Flujo de información en el mercado brasileño de alimentos: La influencia de la crisis financiera de 2008
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i7.15978Palabras clave:
Commodities agrícolas; Entropía de Transferencia; Crisis alimentaria.Resumen
La agroindustria brasileña está ganando cada vez más prominencia internacional gracias a la relevante producción y exportación de commodities agrícolas, así como al gran potencial de desarrollo que tiene este sector económico en el país. El tema ha atraído la atención de varios investigadores porque, a medida que crece el sector de exportación, los precios de estos productos básicos para el consumo interno tienden a subir, lo que afecta el precio de otros alimentos. Comprender la dinámica de la relación de precios entre estos productos es, por tanto, de gran valor para evitar que posibles crisis financieras lleven también a crisis alimentarias como la de 2008. Para contribuir en este sentido, fueron analizados aquí el comportamiento de los precios de soja, azúcar, café y buey gordo, que son commodities agrícolas producidas a gran escala y comercializados mundialmente. El estudio se basó en los precios registrados entre 01/1997 y 12/2019, en CEPEA/ESALQ/USP, considerando los períodos antes (07/1997 - 06/2007) y después (07/2007 - 12/2019) de la crisis de 2008. Se utilizó la técnica Transfer Entropy, que sirve para cuantificar el flujo de información entre pares de series temporales e obtener la dirección de ese flujo. La técnica se aplicó a cada par de series considerando los períodos anterior y posterior a la crisis. Resultados mostraron que la crisis afectó la dirección de transferencia de información entre los pares azúcar-buey, azúcar-soja y buey-soja. La serie de precios del café, a su vez, transmitió información a las demás commodities en ambos períodos.
Citas
Alan Bojanic, H. (2017). The rapid agricultural development of Brazil in the last 20 years.
Beckmann, J., & Czudaj, R. (2014). Volatility transmission in agricultural futures markets. Economic Modelling, 36, 541-546.
dos Santos Caliari, S. C. (2019). A EXPORTAÇÃO DE CARNE BOVINA NO BRASIL. CIMATech, 1(6), 281-292.
Farias, D. B. C. ., Silva, A. S. A. da ., Stosic, T., & Stosic, B. (2020). Análise de entropia multiescala da dinâmica de preços de commodities agrícolas brasileiras. Research, Society and Development, 9(11), e4739119832.
Gao, H. L., & Mei, D. C. (2019). The correlation structure in the international stock markets during global financial crisis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 534, 122056.
He, J., & Shang, P. (2017). Comparison of transfer entropy methods for financial time series. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 482, 772-785.
Ivanic, M., Martin, W., & Zaman, H. (2012). Estimating the Short-Run Poverty Impacts of the 2010–11 Surge in Food Prices. World Development, 40(11), 2302–2317.
Jale, J. S., Júnior, S. F., Stošić, T., Stošić, B., & Ferreira, T. A. (2019). Information flow between Ibovespa and constituent companies. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 516, 233-239.
Kristoufek, L., Janda, K., & Zilberman, D. (2012). Correlations between biofuels and related commodities before and during the food crisis: A taxonomy perspective. Energy Economics, 34(5), 1380-1391.
Lima, C. R. A., de Melo, G. R., Stosic, B., & Stosic, T. (2019). Cross-correlations between Brazilian biofuel and food market: Ethanol versus sugar. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 513, 687-693.
Nazlioglu, S., & Soytas, U. (2012). Oil price, agricultural commodity prices, and the dollar: A panel cointegration and causality analysis. Energy Economics, 34(4), 1098-1104.
Orange, N., & Abaid, N. (2015). A transfer entropy analysis of leader-follower interactions in flying bats. The European Physical Journal Special Topics, 224(17), 3279-3293.
Pessoa, R. V. S., Barreto, I. D. de C., Araújo, L. da S., Moreira, G. R., Stosic, T., & Stosic, B. (2021). Correlações em séries temporais de preços de frango, soja e milho. Research, Society and Development, 10(4), e20610414019.
Schreiber, T. (2000). Measuring information transfer. Physical review letters, 85(2), 461.
Sensoy, A., Sobaci, C., Sensoy, S., & Alali, F. (2014). Effective transfer entropy approach to information flow between exchange rates and stock markets. Chaos, solitons & fractals, 68, 180-185.
Shaffer, I., & Abaid, N. (2020). Transfer Entropy Analysis of Interactions between Bats Using Position and Echolocation Data. Entropy, 22(10), 1176.
Ursino, M., Ricci, G., & Magosso, E. (2020). Transfer Entropy as a Measure of Brain Connectivity: A Critical Analysis With the Help of Neural Mass Models. Frontiers in computational neuroscience, 14, 45.
Van Milligen, B. P., Birkenmeier, G., Ramisch, M., Estrada, T., Hidalgo, C., & Alonso, A. (2014). Causality detection and turbulence in fusion plasmas. Nuclear Fusion, 54(2), 023011.
Vicente, R., Wibral, M., Lindner, M., & Pipa, G. (2011). Transfer entropy—a model-free measure of effective connectivity for the neurosciences. Journal of computational neuroscience, 30(1), 45-67.
Wing, S., Johnson, J. R., Camporeale, E., & Reeves, G. D. (2016). Information theoretical approach to discovering solar wind drivers of the outer radiation belt. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 121(10), 9378-9399.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Thiago Matheus Paiva do Passo; Joelma Mayara da Silva; Lidiane da Silva Araújo; Tatijana Stosic
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.
