Volatilidade em Rede: Conectando Petróleo, Petrobrás e VALE em tempos de crise
DOI:
https://doi.org/10.5007/2175-8077.2026.e107140Palavras-chave:
spillover, vetor autorregressivo, GFEVD, preço do petróleoResumo
Objetivo: Este estudo analisa a influência do preço internacional do petróleo sobre as ações da Petrobrás (PETR4) e da VALE (VALE3), considerando também o impacto do índice S&P 500, no período entre janeiro de 2021 e janeiro de 2023, marcado por eventos exógenos como a pandemia da COVID-19 e o conflito Rússia-Ucrânia.
Metodologia/abordagem: A pesquisa utiliza dados diários obtidos via pacote yfR do Yahoo Finance e aplica a modelagem Vetor Autorregressivo (VAR), com testes ADF, KPSS, BIC, AIC e HQ para verificação da estacionariedade e seleção de defasagem. Adicionalmente, foram realizados testes de normalidade, autocorrelação e heterocedasticidade, bem como a técnica de Decomposição Generalizada da Variância do Erro de Previsão (GFEVD), conforme Diebold e Yilmaz (2012), para mensuração dos spillovers, além do teste de causalidade de Granger (1969).
Originalidade/relevância: A originalidade está na aplicação do GFEVD a uma amostra recente e altamente volátil, com foco em empresas brasileiras estratégicas no mercado global de commodities.
Principais resultados: O petróleo (CL1) influenciou 4,81% da variância de PETR4 e 7,72% da variância de VALE3 em um horizonte de 10 dias. O índice de spillover apresentou quedas durante os picos da COVID-19 e no início da guerra.
Contribuições teóricas/metodológicas: O estudo evidencia a robustez do modelo VAR-GFEVD na análise de conectividade entre ativos.
Contribuições para a gestão: Os resultados auxiliam investidores e gestores públicos a tomarem decisões em cenários de alta instabilidade externa.
Referências
Arouri, M. H., Jouini, J., & Nguyen, D. K. (2011). Volatility spillovers between oil prices and stock sector returns: Implications for portfolio management. Journal of International Money and Finance, 30(7), 1387–1405.
Balcilar, M., Gabauer, D., & Umar, Z. (2021). Crude oil futures contracts and commodity markets: New evidence from a TVP-VAR extended joint connectedness approach. Resources Policy, 74, 102219. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102219
Bamana, M. R. S. O. (2019). O impacto do preço do petróleo: análise da vulnerabilidade dos países exportadores de petróleo [Dissertação de Mestrado]. http://hdl.handle.net/10437/9455
Bekiros, S. D., & Diks, C. G. H. (2008). The relationship between crude oil spot and futures prices: Cointegration, linear and nonlinear causality. Energy Economics, 30(5), 2673–2685. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2008.03.006
Bernanke, B. S., Gertler, M., & Watson, M. (1997). Systematic monetary policy and the effects of oil price shocks. Brookings Papers on Economic Activity, 1997(1), 91–142.
Brooks, C., Rew, A. G., & Ritson, S. (2001). A trading strategy based on the lead-lag relationship between the spot index and futures contract for the FTSE 100. International Journal of Forecasting, 17(1), 31–44. https://doi.org/10.1016/S0169-2070(00)00062-5
Bueno, R. L. S. (2020). Econometria de séries temporais (2ª ed.). Cengage Learning.
Caporale, G. M., Çatik, A. N., Kisla, G. S. H., Helmi, M. H., & Akdeniz, C. (2022). Oil prices and sectoral stock returns in the BRICS-T countries: A time-varying approach. Resources Policy, 79, 103044. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.103044
Castro, M. A. R., Fontoura, G. A., Ugolini, A., & Araujo, P. S. R. (2018). Causalidade entre petróleo, câmbio e commodities energéticas: abordagem com vetores autorregressivos (VAR). Revista de Gestão, Finanças e Contabilidade, 8(3), 38–57.
Cheikh, N. B., Zaied, Y. B., Saidi, S., & Mohamed, S. (2022). Global pandemic crisis and risk contagion in GCC stock markets. Journal of Economic Behavior & Organization, 202, 746–761. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2022.08.036
Costa, A. D. (2012). A trajetória de internacionalização da Petrobras na indústria de petróleo e derivados. História Econômica & História de Empresas, 12(1).
Da Silva, M., Passos, M., Tessmann, M., & Uhr, D. (2024). Dynamic Connectivity and Contagion Risk Among Bank Stocks in Brazil. Computational Economics. https://doi.org/10.1007/s10614-024-10740-z.
Diebold, F. X., & Yilmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of Forecasting, 28(1), 57–66. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.02.006
Diebold, F. X., Liu, L., & Yilmaz, K. (2017). Commodity connectedness. National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w23685
Ekanayake, E. (2024). Commodity Prices and the Brazilian Stock Market: Evidence from a Structural VAR Model. Commodities. https://doi.org/10.3390/commodities3040027.
Filho, A., Saba, H., Santos, R., Calmon, J., Araujo, M., Jorge, E., & Murari, T. (2021). Analysis of Hydrous Ethanol Price Competitiveness after the Implementation of the Fossil Fuel Import Price Parity Policy in Brazil. Sustainability. https://doi.org/10.3390/su13179899.
Gogineni, S. (2010). Oil and the stock market: An industry level analysis. Financial Review, 45(4), 995–1010. https://doi.org/10.1111/j.1540-6288.2010.00282.x
Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424–438. https://doi.org/10.2307/1912791
Gurrola-Ríos, C., Rodriguez-Benavides, D., & Lopez-Herrera, F. (2021). Medición y análisis de los spillovers entre el S&P500 y los mercados del MILA antes y durante la expansión inicial de la pandemia por COVID-19. Estudios Gerenciales, 37(159), 178–187. https://doi.org/10.18046/j.estger.2021.159.4391
Hammoudeh, S., & Choi, K. (2006). Behavior of GCC stock markets and impacts of US oil and financial markets. Research in International Business and Finance, 20(1), 22–44. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2005.05.008
Hung, N. T. (2022). Asymmetric connectedness among S&P 500, crude oil, gold and Bitcoin. Managerial Finance, 48(4), 587–610. https://doi.org/10.1108/MF-08-2021-0355
Johansen, S., & Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration: With applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), 169–210.
Le, T. H., & Luong, A. T. (2022). Dynamic spillovers between oil price, stock market, and investor sentiment: Evidence from the United States and Vietnam. Resources Policy, 78, 102931. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102931
Leite, A. R., Almeida, L. M. L., & Rech, L. T. (2016). Existe transmissão de preços do barril do petróleo Brent para as ações preferenciais da Petrobras? Revista Espacios, 37(25).
Liu, F., Shao, S., & Zhang, C. (2020). How do China's petrochemical markets react to oil price jumps? A comparative analysis of stocks and commodities. Energy Economics, 92, 104979. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104979.
Lopes, A. O., Viegas, T. O. C., Conte Filho, C. G., & Carvalho, V. S. (2021). Factors influencing Petrobras stock prices (PETR4) between 2009 and 2020. Research, Society and Development, 10(7), e13410716294. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i7.16294
Mensi, W., Vo, X. V., & Kang, S. H. (2023). Quantile spillovers and connectedness analysis between oil and African stock markets. Economic Analysis and Policy, 77, 249–265. https://doi.org/10.1016/j.eap.2023.02.002
Nazareno, N. C. M. (2023). Contribuição do preço internacional do petróleo e de variáveis macroeconômicas na inflação brasileira, 2002–2021 [Dissertação de Mestrado, UFSCar]. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17649
Nunes, R. M., Chiara, M. M., Ferreira, R. S., & Reis, Y. A. P. (2013). Estratégia de arbitragem entre ações brasileiras e suas ADRs: A resposta dos dados intraday. Revista Brasileira de Economia de Empresas, 12(2).
Osah, T. T., & Mollick, A. V. (2023). Stock and oil price returns in international markets: Identifying short and long-run effects. Journal of Economics and Finance, 47, 116–141. https://doi.org/10.1007/s12197-022-09602-x
Papapetrou, E. (2001). Oil price shocks, stock market, economic activity and employment in Greece. Energy Economics, 23(5), 511–532. https://doi.org/10.1016/S0140-9883(01)00078-0
Perlin, M. S. (2021). yfR: Download and process financial market data from Yahoo Finance (v1.1.0) [Pacote R]. https://CRAN.R-project.org/package=yfR
Regina, S. P., Santos, F. O., Lima, H. C. P., & Souza, W. A. R. (2012). Avaliação da correlação entre o preço das ações e das commodities: Estudo de caso da Petrobras e Vale. Revista de Administração e Contabilidade da Faculdade Anísio Teixeira, 4(2). http://www.reacfat.com.br/index.php/reac/article/view/50
Rego, J., & Marques, R. (2006). Economia brasileira (3ª ed.). São Paulo: Saraiva.
Reis, F., & Santana, A. (2024). Brazilian Stock Market and The Oil Price: An Investigation Using the Svar Model. Studies of Applied Economics. https://doi.org/10.25115/vtj92t06.
Ribeiro, M. A. S. (2022). O impacto do sentimento do investidor na cross-section de retornos de ações brasileiras: Uma análise da iliquidez como limite à arbitragem [Dissertação de Mestrado].
Ross, S. (1976). The arbitrage theory of capital asset pricing. Journal of Economic Theory, 13, 341-360. https://doi.org/10.1016/0022-0531(76)90046-6.
Roudari, S., Mensi, W., Kharusi, S. A., & Ahmadian-Yazdi, F. (2023). Impacts of oil shocks on stock markets in Norway and Japan: Does monetary policy’s effectiveness matter? International Economics, 173, 1–14. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2023.01.006
Sadorsky, P. (2000). The empirical relationship between energy futures prices and exchange rates. Energy Economics, 22(2), 253–266. https://doi.org/10.1016/S0140-9883(99)00027-4
Salisu, A., & Gupta, R. (2020). Oil shocks and stock market volatility of the BRICS: A GARCH-MIDAS approach. Global Finance Journal, 100546. https://doi.org/10.1016/J.GFJ.2020.100546.
Santos, A. I. A. O. (2015). O impacto dos preços do petróleo nos mercados acionistas: o caso brasileiro [Tese de Doutorado, ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa].
Santos, D., Lucas, E. C., Brunassi, V. A., & Medeiro, B. (2015). Influência intradiária do preço internacional do petróleo nas ações da Petrobrás. Journal of Financial Innovation, 1(1), 4–17. https://ssrn.com/abstract=2532923
Shen, Y. (2025). Beyond CAPM: The Rise and Relevance of Arbitrage Pricing Theory in Modern Investment Strategies. Advances in Economics, Management and Political Sciences. https://doi.org/10.54254/2754-1169/2024.19316.
Silva, B. F. D. (2011). Relações entre o preço internacional do petróleo e as ações da Petrobrás [Dissertação de Mestrado, Universidade de Brasília]. https://repositorio.unb.br/handle/10482/8848
Silveira, T. L. (2016). Uma análise da relação entre o comportamento de variáveis macroeconômicas e o mercado acionário brasileiro de 2006 a 2014 [Dissertação de Mestrado].
Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica, 48(1), 1–48. https://doi.org/10.2307/1912017
Souza, T. A., & Veríssimo, M. P. (2013). O papel das commodities para o desempenho exportador brasileiro. Indicadores Econômicos FEE, 41(3), 139–158.
Theodoro, T. L. C. (2021). O impacto do preço do petróleo nas empresas de energia renovável: Uma análise empírica usando vetores autoregressivos [Tese de Doutorado].
Trinh, P. T. T., & My, B. T. T. (2023). The impact of world oil price shocks on macroeconomic variables in Vietnam: The transmission through domestic oil price. Asia Pacific Economic Literature, 37(1), 38–55. https://doi.org/10.1111/apel.12381
Wang, L. (2019). Stock Market Valuation, Foreign Investment, and Cross-Country Arbitrage. Global Finance Journal. https://doi.org/10.1016/J.GFJ.2018.01.004.
Wolff, L., Santos, E., & Souza, A. M. (2011). Influência do mercado acionário norte-americano sobre o preço das principais ações brasileiras. Revista Organizações em Contexto, 7(14), 191–210. https://doi.org/10.15603/1982-8756/roc.v7n14p191-210
Wu, W., Li, Z., & Feng, X. (2024). International interest rate arbitrage: Study on a novel strategy. International Review of Financial Analysis. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103705.
Xiao, X., & Huang, J. (2018). Dynamic connectedness of international crude oil prices: The Diebold–Yilmaz approach. Sustainability, 10(9), 3298. https://doi.org/10.3390/su10093298
Zhang, B., & Wang, P. (2014). Return and volatility spillovers between China and world oil markets. Economic Modelling, 42, 413–420. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.07.013
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