@MASTERSTHESIS{ 2021:1100984987,
 	title = {Correlações em séries temporais de preços de frango, soja e milho},
 	year = {2021},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8766",
 	abstract = "Com a evolução do mercado agrícola, o processo de produção, exportação e consumo de commodities alimentares foi alterado. Diante desse cenário, os preços de alimentos podem ser afetados por diversos fatores, como por exemplo pelo mercado energético por meio de estratégias que chegam a desviar as culturas alimentares para a produção de biocombustíveis, provocando o interesse por uma melhor compreensão destas relações. Nos últimos anos, desenvolveram-se muitos estudos acerca da relação entre o mercado de alimentos e outros mercados, buscando explicar a ligação entre os preços de diferentes commodities com os preços das commodities (matérias- primas) agrícolas. Aqui, o objetivo foi investigar correlações intrínsecas de longo prazo entre os mercados brasileiros de alimentos, utilizando as técnicas da Econofísica. Foram analisadas as séries diárias de preços e retornos de frango, soja e milho para o período de 02/08/2004 a 16/06/2017, obtidas pelo Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada/ Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz/ Universidade de São Paulo - CEPEA / ESALQ / USP. Os preço de frango depende, principalmente, do custo da ração, que inclui o milho e a soja como fonte de energia e proteína, respectivamente. As correlações foram analisadas utilizando os métodos Detrended Cross Correlation Analysis (DCCA) e o coeficiente de correlação a ela associada e da recentemente proposta Detrended Partial Cross Correlation Analysis (DPCCA) util para quantificar as correlações cruzadas intrínsecas entre duas séries temporais não estacionárias. Os resultados obtidos apontam para ausência de correlações cruzadas nas escalas de até 30 dias. As correlações intrínsecas apresentadas pela DPCCA entre frango e milho são mais fortes do que as correlações entre frango e soja, especialmente a partir de escalas de 250 dias, sinalizando que as interações entre os mercados dessas commodities são maiores a longo prazo. Ainda, pôde se observar que após a crise de 2008, as correlações diminuíram para escalas de até 200 dias.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}