Resumo

Os choques nos preços têm sido estudados, especialmente durante o boom das commodities entre 2006 e 2008. Demanda de países em desenvolvimento, quebras de safra, política monetária dos EUA e produção de biocombustíveis impulsionaram os preços. A Covid-19 intensificou crises globais, afetando as cadeias produtivas e gerando choques negativos na oferta de bens e serviços. Houve quedas nos preços de petróleo e commodities, mas a volatilidade dos preços reverteu os impactos agrícolas. No Brasil, os mercados agrícolas também sofreram, com aumentos significativos nos preços de milho, soja e arroz.

Este estudo avalia os efeitos da pandemia da Covid-19 nos retornos dos preços das principais commodities agrícolas no Brasil. Serão analisados os efeitos spillover entre os mercados agrícolas, petróleo e taxa de câmbio, considerando a relevância do país no comércio internacional de commodities agrícolas. A análise abrange o período de janeiro de 2018 a julho de 2023, incluindo os períodos pré-pandemia, durante a pandemia e pós-pandemia. Também serão testados os efeitos do conflito recente entre Rússia e Ucrânia.

O aumento da volatilidade dos preços agrícolas durante o boom das commodities entre 2006 e 2008 foi causado por diversos fatores, como a demanda crescente de países em desenvolvimento e a produção de biocombustíveis. Estudos destacam a relação entre os mercados energéticos e agrícolas. Após a pandemia da Covid-19, houve quedas seguidas de altas nos preços das commodities. No Brasil, não existem estudos específicos sobre os efeitos da pandemia e conflito da Rússia-Ucrânia nos preços das commodities agrícolas

Neste estudo, foram utilizados os retornos dos preços de milho, soja, arroz, trigo, boi gordo, açúcar e café no Brasil e do petróleo (Brent) no mercado externo e a taxa de câmbio US$/R$. O período analisado vai de 1º de janeiro de 2018 a 10 de julho de 2023, dividido em subamostras que correspondem aos períodos pré-COVID, pandemia COVID, conflito Rússia-Ucrânia e pós-conflito. Para analisar os dados, foi aplicada a metodologia TVP-VAR de Antonakakis et al. (2020), que permite estimar parâmetros que variam ao longo do tempo em um sistema de equações vetoriais autorregressivas.

Após a Covid-19, ocorreram mudanças significativas na conectividade entre os mercados analisados. O câmbio e a soja foram os principais transmissores de volatilidade. O petróleo teve conexão menos relevante com os mercados agrícolas, exceto por pequenos picos durante a pandemia e o conflito Rússia-Ucrânia. O milho exibiu alta conectividade com os demais mercados, atuando como receptor de volatilidade. O trigo foi receptor durante a pandemia e o conflito, enquanto o arroz foi transmissor durante a pandemia. Não foram encontradas relações relevantes nos mercados de boi gordo, café e açúcar.

Os resultados deste estudo estão em linha com pesquisas recentes internacionais que mostram um aumento dos efeitos spillovers e da conectividade entre os mercados agrícolas após a pandemia da Covid-19 e o conflito Rússia-Ucrânia. No entanto, há divergências em relação à forte conectividade dos mercados energéticos, como o petróleo. Vale ressaltar que essas diferenças podem ser atribuídas ao fato de que este estudo considerou a taxa de câmbio e se concentrou em mercados emergentes e exportadores de commodities agrícolas, como o Brasil.

Antonakakis, N., Chatziantoniou, I., & Gabauer, D. (2020). Refined Measures of Dynamic Connectedness based on Time-Varying Parameter Vector Autoregressions. Journal of Risk and Financial Management, 13(4), 84. https://doi.org/10.3390/jrfm13040084