IBMEC São Paulo Faculdade de Economia e Administração Testando a hipótese de bolha especulativa no preço de commodities agrícolas.

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1 IBMEC São Paulo Faculdade de Economia e Administração Testando a hipótese de bolha especulativa no preço de commodities agrícolas. Gustavo Maretto de Barros São Paulo 2009

2 Gustavo Maretto de Barros Testando a hipótese de bolha especulativa no preço de commodities agrícolas. Monografia apresentada ao curso de Ciências Econômicas, como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel do Ibmec São Paulo. Orientador: Prof. Sergio Ricardo Martins IBMEC São Paulo São Paulo 2009

3 Barros, Gustavo Testando a hipótese de bolha especulativa no preço de commodities agrícolas/ Gustavo Barros. São Paulo: Ibmec, f. Monografia: Faculdade de Economia e Administração. Ibmec São Paulo. Orientador: Prof. Sergio Ricardo Martins 1. Introdução 2.Dados 3.Metodologia 4.Resultados 5. Conclusão 6.Bibliografia

4 Gustavo Maretto de Barros Testando a hipótese de bolha especulativa no preço de commodities agrícolas. Monografia apresentada à Faculdade de Economia, do Ibmec como parte dos requisitos para conclusão do curso de graduação em Economia. Aprovado em Junho 2009 EXAMINADORES Prof. Sergio Ricardo Martins Orientador Prof.ª Adriana Bruscato Examinador (a) Prof.ª Regina Carla Madalozzo Examinador (a)

5 Resumo BARROS, Gustavo. Testando a hipótese de bolha especulativa no preço de commodities agrícolas. São Paulo, p. Monografia Faculdade de Economia do Ibmec. Esse trabalho tem como objetivo propor e estimar um modelo que seja capaz de auxiliar, via testes hipóteses, a comprovação ou não da hipótese de bolha nos preços de duas commodities agrícolas: café e açúcar. Para estimar esse modelo utilizamos o método de estudo de eventos proposto por Campbell, Lo e Mackinlay (1997) de modelo de mercado. A amostra é composta por dados dos contratos de açúcar e de café negociados em Nova York, no período de Julho de 2007 a Março de Ao longo das análises, foram constatados indícios de retornos anormais estaticamente significantes nos preços dos contratos do açúcar e do café, o que corrobora a hipótese de bolha nos preços dos ativos mencionados. Palavras-chave: commodities, estudo de eventos, bolha.

6 Abstract BARROS, Gustavo. Testing the hypothesis of speculative bubble in the price of agricultural commodities. São Paulo, p. Monograph Faculdade de Economia e Administração. Ibmec São Paulo. This work aims to propose and estimate a model that is able to assist in testing hypotheses of the proof or not the hypothesis of a bubble in prices of two agricultural commodities: coffee and sugar. To estimate this model using the method of study of events proposed by Campbell, Lo and Mackinlay (1997). The sample consists of data contracts for sugar and coffee traded in New York in the period July 2007 to March Throughout the analysis, we found evidence of statistically significant abnormal returns in the prices of contracts for sugar and coffee, which supports the hypothesis of a bubble in asset prices mentioned. Keywords: commodities, bubble, event study.

7 Sumário 1. Introdução Dados Metodologia Resultados Conclusão Bibliografia... 27

8 1. Introdução Objetivamos propor e estimar um modelo que seja capaz de auxiliar em testes de hipóteses a comprovação ou não da hipótese de bolha especulativa nos preços dos contratos de café e de açúcar negociados em Nova York. Além disso, analisando os resultados saberemos se estamos em um ciclo consistente de alta de commodities agrícolas ou se a elevação recente nos preços das mesmas é apenas fruto de uma bolha especulativa. Com isso, poderemos fazer algumas analogias dos resultados obtidos com o desempenho da economia brasileira, uma vez que essa é fortemente dependente de exportação de commodities agrícolas. Alguns estudos evidenciam períodos de presença de bolhas em alguns mercados, com suporte em algumas evidências empíricas que corroboram suas hipóteses. De acordo com Prates (2007), a teoria de que os mercados globais estavam enfrentando um novo ciclo de alta no preço das commodities 1 agrícolas e que possivelmente caminhava-se para uma bolha especulativa no preço das mesmas, começou a ganhar força entre os analistas em meados de 2007, dado que desde 2002 o preço das mesmas, em geral estava em movimento ascendente, alcançando cotações históricas. De acordo com Blanchard e Watson (1982) e Fischer (1989), uma bolha especulativa racional existe quando o preço de um ativo financeiro se afasta por algum período de tempo de seu preço fundamental. Ainda, de acordo com essa teoria, o preço fundamental de um ativo financeiro é o valor presente dos fluxos de dividendos esperados desse ativo. Já no caso de commodities agrícolas, é de se esperar que seus preços fundamentais sigam uma relação entre oferta e demanda. Dessa forma, se a demanda por determinada commodity agrícola aumenta, considerando que a oferta se 1 Commodity é um termo de língua inglesa que, como o seu plural commodities, significa mercadoria, é utilizado nas transações comerciais de produtos de origem primária nas bolsas de mercadorias. Usada como referência aos produtos de base em estado bruto (matérias-primas) ou com pequeno grau de industrialização, de qualidade quase uniforme, produzido em grandes quantidades e por diferentes produtores. 7

9 mantenha constante, o preço será pressionado para cima. Da mesma maneira, caso haja uma queda ou aumento da oferta de determinada commodity, a demanda permanecendo constante, o preço da mesma irá sofrer pressão para cima ou para baixo. Conforme Swaray (2002), no caso das commodities agrícolas, a volatilidade do preço surgiria, sobretudo, devido a distúrbios na oferta; enquanto para commodities industriais, ela seria resultado de distúrbios na demanda. Os preços das commodities industriais apresentam um padrão prócíclico, ou seja, sua cotação está associada ao crescimento do PIB (demanda), enquanto as cotações de commodities agrícolas estão associadas a efeitos climáticos e tecnológicos, que podem ajudar a aumentar ou a diminuir a produção (oferta). Assim, quando novas tecnologias para a produção são criadas, como sementes mais resistentes a pragas, ganhos de produtividade são observados e, conseqüentemente, um aumento da produção. Mantendo a demanda constante, teríamos um declínio de preços, dado que teríamos uma oferta maior de grãos. Ainda, segundo Prates (2007), o último ciclo de alta no preço de commodities agrícolas aconteceu na metade dos anos 70 devido a choques na oferta, associados a efeitos climáticos. O preço das mesmas apresentou uma alta volatilidade, com tendência de queda que se intensificou na década de 90. De acordo com estudo de Prebisch (1982a), essa tendência de queda no preço se deu pela deterioração dos termos de troca de commodities agrícolas em relação a produtos manufaturados. Isso significa uma mudança na preferência de consumidores. De acordo com Prebisch (1982b), um dos fatores que continuou presente, e até se intensificou na segunda metade do século passado, foi à menor elasticidade-renda da demanda pelos bens primários em relação aos bens industrializados; os indivíduos ao terem um aumento de renda preferem consumir bens manufaturados a bens primários. Para explicar a menor elasticidade renda, Prebisch (1982b), expõe duas possíveis razões: a primeira está relacionada a mudanças no padrão de consumo que acompanham o crescimento da renda resultando numa menor 8

10 taxa de crescimento da demanda por alimentos e, assim, numa participação decrescente desses bens no consumo final, a chamada Lei de Engel 2 ; a segunda explicação plausível seria que, no caso das matérias-primas agrícolas, a discrepância entre o crescimento da renda e da demanda decorreria dos efeitos do progresso técnico, o qual redundaria em menor utilização de insumos por unidade de produto. Essa última explicação aplicase, igualmente, às commodities industriais em geral, derivadas de matériasprimas metálicas (aço, ferro, cobre entre outras). Além disso, um aumento na oferta de commodities agrícolas, resultante de um aumento de produtividade pode ser apontado como outro fator responsável pela tendência de queda no preço das mesmas a partir da segunda metade do século XX. Temos que destacar também o fato de que nessa época no mercado de commodities, predominavam estruturas competitivas, ou seja, havia grande competição entre os principais traders 3 do mercado. No entanto, essas estruturas competitivas vêm diminuindo ao longo do tempo com a formação de oligopólios, no setor de commodities agrícolas. 2 De acordo com a Lei de Engel, a participação do gasto com alimentação no orçamento das famílias declina com o nível de renda (ou despesa), ou seja, quanto maior o nível de renda menor o gasto com alimentação. 3 Por definição, Trader é aquele que compra e vende produtos e serviços em escala mundial 9

11 2. Dados Para análise da hipótese de bolha especulativa nos preços do contrato de café do tipo arábica negociado em Nova York, foi coletada a série histórica do mesmo para o período de Julho de 2007 a Março de A série coletada referente ao preço do contrato de café está denominada em dólar e apresenta 167 observações. Segue abaixo a Figura 1 com o gráfico da série de preços do contrato de café referente ao período mencionado anteriormente. Figura 1: Gráfico com a série de preços do contrato de café negociado em Nova York. Fonte Bloomberg Para o período em análise, o preço do contrato de café foi negociado a um valor médio de 127,3 dólares, com mediana de 125,9 dólares, a cotação máxima atingida foi de 165 dólares e a cotação mínima foi de 107,1 dólares. Segundo Martin et al (2008), um dos fatos estilizados em variáveis nominais é o excesso de curtose e, freqüentemente, observa-se assimetria nos dados. Para corroborar esta evidencia, providencia-se um teste de normalidade, Jarque-Bera. As hipóteses deste teste são dadas por: H : Preço do café segue uma distribuição Normal. 0 H : Preço do café não segue uma distribuição Normal. A 10

12 A estatística de teste é dada por: n JB = 6 S ( K 3) 2 4 ~ χ em que S é a assimetria amostral e K é a curtose amostral para o preço no período indicado para o estudo em questão. Na Figura 2, a seguir, temos o histograma para a série de preço do café e podemos observar que a distribuição é assimétrica à direita. (2) Figura 2: Histograma da série do preço do café. Pelo teste de normalidade, descrito anteriormente, podemos observar que, a um nível de significância de 5%, rejeita-se a hipótese nula de normalidade dos preços de contrato do café. Para mais detalhes, vide a Tabela 1. Ainda de acordo com Martin et al (2008), pelo fato do contrato de café ser uma variável nominal, um dos fatos estilizados que se pode verificar é a presença de raiz unitária. O teste utilizado para verificar este fato é o teste de Dickey-Fuller aumentado. As hipóteses deste teste são dadas por: H : O preço do café apresenta uma raiz unitária 0 H : O preço do café apresenta não apresenta raiz unitária A 11

13 Como podemos observar na Tabela 1, para o preço do contrato do café, a um nível de significância de 5%, não se rejeita a hipótese nula, o que indica que a série de preços do contrato de café apresenta raiz unitária. Tabela 1: Estatísticas descritivas da série de preços do café. Preço do Café Período: Julho de 2007 a Março de 2008 Média 127,3 Mediana 125,9 Máximo 165,0 Mínimo 107,1 Desvio-Padrão 12,8 Curtose 3,4 Jarque-Bera 17,6 P-valor (Jarque-Bera) 0,001 Estatisitca do Teste:Dickey-Fuller -1,2 P-valor (Dickey-Fuller) 0,90 Observações 167 Como visto, a série de preços do contrato de café apresenta uma raiz unitária. Assim, para os retornos compostos do contrato de café, ou seja, ln ( ) P cafe, t estacionário., não apresentará raiz unitária, ou seja, o retorno composto é Figura 3: Gráfico com o retorno composto do contrato do café. 12

14 Na Figura 3 temos o retorno composto do contrato de café, que aparenta ser estacionário. Ainda, na Tabela 2 encontramos algumas estatísticas descritivas sobre esse retorno, onde podemos observar um retorno médio de 0,2%, uma mediana de 0,3%, e um retorno máximo de 5,7%. Tabela 2: Estatísticas descritivas do retorno composto do contrato de café. Retorno do Preço do Café Período: Julho de 2007 a Março de 2008 Média 0,2% Mediana 0,3% Máximo 5,7% Mínimo -6,9% Desvio-Padrão 1,72% Curtose 6,01 Jarque-Bera 72,7 P-valor 0,0015 Observações 166 Figura 4: Série de preços do contrato do açúcar negociado em Nova York. Fonte: Bloomberg Para análise da hipótese de bolha especulativa nos preços do contrato de açúcar do tipo bruto negociado em Nova York, foi coletada a série histórica do mesmo para o período de Julho de 2007 a Março de A série coletada referente ao preço do contrato de açúcar está denominada em dólar e 13

15 apresenta 167 observações. A Figura 4 apresenta o gráfico da série de preços do contrato de açúcar referente ao período mencionado anteriormente. Não é difícil notar que a série não parece estacionária, uma vez que há a presença de uma clara tendência de crescimento nessa série de preços. Já a Figura 5 apresenta o histograma dessa série de preços e podemos observar, assim como para a outra série analisada, que os dados apresentam distribuição assimétrica à direita. Figura 5: Histograma da série do preço do açúcar. Tabela 3: Estatísticas descritivas do preço do contrato de açúcar. Preço Açúcar Período: Julho de 2007 a Março de 2008 Média 11,42 Mediana 10,74 Máximo 15,24 Mínimo 9,91 Desvio-Padrão 1,42 Curtose 3,26 Jarque-Bera 44,25 P-valor (Jarque-Bera) 0,002 Estatística do Teste:Dickey-Fuller -0,24 P-valor (Dickey-Fuller) 0,99 Observações

16 A Tabela 3 apresenta algumas estatísticas descritivas para o preço do contrato de açúcar e para o período em análise, o preço do contrato de açúcar foi negociado num valor médio de 11,42 dólares, com mediana de 10,74 dólares, a cotação máxima atingida foi de 15,24 dólares e a cotação mínima foi de 9,91 dólares. Como já foi mencionado anteriormente, um dos fatos estilizados em variáveis nominais é o excesso de curtose e, freqüentemente, observa-se assimetria nos dados. Para testar a normalidade dos dados utilizamos o teste Jarque-Bera, explicado anteriormente, e podemos observar, na Tabela 3, a um nível de significância de 5%, que se rejeita a hipótese nula de normalidade dos preços do contrato de açúcar. Tabela 4: Estatísticas descritivas do retorno composto do contrato de açúcar. Retorno do Preço do Açúcar Período: Julho de 2007 a Março de 2008 Média 0,2% Mediana 0,2% Máximo 4,1% Mínimo -3,5% Desvio-Padrão 1,06% Curtose 6,07 Jarque-Bera 70,1 P-valor 0,0003 Observações 166 Pelo fato do contrato do açúcar ser uma variável nominal, um dos fatos estilizados comumente observado é a presença de raiz unitária. Como no caso do preço do contrato de café, o teste utilizado para verificar este fato é o teste de Dickey-Fuller aumentado. Como podemos observar na Tabela 3, para o preço do contrato de açúcar, a um nível de significância de 5% não se rejeita a hipótese nula, o que indica que a série de preços do contrato de açúcar é não estacionária. Sendo assim, para os preços do contrato de açúcar não foi rejeitada a presença de raiz unitária, portanto a primeira diferença no log do 15

17 preço do contrato de açúcar, ln( ) (retorno composto do contrato do P açucar, t açúcar), será estacionária, ou seja, não haverá a presença de raiz unitária. Segue na Tabela 4 com a análise descritiva dos dados do retorno dos preços açúcar. Nela podemos observar, por exemplo, que a média dos retornos foi de 0,2%, a mediana foi de 0,2%, o retorno máximo foi de 4,1% e o mínimo foi de -3,5%. Ainda, podemos encontrar na Figura 6 o gráfico com a série de retorno dos preços do contrato de açúcar, onde notamos que a transformação citada tornou a série de interesse em estacionária. Figura 6: Gráfico do retorno composto do preço do contrato de açúcar. 16

18 3. Metodologia A metodologia utilizada para testar a hipótese de bolha nos preços dos contratos de café e de açúcar baseia-se em procedimentos sugeridos por Campbell, Lo e Mackinlay (1997) para verificar a existência de retornos anormais. Também nos baseamos em Cassendre (2007), que pretende estudar o efeito de informações privilegiadas no comportamento do retorno de diversas ações negociadas no mercado acionário brasileiro. No presente estudo, verifica-se a existência de retornos através de um modelo muito similar ao modelo de mercado. Sharpe (1970) relaciona neste modelo excesso de retorno de um ativo qualquer com o excesso de retorno de mercado da classe desse ativo, onde excesso de retorno é o retorno de um ativo menos o retorno de um ativo livre de risco. Uma aplicação possível desse modelo seria estimar o excesso de retorno de uma ação como a da Petrobrás negociada na Bolsa de Valores de São Paulo, baseando-se no retorno de mercado que seria o excesso de retorno de índice Bovespa. Para obter o excesso de retorno, a diferença entre o retorno realizado e o retorno previsto pelo modelo de mercado, pode-se utilizar para ativo livre de risco, algum título público, como a LTN. Para obter o retorno esperado para algum ativo, podemos estimar a equação (3.1) abaixo: em que, R R it = Retorno do ativo i na data t; it = R ε (3.1) α i + βi mt + R mt = Retorno de mercado na data t; ε it = Componente não sistemático do ativo i; it Da estimação dos parâmetros em (3.1) é possível gerar a série de retornos anormais, como mostrado a seguir: ˆ ε ˆ ˆ it = Rit αi βirmt (3.2) 17

19 Para esta aplicação, utiliza-se a metodologia acima relacionando o retorno do café e do açúcar com o retorno do Commodity Research Barue 4 (CRB). Assumi-se uma relação linear, como observado na equação (3.1), entre o retorno do CRB, que se identifica com o modelo de mercado com o excesso de retorno do ativo de mercado e os excessos de retorno dos preços de café e do açúcar se relaciona ao excesso de retorno de um ativo i qualquer. Os retornos anormais serão analisados através do estudo de eventos, testando a hipótese de bolha nos preços do café e do açúcar. Em um estudo de eventos se faz necessário definir a linha do tempo do evento em análise. A janela de estimação dos parâmetros, que serão constantes no período de avaliação da existência de bolha no mercado commodities agrícolas, é denominada de janela de estimação, e esta se refere ao período de Julho a Dezembro de 2007, compreendendo 125 observações. Para a janela de análise do evento, o período é de Janeiro a Fevereiro de 2008 e compreende 42 observações. Evento 02/07/ /12/ /02/2008 Q1=125 Q2a=27 Q2b=15 Janela de estimação Q1=125 Janela do Evento Q2=42 Figura 7: Linha do tempo do estudo. A janela de evento, como mostra a Figura 7, é dividida em duas partes, Q2a e Q2b. A divisão Q2a refere-se ao número de dias antes do evento, que consideraremos como sendo o momento de entrada de fundos de investimentos nos mercados de açúcar e café. 4 O CRB é um índice composto por uma cesta de commodities, em que o café e o açúcar têm um peso de 5% cada em sua composição, conhecido também como um índice de mercado para as commodities em geral. 18

20 É válido ressaltar que esses veículos de investimentos possuem recursos volumosos para alocação, por isso acreditamos que um período de aproximadamente um mês (27 dias) seria a melhor estimativa do tempo necessário para que os fundos alocassem seus portfólios. A janela Q2b referese ao número de dias do evento, refletindo uma possível bolha causada pela entrada de fundos de investimentos. Como Q2a é o momento de entrada dos fundos no mercado de café e de açúcar não se utilizam os dados referentes a este período na analise em questão. Em (3.1) foi pensado num modelo sem intercepto, cuja equação é mostrada em (3.1 ), uma vez que assumindo a hipótese de eficiência de mercado, a existência de uma constante no modelo representa que, sistematicamente, o de retorno do ativo i distância do retorno do ativo de mercado. Ainda, vale lembrar que parâmetro β i, em questão, indica como o preço do contrato do ativo i, i = açúcar, café, para o período compreendido pela janela Q1, evolui segundo o comportamento do retorno do CRB, indicado como o ativo de mercado de referência. em que, R R it = Retorno do ativo i na data t; it = R ε (3.1 ) β i mt + R mt = Retorno de mercado na data t; ε it = Componente não sistemático do ativo i; it A hipótese anteriormente citada não contraria os resultados deste trabalho, como será visto adiante, uma vez que o estudo de evento quer investigar a existência de alguma discrepância entre os ativos relacionados, mas para um determinado período e não a existência de alguma ineficiência sistemática de mercado. Com base no que foi proposto em (3.1 ), o valor esperado para o retorno no período compreendido pela janela Q2a será obtido por R ˆ = βˆ R (3.2 ) it i mt 19

21 Procedemos pelo cálculo do vetor de retornos anormais do café e do açúcar, que são representados por: R ' Ait = ε = R ˆ β R (3.3) ' it ' it i ' mt em que ' R Ait = Vetor de retornos anormais do ativo i na janela Q2b; ' R it = Vetor de retornos do ativo i,dentro da janela Q2b; ' R mt = Vetor dos retornos do CRB, dentro da janela Q2b; βˆ = estimativa para parâmetro de interesse, dentro da janela Q1. i A seguir encontram-se os gráficos dos retornos anormais do café e do açúcar, Figuras 8 e 9, respectivamente, dentro da janela Q2b, que é o período do evento. Os retornos anormais do café e do açúcar foram obtidos através da equação (3.3). Com o objetivo de testar a presença de retornos anormais, passamos ao cálculo do CAR (retorno anormal acumulado), que é dado por: em que, CAR = γ (3.4) ' it R i Ait CAR = variável que representa os retornos anormais acumulados do ativo i; it γ = Vetor linha de uns na janela Q2b e de zeros nos demais períodos; i ' R Ait = Vetor coluna de retornos anormais do ativo i. O cálculo de retornos anormais. CAR é importante para testarmos a significância dos it Para este teste temos as seguintes hipóteses de interesse: H : Ausência de retornos anormais no período compreendido pela 0 janela Q2b. H : Existência de retornos anormais no período compreendido pela A janela Q2b. 20

22 A estatística de teste é dada por: SCAR i CAR i σ =. (3.5) i Vale ressaltar que (3.5) segue uma distribuição t-student com Q1-1 graus de liberdade (em nosso caso, 124). Ainda, σ é o desvio padrão do ativo i i calculado na janela Q1, através dos resultados obtidos após a estimação de (3.1). Figura 8: Retornos Anormais do Café obtidos através da equação (3.3). Figura 9: Retornos Anormais do Açúcar obtidos através da equação (3.3). 21

23 4. Resultados Na equação (4.1), temos o modelo estimado para o retorno composto do preço do contrato do café. Vale observar que, entre colchetes encontramos a estatística t usual. R = ε t t R crbt [ ] (4.1) R 2 = 1,5% σ ˆ = n = 124 Observando a estatística t, faremos um teste de significância para o parâmetro da média condicional estimada para os retornos compostos do preço de contrato de café e açúcar, respectivamente. A hipótese do teste de significância para o parâmetro estimado da média condicional é dada por: A estatística de teste é dada por: t obs H 0 H A : β = 0 : β = = A um nível de significância de 10%, com t crítico igual a , verificamos que o retorno de mercado CRB contribui de forma significativa para explicar o retorno composto do café. O mesmo procedimento foi feito para o retorno composto do preço do contrato de açúcar. O modelo estimado é dado pela equação (4.2) a seguir: R = ε t t R crbt [ ] (4.2) R 2 = 1,7% σ ˆ = n =

24 De (4.2), a um nível de significância de 10%, encontramos um t crítico igual a , que nos leva à rejeição da hipótese nula de que o retorno composto do CRB não ajuda a explicar o retorno composto do preço do contrato de açúcar. Para o teste de existência de retornos anormais no preço do contrato de café, no período da janela Q2b, indicado na Figura 7, a um nível de significância de 10% e com 123 graus de liberdade, o que significa na distribuição t-student um valor crítico de , rejeita-se a hipótese nula de que não há retornos anormais a partir de 14 de Fevereiro de 2008, pois temos valores da estatística t superiores ao valor crítico. Isso pode ser constado pelo SCARc da Tabela 5 abaixo. Tabela 5: Retornos anormais acumulados do preço do contrato de café. Data SCAR c 11/02/2008 0,37 12/02/2008 0,27 13/02/2008 0,93 14/02/2008 2,41 15/02/2008 1,38 19/02/2008 3,77 20/02/2008 3,61 21/02/2008 4,32 22/02/2008 5,73 25/02/2008 6,38 26/02/2008 5,32 27/02/2008 6,48 28/02/2008 8,02 29/02/2008 7,85 03/03/2008 8,28 23

25 Em relação aos preços do açúcar, a um nível de significância de 10% e com 124 graus, rejeitamos a hipótese nula sobre a não existência de retornos anormais a partir do dia 19 de Fevereiro de 2009, pois temos valores da estatística t superiores ao valor crítico. Isso pode ser constatado pelo SCARa da Tabela 6 abaixo. Tabela 6: Retornos anormais acumulados do preço do contrato de açúcar. DATA SCAR a 11/02/2008 0,23 12/02/2008 0,36 13/02/2008 0,56 14/02/2008 0,96 15/02/2008 0,76 19/02/2008 1,98 20/02/2008 2,35 21/02/2008 2,67 22/02/2008 3,42 25/02/2008 4,56 26/02/2008 3,87 27/02/2008 5,23 28/02/2008 6,93 29/02/2008 5,78 03/03/2008 7,24 A série de retorno anormal do café é representada pelo COFFEE na Figura 10. Já a série retorno anormal do açúcar, é representada por SUGARF na Figura 11. Ainda, o retorno do café e do açúcar, que efetivamente foram observados, está representado pelo COFFEEF, na Figura 10, e o pelo SUGARE, na Figura 11. Finalmente, como podemos constatar nas Figuras 10 e 11, os retornos que efetivamente ocorreram do café e do açúcar superaram o limite superior do nosso intervalo de confiança, corroborando a hipótese bolha 24

26 nos preços do café e do açúcar no período em análise, ou seja, a existência de retornos anormais no período indica a existência de bolha no mercado de commodities agrícolas COFFEE LI COFFEEF LS Figura 10: Retornos Anormais Esperados e Intervalo de Confiança para o preço do contrato de café. Figura 11: Retornos Anormais Esperados e Intervalo de Confiança para o preço do contrato de açúcar. 25

27 5. Conclusão Esse trabalho procurou testar a hipótese de bolha nos retornos dos preços do café e do açúcar em um período de grande volatilidade nos preços das commodities. A rejeição da hipótese nula de não existência de retornos anormais do preço do café e do açúcar corrobora a suspeita de existência de bolha nos preços do contrato do açúcar e do café no período analisado. Assim, há evidencia que os preços praticados no primeiro trimestre de 2008 eram irreais e insustentáveis no longo-prazo. Prova disso é que após o período analisado até os dias atuais, os preços do café e do açúcar apresentaram uma alta volatilidade com tendência de queda. Por fim, como extensão deste trabalho, seria interessante aumentar o numero de variáveis explicativas que ajudem a explicar o retorno dos preços do café e do açúcar de forma a aumentar a robustez do modelo. 26

28 6. Bibliografia BLANCHARD, O. FISCHER, S. Lectures in Macroeconomics. New York: MIT Press, BLANCHARD, O; WATSON, M. W. Bubbles, rational expectations and financial markets. Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research, (NBER Working Paper Series, n. 945). CAMPBELL, J; LO, A.W. e Mackinlay, A. The Econometrics of Financial Markets. New Jersey: Princeton University Press, CASSANDRE, P. Anúncios de fusões e atividades ilegais- Uma análise da realidade brasileira. Dissertação de Mestrado-Faculdade IBMEC - São Paulo, MARTIN, D.M., KIMURA,H., NAKAMURA,W.T.,KAYO,E.K. Identificando Bolhas Especulativas Racionais no Ibovespa (Pós-Plano Real), a partir de Regimes Markovianos de Conversão. Revista da Anpec vol. 5, nº 3, pp , 2008 PRATES, D. A alta recente dos preços das commodities Revista de Economia Política, vol. 27, nº 3 (107), pp , julho-setembro/2007. PREBISCH, R. El desarrollo económico de la América Latina y algunos de sus principales problemas. In: GURRIERI, A. La obra de Prebisch en la Cepal. México: Fondo de Cultura Económica, , (1982a). PREBISCH, R. Problemas teóricos y prácticos del crecimiento económico. In: GURRIERI,A. La obra de Prebisch en la Cepal. México: Fondo de Cultura Econômica: , (1982b). 27

29 SHARPE, W. Portfolio Theory and Capital Markets. McGraw-Hill, New York, SWARAY, R. B. Volatility of Primary Commodity Prices: Some Evidence from Agricultural Exports in Sub-Saharan Africa, Discussion Papers in Economics, n.2002/06, University of York,