Tomada de decisão em futuros agropecuários com modelos de previsão de séries temporais

Abstract

Este artigo trata da aplicabilidade de modelos de previsão de séries temporais como ferramenta de decisão de compra e venda de contratos futuros de boi gordo, café e soja na BM&F, em datas próximas ao vencimento. Os modelos estudados são: ARIMA, Redes Neurais Artificiais, e Modelos Lineares Dinâmicos. Os dados correspondem às cotações semanais, nos mercados físico e futuro, entre 1996 e 1999. O objetivo consiste em calcular os retornos médios dos modelos em operações no mercado futuro de boi gordo, café e soja, de modo a indicar o potencial ou limitação dos modelos, utilizando o índice Sharpe como parâmetro de comparação. Os resultados apresentam retornos financeiros positivos na maioria dos contratos analisados, indicando o potencial de utilização desses modelos como ferramenta de decisão em negociações de contratos para datas próximas ao vencimento, com destaque para operações fundamentadas nas previsões nos MLD e ARIMA havendo, contudo, diferenças de desempenho preditivo.