo. O indicador do teste de hipótese que determina que os resultados superiores a 0,80 indicam que as operações de hedge são efetivas, tem como base os principais estudos sobre hedge de commodities agrícolas realizados no Brasil, entre os quais, destacam-se os expostos na seção 1 do presente estudo. ( ) s (2) 2 σ f 4. ANÁLISE DOS DADOS E RESULTADOS A apresentação dos dados tem início com a exposição das séries temporais dos preços à vista do milho para as praças de Ijuí-RS, Passo Fundo-RS, Rio Verde-GO, Chapecó-SC, Paranaguá- PR, Ponta Grossa-PR, Norte do Estado do Paraná e Cascavel-PR; e preços futuros do milho na BM&FBovespa. Conforme se pode observar no gráfico 1, os preços do milho nas praças em estudo oscilaram bastante durante o período de outubro de 2004 a outubro de O município de Rio Verde - GO, por ficar mais distante da praça do indicador base para a formação de preços, que é o município de Campinas - SP, apresentou durante esse período os menores preços para a negociação do milho. Enquanto isso, a região de Paranaguá - PR, mais importante porto para exportação do milho, identificou-se como a região com os preços mais elevados, chegando a atingir o valor de aproximadamente R$ 39,00 a saca de 60 quilogramas de milho entre os meses de maio e junho de 2012, período caracterizado como final da safra brasileira de milho. Em relação ao preço futuro, as oscilações que ocorreram durante esse período foram acompanhadas de perto pelas praças em estudo, verificando-se que os preços variavam constantemente, porém as regiões estudadas também mantinham uma proximidade relativa ao preço futuro na data do vencimento dos contratos. Como pode ser observado na tabela 1, a estatística descritiva permite averiguar a volatilidade dos preços nas praças em estudo. Os preços médios do milho negociados na maioria dessas localidades apresentam bastante proximidade com os preços futuros na BM&FBovespa, na maior parte do período estudado variando entre R$20,00 e R$23,00,enquanto o preço futuro médio é de aproximadamente R$24,00. No entanto, vale destacar a praça de Paranaguá - PR, onde os preços geralmente encontram-se acima dos preços futuros na data do 67

8 vencimento dos contratos na BM&FBovespa. Com relação à distribuição da série de preços, os valores de assimetria e curtose demonstram que as séries não são normais para todos os municípios. A estatística p-valor indica a não-normalidade normalidade nas séries com valores acima de 0,01. Já o desvio padrão é acima da média utilizada somente no município de Paranaguá - PR, onde os preços dos contratos futuros são mais altos. Gráfico 1: Comportamento dos preços em reais no período (Out.2004/Out.2014) Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR. Fonte: Dados da pesquisa. 68

9 Tabela 1: Estatística descritiva dos preços em reais no período (Out.2004/Out.2014) Estatística FUT RV CH IJ PF CV NP PG PAR Media 23, , , , , , , , ,6191 Mediana 23, , , , , , , , ,8900 Máximo 34, , , , , , , , ,2000 Mínimo 14,2600 8, , , , , , , ,7900 Desvio-Padrão 5,2245 4,6935 4,7978 4,7144 4,6786 4,5202 4,7100 4,5287 6,2739 Assimetria 0,1434 0,0781 0,0662 0,0479 0,0633 0,1796 0,2045 0,1908 0,0306 Curtose 1,9365 2,0545 2,0839 2,2137 2,1333 2,1339 2,0950 2,1726 1,8173 Jarque-Bera 6,0657 4,5918 4,2840 3,1375 3,8359 4,3957 4,9318 4,1508 7,0122 p-valor 0,0482 0,1007 0,1174 0,2083 0,1469 0,1110 0,0849 0,1255 0,0300 Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR,(NP)Norte Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR. Fonte: Dados da pesquisa. Com base na tabela 2, fica evidente a existência de uma forte correlação dos preços à vista nas regiões estudadas com o preço futuro estabelecido por Campinas. Os municípios de Rio Verde - GO (0,95), Chapecó - SC (0,96), Ijuí - RS (0,92), Passo Fundo - RS (0,94), Cascavel - PR (0,97), Norte do Estado do Paraná - PR (0,97) e Ponta Grossa - PR (0,98) apresentam uma alta correlação positiva com o preço futuro do milho. Isso sugere que o mercado futuro trabalha para contribuir no sentido de assegurar preços objetivos para os agentes da cadeia produtiva do milho. 69

10 Tabela 2: Correlação entre os preços à vista e futuros no período (Out.2004/Out.2014) FUT RV CH IJ PF CV NP PG PAR FUT 1 0,9512 0,9645 0,9210 0,9361 0,9695 0,9718 0,9797 0,8384 RV 1 0,9114 0,8672 0,8839 0,9253 0,9313 0,9344 0,778 CH 1 IJ PF CV NP PG 0,9688 0,9793 0,9703 0,9719 0,9886 0, ,9908 0,9336 0,9297 0,9532 0, ,9484 0,9454 0,9644 0, ,9923 0,9832 0, ,9863 0, ,8500 PAR Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR,(NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR. Todos os coeficientes são estatisticamente significativos ao nível de 1%. Fonte: Dados da pesquisa. 1 Apenas a praça de Paranaguá - PR apresentou uma correlação abaixo de 0,90 com o preço futuro na BM&FBovespa, atingindo aproximadamente (0,84) de relação linear. Entretanto, essa também pode ser considerada uma associação forte com os preços futuros. No que tange à diferença em associação com as demais praças, pode-se atribuir isso ao fato da particularidade ligada à praça de Paranaguá - PR como ponto de exportação do milho, diferente das demais regiões cujo a característica predominante refere-se à produção da commodity. De acordo com o gráfico 2 e tabela 3, com exceção de Paranaguá - PR, as praças apresentavam-se com uma base enfraquecida na data do vencimento dos contratos futuros, ou seja, na maior parte do período os preços futuros encontravam-se acima dos preços à vista. No caso da praça de Rio Verde - GO, atribui-se uma base fraca a maior distância desta para a praça de formação de preço do contrato futuro do milho, que é campinas - SP. Enquanto que Paranaguá PR PR apresentou a base mais fortalecida, aparecendo a maior parte do período de tempo estudado, acima do preço futuro. As praças do Estado do Paraná apresentam um risco de base mais baixo que as demais praças, com exceção de Paranaguá - PR que apresenta o maior desvio padrão da base. Baseando nas estatísticas apresentadas, pode-se observar a não normalidade da distribuição dos dados, já que os valores de assimetria e curtose em uma distribuição normal, são próximas a 0 e 3, respectivamente, e sua volatilidade constante. 70

11 Gráfico 2: Comportamento da base percentual dos preços no período (Out.2004/Out.2014) Nota: (RV) Rio Verde/GO, (PF) Passo Fundo/RS, (PG) Ponta Grossa/PR, (CH) Chapecó/SC, (CV) Cascavel/PR, (PAR) Paranaguá/PR, (IJ) Ijuí/RS, (NP) Norte Paraná. Fonte: Dados da pesquisa. 71

12 Tabela 3: Estatística descritiva da base no período (Out.2004/Out.2014) Estatística RV CH IJ PF CV NP PG PAR Media -23,046-2,4421 Mediana -22,595-2,4609 Máximo -8, ,5341 Mínimo -55,585-18,2446-5,0155-6, , , , ,4177-5,0122-6, , , , , ,4121 9,0330-0,8000-0,4267-1, , , , , , , ,8343 Desvio- Padrão 7,0462 5,4241 8,4931 7,3161 4,6577 4,7878 3, ,7557 Assimetria -2,4856-0,1468 Curtose 11,7297 3,0919 Jarque-Bera 504,600 0,4735 0,1595-0,1856 0,3993 0,3550 0,2074-0,0501 3,1694 3,0329 3,8220 3,3408 3,1942 3,7404 0,6523 0,6944 6,5673 3,1011 1,0491 2,7912 p-valor 0,0000 0,7892 0,7217 0,7066 0,0375 0,2121 0,5918 0,2477 Nota: (FUT) Preço Futuro, (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR. Fonte: Dados da pesquisa. Com a finalidade de identificar a não presença da raiz unitária nas séries temporais de preços à vista e futuros, além de apontar a ordem de integração entre as séries, foi aplicado o teste de Phillips e Perron.. Neste, verificou-se que as séries são não estacionárias em nível e estacionárias na primeira diferença, ou seja, não apresentam problemas de autocorrelação na primeira diferença, o que é atestado pelos valores próximos a 2 da estatística d de Durbin e Watson, expostos na tabela 4. Os valores dos critérios de formação dos preços são menores, indicando um melhor ajustamento dos dados. 72

13 Tabela 4 : Teste da Raiz Unitária de Philips e Perron para os logaritmos dos preços futuros e dos preços à vista do milho no período (Out.2004/Out.2014) Série Teste de Philips e Perron Estatística (t) p-valor (t) Valores Críticos AIC SBC DW 1% 5% 10% FUT N 0,1850 0,7380-2,5850-1,9440-1,6150-2,2060-2,1820 1,9170 1ªDif -10,379 0,0000-2,5847-1,9436-1,6149-2,1996-2,1761 1,9969 RV N 0,1611 0,7311-2,5850-1,9440-1,6150-0,9110-0,8870 2,5270 1ªDif -15,557 0,0000-2,5850-1,9440-1,6150-0,9750-0,9510 1,9690 CH N 0,2560 0,7590-2,5850-1,9440-1,6150-2,2890-2,2650 2,2030 1ªDif -12,016 0,0000-2,5850-1,9440-1,6150-2,2920-2,2680 2,0130 IJ N 0,0939 0,7110-2,5850-1,9440-1,6150-2,1000-2,0770 2,3400 1ªDif -12,933 0,0000-2,5850-1,9440-1,6150-2,1260-2,1030 2,0160 PF N 0,1518 0,7283-2,5850-1,9440-1,6150-2,3040-2,2810 2,2450 1ªDif -12,208 0,0000-2,5850-1,9440-1,6150-2,3110-2,2870 1,9890 CV N 0,1733 0,7348-2,5850-1,9440-1,6150-1,9560-1,9330 2,0860 1ªDif -11,326 0,0000-2,5850-1,9440-1,6150-1,9520-1,9290 2,0010 NP N 0,1956 0,7414-2,5850-1,9440-1,6150-1,8910-1,8680 2,1460 1ªDif -11,677 0,0000-2,5850-1,9440-1,6150-1,8910-1,8670 2,0010 PG N 0,2375 0,7535-2,5850-1,9440-1,6150-2,1780-2,1550 2,0010 1ªDif -10,858 0,0000-2,5850-1,9440-1,6150-2,1740-2,1500 2,0030 PAR N 0,4530 0,8110-2,5850-1,9440-1,6150-2,4240-2,4000 2,2090 1ªDif -12,096 0,0000-2,5850-1,9440-1,6150-2,4250-2,4010 2,0170 Nota: (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR, (LV) Log-verossimilhança, (AIC) critério de informação de Akaike, (SBC) critério de informação de Schwarz, (DW) estatística d de Durbin e Watson (N) equação do teste em nível e 1ªDif) equação do teste na primeira diferença. Fonte: Dados da pesquisa. A regressão simples foi utilizada com base no teste na 1ª diferença, nos quais são utilizados os retornos na série dos preços das regiões estudadas. Na tabela 5 são apresentadas as razões e efetividades estimadas pela aplicação do modelo de variância mínima de Ederington 73

14 (1979). Com base nos resultados apresentados, pode-se observar que a razão de hedge ótima é significativa ao nível de 1 % para todas as praças em estudo. Tabela 5: Razão e efetividade do hedge e demais coeficientes estatísticos do modelo de variância mínima no período (Out.2004/Out.2014) RV CH IJ PF CV NP PG PAR α -0,5795 0,2193 0,2952 0,2113-0,1614-0,2224-0,0249 0,2896 h 1,0991 * 0,9221 * 0,8888 * 0,9106 * 0,9970 * 1,0209 * 0,9668 * 0,9400 * Estatística F 2075, , , , , , , ,45 p-valor (F) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 e h 0,8459 ** 0,9368 ** 0,8404 ** 0,8741 ** 0,9425 ** 0,9439 ** 0,9633 ** 0,7318 nr LV 539, , , , , , , ,471 AIC -1,9905-1,9906-1,9905-1,9906-1,9905-1,9906-1,9905-1,9906 SBC -1,9747-1,9747-1,9747-1,9747-1,9747-1,9747-1,9747-1,9747 DW 0,0571 0,0579 0,0571 0,0579 0,0571 0,0579 0,0571 0,0579 Nota: (α) é a constante da regressão do modelo de variância mínima, (h) é a razão de hedge ótima estimada pelo modelo de variância mínima de Ederington (1979), (RV) Rio Verde/GO, (CH) Chapecó/SC, (IJ) Ijuí/RS, (PF) Passo Fundo/RS, (CV) Cascavel/PR, (NP) Norte Paraná/PR, (PG) Ponta Grossa/PR, (PAR) Paranaguá/PR, (LV) Logverossimilhança, (AIC) critério de informação de Akaike,, (SBC) critério de informação de Schwarz, (DW) estatística d de Durbin e Watson e ( * ) significante estatisticamente ao nível de 1%, (eh) é a efetividade do hedging, ( nr ) não rejeita a hipótese nula eh< 0,80 e rejeita a hipótese alternativa eh 0,80 e, ( ** ) rejeita a hipótese nula eh< < 0,80 e não rejeita a hipótese alternativa eh 0,80. Fonte: Dados da pesquisa. Quanto aos testes de hipóteses para efetividade, na tabela 5 destaca-se se que todas as praças em estudo, com exceção de Paranaguá - PR (praça de exportação), rejeitaram a hipótese nula e h< < 0,80 e não rejeita a hipótese alternativa eh 0,80. No caso de Paranaguá - PR a efetividade foi estimada em aproximadamente 0,73, o que não rejeita a hipótese nula e h< 0,80 e rejeita a hipótese alternativa e h 0,80 sugerindo que a operação de hedge com contratos futuros do milho da BM&FBovespa é inadequada para a principal praça de exportação do Brasil. Portanto, com base nos resultados da pesquisa, pode se afirmar que as operações de hedge com contratos futuros é uma forma eficaz de atenuar os riscos na comercialização do milho proveniente das principais regiões produtoras do Brasil, porém, não é indicada para a principal praça exportadora desta commodity, Paranaguá - PR. 5. CONSIDERAÇÕES FINAIS O objetivo do estudo foi verificar se as operações de hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa são efetivos quanto à mitigação do risco dos preços no mercado à vista para 74

15 analisar a efetividade das operações de hedge do milho no mercado futuro da BM&FBovespa para as principais praças produtoras desta commodity no Brasil, mais precisamente, Ijuí - RS, Passo Fundo - RS, Rio Verde - GO, Chapecó - SC, Ponta Grossa - PR, Norte Paraná e Cascavel PR. Também foi avaliada a principal praça exportadora do milho no Brasil, Paranaguá - PR. Inicialmente, os resultados apontaram para uma forte relação linear entre os preços à vista e preços futuros, entre todas as praças estudadas. No que tange ao desempenho em mitigação do risco de preços das operações de hedge no mercado futuro do milho na BM&FBovespa, concluiu-se que, pela estimativa da razão ótima pelo modelo de variância mínima de Ederington (1979), são atingidas efetividades significativas em mitigação do risco de preços para as principais regiões produtoras de milho no Brasil. Dessa forma, as operações de hedge são indicadas para os agentes da cadeia produtiva do milho como estratégia para mitigação do risco de volatilidade de preços no mercado à vista, em especial, para os envolvidos com a produção e comercialização interna da commodity. A exceção fica por conta da praça responsável pelo maior contingente de exportação do milho no Brasil, Paranaguá - PR, cujo indicador de efetividade ficou abaixo do nível mínimo exigido para o teste de hipóteses. Espera-se se que as informações e discussões desta pesquisa contribuam com os agentes da cadeia produtiva do milho, em especial, os responsáveis pela produção, industrialização e comercialização, a fim de permitir uma melhor administração dos preços. Além disso, espera-se que este estudo sirva também como base para futuras discussões e pesquisas relacionadas a essa temática no contexto acadêmico e científico. Dadas às limitações presentes no modelo aplicado neste e em outros importantes estudos, assim como o avanço no campo da econometria de séries temporais, sugere-se se que outros estudos ampliem a discussão a respeito da efetividade do mercado futuro na mitigação do risco de preços de commodities agrícolas, principalmente pela aplicação de outros modelos de estimação e comparação sobre o desempenho dos mesmos. REFERÊNCIAS BOLSA DE VALORES DE MERCADORIAS & FUTUROS DE SÃO PAULO. BM&FBOVESPA Volume geral. Disponível em:< bmfbovespa/pages/boletim1/volumegeral/volumegeral.asp>. Acesso em 02 de jan CARVALHO, M. D.; SANTORO, M. C.Planejamento e controle da produção vinculados às variações de preços de açúcar e álcool no mercado futuro utilizando programação matemática.xxviii CONGRESSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO,2008. CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA CEPEA Milho. Disponível em: < /?page=846/>. Acesso em: 10 de jul COSTA JUNIOR, M. G.;OLIVEIRA NETO, O. J.; FIGUEIREDO, R. S.; MACHADO, W. B.Efetividade de hedging do boi gordo do Triângulo Mineiro no mercado futuro da BM&FBovespa. Revista de Administração da UEG.. v. 3, n. 2, p , jul.-dez

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