Efetividade de hedge de boi gordo no estado de São Paulo: uma abordagem com LSTM (Long Short-Term Memory)

• Processo: 24/22064-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Economias Agrária e dos Recursos Naturais
• Pesquisador responsável: Nicole Rennó Castro
• Beneficiário: João Guilherme Perotto Fernandes
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Mercado futuro São Paulo Análise de séries temporais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: boi gordo | hedge | long short-term memory | Mercados Futuros | São Paulo | Séries Temporais | comercialização agrícola

Resumo

O hedge é um mecanismo financeiro que possibilita segurança aos pecuaristas de corte ao preestabelecer o preço de um ativo com o fito de vendê-lo, sob este mesmo preço, em uma data futura. Entretanto, o risco de base, que é a diferença entre o preço do ativo coberto e o instrumento utilizado para essa cobertura, gera incertezas sobre os seus retornos, uma vez que os modelos utilizados para previsão de preços devem ser robustos suficientemente para garantir acurácia nas posições de mercado. Desse modo, sob o viés de melhorar a previsibilidade de retorno sobre as negociações relativas ao boi gordo, este projeto é baseado em uma abordagem com redes neurais, cujo objetivo é o de identificar tendências nos preços do boi e o de realizar ajustes estratégicos em resposta às suas variações, otimizando assim os resultados das operações de hedge do pecuarista. Assim, espera-se simular a compra do boi magro, em maio, sob o pressuposto de confinamento no período entressafra, para vendê-lo em novembro, garantindo o preço de liquidação aos confinamentos já que o boi teria alcançado 16 arrobas, que, em geral, trata-se de um peso ideal para o seu abate. O estudo implementará parâmetros macroeconômicos variados para enrobustecer a posição hedgeada, o que deverá garantir maior estabilidade sobre o patrimônio do pecuarista sob diferentes cenários. Diante disso, o estudo busca: (i) prever o preço do boi gordo com a LSTM (Long Short-Term Memory); (ii) monitorar e ajustar regularmente o desempenho do hedge para se adequar à volatilidade de preços; (iii) analisar a sensibilidade e a robustez do modelo por meio de ajustes na LSTM; e (iv) avaliar a efetividade do hedge de variância mínima, no contexto de uso da LSTM no mercado do boi gordo.