Publicação: Estudo de séries temporais dos preços da gasolina, etanol e açúcar no estado de São Paulo através da transfer entropy
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Data
Autores
Orientador
Colnago, Marilaine 
Coorientador
Pós-graduação
Matemática Aplicada e Computacional - FCT
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
As commodities são produtos de alta comercialização e desempenham um papel crucial na economia mundial, com seus preços determinados no mercado internacional pela dinâmica de oferta e demanda. Neste trabalho, foi analisada a dinâmica das séries temporais dos preços das seguintes commodities: gasolina, etanol e açúcar, no estado de São Paulo, no período de 9 de maio de 2004 a 19 de novembro de 2023. Para isso, foi utilizada a medida de Transfer Entropy, um parâmetro assimétrico que avalia a quantidade de informação transferida de uma fonte para um destino, identificando mudanças estruturais associadas a fatores econômicos e de mercado.
A análise foi aplicada às séries temporais de preços, retornos e volatilidade dessas commodities, considerando os períodos pré-pandemia, durante a pandemia e pós-pandemia de Covid-19. Esses três períodos apresentam dinâmicas claramente distintas. Antes da pandemia, os mercados eram estáveis e previsíveis, com interações moderadas entre as commodities. Durante a pandemia, a volatilidade e a interdependência aumentaram significativamente, refletindo as disrupções globais. No período pós-pandemia, os mercados começaram a se estabilizar, mas com um novo equilíbrio e dinâmicas influenciadas por fatores externos, como tensões geopolíticas e políticas energéticas.
Os resultados obtidos mostram que a Covid-19 afetou a relação entre os preços das commodities açúcar, etanol e gasolina. A Transfer Entropy se mostrou eficiente para quantificar o fluxo de informações entre as séries temporais de preços dessas commodities e elucidar a direcionalidade da tranferêcia.
Resumo (inglês)
Commodities are highly traded products and play a crucial role in the global economy, with their prices determined in the international market by the dynamics of supply and demand. In this study, the dynamics of the time series of the prices of the following commodities were analyzed: gasoline, ethanol, and sugar, in the state of São Paulo, from 9 May 2004 to 19 November 2023. For this purpose, the Transfer Entropy measure was used, an asymmetric parameter that evaluates the amount of information transferred from a source to a destination, identifying structural changes associated with economic and market factors. The analysis was applied to the time series of prices, returns, and volatility of these commodities, considering the pre-pandemic, pandemic, and post-pandemic periods of Covid-19. These three periods exhibit clearly distinct dynamics. Before the pandemic, the markets were stable and predictable, with moderate interactions among the commodities. During the pandemic, volatility and interdependence increased significantly, reflecting global disruptions. In the post-pandemic period, the markets began to stabilize, but with a new equilibrium and dynamics influenced by external factors, such as geopolitical tensions and energy policies. The results obtained show that Covid-19 affected the relationship between the prices of the commodities sugar, ethanol, and gasoline. Transfer Entropy proved to be an efficient method for quantifying the information flow between the time series of these commodities prices and elucidating the directionality of the transfer.
Descrição
Palavras-chave
Séries temporais, Transfer entropy, Preços de commodities, Transferência de informação, Time Series, Transfer entropy, Commodity prices, Information transfer
Idioma
Português
Como citar
FLORES, Yuliana Apaza. Estudo de séries temporais dos preços da gasolina, etanol e açúcar no estado de São Paulo através da transfer entropy. Orientador: Marilaine Colnago. 2025. 71 f. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Computacional) - Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente, 2025.
