Estrutura fractal em séries temporais: uma investigação quanto à hipótese de passeio aleatório no mercado à vista de commodities agrícolas brasileiro

• Autor(a) principal: Santos, Alessandra Gazzoli
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10438/11121
• topic: Efficient market hypothesis; Random walk; Spot markets; Leptokurtosis; Hipótese de mercados eficientes; Passeio aleatório; Mercados à vista; Commodities agrícolas; Fractais; Leptocurtose; Memória longa; Análise R/S; Autossimilaridade; Modelos fracionalmente integrados; ARFIMA; FIGARCH; Economia; Economia agrícola - Brasil; Análise de séries temporais; Passeio aleatório (Matemática); Fractais

As variáveis econômicas são frequentemente governadas por processos dinâmicos e não-lineares que podem gerar relações de dependência de longo prazo e padrões cíclicos não-periódicos com mudanças abruptas de tendências. Para o caso dos preços agrícolas este comportamento não é diferente e as peculiaridades destes mercados podem gerar séries temporais fracionalmente integradas, cujas singularidades não seriam adequadamente capturadas pelos tradicionais modelos analíticos fundamentados na hipótese dos mercados eficientes e de passeio aleatório. Sendo assim, o presente estudo buscou investigar a presença de estruturas fractais no mercado à vista de algumas das principais commodities agrícolas brasileiras: café, boi gordo, açúcar, milho, soja e bezerro. Foram empregadas técnicas tradicionais e específicas para a análise de séries temporais fractais como a análise de R/S e a aplicação de modelos das famílias ARFIMA e FIGARCH. Os resultados indicaram que, com exceção do bezerro, o componente de drift destas séries não apresentou comportamento fractal, ao contrário do observado para o componente da volatilidade, que apresentou aspecto de estrutura fractal para todas as commodities analisadas.