Show simple item record

dc.contributor.authorMeza, Christian David Hurtado
dc.date.accessioned2020-03-02T17:52:55Z
dc.date.available2020-03-02T17:52:55Z
dc.date.issued2019-12-18
dc.identifier.citationMEZA, Christian David Hurtado. Grau de conectividade entre os mercados de milho brasileiros. 2019. Dissertação (Mestrado em Economia) – Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12283.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12283
dc.description.abstractCorn production is one of the main economic activities in Brazil and it is used in the domestic and foreign markets. In addition, Brazil’s corn production has an important growth potential, therefore, more economic agents-like consumers, producers, hedgers, speculators, importers, exporters, local´s governments- have been involved in the corn’s market, then all of them need to understand the behavior of the market. Against this background, it is necessary new research in order to understand futures and cash prices dynamic. Hence, the main objective of this study is to examine the relationships and interactions within the Brazilian’s corn market. We used the data from Brazil’s futures market and five spot markets-Cascavel (Paraná – PR), Chapecó (Santa Catarina – SC), Rio Verde (Goiás – GO), Campinas (São Paulo - SP) and Sorriso (Mato Grosso - MT)-from January 2004 through September 2019. We used a methodology developed by Francis Diebold and Kamil Yilmaz (2009), based on the generalized variance decomposition framework from a Vector Autoregressive Model (VAR) or a Vector Error Correction Model – VECM. This methodology allows to measure both static connectedness -using full sample- and dynamic connectedness -using rolling window-through the measure the spillover index from simple pairwise to system-wide. The results reveals that the markets are well-integrated, in both short and long runs. In the same way, the results suggest that Cascavel, Campinas and Futures markets are important transmitters of information; by contrast, Sorriso transmits little information to other cities. In the analysis using rolling windows, it is possible to identify that connectedness is affected not only by prices variations but also by national and international economic changes. The results are useful for those looking for references of corn’s market integration in Brazil.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)por
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectMilhopor
dc.subjectVARpor
dc.subjectVECMpor
dc.subjectConectividadepor
dc.subjectPreçospor
dc.subjectIntegração de mercadospor
dc.subjectDecomposição da variância do erro de previsãopor
dc.subjectCornpor
dc.subjectSpilloverpor
dc.subjectConnectednesspor
dc.subjectPricespor
dc.subjectMarket integrationpor
dc.subjectVariance decompositionpor
dc.titleGrau de conectividade entre os mercados de milho brasileirospor
dc.title.alternativeConnectedness in the brazilian corn marketpor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Figueiredo, Adelson Martins
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2582161065438214por
dc.contributor.advisor-co1Junior, José César Cruz
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0086426315229286por
dc.description.resumoA produção de milho no Brasil é uma das principais atividades econômicas do país sendo consumido no mercado interno e externo. Além disso tem um grande potencial de crescimento envolvendo assim cada vez mais agentes econômicos como produtores, importadores, exportadores, o governo, compradores, entre outros, para os quais é necessário compreender o funcionamento e a dinâmica do mercado de milho. Diante deste cenário o objetivo do presente trabalho é compreender o funcionamento, as relações e interações dentro do mercado de milho brasileiro para o qual se considerou o mercado de futuros do Brasil e cinco mercados físicos, escolhidos pelo nível de produção/produtividade e pela relevância na economia brasileira, que são as cidades de Cascavel (Paraná – PR), Chapecó (Santa Catarina – SC), Rio Verde (Goiás – GO), Campinas (São Paulo - SP) e Sorriso (Mato Grosso – MT), no período de 2014 a 2019. A variável de comparação serão os preços. A metodologia usada foi a desenvolvida por Francis Diebold and Kamil Yilmaz (2009) e se baseia no cálculo da decomposição da variância do erro de previsão de um modelo VAR ou VECM para calcular os valores da conectividade ou índices spillover. Os estudos foram feitos com dois tipos de análises, com a série de dados toda e usando subperíodos dos dados ou janelas móveis as quais permitiram identificar desenvolvimentos progressivos nos mercados e deu mais dinâmica ao modelo. Os resultados mostram que os mercados estão bem integrados, tanto no longo prazo quanto no curto prazo, pois são encontradas relações de cointegração e os níveis de conectividade foram relevantes. Encontrou-se que os mercados de Cascavel, Campinas e de futuros do Brasil são os maiores transmissores de informações e Sorriso foi o mercado que menos informações transmitiu no período. Na análise usando janelas móveis conseguiu-se identificar que a conectividade é sensível não apenas às variações dos preços, mas também às mudanças econômicas nacionais e internacionais. Os resultados são úteis para aqueles que procuram por referências na formação dos preços de milho.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Economia - PPGEc-Sopor
dc.subject.cnpqCIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::ECONOMIA MONETARIA E FISCAL::TEORIA MONETARIA E FINANCEIRApor
dc.description.sponsorshipIdCAPES: 00/001por
dc.publisher.addressCâmpus Sorocabapor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/2582161065438214por


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil