Previsão do preço do café: desafios e soluções com ciência de dados

Mesmo com avanços tecnológicos e metodológicos, a imprevisibilidade dos mercados globais continua sendo um obstáculo

No dia 30 de janeiro de 2025, os preços do café atingiram recordes, chegando a US$ 4 por libra, de acordo com a agência de notícias Reuters. Esse aumento histórico é resultado de uma combinação de fatores, como condições climáticas desfavoráveis em países produtores importantes, como o Brasil e o Vietnã, além de uma oferta insuficiente para atender à crescente demanda global. A especulação financeira e os custos elevados de hedge também contribuíram para essa escalada de preços.

Esse cenário evidencia a complexidade envolvida na previsão do preço do café, um produto altamente sensível às variações climáticas, políticas e econômicas. A previsão dos preços das commodities, especialmente do café, é um processo que envolve diversos fatores interligados. Segundo Yeshiwas & Berelie (2020), a volatilidade nos preços das commodities pode ser analisada por meio de modelos de covolatilidade, que ajudam a entender a interação entre diferentes mercados, como o café e o petróleo.

No entanto, choques de oferta, variações na demanda global e eventos macroeconômicos tornam a construção de modelos preditivos um desafio. Nesse cenário, a ciência de dados vem ganhando um papel cada vez mais relevante, permitindo a análise de grandes volumes de dados históricos em tempo real para aprimorar a precisão das previsões.

Modelos estatísticos, como o AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) e o Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH), são úteis para prever os preços de commodities financeiras, mas ainda têm dificuldade para capturar eventos inesperados (desastres naturais e crises econômicas), como analisado por Divisekara et al. (2020). Isso demonstra que, apesar dos avanços na modelagem preditiva, a incerteza sempre estará presente no mercado de café.

O impacto do clima

As condições climáticas são um dos principais fatores que afetam a produção e, consequentemente, os preços do café. Kouadio et al. (2021) afirmam que modelos biofísicos (que combinam fatores climáticos, fisiológicos e relativos ao solo para estimar o rendimento das lavouras) são fundamentais para calcular a produtividade do café da espécie robusta, especialmente em regiões onde o clima varia drasticamente. Dinh et al. (2022) reforçam essa visão ao demonstrar que a precipitação e a temperatura podem ser utilizadas para prever a produtividade do café, permitindo uma antecipação das oscilações de preço.

Outros estudos, como os de Thao et al. (2022), utilizam dados de sensoriamento remoto para melhorar as previsões de produtividade, demonstrando que a combinação de variáveis climáticas e dados de satélite pode oferecer informações importantes para produtores e investidores.

A influência de fatores macroeconômicos

Além do clima, fatores macroeconômicos desempenham um papel importante na precificação das commodities. Makkonen et al. (2021) analisaram como anomalias de temperatura e variáveis macroeconômicas influenciam os retornos dos futuros agrícolas, mostrando que a interação entre esses fatores pode afetar a estabilidade dos preços. Nguyen et al. (2022) demonstraram que o consumo interno e a dinâmica da demanda global são igualmente importantes ao prever os preços do café.

A especulação no mercado financeiro é outro fator relevante. Nugroho et al. (2021) utilizaram o Vector Error Correction Model (VECM) para analisar os efeitos da pandemia de Covid-19 sobre os preços do café robusta na Indonésia, concluindo que a incerteza global e as flutuações cambiais tiveram impacto significativo. Além disso, Deina et al. (2022) mostraram que modelos baseados em Extreme Learning Machines (ELM) podem superar abordagens tradicionais, sugerindo que o uso de técnicas avançadas pode ajudar a reduzir os impactos da especulação. O uso de modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina permite processar grandes quantidades de dados financeiros e de mercado, melhorando as projeções e tornando as previsões mais assertivas.

Políticas governamentais

Outros fatores essenciais na precificação do café são as políticas governamentais e os eventos geopolíticos. Além disso, avanços no sensoriamento remoto vêm permitindo uma análise mais precisa da oferta agrícola. Van Viet & Thuy (2023) demonstraram como os índices de vegetação obtidos por satélite, como o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e o Enhanced Vegetation Index (EVI), podem contribuir na previsão da produtividade do café, auxiliando governos e produtores nas decisões estratégicas. Esses índices ajudam a estimar a saúde da vegetação, permitindo antecipar impactos climáticos na safra e ajustar expectativas de oferta e demanda. Já Motisi et al. (2022) propõem um modelo qualitativo para prever os surtos da ferrugem do café, uma das doenças mais prejudiciais à lavoura, ajudando a mitigar riscos agrícolas que poderiam levar a oscilações ainda maiores nos preços de mercado.

O futuro

Com a oferta global de café pressionada por fatores climáticos e estruturais, a tendência é que os preços continuem voláteis no curto prazo. Embora o fenômeno climático El Niño não esteja atuando no planeta em 2025, conforme indicado pelo Climate Prediction Center da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), eventos climáticos futuros ainda podem impactar o desempenho dos grandes produtores, como Brasil e Colômbia. Além disso, questões como mudanças na regulação ambiental, práticas de sustentabilidade e custos de produção podem desempenhar um papel relevante na definição do cenário do mercado.

A ciência de dados e a adoção de modelos de machine learning para prever tendências continuam a evoluir, possibilitando análises mais robustas ao processar grandes volumes de dados e identificar padrões que antes passavam despercebidos. No entanto, apesar dessas inovações, a complexidade do mercado de café continua a apresentar desafios significativos para previsões de longo prazo.

Dessa forma, a previsão dos preços das commodities é um processo dinâmico e desafiador, exigindo uma abordagem multidisciplinar que combine modelos estatísticos, inteligência artificial, análise macroeconômica e monitoramento ambiental. Mesmo com avanços tecnológicos e metodológicos, a imprevisibilidade dos mercados globais continua sendo um obstáculo significativo para previsões precisas e confiáveis.