[論文レビュー] Modelling risk for commodities in Brazil: An application to live cattle spot and futures prices

Renata G. Alcoforado, Alfredo D. Egı́dio dos Reis+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 15, 2021

Market Dynamics and Volatility参考文献 24被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、ブラジルの生牛価格を予測するために、Boi Gordo Index (BGI) を用い、Holt-Winters、ARIMA、ARIMAX、GARCH、GARMA の複数の時系列モデルを開発・比較した。インターセプトを含まない GARMA(2,1) モデルが、BGIスポット価格および先物価格の予測において、他のすべてのモデルを上回り、アグリビジネス参加者にとって優れたリスク管理を提供した。

ABSTRACT

This study analysed a series of live cattle spot and futures prices from the Boi Gordo Index (BGI) in Brazil. The objective was to develop a model that best portrays this commodity's behaviour to estimate futures prices more accurately. The database created contained 2,010 daily entries in which trade in futures contracts occurred, as well as BGI spot sales in the market, from 1 December 2006 to 30 April 2015. One of the most important reasons why this type of risk needs to be measured is to set loss limits. To identify patterns in price behaviour in order to improve future transactions' results, investors must analyse fluctuations in assets' value for longer periods. Bibliographic research revealed that no other study has conducted a comprehensive analysis of this commodity using this approach. Cattle ranching is big business in Brazil given that in 2017, this sector moved 523.25 billion Brazilian reals (about 130.5 billion United States dollars). In that year, agribusiness contributed 22% of Brazil's total gross domestic product. Using the proposed risk modelling technique, economic agents can make the best decision about which options within these investors' reach produce more effective risk management. The methodology was based on Holt-Winters exponential smoothing algorithm, autoregressive integrated moving average (ARIMA), ARIMA with exogenous inputs, generalised autoregressive conditionally heteroskedastic and generalised autoregressive moving average (GARMA) models. More specifically, 5 different methods were applied that allowed a comparison of 12 different models as ways to portray and predict the BGI commodity's behaviour. The results show that GARMA with order c(2,1) and without intercept is the best model.

研究の動機と目的

• ブラジルの生牛商品における包括的なリスクモデリングフレームワークを構築すること。
• 高精度なBGIスポット価格および先物価格予測を実現する複数の時系列モデルを比較すること。
• 改善された価格予測を通じて、経済主体が意思決定をより的確に行えるように支援すること。
• 高度な統計モデルを用いた生牛価格動態に関する包括的で実証的な研究の不足を是正すること。

提案手法

• 2006年12月から2015年4月までの期間、BGIスポット価格および先物価格の日次観測値2,010件のデータセットを用いた。
• Holt-Winters指数平滑法、ARIMA、ARIMAX、GARCH、および一般化自己回帰移動平均（GARMA）モデルの5つのモデリング手法を適用した。
• GARMAモデルは、次数 c(2,1) として指定され、切片項を含む・含まないの両方のバージョンでテストした。
• 統計的基準を用いてモデルの適合度を評価し、予測に最適なモデルを同定した。
• 5つの手法にわたり12の異なるモデルバリエーションを比較することで、妥当性を確保した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの時系列モデルがブラジルのBoi Gordo Indexにおける生牛スポット価格および先物価格の動態を最もよく捉えられるか？
• RQ2 特に、切片項を含む・含まないGARMAモデルの異なる仕様は、BGI価格動向の予測においてどのように性能を発揮するか？
• RQ3 高度な統計モデルは、ブラジルのアグリビジネス商品におけるリスク推定および価格予測をどの程度向上できるか？
• RQ4 GARCHモデルとGARMAモデルは、牛価格データの条件付き異分散性をモデル化する際に、相対的にどの程度の性能を示すか？

主な発見

• 切片項を含まない GARMA(2,1) モデルが、テストされた12のモデルすべての中で最も良好な適合度と予測精度を示した。
• このモデルは、ARIMA、ARIMAX、GARCH、Holt-Winters すべてをはるかに上回り、BGI価格のボラティリティおよびトレンド動態を的確に捉えた。
• GARMA仕様における切片項の欠如が、モデルの効率性を向上させ、残差分散を低減した。
• 結果から、GARMAモデルが長記憶性および条件付き異分散性を示す商品価格系列のモデリングに特に適していることが確認された。
• 本研究は、ブラジルの牛市場におけるリスクモデリングのベンチマークを確立し、ヘッジおよび取引意思決定の質を高める支援をした。