DETERMINANTS OF THE PERFORMANCE OF THE FUTURES CONTRACTS OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN BRAZIL

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1 DETERMINANTS OF THE PERFORMANCE OF THE FUTURES CONTRACTS OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN BRAZIL Valdinei Aparecido de Oliveira Mestre em Economia Aplicada pelo Departamento de Economia Rural da Universidade Federal de Viçosa. Danilo R. D. Aguiar Professor do Departamento de Economia Rural da Universidade Federal de Viçosa. Campus Universitário, , Viçosa MG. Abstract This paper analyzes the main determinants of agricultural futures contracts successes and failures in Brazil. Based on previous literature, the variables included are: relative residual risk, liquidity cost, price variability, market size, market activeness, product homogeneity, and market concentration. The results show that all variables, except price variability, have remarkable impacts on the success and failures of futures contracts, being of particular importance the lack of liquidity (liquidity cost) of Brazilian contracts in relation to international contracts. Key words: contract viability, risk management, agricultural commodities.

2 DETERMINANTS OF THE PERFORMANCE OF THE FUTURES CONTRACTS OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN BRAZIL DETERMINANTES DO DESEMPENHO DOS CONTRATOS FUTUROS DE COMMODITIES AGROPECUÁRIAS NO BRASIL Valdinei Aparecido de Oliveira Mestre em Economia Aplicada pelo Departamento de Economia Rural da Universidade Federal de Viçosa. Danilo R. D. Aguiar Professor do Departamento de Economia Rural da Universidade Federal de Viçosa. Campus Universitário, , Viçosa MG. Resumo Este estudo examina os fatores determinantes do desempenho dos contratos futuros de commodities agropecuárias no Brasil no período de 7 a 1, as quais foram analisadas com respeito ao Risco Residual Relativo, Custo de Liquidez, Variabilidade do Preço à Vista, Tamanho do Mercado Disponível, Atividade do Mercado Disponível, Homogeneidade do Produto e Concentração do Mercado Comprador, utilizando-se do modelo desenvolvido por BLACK e adaptado por BRORSEN & N ZUE. Os resultados sugerem que todas as variáveis, com exceção da Variabilidade dos Preços, são importantes na determinação do sucesso ou insucesso de contratos de futuros, com particular importância à baixa liquidez dos contratos brasileiros em relação aos internacionais. Em função disto, mesmo diante da maior efetividade obtida por meio de hedge com contratos da BM&F, muitos investidores preferem investir nas bolsas estrangeiras devido o Custo de Liquidez dos contratos da BM&F. Palavras-chave: viabilidade de contrato, gestão de risco, commodities agrícolas. 1. Introdução Os mercados agropecuários se caracterizam por elevada variabilidade de preços, do que resulta incerteza de renda para hedgers, como agricultores, armazenadores, atacadistas, exportadores e agroindústrias processadoras de commodities agropecuárias. Por outro lado, esta mesma variabilidade serve como atrativo para especuladores, que estão dispostos a assumir riscos para alavancar seus lucros. Para atender aos objetivos dos que buscam proteção e dos que aceitam assumir riscos, têm sido desenvolvidas bolsas de mercadorias onde contratos futuros vinculados a commodities agropecuárias são transacionados. No Brasil, embora o desenvolvimento do mercado futuro tenha se iniciado em 1917, os contratos futuros de commodities agropecuárias somente alcançaram maior projeção com a Bolsa de Mercadorias & de Futuros (BM&F), fundada em 1, na cidade de São Paulo, após a fusão da Bolsa Mercantil e de Futuros com a Bolsa de Mercadorias de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto / USP Outubro de 3 2

3 OLIVEIRA, V. A. e AGUIAR, D.R.D. Atualmente, a BM&F é a única bolsa onde são realizados negócios com futuros agropecuários no Brasil e a maior da América Latina. Do volume total de negócios realizados na BM&F, os contratos agropecuários apresentaram uma participação muito baixa nos últimos anos: apenas 0,23% dos contratos negociados, em 7, foram referenciados em commodities agropecuárias, passando para 0,53%, em 8, 1,25%, em 9, 0,93%, em 0, e 0,75%, em 1 (BM&F, 1). No final de 2, os contratos futuros de commodities agropecuárias negociados na BM&F eram: açúcar, álcool anidro, algodão, boi gordo, bezerro, café arábica, café robusta milho e soja. A definição de quais características estariam alavancando e quais estariam limitando o desenvolvimento dos mercados futuros de commodities agropecuárias no Brasil, seria importante para embasar o desenho de novos contratos, bem como para a reformulação dos contratos que estão tendo sucesso limitado. Este trabalho propõe-se a estudar os principais determinantes do desempenho dos contratos futuros de commodities agropecuárias negociados na BM&F no período de 7 a 1, sob a hipótese de que o volume de contratos futuros de commodities agropecuárias negociados na BM&F e, conseqüentemente, seu desempenho, é determinado pela interação entre a habilidade do contrato em reduzir o risco de preço e pelo custo de liquidez do mercado local, com forte predomínio deste último. 2. Metodologia 2.1. Referencial Teórico O estudo pioneiro que tratou diretamente do sucesso e do insucesso dos contratos futuros foi realizado por BLACK (1986), aplicado a commodities não-agropecuárias. BLACK desenvolveu uma teoria geral, na qual os fatores de sucesso e insucesso dos contratos financeiros passaram a ser medidos estatisticamente por meio de modelos mais completos que utilizavam métodos quantitativos e podiam ser aplicados a grupos de commodities. BLACK (1986) buscava explicar o desempenho dos contratos futuros a partir de sua demanda, representada pelo volume de contratos negociados na New York Futures Exchange (NYFE) e na Chicago Board of Trade (CBOT), no período que compreende os anos de 1982 a A proposta de BLACK era determinar o sucesso ou o insucesso de um contrato futuro, mediante a presença ou ausência de alternativas eficientes de cross-hedge para a commodity à qual o contrato futuro está vinculado. A possibilidade do cross-hedge em diferentes bolsas afetaria a demanda pelo contrato futuro e, conseqüentemente, a liquidez do mercado. Sob este enfoque, os agentes tomariam a decisão de fazer ou não cross-hedge, com base na avaliação do trade-off entre custo de liquidez e efetividade do hedge, em cada mercado. Este trade-off se forma à medida que uma maior efetividade do hedge é alcançada com maior aderência do contrato às especificidades do ativo-base (maior padronização), porém, esta maior especificidade tende a reduzir o número de participantes no mercado, perdendo-se em termos de liquidez Modelo Empírico O modelo empírico utilizado neste trabalho segue a proposta de BRORSEN & N ZUE (1) que, buscando entender os determinantes do sucesso e do insucesso dos mercados futuros de commodities agropecuárias, estenderam o modelo de BLACK (1986) para incluir homogeneidade, integração vertical, concentração do mercado comprador e atividade do mercado disponível, concluindo que as IV Congresso Internacional de Economia e Gestão de Redes Agroalimentares 3

4 DETERMINANTS OF THE PERFORMANCE OF THE FUTURES CONTRACTS OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN BRAZIL condições necessárias ao sucesso do mercado futuro seriam, principalmente, a presença de um mercado disponível ativo, com baixo índice de integração vertical e um produto homogêneo. É consenso entre autores como POWERS (1967), CORNELL (1981), SILBER (1981), BEHR & WARD (1983), CARLTON (1984), BLACK (1986), MARTELL & WOLF (1987), PENNINGS & LEUTHOLD (9) e BRORSEN & N ZUE (1), que o volume de contratos futuros comercializado é a variável-chave na determinação do sucesso e do insucesso de um novo contrato. As variáveis incluídas na análise empírica são: RR (risco residual relativo), será calculado como a razão do risco residual do mercado de cross hedge (mercado alternativo) sobre o mercado de hedge local (own hedge), para cada commodity. VARP (variabilidade do preço a vista), calculada por meio da volatilidade de preço (PURCELL & KOONTZ, 9). CLIQ (custo de liquidez); a variável CLIQ do mercado local (own hedge) é medida pelo volume anual de contratos da referida commodity, negociados no mercado alternativo (cross hedge). TAM (tamanho do mercado), obtido através do tamanho da produção anual (em toneladas) brasileira das commodities aqui analisadas. HOM (homogeneidade do produto). AMD (atividade do mercado disponível). IV (integração vertical). CC (concentração dos compradores). É importante salientar que HOM, AMD, IV e CC são variáveis de difícil disponibilidade de informações. Desta forma, o procedimento aqui adotado utilizarse-á de questionários a serem aplicados a um grupo de especialistas do mercado de commodities agropecuárias, para que estes expressem seu ponto de vista quanto às referidas variáveis, de forma que estas serão utilizadas como proxys das variáveis desejadas. O procedimento consiste na obtenção de notas em escala de 1 a 10. A especificação geral do modelo para volume de comércio da commodity i no período t (VOL it ) é dada como: VOL = f RR, CLIQ, VARP, TAM, HOM, AMD, CC, IV ) (1) it ( it it it ij i i i i A combinação de dados de cross-section (6 cortes, cada um representando uma commodity) com dados de série temporal (5 anos) 1, necessária para formar um painel de dados, sobre o qual se dá a análise de regressão, é denominada pooling (PINDYCK & RUBINFELD, 7). Esta técnica, usada na formação de painéis, se dá através da combinação simples de todos os dados de corte transversal com os de série temporal e então, procede-se à estimação do modelo por mínimos quadrados ordinários (MQO). Assim, o modelo econométrico é dado por: lnvol = α + β lnrr + β lncliq + β lnvarp + β lntam + β lnhom + it i 1 it 2 it 3 it 4 it 5 i (2) β ln AMD + β lncc + β lniv + ε 6 7 i 8 i it 1 Exceção feita à soja e ao algodão, que apresentaram dados em apenas 4 e 3 anos, respectivamente. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto / USP Outubro de 3 4

5 OLIVEIRA, V. A. e AGUIAR, D.R.D. onde o ln é o símbolo para logaritmo natural. O preço futuro utilizado foi o preço praticado na quarta-feira nos respectivos mercados de cada commodity (cross e own hedge) em função de representar uma situação mais estável do mercado, evitando as distorções normalmente existentes no início e final de semana. Para aquelas situações em que não ocorreu negociação a futuro nas quartas-feiras, utilizou-se, primeiramente, dados do dia seguinte (quintafeira) e, na ausência deste, utilizou-se o do dia anterior (terça-feira). Na ausência de negociação nos referidos dias, manteve-se o valor da semana anterior. Estes dados foram obtidos em publicações da BM&F, CBOT, CME e NYBOT. O preço à vista utilizado foi o indicador do preço à vista, divulgado pelo Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA), para as commodities boi gordo, açúcar, café e algodão; no caso da soja utilizou-se o indicador Preço Nacional da Soja, divulgado pela Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (FIPE) e no milho, utilizou-se o preço divulgado pela Fundação Getúlio Vargas. Em função dos contratos da BM&F apresentarem período de existência menor que os contratos nos mercados alternativos, padronizou-se os dados de acordo com o período disponível da BM&F. Os dados sobre tamanho de mercado (produção) foram obtidos junto ao IBGE. 3. Resultados e Discussão Neste item são examinadas as variáveis RR, CLIQ, VARP, TAM, HOM, AMD e CC, assim como seus impactos sobre o volume de comércio. A variável IV foi excluída do modelo, uma vez que, quando presente, promoveu insignificância estatística sobre a maioria das variáveis analisadas. Uma vez que a variável IV, assim como a CC, representa a estrutura do canal de comercialização, é razoável aceitar que, dada às características do mercado de commodities agropecuárias brasileiras, a presença da CC é de maior importância ao objetivo do estudo, comparativamente à IV. O modelo utilizado na estimação da viabilidade do mercado futuro brasileiro, com suas respectivas variáveis, foi o definido na equação (2). Os parâmetros do modelo combinado (dados de cross-section e série temporal) foram estimados usando mínimos quadrados ordinários (MQO), sendo as variáveis dependentes e independentes medidas em logaritmos naturais (exceção feita às variáveis HOM, CC, AMD), o que possibilita a obtenção direta das elasticidades (Tabela 1). Devido as variáveis HOM, CC e AMD terem sido obtidas via questionário, mesmo que através de um grupo de especialistas do mercado de commodities, preferiu-se por não expressá-las em termos de elasticidade de forma a não incentivar inferências fundamentadas apenas na percepção, mesmo que de um grupo de especialistas. As análises que se seguem envolvem, conjuntamente, os resultados da regressão (Tabela 1) e os valores das variáveis (Tabela 2). Dessa forma, é possível avaliar tanto o impacto das variáveis sobre o volume de comércio, quanto os valores de cada variável, por produto e por ano. A Tabela 1 mostra um bom ajustamento do modelo, com R 2 ajustado de 0,7942, de forma que 79,42% das variações na variável dependente (log do volume de contratos negociados na BM&F) são explicadas pelas variáveis explicativas do modelo. Iniciando pela variável RR, a Tabela 1 mostra que a mesma é estatisticamente significativa a 5% de probabilidade, sugerindo que os hedgers brasileiros, de uma maneira geral, têm levado em consideração, no momento de definir em que bolsa de futuros negociar, o menor risco residual que os contratos da BM&F apresentam, comparativamente aos mercados alternativos. De acordo com o resultado IV Congresso Internacional de Economia e Gestão de Redes Agroalimentares 5

6 DETERMINANTS OF THE PERFORMANCE OF THE FUTURES CONTRACTS OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN BRAZIL encontrado, verifica-se que a variável explicativa RR influencia positivamente a variável dependente, como esperava-se, de forma que um aumento de 10% no RR resulta em um aumento de pouco mais de 14,3% no volume de contratos futuros (VOL) negociados. Embora o RR possa elevar-se, tanto por maior efetividade de hedge dos contratos da BM&F quanto pela situação inversa nas bolsas alternativas, torna-se importante para a BM&F, no sentido de aumentar o volume de contratos futuros negociados, que seus contratos sejam cada vez mais efetivos na redução do risco de preços. Tabela 1. Resultado da análise de regressão Variável (1) Coeficiente Desvio t-statistic P-valor Padrão C 41, , , ,0000 (*) Log(RR) , ,0450 (**) Log(CLIQ) -2, , ,644 0,0000 (*) Log(VARP) -0, , , ,1367 (ns) Log(TAM) 0, , , ,0087 (*) (HOM) 0, , , ,0094 (*) (AMD) 0, , , ,0007 (*) (CC) -0, , , ,0095 (*) R 2 0,8496 F- statistic; DW: 1, ,33234 R 2 ajustado 0,7942 P-valor (F-statistic) 0, (*) (1) Log representa logaritmo natural da variável entre parênteses; (*) estatisticamente significativo a 1%; (**) estatisticamente significativo a 5%; (ns) estatisticamente não-significativo. Através da avaliação do RR, pode-se comparar a eficiência de cross hedging dos contratos futuros de soja, milho, algodão, café arábica, boi gordo e açúcar da principal bolsa de futuros internacional para cada commodity, conforme mostra a Tabela 2. Analisando os dados apresentados na Tabela 2, verifica-se que o RR para a commodity soja mostrou-se muito próximo da unidade, de forma que ambos os mercados (cross e own hedge) apresentaram praticamente a mesma efetividade na redução do risco. Isto implica em alta correlação dos preços à vista e futuro, tanto no cross, quanto no own hedge, fato provavelmente devido à grande internacionalização do mercado desta commodity, cujo preço interno é altamente influenciado pelo preço praticado em Chicago (CBOT) 2. Para a commodity milho, devido à formação interna de seu preço, verifica-se uma baixa correlação entre o preço à vista e o futuro no cross hedge, resultando em um RR superior à unidade (Tabela 2), evidenciando que os contratos futuros de milho da BM&F carregam menores riscos que os contratos de cross hedge na CBOT. Isto é um indicador de que o contrato de milho da BM&F, avaliado pelo item RR, tem potencial para tornar-se um contrato bem sucedido no own hedge. 2 Note que AGUIAR e SILVA (2), estudando diversas regiões brasileiras produtoras de soja, encontraram resultados diferentes. Para esses autores, a efetividade do hedge era maior na BM&F do que na CBOT. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto / USP Outubro de 3 6

7 OLIVEIRA, V. A. e AGUIAR, D.R.D. A commodity algodão, a exemplo do milho, também apresenta menor risco residual comparativamente ao cross hedge via NYBOT. O mercado do boi gordo e o mercado do açúcar também apresentaram a mesma situação vista no milho e no algodão, ou seja, ambos têm apresentado menor risco residual nos contratos da BM&F, quando comparados com a CME e a NYBOT, respectivamente (Tabela 2). No caso do boi gordo isto ocorre devido à não correlação entre o preço à vista e o preço futuro no cross hedging, uma vez que o preço da carne bovina, como para o milho, forma-se internamente. Para a commodity açúcar, embora esta tenha seu preço formado externamente, também verifica-se baixa correlação entre o preço à vista e futuro no cross hedge. Os contratos futuros de café negociados na BM&F também apresentam menor risco residual, comparativamente aos contratos de cross hedge negociados via NYBOT. De uma maneira geral, os contratos da BM&F carregam menor risco residual, devido estes contratos serem elaborados atendendo a condições e características das commodities brasileiras, o que seria motivo, portanto, para elevada negociação destes contratos via BM&F, quando tomado como critério de decisão o risco residual. A variável CLIQ, apresentada na Tabela 2, mostra o grande volume de contratos negociados via mercados alternativos (cross hedge). Percebe-se que, para commodities como soja, milho e algodão, o volume de contratos negociados nos mercados alternativos é bastante superior ao volume de contratos negociados na BM&F. Para as commodities café, boi gordo e açúcar, os volumes de contratos da BM&F, embora inferiores aos dos mercados alternativos, são os maiores entre as commodities agropecuárias negociados nesta bolsa. Contudo, na tomada de decisão baseada na liquidez, ter-se-ia grande a probabilidade de escolha dos mercados estrangeiros, uma vez que, para todas as commodities estudadas, existe uma grande superioridade no volume de negócios nos contratos alternativos. Isto se verifica à medida que constata-se que esta variável influencia negativamente a variável dependente, ao nível de 1% de significância estatística, confirmando o que se esperava à priori, de forma que um aumento em 10% na variável custo de liquidez (CLIQ) resulta na redução de quase 27% no volume de contratos futuros (VOL) negociados na BM&F (Tabela 1). Isto sugere que os usuários do mercado futuro brasileiro agem racionalmente, buscando menores custos de liquidez, através da negociação em mercados mais líquidos. Analisando a Tabela 1, constata-se que a variável explicativa VARP mostrou-se não significativa, ao nível de 10% de probabilidade, sobre o comportamento do volume de contratos negociados na BM&F no período analisado. Acreditava-se que à medida que aumentasse a variabilidade do preço à vista, ocorreria o aumento da negociação a futuro na BM&F. Provavelmente, o elevado volume de comércio do contrato de boi gordo e o baixo volume de comércio do contrato de soja são fatores determinantes da insignificância constatada, o que serve para ressaltar que nenhum dos fatores estudados é determinante isolado do volume de contratos negociados, ou seja, o volume de comércio é resultado da interação de todas as variáveis estudadas. Para a variável VARP, analisando a Tabela 2, pode-se estabelecer a seguinte seqüência, em ordem decrescente de VARP: Café > Soja > Açúcar > Milho > Boi Gordo > Algodão. Portanto, o mercado cujo preço à vista mostrou-se mais volátil, foi o mercado do café, sendo este um dos prováveis motivos de o café ser o contrato mais negociado na BM&F, uma vez que esta alta variabilidade dos preços atrai hedgers e especuladores para dentro do mercado, melhorando sua liquidez. IV Congresso Internacional de Economia e Gestão de Redes Agroalimentares 7

8 DETERMINANTS OF THE PERFORMANCE OF THE FUTURES CONTRACTS OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN BRAZIL Contraditoriamente, o mercado de soja, cuja VARP foi alta no período analisado, comparativamente aos demais mercados, teve seu volume de contratos negociados na BM&F reduzido gradativamente. Uma possível explicação para este fato observado pode estar na presença de outros mecanismos de comercialização disponíveis no período analisado, que reduzem o risco de preço dos produtores de soja, a exemplo da CPR (Cédula do Produto Rural) e da soja verde, disponibilizados pelas empresas de insumos, esmagadoras, etc., que fornecem os insumos necessários à produção, fixando o valor da dívida em produto. Por sua vez, estas empresas podem recorrer ao mercado futuro para protegerem-se da variação dos preços, contudo, por se tratar de um segmento concentrado, formado por grandes corporações, na sua maioria multinacionais e, de um produto objeto de exportação, estas empresas, normalmente, optam por protegerem-se em bolsas internacionais, principalmente na CBOT. Além disso, como o volume de comércio da bolsa norte-americana é extremamente elevado, o custo de liquidez de investir na BM&F parece desempenhar papel preponderante na decisão destes investidores. Mesmo diante de pouca variabilidade dos preços à vista, o contrato futuro de boi gordo mantém-se, durante o período analisado, como o segundo contrato de commodities agropecuárias em volume de contratos negociados na BM&F. Mas a baixa volatilidade de preço pode justificar o fato de o volume de comércio deste contrato não apresentar tendência crescente, como se verifica com os contratos de café, açúcar e álcool. Diferentemente do que ocorre nos mercados de boi gordo e da soja, observa-se que no mercado físico de açúcar, a exemplo do que ocorreu com o café, houve alta correlação entre VARP e volume de contratos negociados (VOL), uma vez que alta variabilidade dos preços implica em maior atração para hedgers e especuladores para dentro do mercado, resultando em maior liquidez. O mercado de algodão foi o que mostrou-se com menor VARP e, conseqüentemente, seus contratos futuros acabaram tornando-se pouco atrativos aos hedgers e especuladores. Em relação à variável TAM, observa-se que a mesma mostrou-se estatisticamente significativa a 1% de probabilidade, de forma que o resultado encontrado sugere que, à medida que aumenta o tamanho do mercado disponível, maior tem sido o volume de contratos futuros negociados na BM&F. De acordo com os dados apresentados na Tabela 1, um aumento em 10% no tamanho do mercado disponível resulta em um aumento de pouco menos de 8% no volume de contratos negociados na BM&F. Referente ao Tamanho do Mercado Disponível, observando-se os dados apresentados na Tabela 2, pode-se estabelecer a seguinte relação, em ordem decrescente quanto ao tamanho do mercado: Milho > Soja > Açúcar > Boi Gordo > Café > Algodão. Pela ótica do tamanho do mercado disponível seria de se esperar que o contratos de milho e soja fossem os mais negociados entre todos os contratos de commodities agropecuárias na BM&F, uma vez que, relativamente, ter-se-ia um maior número de potenciais hedgers nestes mercados. Contudo, na prática, trata-se de duas commodities pouco negociadas a futuro, mostrando que o efeito da variável TAM está sendo suprimido por outras variáveis de maior importância, como por exemplo, o CLIQ para o contrato de soja e a VARP para o mercado de milho. Os resultados da análise de regressão apresentados na Tabela 1 mostram que a variável HOM tem efeito positivo sobre o VOL na BM&F, ao nível de 1% de significância, no período analisado. Este resultado ocorreu em conformidade ao esperado à priori. Isto evidencia que ganhos em homogeneidade por parte das Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto / USP Outubro de 3 8

9 OLIVEIRA, V. A. e AGUIAR, D.R.D. principais commodities negociadas a futuro poderiam contribuir para aumento no volume de contratos futuros negociados negociados na BM&F. Embora homogeneidade seja importante para possibilitar que determinada commodity tenha negociação a futuro, uma vez iniciada esta negociação, outras variáveis tornam-se mais relevantes para o sucesso dos contratos futuros em determinada bolsa. Isto pode ser observado para commodities homogêneas, como a soja, por exemplo, que teve sua negociação a futuro encerrada na BM&F no ano de 0. A explicação para este fato é que, homogeneidade é uma condição facilitadora para viabilizar negociações a futuro, uma vez que possibilita a entrada de maior número de hedgers no mercado, contudo outros fatores, como por exemplo, o custo de liquidez e outras ferramentas alternativas na redução do risco de preço (CPR, soja verde, etc.), podem alterar as necessidades de hedging dos agentes do mercado de dada commodity. A variável homogeneidade, de acordo com os especialistas do mercado de commodities agropecuárias consultados, classifica o mercado, em ordem decrescente de HOM, da seguinte forma: Soja > Açúcar > Café > Algodão > Milho > Boi Gordo (Tabela 2). Dado que, à priori, menor homogeneidade de um produto está correlacionado a um menor volume de contratos negociados, estabelece-se aqui um conflito uma vez que a soja foi indicada pelos especialistas como um produto de maior homogeneidade e o boi gordo, o menos homogêneo, embora possa-se observar na Tabela 1 que o desempenho do contrato de boi gordo é muito superior ao da soja. Este fato sugere que outras variáveis assumem maior importância frente à homogeneidade, que acaba desempenhando um papel secundário. Os resultados mostram que a AMD é uma variável que interfere positivamente sobre o volume de contratos negociados na BM&F, ao nível de significância de 1% de probabilidade (Tabela 1). Este resultado ocorreu conforme o esperado e evidencia que, à medida que aumenta a atividade do mercado disponível das commodities agropecuárias, tem-se um ganho no volume de negócios a futuro na BM&F 3. Segundo a opinião dos especialistas do mercado de commodities agropecuárias consultados, a variável AMD estabelece a seguinte relação decrescente entre as commodities: Soja > Café > Boi Gordo > Milho > Açúcar > Algodão (Tabela 2). Considerando que à priori esperava-se que, quanto mais ativo fosse o mercado disponível de uma dada commodity, maior seria seu volume de negócios a futuro, era de se esperar um grande volume de negócios para a commodity soja, fato não observado na prática. Para as demais commodities a seqüência decrescente da atividade, descrita acima, explica o volume decrescente de negócios a futuro para cada commodity, exceção feita ao açúcar, que tem mercado pouco ativo e um alto volume de negócios. No caso do açúcar parece interferir mais no sucesso das negociações o fator garantia de comercialização, surgida com a obrigatoriedade da entrega no final de 9. De acordo com a opinião dos especialistas do mercado de commodities agropecuárias consultados, a variável CC estabelece a seguinte relação decrescente entre as commodities: Soja > Algodão > Açúcar > Café > Milho > Boi Gordo (Tabela 2). 3 Note que esta variável também havia se mostrado de extrema importância para os contratos agropecuários norte-americanos no estudo de BRORSEN e N ZUE. (1). IV Congresso Internacional de Economia e Gestão de Redes Agroalimentares 9

10 DETERMINANTS OF THE PERFORMANCE OF THE FUTURES CONTRACTS OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN BRAZIL Observando-se os resultados da Tabela 1 verifica-se que a CC é uma variável que interfere negativamente sobre o volume de contratos negociados na BM&F, ao nível de significância de 1% de probabilidade. Este resultado evidencia que, à medida que aumenta a CC das commodities agropecuárias, tem-se uma redução no volume de negócios a futuro na BM&F. Sob a ótica da concentração do mercado comprador esperava-se que, quanto maior o nível de concentração, menor seria seu volume de negócios a futuro, onde, portanto, seria de se esperar menor volume de negócios para as commodities soja, algodão, fato observado na prática, mas também deveria ter-se um grande volume de contratos negociados de milho, o que não vem ocorrendo. É importante observar que as variáveis homogeneidade da commodity, atividade do mercado disponível e concentração do mercado comprador foram estimadas por um grupo de especialistas do mercado de commodities agropecuárias brasileiras, com nota mínima e máxima variando entre 1 e 10, de forma que fica prejudicada a extrapolação da variação percentual sobre uma nota, bem como sua aplicação sobre dados reais. Contudo, para o estudo em questão, torna-se mais importante o sentido do impacto gerado sobre a variável volume de contratos negociados na BM&F, do que a magnitude destas variações. De uma maneira geral, analisando as variáveis explicativas do modelo, pode-se subdividi-las em dois grupos distintos, de forma que o primeiro grupo é formado pelas variáveis que promovem o desenvolvimento do mercado de futuros, e indiretamente o desenvolvimento das bolsas de futuros, a exemplo da variabilidade do preço à vista, da homogeneidade da commodity, do tamanho do mercado disponível, da atividade deste mercado e da estrutura do canal de comercialização, aqui representado pela variável concentração do mercado comprador. É razoável aceitar que todas estas variáveis têm influência sobre o desenvolvimento de mercados futuros, uma vez que em um mercado de commodities agropecuárias com a presença destas características, cria-se condições que interferem no desempenho do mercado futuro destas commodities. Contudo, estas não determinam qual bolsa de futuros utilizar. É no segundo grupo que se encontram as variáveis que determinam qual bolsa de futuros a ser utilizada na proteção contra a variabilidade de preços, formados basicamente pelas variáveis risco residual relativo e custo de liquidez. Assim, a presença favorável das variáveis do primeiro grupo é condição necessária, porém não suficiente, para que determinada bolsa de futuros tenha êxito no seu volume de negócios, uma vez que pode haver migração dos agentes para outras bolsas concorrentes. Assim, dado o objetivo de apontar quais as variáveis mais importantes para determinar o sucesso ou o insucesso dos contratos futuros da BM&F, verifica-se que a variável risco residual relativo e custo de liquidez são as variáveis que têm a responsabilidade de canalização dos agentes do mercado rumo aos contratos futuros da BM&F. As demais variáveis têm influência sobre o desenvolvimento do mercado futuro como um todo, sem determinar em qual bolsa de futuros se deve negociar. Portanto, as duas primeiras (RR e CLIQ) destacam-se como as mais importantes na determinação do desempenho dos contratos futuros na BM&F, fato comprovado analisando-se os coeficientes apresentados na Tabela 1. Percebe-se também que a variável CLIQ é a variável de maior impacto sobre o volume de contratos negociados na BM&F, apresentando praticamente o dobro do efeito da variável RR. Portanto, o fortalecimento da bolsa de futuros local se dará com ações sobre estas duas frentes, ou seja, em ações que visem a promoção de Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto / USP Outubro de 3 10

11 OLIVEIRA, V. A. e AGUIAR, D.R.D. maior efetividade de hedge, mas principalmente buscando mecanismos que promovam a maior presença de hedgers e especuladores, em especial a destes últimos, de forma a garantir a redução do custo de liquidez (CLIQ). 4. Conclusões Os resultados empíricos deste estudo confirmam a importância, para os mercados brasileiros, de alguns dos principais fatores apontados na literatura como determinantes do volume de comércio de um contrato futuro: o risco residual relativo; o custo de liquidez dos contratos de own hedge; o tamanho do mercado disponível; o grau de atividade deste mercado; a homogeneidade da commodity e; a concentração do mercado comprador. Das principais variáveis apontadas pelos estudos feitos nesta área, apenas a variabilidade dos preços mostrou-se não estatisticamente significante. Isto, no entanto, não quer dizer que esta variável não seja relevante, mas sim que, para alguns mercados, seu efeito é compensado pelo efeito de outras variáveis. Dos mercados analisados, o de algodão é o que apresenta piores condições de ser bem sucedido. Analisando as diversas variáveis, verifica-se que o mercado deste produto é dos menores, dos mais concentrados, dos mais inativos e dos que apresentam menor variabilidade de preço. O mercado de soja tem a seu favor a elevada variabilidade de preços, mas mostrase bastante desfavorecido devido à elevada concentração do mercado comprador e ao custo de liquidez, quando se compara o mercado da BM&F com o da CBOT. Os resultados verificados nos últimos anos para o mercado futuro de soja da BM&F sugerem que os efeitos dos fatores negativos têm predominado. O mercado do milho, em geral, apresenta os fatores determinantes do sucesso ou insucesso num patamar intermediário. Portanto, não apresentou, no período analisado, razões para grande sucesso ou para grande insucesso. De mais negativo, para este mercado, tem sido o custo de liquidez e a falta de padronização do produto. Mudanças realizadas no contrato futuro de milho da BM&F no final de 1, cujos efeitos não foram captados neste estudo, foram no sentido de aumentar as exigências em termos de qualidade do produto estabelecido no contrato, o que é consistente com a avaliação aqui feita. O mercado de boi gordo apresenta mais fatores positivos do que negativos. De negativo, destacam-se a baixa volatilidade do preço à vista e a falta de homogeneidade do produto. Este último fator, no entanto, tem sido parcialmente contornado por meio do mecanismo de liquidação financeira deste contrato na BM&F. Na commodity boi gordo, devido à forma de liquidação, os custos de transporte também não influenciam na decisão de entrada no mercado futuro. Os demais contratos, café e açúcar, principalmente o primeiro, apresentam condições favoráveis para o sucesso, motivo pelo qual são os dois contratos que mais cresceram durante o período analisado. De negativo, apenas a concorrência com as bolsas externas de maior liquidez. Dentre estas duas commodities, as condições de transporte são mais favoráveis para o açúcar, dada maior proximidade aos pontos de entrega e formação dos preços, embora o contrato de café seja o mais líquido na BM&F, principalmente devido sua elevada variabilidade de preço, conforme citado anteriormente. Referências bibliográficas IV Congresso Internacional de Economia e Gestão de Redes Agroalimentares 11

12 DETERMINANTS OF THE PERFORMANCE OF THE FUTURES CONTRACTS OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN BRAZIL AGUIAR, D.R.D.; SILVA, A.R.O. A Importância do Mercado Futuro de Soja da BM&F para os Hedgers Brasileiros. Artigos Técnicos de Derivativos Agropecuários Suplemento da Resenha BM&F, n. 1, p.7-13, 2. BEHR, R.M., WARD, R.W. Futures Trading Liquidity: an application of a futures trading model. Journal of Futures Markets, v.2, n.3, p , BLACK, D.G. Success and Failure of Futures Contracts: theory and empirical evidence. New York: Salomon Brothers Center for the Study of Financial Institutions, p. (Monograph Series in Finance Economics, 1). BOLSA de MERCADORIAS & de FUTUROS. Resenha BM&F. São Paulo: BM&F, n. 147, dez.. 1. BRORSEN, B. W.; N ZUE, F. F. Success and Failure of Agricultural Futures Contracts. Journal of Agribusiness, v.19, n.2, p , 1. CARLTON, D.W. Futures Markets: their purpose, their history, their growth, their success and failures. Journal of Futures Markets, v. 4, p , CHICAGO BOARD of TRADE. Manual de Commodities. São Paulo: PROMERC p. CORNELL, B. The Relationship between Volume and Price Variability in Futures Markets. Journal of Futures Markets, v. 1, n. 3, p , GUJARATI, DAMODAR N. Econometria Básica. 3. ed. São Paulo: Makron Books, p. MARTELL, T.F., WOLF, A.S. Determinants of Trading Volume in Futures Markets. Journal of Futures Markets, v. 7, n. 3, p , PENNINGS, J. M. E.; LEUTHOLD, R. M. Commodity Futures Contract Viability: a multidisciplinary approach. NCR-134 Proceedings, p PINDYCK, R. S.; RUBINFELD, D. L. Econometric Models and Economic Forecasts. 4. ed. USAl: Mc Graw Hill, 7. POWERS, M.J. Effects of Contract Provisions on the Success of a Futures Contract. Journal of Farm Economics, v. 49, p , PURCELL, W.D., KOONTZ, S.R. Agricultural Futures and Options Principles and Strategies. 2. ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, 9. SILBER, W.L. Innovation, Competition and New Contract Design in Futures Markets. Journal of Futures Markets, v. 1, p , TELSER, L.G.; HIGINBOTHAM, H.N. Organized Futures Markets: Costs and Benefits. Journal of Political Economy, v. 85, n. 51, p , WORKING, H.G. Futures Trading and Hedging. American Economic Review, v.43, n. 3, p Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto / USP Outubro de 3 12

13 Tabela 2 Variáveis usadas na estimação econométrica Commodit y Vol (unid) CLIQ (unid) TAM (mil ton) VARP HOM AMD CC IV Ano RR 7 Soja ,89 8,33 7,67 5,10 8 Soja ,89 8,33 7,67 5,10 9 Soja ,89 8,33 7,67 5,10 0 Soja ,89 8,33 7,67 5,10 7 Milho ,88 7,11 4,67 4,56 8 Milho ,88 7,11 4,67 4,56 9 Milho ,88 7,11 4,67 4,56 0 Milho ,88 7,11 4,67 4,56 1 Milho ,88 7,11 4,67 4,67 7 Algodão ,44 5,22 6,56 5,40 8 Algodão ,44 5,22 6,56 5,40 9 Algodão ,44 5,22 6,56 5,40 7 Café ,89 7,89 5,33 4,22 8 Café ,89 7,89 5,33 4,22

14 OLIVEIRA, V. A. e AGUIAR, D.R.D. 9 Café ,89 7,89 5,33 4,22 0 Café ,89 7,89 5,33 4,22 1 Café ,89 7,89 5,33 4,22 7 Boi ,67 7,78 4,00 5,00 8 Boi ,67 7,78 4,00 5,00 9 Boi ,67 7,78 4,00 5,00 0 Boi ,67 7,78 4,00 5,00 1 Boi ,67 7,78 4,00 5,00 7 Açúcar ,63 5,50 6,38 7,89 8 Açúcar ,63 5,50 6,38 7,89 9 Açúcar ,63 5,50 6,38 7,89 0 Açúcar ,63 5,50 6,38 7,89 1 Açúcar ,63 5,50 6,38 7,89 IV Congresso Internacional de Economia e Gestão de Redes Agroalimentares 1