出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：Durante a última década, houve vários períodos consecutivos de aumento e queda dos preços das commodities. A formação de preços nos mercados agrícolas é o resultado de muitos fatores, como preços do petróleo, taxas de câmbio, demanda de biocombustíveis, especulação nos mercados futuros de commodities, políticas agressivas de estocagem dos países, restrições comerciais e crescimento econômico. A diversidade desses fatores, bem como a ocorrência de eventos sócio-políticos extremos, produzem um mercado com evolução complexa de preços. Este trabalho utiliza o método de entropia multiescala para analisar a evolução dos movimentos dos preços de commodities agrícolas brasileiras em diferentes escalas temporais durante o período de março de 2006 a março de 2016. Foi descoberto que a entropia das séries de volatilidade e retorno diminui à medida que a escala temporal aumenta, indicando flutuações mais regulares dos preços e a perda da diversidade de padrões nas tendências de longo prazo. Ao aplicar a entropia em maiores escalas em janelas móveis, descobrimos que durante a crise a entropia das flutuações de preços diminui, indicando maior regularidade e consequentemente menor eficiência no mercado de commodities agrícolas. O efeito é mais pronunciado para séries de volatilidade e para maiores escalas temporais.
其他摘要：During the last decade there were several consecutive periods of upsurge and decline of commodity prices. Price formation in agricultural markets is the result of many factors such as crude oil prices, exchange rates, biofuel demand, speculation in commodity futures markets, countries’ aggressive stockpiling policies, trade restrictions and economic growth. The diversity of these factors as well as the occurrence of extreme socio-political events yields a market with complex price evolution. This paper uses time dependent multiscale entropy method to analyze the evolution of Brazilian agricultural commodities prices movements at different temporal scales during the period from March 2006 to March 2016. We found that the entropy of both volatility and return series decreases as the temporal scale increases, indicating more regular price fluctuations and the loss of pattern diversity in long term trends. In general, volatilities series are more regular than return series as indicated by lower entropy values. By applying multiscale entropy in moving windows, we found that during the crisis the entropy of price fluctuations decreases indicating higher regularity and consequently lower efficiency in agricultural commodities market. The effect is more pronounced for volatility series and for higher temporal scales.
