ANÁLISE MULTIFRACTAL DAS FLUTUAÇÕES EM MERCADOS FUTUROS DE CAFÉ: IMPLICAÇÕES PARA A EFICIÊNCIA DO MERCADO

Autores/as

  • Alexandra Kelly de Moraes Universidade Federa de Lavras
  • Luiz Gonzaga Castro Junior Ufla
  • Ednilson Sebastião Ávila Ufla
  • José Willer do Prado Ufla
  • Romula Keli Marino Ufla

Palabras clave:

Este estudio investigó la eficiencia de los mercados de futuros de café, tanto en el contexto internacional (Café ICE) como brasileño (Café B3), mediante la aplicación de métodos multifractales a las fluctuaciones de precios y volúmenes comercializados. El análisis reveló comportamientos multifractales complejos, con evidencia de memoria a largo plazo y dependencias temporales, lo que desafía la hipótesis del paseo aleatorio. El volumen de operaciones, en particular, resultó ser un indicador predictivo importante, que sugiere oportunidades para la exploración del mercado. El mercado B3 presentó una mayor complejidad multifractal que el ICE, lo que ofrece más oportunidades de arbitraje, pero también aumenta el desafío predictivo. Estos resultados están más en línea con la Hipótesis de los Mercados Adaptativos (HMA), que reconoce ineficiencias explotables. La investigación contribuye ampliando el conocimiento sobre la interdependencia de los mercados de productos básicos y ofrece una metodología sólida para analizar mercados complejos. En términos prácticos, los hallazgos proporcionan información valiosa para investigadores, inversores, comerciantes y formuladores de políticas, sugiriendo estrategias de inversión más efectivas adaptadas a la complejidad de estos mercados. Mercado eficiente, fluctuación de precios y volúmenes, productos básicos, café, análisis multifractal.

Resumen

Este estudio investigó la eficiencia de los mercados de futuros de café, tanto en el contexto internacional (Café ICE) como brasileño (Café B3), mediante la aplicación de métodos multifractales a las fluctuaciones de precios y volúmenes comercializados. El análisis reveló comportamientos multifractales complejos, con evidencia de memoria a largo plazo y dependencias temporales, lo que desafía la hipótesis del paseo aleatorio. El volumen de operaciones, en particular, resultó ser un indicador predictivo importante, que sugiere oportunidades para la exploración del mercado. El mercado B3 presentó una mayor complejidad multifractal que el ICE, lo que ofrece más oportunidades de arbitraje, pero también aumenta el desafío predictivo. Estos resultados están más en línea con la Hipótesis de los Mercados Adaptativos (HMA), que reconoce ineficiencias explotables. La investigación contribuye ampliando el conocimiento sobre la interdependencia de los mercados de productos básicos y ofrece una metodología sólida para analizar mercados complejos. En términos prácticos, los hallazgos proporcionan información valiosa para investigadores, inversores, comerciantes y formuladores de políticas, sugiriendo estrategias de inversión más efectivas adaptadas a la complejidad de estos mercados.

Citas

Abry, P., & Veitch, D. (1998). Wavelet analysis of long-range dependent traffic. EEE Transactions on Information Theory, 44(1), 2–15.

Angelis, M. (2003). Multifractal analysis of the time series of Brazilian stock prices. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.

Aslam, F., Ferreira , P., & Ali, H. (2022). Analysis of the Impact of COVID-19 Pandemic on the Intraday Efficiency of Agricultural Futures Markets. J. Risk Financial Manag, 15(12), p. 15(12). doi:https://doi.org/10.3390/jrfm15120607

Baude, F. (2007). Multifractal processes in finance. The European Physical Journal B., 55(4), 605–617.

Bouchaud, J., & Mézard, M. (2000). On the origin of power laws in financial markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 282(1-2), 536–558.

B3. (2024). Contratos futuros de café. Disponível em: https://www.b3.com.br/pt_br/market-data-e-indices/servicos-de-dados/market-data/ 7

CME Group. (2024). Coffee futures. Disponível em: https://www.cmegroup.com/markets/agriculture/lumber-and-softs/coffee.html 7

Cao, G., He, L.-Y., & Cao, J. (2018). Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA). Em Multifractal Detrended Analysis Method and Its Application in Financial Markets. Springer. doi:10.1007/978-981-10-7916-0

Conab. (2024). Companhia Nacional de Abastecimento. Brasília. Acesso em 23 de 08 de 2024, disponível em https://www.conab.gov.br/info-agro/safras/cafe

Dai, M., Shao, S., Gao, J., Sun, Y., & Su, W. (2016). Mixed multifractal analysis of crude oil, gold and exchange rate series. Fractals, 24(04). doi:https://doi.org/10.1142/S0218348X16500468

Fama, E. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. Journal of Finance, 25, pp. 383-417.

He, L.-Y., & Chen, S.-P. (2010). Are developed and emerging agricultural futures markets multifractal? A comparative perspective. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 389 (18), pp. 3828-3836. doi:https://doi.org/10.1016/j.physa.2010.05.021

Ihlen, E. (2012). Introduction to multifractal detrended fluctuation analysis in matlab. Frontiers in Physiology: Fractal Physiology, 3 (141(, pp. 1-18. doi:10.3389/fphys.2012.00141

Kantelhardt , J. (2012). Fractal and Multifractal Time Series. Mathematics of Complexity and Dynamical Systems.

Kantelhardt, J., Zschiegner, S., Koscielny-Bunde, E., Havlin, S., Bunde, A., & Stanley, H. (2002). Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 316(1-4), pp. 87-114. doi:https://doi.org/10.1016/S0378-4371(02)01383-3

Laib , M., Golay, J., Telesca, L., & Kanevski, M. (2018). Multifractal analysis of the time series of daily means of wind speed in complex regions. Chaos, Solitons & Fractals, 109, pp. 118-127. doi:10.1016/j.chaos.2018.02.024

Lo, A. (2004). The adaptive markets hypothesis: market efficiency from an evolutionary perspective. J. Portf. Manage, 30, 15-29.

Mandelbrot, B. (1977). Fractals: Form, Chance, and Dimension. W. H. Freeman and Company.

Mandelbrot, B. (1982). he Fractal Geometry of Nature. W. H. Freeman and Company.

Memon, B., Yao, H., & Naveed, H. (2022). Examining the efficiency and herding behavior of commodity markets using multifractal detrended fluctuation analysis. Empirical evidence from energy, agriculture, and metal markets. Resources Policy, 77. doi:https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102715

Moraes, A., Furtini, A., Prado, J., Castro Junior, L., & Ceretta, P. (2024). Evolução da produção científica sobre o Mercado Eficiente: Estudo bibliométrico. Contextus – Revista Contemporânea de Economia e Gestão, v. 22,. doi:https://doi.org/10.19094/contextus.2024.92462

Nejad, S., Stosic, T., & Stosic, B. (2021). Multifractal analysis of the gold market. Fractals, 29(01). doi:https://doi.org/10.1142/S0218348X21500109

Niere, H. (2015). Measuring efficiency of international crude oil markets: A multifractality approach. International Journal of Modern Physics: Conference Series, 36. doi:https://doi.org/10.1142/S2010194515600137

Patil, A., & Rastogi, S. (2020). Multifractal Analysis of Market Efficiency across Structural Breaks: Implications for the Adaptive Market Hypothesis. J. Risk Financial Manag., 13, 248. doi: https://10.3390/jrfm13100248

Paula, D. A., Fehr, L. C. F. A., Magnago, B. S., Tavares, M., & Lima, D. S. (2022). Custos de produção do café conilon: análise em algumas regiões produtoras do brasil. Organizações Rurais & Agroindustriais, 4, e1872. doi:10.48142/2420221872

Samuelson, P. (1965). Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly. Industrial Management Review, Cambridge, 6, p. 41-49.

Silva, E., & Almeida, P. (2011). Multifractal analysis of financial time series: A survey. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.

Sornette, D. (2004). Critical Phenomena in Natural Sciences: Chaos, Fractals, Selforganization and Disorder: Concepts and Tools. Springer.

Stosic, T., Nejad, S., & Stosic, B. (2020). Multifractal analysis of brazilian agricultural market. Fractals, 28(05). doi:https://doi.org/10.1142/S0218348X20500760

Wang, L., Gao , X.-L., & Zhou , W.-X. (2023). Testing for intrinsic multifractality in the global grain spot market indices: a multifractal detrended fluctuation analysis. Fractals, 31(07). doi:https://doi.org/10.1142/S0218348X23500901

Wang, Y., Wei, Y., & Wu, C. (2011). Analysis of the efficiency and multifractality of gold markets based on multifractal detrended fluctuation analysis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 390, pp. 817-827. doi:https://doi.org/10.1016/j.physa.2010.11.002

Yin, T., & Wang , Y. (2021). Market Efficiency and Nonlinear Analysis of Soybean Futures. Sustainability, 13(2). doi:https://doi.org/10.3390/su13020518

Publicado

2026-07-21

Cómo citar

MORAES, Alexandra Kelly de; CASTRO JUNIOR, Luiz Gonzaga; ÁVILA, Ednilson Sebastião; PRADO, José Willer do; MARINO, Romula Keli. ANÁLISE MULTIFRACTAL DAS FLUTUAÇÕES EM MERCADOS FUTUROS DE CAFÉ: IMPLICAÇÕES PARA A EFICIÊNCIA DO MERCADO. Organizações Rurais & Agroindustriais, [S. l.], v. 1, n. 29, 2026. Disponível em: https://www.revista.dae.ufla.br/index.php/ora/article/view/2122. Acesso em: 21 sep. 2026.

Número

Sección

Economía y comercio exterior