Navegando por Autor "Vitor Miranda Souza"

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    Análise de choques e sincronização em preços futuros de commodities agrícolas
    (2025) Vitor Miranda Souza; Pedro Dias Pinto
    Este trabalho propõe uma abordagem integrada para a análise de choques, ciclos e sincronização em séries temporais de preços futuros de commodities agrícolas (soja e derivados, milho e algodão), articulando duas etapas metodológicas complementares. Na primeira, aplicam-se técnicas de decomposição empírica em modos (EMD) e suas variações para extrair Funções de Modos Intrínsecos (IMFs) e, em seguida, avaliá-las por meio do espectro de Hilbert–Huang (HHT), cuja métrica de separação de frequências demonstrou a superioridade do Mask Sift em reduzir sobreposições. Na segunda etapa, as protofases instantâneas são então obtidas a partir das IMFs e corrigidas para continuidade e distribuição uniforme, obtendo as fases invariantes, adequadas à modelagem oscilatória. Utiliza-se a inferência bayesiana dinâmica para estimar, ao longo do tempo, as frequências naturais e os termos de acoplamento das equações de fase; por fim, calcula-se o parâmetro de ordem do modelo de Kuramoto para quantificar o grau de sincronização entre os ativos. Os resultados evidenciam que o Mask Sift se destaca ao identificar ciclos trimestrais, semestrais e anuais, com menor sobreposição de frequências, permitindo desagregar respostas do mercado a choques pontuais (como crises econômicas, secas e a pandemia de COVID-19) e a eventos estruturais. Choques agudos impactam principalmente escalas trimestrais, enquanto crises de maior duração afetam as escalas anuais. A inferência bayesiana dinâmica revelou que o uso de janelas de curto prazo mostrou que os preços de soja em grão, óleo de soja e farelo de soja apresentam oscilações transitórias e interações dinâmicas, particularmente em horizontes trimestrais a semestrais. Em contraste, janelas longas reduziram a resolução temporal, evidenciando atrasos na resposta do modelo, mas revelam movimentos estruturais de longo prazo em que cada commodity oscila de forma quase independente.