Evidências na projeção do Value-at-Risk em preços de camarão no Brasil via modelagem ARIMA com erros GARCH (Evidences in the Projection of Value-at- Risk in Prices of Shrimp in Brazil Using ARIMA Models with GARCH Erros)

Abstract

Portuguese Abstract: O trabalho visou determinar a perda máxima de investimento aceitável para um produtor de camarão cinza do calibre 100/120/kg. Para isso, o estudo apresentou como método os modelos autorregressivos com médias móveis (ARMA/ARIMA) e o modelo autorregressivo de heteroscedasticidade condicional (GARCH), utilizando preços semanais oriundas de 17 empresas do ramo da carcinicultura. Os resultados desta pesquisa apontaram que a um nível de significância estatística de 1%, o produtor de camarão admite uma perda da ordem de $3,77 e a 5%, uma perda de $2,87. Em geral, estes dados revelam que a cada 100g de camarão comercializado, o produtor de camarão pode perder em seu investimento até $2,87. Esta informação servirá de parâmetro para a formação de preços das commodities comercializadas e também para controle de redução de custos, uma vez que todo investimento requer uma remuneração sobre o capital investido. Num futuro próximo, esta informação também poderá contribuir para a formação de políticas de hedge, ou cadeia de produtores que se unem e assumem o risco do investimento, diminuindo assim o impacto do mesmo sobre um ou poucos produtores apenas. Espera-se que este trabalho sirva de suporte informacional para posteriores estudos sobre volatilidade de preços e estudo de perdas máximas aceitáveis nesta e até mesmo em outras commodities.

English Abstract: The study aimed to determine the maximum loss acceptable on investments for a producer of 100/120/kg caliber gray shrimp. The study used as methods models with autoregressive moving average (ARMA/ARIMA) and the autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model, using weekly prices coming from 17 companies in the field of shrimp farming. Our results indicated that, at a level of significance of 1%, shrimp farmers may admit losses of about $ 3.77 and, at 5%, losses of $ 2.87. In general, these data show that every 100g of shrimp marketed, the producer of shrimp can lose on his investment up to $ 2.87. This information will serve as a parameter for setting the prices of traded commodities and also to control the reduction of costs, since every investment requires a return on invested capital. In the near future, this information may also contribute to the formation of hedge politics, or chain of producers which get together and assume the investment risk, thus reducing the impact of that on one or only a few producers. It is hoped that this work will serve as a support informational for further studies on price volatility and study of this maximum loss acceptable and even in other commodities.

Note: Downloadable document is in Portuguese.

Keywords: Forecasting, Risk, Shrimp Aquaculture, VaR

JEL Classification: G0; Q14; C16