@PHDTHESIS{ 2015:399216506,
 	title = {Commodities agrícolas do agronegócio brasileiro : análise multifractal e análise da complexidade diante da crise  financeira mundial subprime 2008/2009},
 	year = {2015},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/6777",
 	abstract = "O crescimento da economia mundial, impulsionado por países emergentes, principalmente a China, gerou mudanças relevantes no mercado de commodities a partir de 2002. Observou-se uma mudança nos preços das commodities, que mostraram uma elevação expressiva, mostrando condições acirradas entre oferta e demanda desses produtos, impulsionadas pela existência de problemas climáticos que afetaram negativamente a oferta e pelo ritmo de crescimento da demanda. A crise financeira mundial iniciou-se
 no mercado americano e acabou se tornando a pior crise  financeira mundial desde 1929 (quebra da bolsa de Nova York). A falência do banco de investimento Lehman Brothers no dia 15 de setembro de 2008 marca a transformação da crise  financeira internacional, e após isso, ocorre uma grande redução do crédito internacional e o dólar dispara no Brasil. Considerando que o setor agrícola é de fundamental importância
 para a sanidade econômica e por ser um grande investidor em tecnologias ambiental e rural, o Brasil não pode sucumbir a idéia uma desaceleração neste setor, pois o agronegócio brasileiro representou, em 2008, 36.7% das exportações brasileiras, geração de 37% dos empregos e 28% do Produto Interno Bruto (PIB). Neste trabalho investigou-se a assincronia, a transferência de informação e o comportamento das correlações cruzadas dos retornos de seis commodities agrícolas do agronegócio brasileiro, para os períodos anteriores (2006-2009) e posteriores a crise  financeira mundial (2010-2014). Utilizou-se o método Cross-Sample Entropy para quantificar a assincronia entre todas as séries de retornos das commodities. Utilizou-se os métodos Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis (MF-DCCA), Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) e Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) para investigar correlações cruzadas e auto correlações. Os resultados da análise multifractal mostram que para todas as séries temporais, a multifractalidade diminuiu após a crise financeira mundial, indicando menor variedade do tamanho das flutuações que apresentam invariância de escala, exceto o algodão, que apresentou comportamento contrário. Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que a análise multifractal e a análise de complexidade podem ser úteis nos estudos da dinâmica do agronegócio brasileiro, dada
 a sua importância, diante do cenário econômico mundial seja para adoção de políticas monetárias e fiscal dos órgãos responsáveis, agentes econômicos ou pelo governo federal.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}