Este trabalho tem por objetivo analisar o potencial de desenvolvimento do contrato futuro de soja no Brasil, por meio da atração de hedgers brasileiros e argentinos. Para tanto, faz-se necessário conhecer os padrões das conexões dos preços entre as regiões analisadas. Nesse sentido, o Capítulo 2 investigou a integração espacial do mercado físico de soja no Brasil (região de Sorriso, no Mato Grosso) e na Argentina (região de Rosário, na província de Santa Fé) e comparou ao grau de integração com os Estados Unidos. Foram empregados modelos autorregressivos com threshold (TAR e M-TAR) e modelos vetoriais de correção de erros, lineares e com threshold (VECM e TVECM), visando captar os efeitos dos custos de transação sobre a integração espacial entre essas regiões. Os resultados apontaram que o mercado de soja brasileiro, argentino e norte-americano são integrados, mesmo considerando-se os efeitos dos custos de transação sobre as decisões de arbitragem espacial. Consequentemente, os preços da soja no mercado internacional tendem a refletir o comportamento dos principais países produtores. Apesar disso, o tempo de transmissão de choques de preços mostrou-se, em geral, menor entre Brasil e Argentina, refletindo a proximidade geográfica. Apontou-se também o comportamento assimétrico da transmissão desses choques, uma vez que choques positivos sobre a relação de longo prazo tendem a ser mais persistentes que os negativos. Se o contrato futuro reflete o comportamento de preços de um único mercado físico integrado, deve-se então esperar que o risco de base seja menor para este mercado e, portanto, que a eficiência do hedge seja maior. No Capítulo 3, o objetivo se constituiu em verificar se há maior eficiência no hedge realizado com os contratos com vencimento em março na CME em relação à BM&FBOVESPA, considerando-se as relações de longo prazo entre os preços à vista e futuros, bem como a dinâmica na estrutura de covariâncias condicionais, por meio de modelos de correção de erros (VECM) e modelos de heterocedasticidade condicional generalizados com correlação condicional dinâmica (DCC-GARCH). Os resultados mostraram que, em geral, a introdução da dinâmica nos segundos momentos das distribuições dos erros tende a aumentar a eficiência da estratégia de hedge. Além disso, foi observado que os produtores de Sorriso tendem a obter melhores condições de hedge na CME, embora haja redução da variância ao se operar na BM&FBOVESPA. Por outro lado, a eficiência do hedge para os produtores de Rosário foi significativamente maior na BM&FBOVESPA do que na CME, o que indica o mercado potencial de hedgers argentinos para negociar o contrato futuro de soja local no Brasil.

This work aims to analyze the potential for development of soybean futures contract in Brazil, through the attraction of Brazil and Argentina hedgers. Therefore, it is necessary to know the patterns of price connections between these regions. Chapter 2 investigated the spatial integration of the spot market for soybeans in Brazil (Sorriso in Mato Grosso State) and Argentina (Rosario in Santa Fe Province) and compared the degree of integration with the United States. They were employed autoregressive models with threshold (TAR and M-TAR) and vector error correction models, linear and threshold (VECM and TVECM), to capture the effects of transaction costs on the spatial integration of these regions. The results indicate that the soybeans market in Brazil, Argentina and United States are integrated, even considering the effects of transaction costs on the spatial arbitration decisions. Consequently, soybean prices in the international market tend to reflect the behavior of the main producing countries. Nevertheless, the timing of the price shocks transmission proved to be generally lower between Argentina and Brazil, reflecting the geographical proximity. It was pointed out also the asymmetric behavior of the shocks transmissions, since positive shocks on the long-term relationships tend to be more persistent than the negatives. If the futures contract reflects the behavior of prices from a single integrated physical market, one should then expect lower basis risk and therefore greater hedge efficiency. In Chapter 3, the goal was check for greater hedging efficiency using March contracts in CME compared to BM&FBOVESPA, considering the long-term relationships between spot prices and futures, as well as the dynamics in the structure of conditional covariance, using error correction model (ECM) and models of conditional heteroscedasticity widespread with dynamic conditional correlation (DCC-GARCH). The results showed that, in general, the introduction of the dynamic second moments of distributions of errors tends to increase the hedging efficiency. Moreover, Sorriso producers tend to get better hedge conditions in CME, although there is variance reduction when operating at BM&FBOVESPA. On the other hand, the hedge efficiency for Rosario producers was significantly higher on the BM&FBOVESPA than in CME, which indicates the potential market of Argentine hedgers to trade the futures contract local soybeans in Brazil.