Commodity Factor Model and Short-Term Price Scenarios: the case of soybean
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Estudos Econômicos (São Paulo) |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/ee/article/view/146534 |
Resumo: | This paper analyzes the short-term scenarios for soybeans spot prices. We include a seasonalcomponent while modeling the non-observable variables through stochastic processes. Themodel was estimated using the Kalman filter over observable prices of future contracts termstructure. The results show a more favorable scenario for producers and exporters. However,consumers and importers are indicated to hedge their positions. The analysis is extensible toother commodities dependent on seasonality. Likewise, the model can be used to price derivatives,where the future price is the underline asset. |
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Commodity Factor Model and Short-Term Price Scenarios: the case of soybeanModelo de fatores para commodities e cenários de preços no curto prazo: o caso da sojamodelos em commoditiesContratos futuros da sojaCenários de preçosCommodity modelsSoybean futuresPrice ScenariosThis paper analyzes the short-term scenarios for soybeans spot prices. We include a seasonalcomponent while modeling the non-observable variables through stochastic processes. Themodel was estimated using the Kalman filter over observable prices of future contracts termstructure. The results show a more favorable scenario for producers and exporters. However,consumers and importers are indicated to hedge their positions. The analysis is extensible toother commodities dependent on seasonality. Likewise, the model can be used to price derivatives,where the future price is the underline asset.Este artigo analisa os cenários futuros de curto prazo para o preço à vista da soja. A abordagem é feita modelando os fatores não observáveis por processos estocásticos com a inclusão do componente sazonal. As variáveis de observação são os preços futuros (estrutura a termo dos contratos futuros). Procede-se a estimação do modelo pelo filtro de Kalman. Os resultados mostram um cenário de curto mais favorável aos produtores e exportadores. Por outro lado, os consumidores e importadores, têm uma indicação de que medidas de proteção são necessárias para suas posições. A análise pode ser estendida a outras commodities dependentes da sazonalidade. Da mesma forma, o modelo pode empregado no apreçamento de derivativos onde o ativo subjacente é o preço futuro.Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade2020-03-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/ee/article/view/14653410.1590/0101-41615016fbaEstudos Econômicos (São Paulo); v. 50 n. 1 (2020); 159-1821980-53570101-4161reponame:Estudos Econômicos (São Paulo)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPporhttps://www.revistas.usp.br/ee/article/view/146534/159970Copyright (c) 2020 Fernando Aiube, Bruna Carolina Fiúza Ferreira, Ariel Levy http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessAiube, FernandoFerreira, Bruna Carolina FiúzaLevy, Ariel2021-01-04T15:03:54Zoai:revistas.usp.br:article/146534Revistahttps://www.revistas.usp.br/eePUBhttps://www.revistas.usp.br/ee/oaiestudoseconomicos@usp.br||aldrighi@usp.br1980-53570101-4161opendoar:2021-01-04T15:03:54Estudos Econômicos (São Paulo) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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This paper analyzes the short-term scenarios for soybeans spot prices. We include a seasonalcomponent while modeling the non-observable variables through stochastic processes. Themodel was estimated using the Kalman filter over observable prices of future contracts termstructure. The results show a more favorable scenario for producers and exporters. However,consumers and importers are indicated to hedge their positions. The analysis is extensible toother commodities dependent on seasonality. Likewise, the model can be used to price derivatives,where the future price is the underline asset. |
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