Influências macroeconômicas na volatilidade dos derivativos de commodities brasileiros: uma abordagem DCC-GARCH

Abstract

Este trabalho busca investigar a relação entre derivativos futuros de commodities e de variáveis macroeconômicas ao identificar as influências das volatilidades do câmbio, juros e risco país nas volatilidades dos preços futuros do boi gordo, café, milho e soja negociados no Brasil. Para isso, são considerados o modelo DCC-GARCH e dados diários de dezembro de 2013 a outubro de 2024. Os resultados indicam que o risco-país apresenta uma associação positiva com a volatilidade dos derivativos de boi gordo, soja e café, enquanto exerce uma associação negativa com o milho. A taxa de juros tem uma influência negativa sobre boi gordo, soja e café, mas uma relação muito fraca e ligeiramente positiva com o milho. Em relação à taxa de câmbio, observa-se que o milho e a soja respondem de forma positiva à sua volatilidade, enquanto o boi gordo e o café apresentam uma associação negativa. Esses resultados podem ser úteis para investidores, produtores e analistas interessados em compreender melhor as flutuações dos preços das commodities agrícolas, especialmente no contexto de gestão de riscos e tendências econômicas.

This study aims to investigate the relationship between commodity futures derivatives and macroeconomic variables by identifying the influences of exchange rate, interest rate, and country risk volatilities on the volatilities of the futures prices of live cattle, coffee, corn, and soybeans traded in Brazil. The DCC-GARCH model and daily data from December 2013 to October 2024 are considered for this purpose. The results indicate that country risk has a positive association with the volatility of live cattle, soybean, and coffee derivatives, while showing a negative association with corn. The interest rate has a negative influence on live cattle, soybean, and coffee, but a very weak and slightly positive relationship with corn. Regarding the exchange rate, it is observed that corn and soybeans respond positively to its volatility, while live cattle and coffee show a negative association. These results may be useful for investors, producers, and analysts interested in better understanding the fluctuations in agricultural commodity prices, especially in the context of risk management and economic trends.