MODELAGEM E ESTIMAÇÃO DA DINÂMICA DE PREÇOS DO PETRÓLEO: UMA ANÁLISE DO MODELO DE TRÊS FATORES
DOI:
https://doi.org/10.12957/cadest.2024.92391Palavras-chave:
Preços futuros, Modelo de três fatores, Filtro de Kalman, CommoditiesResumo
O presente trabalho investiga a dinâmica dos preços do petróleo Brent utilizando um modelo de três fatores, com base no modelo proposto por Bhar e Lee (2011). O estudo emprega dados semanais de contratos futuros de petróleo Brent, abrangendo o período de janeiro de 2006 a agosto de 2022, e utiliza a metodologia do Filtro de Kalman para a estimação dos parâmetros do modelo e dos fatores latentes não observáveis. Os resultados indicam a presença de dois fatores de curto prazo com distintas velocidades de reversão à média e um fator de equilíbrio de longo prazo com dinâmica de passeio aleatório. A análise destaca as vantagens do modelo de três fatores em relação a modelos mais parcimoniosos, particularmente sua capacidade aprimorada de capturar a complexa estrutura a termo dos preços futuros e de decompor os prêmios de risco associados a diferentes componentes da dinâmica dos preços. Discute-se a trajetória dos fatores latentes estimados em relação a eventos históricos e aprofunda-se a interpretação dos prêmios de risco. O estudo conclui que a estrutura de três fatores oferece uma representação robusta e flexível para a análise dos preços do petróleo, fornecendo subsídios valiosos para pesquisadores e analistas de mercado.
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Referências
ADELMAN, M. A. Mineral depletion, with special reference to petroleum. The Review of Economics and Statistics, v. 72, n. 1, p. 1-10, 1990.
BESSEMBINDER, H.; COUGHENOUR, J. F.; SEGUIN, P. J.; SMOLLER, M. M. Mean reversion in equilibrium asset prices: Evidence from the futures term structure. The Journal of Finance, v. 50, n. 1, p. 361-375, mar. 1995.
BHAR, R.; LEE, D. Time-varying market price of risk in the crude oil futures market. Journal of Futures Markets, v. 31, n. 8, p. 779-807, 2011.
BOLLERSLEV, T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, v. 31, n. 3, p. 307-327, 1986.
BRENNAN, M. J.; SCHWARTZ, E. S. Evaluating natural resource investments. The Journal of Business, v. 58, n. 2, p. 135-157, 1985.
CAMPBELL, J. Y.; LO, A. W.; MACKINLAY, A. C. The econometrics of financial markets. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1997.
CLEWLOW, L.; STRICKLAND, C. Energy derivatives: pricing and risk management. London: Lacima Publications, 2000.
CORTAZAR, G.; NARANJO, L. An N-factor Gaussian model of oil futures prices. Journal of Futures Markets, v. 26, n. 3, p. 243-268, 2006.
DURBIN, J.; KOOPMAN, S. J. Time series analysis by state space methods. Oxford: Oxford University Press, 2001.
ENGLE, R. F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, v. 50, n. 4, p. 987-1007, 1982.
FATTOUH, B. Oil market dynamics through the lens of the 2002-2009 price cycle. Oxford: Oxford Institute for Energy Studies, 2010. (Working Paper WPM 39).
GIBSON, R.; SCHWARTZ, E. S. Stochastic convenience yield and the pricing of oil contingent claims. The Journal of Finance, v. 45, n. 3, p. 959-976, 1990.
HAMILTON, J. D. Causes and consequences of the oil shock of 2007–08. Brookings Papers on Economic Activity, v. 40, n. 1 (Spring), p. 215-261, 2009.
HARVEY, A. C. Forecasting, structural time series models and the Kalman filter. Cambridge: Cambridge University Press, 1989.
HESTON, S. L. A closed-form solution for options with stochastic volatility with applications to bond and currency options. The Review of Financial Studies, v. 6, n. 2, p. 327-343, 1993.
KILIAN, L. Not all oil price shocks are alike: Disentangling demand and supply shocks in the crude oil market. American Economic Review, v. 99, n. 3, p. 1053-1069, 2009.
LITZENBERGER, R. H.; RABINOWITZ, N. Backwardation in commodity futures markets: Theory and tests. Journal of Finance, v. 50, n. 5, p. 1575-1601, 1995.
MERTON, R. C. Option pricing when underlying stock returns are discontinuous. Journal of Financial Economics, v. 3, n. 1-2, p. 125-144, 1976.
PILIPOVIC, D. Energy risk: valuing and managing energy derivatives. 2. ed. New York: McGraw-Hill, 2007.
PINDYCK, R. S. The long-run evolution of energy prices. The Energy Journal, v. 20, n. 2, p. 1-27, 1999.
SAMUELSON, P. A. Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly. Industrial Management Review, v. 6, n. 2, p. 41-49, Spring 1965.
SCHWARTZ, E. S. The stochastic behavior of commodity prices: Implications for valuation and hedging. The Journal of Finance, v. 52, n. 3, p. 923-973, 1997.
SCHWARTZ, E. S.; SMITH, J. E. Short-term variations and long-term dynamics in commodity prices. Management Science, v. 46, n. 7, p. 893-911, 2000.
SHUMWAY, R. H.; STOFFER, D. S. Time series analysis and its applications with R examples. 2. ed. New York: Springer, 2006.
VASICEK, O. An equilibrium characterization of the term structure. Journal of Financial Economics, v. 5, n. 2, p. 177-188, 1977.
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