Transmissão de risco e volatilidade no mercado pecuário do Paraná : uma aplicação do modelo TVP-VAR

Abstract

RESUMO: Este estudo tem como objetivo analisar a transmissão de risco e a volatilidade no mercado de pecuária do Paraná, Brasil, utilizando o modelo TVP-VAR (Modelo Vetorial Autorregressivo de Parâmetros Variáveis no Tempo). A pesquisa foca no comportamento de curto e longo prazo das medidas de conectividade, nos spillovers de volatilidade e na assimetria dentro do setor pecuário, com ênfase na produção de carne bovina. O período analisado abrange de janeiro de 1995 a março de 2024, capturando os efeitos de diversos ciclos econômicos e eventos geopolíticos, incluindo a crise financeira asiática, a crise financeira global e a pandemia de COVID-19. A análise considera as interações entre as principais commodities pecuárias, como carne bovina, suína, de aves e grãos para ração, avaliando o impacto de choques externos nesses mercados interconectados. Evidências empíricas sugerem que a conectividade total dinâmica do sistema é altamente relacionada ao cenário econômico internacional, cuja transferência de volatilidade ocorre em maior proporção nos mercados internos enquanto as crises internacionais estão em vigência. No âmbito microeconômico, verificou-se que Boi Gordo é um principal influenciador, com uma contribuição líquida positiva de 9.86, enquanto Boi Magro para engorda também tem uma contribuição líquida positiva de 8.16. Frango Vivo, Leite, Ovo Grande e Suíno Raça são mais influenciados, com valores NET negativos. E, por fim, ao analisar os retornos decompostos, com coeficientes dos choques de 36,74 para os retornos positivos contra 26,84 para retornos negativos, há evidências de uma assimetria na rede. Ao compreender essas dinâmicas, o estudo contribui para o desenvolvimento de estratégias mais avançadas de estabilidade de preços e gestão de riscos no setor pecuário, com implicações significativas para as políticas econômicas regionais e nacionais.

ABSTRACT: This study aims to analyze risk transmission and volatility in the livestock market of Paraná, Brazil, using the TVP-VAR model (Time-Varying Parameter Vector Autoregressive Model). The research focuses on the short- and long-term behavior of connectivity measures, volatility spillovers, and asymmetry within the livestock sector, with an emphasis on beef production. The analyzed period spans from January 1995 to March 2024, capturing the effects of various economic cycles and geopolitical events, including the Asian financial crisis, the global financial crisis, and the COVID-19 pandemic. The analysis considers the interactions between major livestock commodities such as beef, pork, poultry, and feed grains, assessing the impact of external shocks on these interconnected markets. Empirical evidence suggests that the system's total dynamic connectivity is highly related to the international economic scenario, with volatility transmission occurring more prominently in domestic markets during international crises. At the microeconomic level, it was found that Fat Steer is a major influencer, with a positive net contribution of 9.86, while Lean Steer for fattening also has a positive net contribution of 8.16. Live Broiler, Milk, Large Egg, and Pork are more influenced, with negative NET values. Finally, analyzing decomposed returns, with shock coefficients of 36.74 for positive returns versus 26.84 for negative returns, provides evidence of asymmetry in the network. Understanding these dynamics contributes to the development of advanced strategies for price stability and risk management in the livestock sector, with significant implications for regional and national economic policies.