Acompanhamento do Ciclo Pecuário e a Dinâmica de Preços
Objetivo
O objetivo deste relatório não é entender o ciclo, pois isso já foi feito em relatórios anteriores, mas sim compreender o atual momento do ciclo e acompanhar sua virada. Nesse sentido, o objetivo é entender o comportamento dos preços spot do Boi Gordo e do bezerro (reposição) e, dessa forma, tentar gerar expectativas para os preços futuros.
ggplot(data = diario,aes(x = Data, y = Spot_bezerro ))+geom_line()+labs(title ="Preço Spot Bezerro",x ="Data",y ="")+theme_economist_white()+geom_smooth(method ="lm", se =FALSE, color ="blue")
Código
ggplot(data = diario,aes(x = Data, y = Spot_boi ))+geom_line()+labs(title ="Preço Spot Boi G",x ="Data",y ="")+theme_economist_white()+geom_smooth(method ="lm", se =FALSE, color ="blue")
Código
ggplot(data = diario,aes(x = Data, y =`Último` ))+geom_line()+labs(title ="Preço Futuro Boi G",x ="Data",y ="")+theme_economist_white()+geom_smooth(method ="lm", se =FALSE, color ="blue")
O alongamento das escalas de abates de fêmeas parece começar a ter seu impacto refletido no preço do bezerro, que vem aumentando de forma mais consistente há alguns meses. Porém, isso ainda não parece ter surtido efeito no preço Spot no sentido de gerar uma inversão na tendência baixista. No entanto, segundo alguns especialistas consultados pelo portal “Notícias Agrícolas”, é natural que haja uma demora na resposta dos preços Spot. Também foi apontado que, a partir do final do mês de julho, já será possível perceber esse movimento de reversão.
Ao gerar gráficos com os preços diários, é perceptível a divergência entre a tendência apresentada no valor do boi gordo, tanto Spot quanto futuro, e a tendência apresentada pelo animal de reposição (bezerro). Apesar disso, nos últimos dias, os preços futuros parecem estar começando a antecipar o aumento nos preços Spot, em detrimento do maior controle sobre a oferta. Não é possível afirmar que isso sinalize um indício de reversão de tendência, porém, é nítido que o mercado começa a reagir aos impactos que o abatimento de fêmeas terá para a oferta futura, principalmente em relação ao ano de 2025.
Série Deflacionada
Código
library(deflateBR)times =seq(as.Date("2014/1/1"), by ="month", length.out =length(mensal$Data))#criando serie temporalbezerro <-ts(mensal$Spot_bezerro, frequency =12, start =c(2014,01,01), end =c(2024,06,01)) |>deflate( nominal_dates = times, real_date ='05/2024', index ='igpdi')boiS <-ts(mensal$Valor, frequency =12, start =c(2014,01,01),end =c(2024,06,01)) |>deflate( nominal_dates = times, real_date ='05/2024', index ='igpdi')boiF <-ts(mensal$Futuro, frequency =12, start =c(2014,01,01),end =c(2024,06,01)) |>deflate( nominal_dates = times, real_date ='05/2024', index ='igpdi')plot(bezerro, main ="Preços do Bezerro Deflacionado",ylab ="",xlab ="Data")
Código
plot(boiS, main ="Preços Spot do Boi G Deflacionado",ylab ="",xlab ="Data")
Código
plot(boiF, main ="Preços Futuros do Boi G Deflacionado",xlab ="Data",ylab ="")
Decomposição da Série
A partir da decomposição da série, o objetivo é isolar o ciclo e, dessa forma, entender o momento atual do ciclo. A imagem abaixo apresenta o ciclo a partir do ponto de vista dos produtores e pode ser usada juntamente com o ciclo que foi calculado pela decomposição da série dos preços Spot e Futuro.
A diminuição da oferta de bezerros já começa a se refletir nos preços, que vêm apresentando tendência crescente há alguns meses. O próximo estágio do ciclo seria um aumento na retenção das fêmeas, como indicado na imagem abaixo. Além disso o número de femias abtidas já começou a reduzir nos últimos dias. Essa conclusão também pode ser confirmada com a análise do ciclo do preço do bezerro.
Código
library(mFilter)boiFD <-hpfilter(boiF)boiSD <-hpfilter(boiS)bezeroD <-hpfilter(bezerro)ciclo <-data.frame(boiFut = boiFD$cycle, boiSpot = boiSD$cycle,bezerro = bezeroD$cycle,data = mensal$Data)ggplot(data = ciclo, aes(x = data, y = boiFut, color ="Fut"))+geom_line()+geom_line(aes(y = boiSpot, color ="Spot"))+labs(title ="Ciclo do Boi Gordo Spot e Futuro",x ="Data",y ="")+scale_color_manual(values =c("Fut"="blue", "Spot"="red"))+theme_economist_white()
Código
ggplot(data = ciclo, aes(x = data, y = bezerro, color = bezerro))+geom_line()+labs(title ="Ciclo do Bezerro",x ="Data",y ="")+theme_economist_white()
Tabela de Oferta e Demanda
Código
inform <-read_excel("BOI.xlsx")kable(inform)
ANO
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024*
Variação 24/23
REBANHO (1.000 cabeças)
158289.0
161416.0
163154.00
164621.00
169876.0
176389.0
185348.00
195551.00
204512.70
207156.70
205886.20
199752.01
202306.73
205307.95
209541.109
212815.300
211279.082
211764.300
212366.10
215220.5
218190.768
215003.578
213809.4
214690.0
217836.28200
224602.11200
234352.64900
238635.00000
242931.90000
0.0180062
PRODUÇÃO DE CARNE (1.000 t equiv. carcaça)
6186.9
5921.5
5794.30
6413.30
6579.2
6827.2
8173.10
8503.00
8386.30
9228.70
10183.80
10083.90
8834.60
8474.10
8782.465
8448.424
8751.654
9601.881
9106.48
8528.2
8715.749
8920.909
9214.6
8866.1
8492.70000
8328.50000
8673.70000
9516.70000
10003.50000
0.0511522
IMPORTAÇÃO (1.000 t equiv. carcaça)
150.1
135.0
101.77
62.75
76.7
42.3
73.98
66.17
56.15
53.50
27.70
32.02
31.92
41.29
40.840
44.820
60.140
57.100
76.80
59.3
63.900
56.900
47.2
49.7
62.72394
70.66634
80.60801
61.52316
62.45895
0.0152104
EXPORTAÇÃO (1.000 t equiv. carcaça)
248.7
305.4
395.20
575.58
598.0
838.3
985.95
1279.50
1715.50
1948.78
2194.38
2313.65
1989.66
1766.99
1701.470
1494.640
1684.380
2007.300
2057.50
1839.2
1825.060
1967.200
2194.4
2482.8
2690.90000
2478.20147
3018.03300
3029.81200
3504.20000
0.1565734
DISPONIBILIDADE INTERNA (1.000 t equiv. carcaça)
6088.3
5751.1
5500.87
5900.47
6057.9
6031.2
7261.13
7289.67
6726.95
7333.42
8017.12
7802.27
6876.86
6748.40
7121.835
6998.604
7127.414
7651.681
7125.78
6748.3
6954.589
7010.609
7067.4
6433.0
5864.52394
5920.96486
5736.27501
6548.41116
6561.75895
0.0020383
Evolução Gráfica dos Dados Presentados
Código
planilha <-read_excel("PLANILHA.xlsx")ggplot(data = planilha, aes(x = ANO, y =`REBANHO (1.000 cabeças)`, fill =`REBANHO (1.000 cabeças)`)) +geom_bar(stat ="identity", position ="dodge") +labs(title ="Evolução do Bebanho", x ="Anos", y ="Cabeças de Gado ") +theme_minimal()
Código
ggplot(data = planilha, aes(x = ANO, y =`PRODUCAO(MIL)`, fill =`PRODUCAO(MIL)`)) +geom_bar(stat ="identity", position ="dodge") +labs(title ="Produção", x ="Anos", y ="") +theme_minimal()
Código
ggplot(data = planilha, aes(x = ANO, y =`IMPORTACAO(MIL_T)`, fill =`IMPORTACAO(MIL_T)`)) +geom_bar(stat ="identity", position ="dodge") +labs(title ="Importação", x ="Anos", y ="") +theme_minimal()
Código
ggplot(data = planilha, aes(x = ANO, y =`EXPORTACAO(MIL_T)`, fill =`EXPORTACAO(MIL_T)`)) +geom_bar(stat ="identity", position ="dodge") +labs(title ="Exportação", x ="Anos", y ="") +theme_minimal()
Conclusão
Com os dados apresentados acima, é possível tirar algumas conclusões em relação às negociações dos preços futuros do BGIFUT. Como foi exposto, o ciclo pecuário está passando por um período de transição de “Baixo” para “Alto”. No entanto, isso não significa que a oferta esteja reduzindo, mas sim que ela está se estabilizando e, dessa forma, também estamos observando uma estabilização dos preços. Por esse motivo, é difícil definir se este é realmente um bom momento para entrar comprado.
Outro ponto importante é o volume recorde de exportações, que ajudou a segurar os preços. Além disso, houve um aumento na criação de empregos com carteira assinada no Brasil em 25,7% em relação ao mesmo período do ano passado. Esses dois fatores, unidos à inversão do ciclo, podem representar uma forte oportunidade em relação a operações especulativas.
Novas Escolhas e Resultados
Para as próximas semanas, as expectativas são de início de uma tendência de alta para o Boi Gordo. A mesma expectativa se aplica aos preços da soja; no entanto, o relatório só será concretizado na próxima semana.
Boi Gordo, compra no valor de 224,50 no dia 13/06/2024
O gráfico abaixo mostra o momento atual dos preços futuros. A média móvel de 8 e 80 dias foi usada como suporte e resistência. É possível notar que os preços se encontram em cima da média de 8 dias, mas ainda permanencem abaixo da média de 80.
Resultado
Metodologia de calculo :
Venda
\[
RV = Q((P1-P2)*T)
\] Compra
\[
RC = Q((P2-P1)*T)
\]
Onde RV reflete o resultado obtido pela operação de venda e RC é referente aos resultados de operações de compra. Q é a quantidade de contratos usados na operação, P1 é o preço de entrada e P2 é o preço de saída. Por fim, T é utilizado para caracterizar o tamanho de cada contrato. Por exemplo, um contrato de milho corresponde a 450 sacas de milho.
