19 de fevereiro de 2026
Análise do impacto de eventos globais nos preços futuros de commodities agrícolas
Renato Pires Pinheiro; Patrícia Belfiore
Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.
Este trabalho analisou a reação dos preços futuros de soja (ZS), milho (ZC) e café (KC) a eventos globais ocorridos entre 2015 e 2025, mensurando os retornos anormais (AR) e os retornos anormais cumulativos (CAR) e avaliando a significância estatística de seus impactos. A investigação buscou decifrar os padrões de resposta de cada ativo a choques exógenos distintos, como fenômenos climáticos, tensões geopolíticas e crises sanitárias. A premissa central é que a sensibilidade dos preços não é uniforme, dependendo das características de cada mercado e do tipo de evento. A compreensão dessas dinâmicas é fundamental para agentes de mercado, produtores e formuladores de políticas na formulação de estratégias de mitigação de risco.
As commodities são matérias-primas essenciais, negociadas fisicamente ou via derivativos. Conforme Fernando (2024), são caracterizadas pela intercambialidade e padronização. Dividem-se em “hard commodities” (recursos naturais) e “soft commodities” (produtos agrícolas), como milho, café e soja, foco deste estudo. A volatilidade de preços é uma preocupação para economias emergentes como o Brasil, cuja balança comercial depende da exportação desses produtos, expondo-as a choques externos e tornando a gestão de risco uma prioridade (Juvenal & Petrella, 2024).
Para gerenciar a exposição às flutuações de preços, agentes de mercado usam derivativos, como contratos futuros, em estratégias de “hedge” para proteger o valor de uma posição (Hull, 2018). O objetivo do hedge é mitigar o risco e aumentar a previsibilidade do fluxo de caixa (Schiavini, 2012). A volatilidade nos preços das commodities agrícolas é de grande interesse para a cadeia de abastecimento e formuladores de políticas, que buscam garantir a segurança alimentar e a estabilidade econômica (Huchet-Bourdon, 2011).
O período de análise (2015-2025) foi marcado por eventos como a pandemia de COVID-19 (2020-2022), a Guerra na Ucrânia (2022-presente) e o ciclo de alta inflacionária global (2021-2023), que geraram instabilidade. A literatura demonstra que a sensibilidade das commodities a esses choques é heterogênea: preços de energia reagem mais a tensões geopolíticas, enquanto agrícolas são mais afetadas por condições climáticas (Svidler & Liuima, 2024). A frequência e intensidade desses eventos impactaram a atividade econômica e a inflação global, reforçando a necessidade de estudos que quantifiquem seus efeitos (World Bank Group, 2025).
Esta pesquisa contribui para a literatura ao aplicar uma metodologia de estudo de eventos para isolar e medir o efeito de choques específicos sobre os preços da soja, milho e café. Ao analisar um conjunto diversificado de eventos, o estudo busca caracterizar a direção, magnitude e persistência dos efeitos. Os resultados oferecem insights para investidores e produtores, evidenciando como cada commodity reage de maneira distinta, o que demanda estratégias de hedge e investimento personalizadas.
A metodologia é um estudo de caso-controle com dados diários de 1º de janeiro de 2015 a 31 de julho de 2025. A análise focou nos primeiros contratos futuros de soja (ZS), milho (ZC) e café (KC), de maior liquidez, com dados OHLC da plataforma Investing. com. O benchmark selecionado foi o Bloomberg Agriculture Index (BCOMAG) devido à sua maior correlação com os ativos, comparado ao Commodity Research Bureau Index (CRB) e ao S&P 500. Foram selecionados 21 eventos globais (Climáticos, Geopolíticos, Sanitários, Outros) a partir de fontes de notícias internacionais, além de três eventos placebo para teste de robustez. O pré-processamento dos dados foi feito em Python v.3.12. As séries foram testadas para estacionariedade com o teste Augmented Dickey-Fuller (ADF), e a sazonalidade foi tratada com decomposição STL (Cleveland et al., 1990). Os preços foram convertidos em log-retornos, uma transformação padrão em finanças (Shai, 2025).
A estrutura do estudo de eventos utilizou uma janela de estimação de 120 dias pré-evento e três janelas de evento: [-1, +1] (impacto imediato), [0, +5] (dias subsequentes) e [-5, +5] (reações ampliadas). O retorno normal foi estimado com base nos modelos de Brown e Warner (1980). A seleção do modelo dependeu da correlação de Pearson entre a commodity e o BCOMAG na janela de estimação: para correlações < 0,5, usou-se o modelo de Retorno Ajustado à Média; para correlações ≥ 0,5, aplicou-se o Modelo de Mercado, uma versão do CAPM (Sharpe, 1964) que relaciona o retorno do ativo ao do mercado (Favero & Belfiore, 2023), e que apresenta desempenho superior para dados diários (Kloeckner, 1995; Soares, 2019). O Retorno Anormal (AR) foi calculado como a diferença entre o retorno observado e o esperado (MacKinlay, 1997). O Retorno Anormal Cumulativo (CAR) foi a soma dos ARs na janela de evento. A significância estatística foi avaliada pelo teste t-CAR, com p-valor < 0,05 indicando impacto significativo (Müller, 2024). Optou-se pela abordagem clássica do estudo de eventos, cuja robustez foi verificada pelos eventos placebo, em vez de modelos mais complexos como GARCH (Mackenzie, 2004).
A análise descritiva das séries de soja (ZS), milho (ZC) e café (KC) de 2015 a 2025 revela trajetórias de preços e volatilidade distintas. Os gráficos mostram períodos de estabilidade interrompidos por movimentos abruptos, coincidindo com os eventos analisados. A decomposição STL e o teste ADF confirmaram que os log-retornos são estacionários, validando a modelagem. A análise de correlação de Pearson reforçou a escolha do BCOMAG como benchmark: soja (0,77) e milho (0,70) apresentaram alta correlação, enquanto o café (0,39) mostrou comportamento mais idiossincrático. As correlações com CRB e S&P 500 foram mais baixas, justificando o uso de um benchmark setorial.
Os resultados do estudo de eventos, conduzido nas janelas [-1,+1], [0,+5] e [-5,+5], revelaram padrões de resposta heterogêneos. Para a soja (ZS), a reação foi difusa. Na janela [-1,+1], observaram-se CARs negativos e significativos em resposta a eventos geopolíticos como a proibição da exportação de trigo pela Índia em 2022 e a saída da Rússia do acordo de grãos em 2023. Em janelas mais longas, como [0,+5] e [-5,+5], a soja reagiu de forma significativa a mais eventos, incluindo a Guerra na Ucrânia (CAR negativo), a Iniciativa de Grãos do Mar Negro (CAR positivo), La Niña 2020 (CAR positivo) e a geada no café do Brasil em 2021 (CAR negativo). Isso sugere que o preço da soja é influenciado por uma complexa interação de fatores de oferta, demanda e logística global.
O milho (ZC) demonstrou sensibilidade acentuada a eventos geopolíticos e logísticos. Na janela [-1,+1], registrou CARs negativos e significativos após a proibição de exportação da Índia e a saída da Rússia do acordo de grãos. O impacto do Brexit em 2016 gerou um CAR negativo e altamente significativo de -13,47% na janela [-5,+5]. O bloqueio do Canal de Suez em 2021, um evento logístico, gerou um CAR positivo e significativo. A geada no café do Brasil provocou um dos maiores impactos negativos no milho, com um CAR de -27,44% na janela [-5,+5], sugerindo um forte efeito de contágio entre os mercados de commodities agrícolas.
O café (KC) confirmou sua forte dependência de fatores climáticos. O evento de maior impacto foi a geada no Brasil em 2021, gerando um CAR positivo de 25,25% na janela [0,+5] e 25,36% na janela [-5,+5]. Este resultado evidencia a sensibilidade do preço a choques de oferta no maior produtor mundial. Outros eventos também geraram reações significativas, como a Guerra na Ucrânia, que provocou um CAR negativo de -17,75% na janela [0,+5], e as enchentes no Rio Grande do Sul em 2024, que resultaram em um CAR negativo expressivo. Os achados indicam que, embora o clima seja o principal driver, o café não está imune a instabilidades geopolíticas e logísticas.
A análise agregada dos resultados mostra que efeitos imediatos, capturados na janela [-1,+1], foram raros. A maior concentração de resultados significativos ocorreu na janela [0,+5], indicando que o ajuste de preços tende a se desenrolar ao longo da semana seguinte ao evento. A persistência de alguns efeitos na janela mais longa [-5,+5] mostra que choques de grande magnitude podem ter impactos duradouros. Eventos climáticos geraram predominantemente respostas positivas no café, enquanto os geopolíticos foram a principal fonte de CARs negativos para milho e soja.
A robustez dos achados foi confirmada pela análise dos eventos placebo. Em nenhuma das simulações, para nenhuma das commodities ou janelas de evento, foi encontrado um resultado estatisticamente significativo. Os valores de CAR associados aos eventos fictícios foram de pequena magnitude e os p-valores permaneceram bem acima do limiar de 0,05. Este resultado fortalece a confiança de que os impactos identificados para os eventos reais não são artefatos do método, mas sim reflexos genuínos da reação do mercado a informações relevantes.
Este estudo analisou a resposta dos preços dos primeiros contratos futuros de soja (ZS), milho (ZC) e café (KC) a diferentes eventos globais ocorridos entre 2015 e 2025. Os resultados demonstram que os eventos globais afetam de forma estatisticamente significativa os preços das commodities agrícolas, embora de maneira heterogênea. O café (KC) mostrou-se mais sensível a eventos climáticos, como a geada de 2021 no Brasil, que gerou retornos anormais cumulativos (CAR) positivos e de grande magnitude. O milho (ZC) e, em menor grau, a soja (ZS) foram predominantemente afetados por eventos geopolíticos, como a Guerra na Ucrânia e as disputas sobre o acordo de grãos, que resultaram em CARs negativos. A análise temporal indicou que os impactos se concentram nos dias subsequentes ao evento (janela [0,+5]). A robustez dos resultados foi validada pela ausência de significância estatística nos testes com eventos placebo. Os achados corroboram que a reação dos preços a crises globais depende da natureza do evento e das características de cada commodity, o que implica que estratégias de hedge e gestão de risco devem ser calibradas de forma específica para cada ativo. Para pesquisas futuras, sugere-se aprofundar a análise com janelas temporais alternativas, incorporar variáveis macroeconômicas, utilizar modelos de séries temporais como SARIMAX e GARCH, e ampliar a amostra para outras commodities. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que os eventos globais afetam de forma heterogênea as commodities agrícolas analisadas, implicando que estratégias de gestão de risco devem ser adaptadas à natureza específica de cada ativo.
Referências:
Brown, S.; Warner, J. 1980. Measuring Security Price Performance. Journal of Financial Economics 8 (1980) 205 208.
Cleveland, R.; Cleveland, W.; McRae J.; Terpenning, I. 1990. STL: A seasonal-trend decomposition procedure based on Loess.
Fávero, L. P.; Belfiore, P. 2023. Manual de análise de dados: Estatística e modelagem multivariada com Excel®, SPSS® e Stata® R e Pyton. Elsevier Brasil.
Fernando, J. 2024. What Are Commodities and Understanding Their Role in the Stock Market. Investopedia. Disponível em: <https://www. investopedia. com/terms/c/commodity. asp>. Acesso em 02 nov. 2024
Huchet-Bourdon, M. 2011. Agricultural Commodity Price Volatility: An Overview”, OECD Food, Agriculture and Fisheries Papers, No. 52, OECD Publishing, Paris. Disponível em <http://dx. doi. org/10.1787/5kg0t00nrthc-en>. Acesso 6 nov. 2024.
Hull, J. 2018. Options, Futures, and Other Derivatives. 9th ed. Pearson, Boston, MA, USA.
Juvenal, L.; Petrella, I. 2024. Unveiling the Dance of Commodity Prices and the Global Financial Cycle. IMF. Disponível em: <https://www. imf. org/en/Publications/WP/Issues/2024/04/05/Unveiling-the-Dance-of-Commodity-Prices-and-the-Global-Financial-Cycle-547371>. Acesso em 02 nov. 2024.
Kirch, G. Estudo de Eventos, estimação do retorno esperado e as condições de mercado. ConTexto, Porto Alegre, v.19, n.41, p.60-73, jan./abr. 2019. Disponível em <https://seer. ufrgs. br/index. php/ConTexto/article/view/94296/pdf>. Acesso em 28 ago 2025.
Kloeckner, G. O. 1995. Estudos de Evento: A Análise de um Método. Revista Brasileira de Administração Contemporânea, Vol. 1, No. 2, Setembro de 1995, pp. 262-270. Disponível em <https://seer. ufrgs. br/index. php/ConTexto/article/download/94296/pdf/387191>. Acesso em 28 ago. 2025.
MacKinlay, A. 1997. Event Studies in Economics and Finance. Journal of Economic Literature, Vol. 35,(1), p. 13-39.
McKenzie, A.; Thomsen, M.; Dixon, B. 2004. The performance of event study approaches using daily commodity futures returns. The Journal of Future Markets, 24(6), 2004 p533-555. Disponível em <https://onlinelibrary. wiley. com/doi/10.1002/fut.10126>. Acesso em 06 set. 2025.
Müller, S. 2024. AR and CAR Tests. A Comprehensive Guide to Analyzing Abnormal Returns in Event Studies. Disponível em <https://eventstudy. de/statistics/arcarstatistics. html>.
Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq
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