O objetivo deste trabalho é investigar as relações entre a atividade de negócios, representada pelas variáveis de contratos em aberto e volume negociado, o conteúdo informacional dos diferentes grupos de participantes, categorizados pela bolsa brasileira, e a volatilidade diária e intradiária dos preços futuros para boi gordo, café arábica e milho, contratos agropecuários de maior liquidez na BMF&BOVESPA. O ferramental metodológico foi baseado nos trabalhos de Bessembiender e Seguin (1992), Daigler e Wiley (1999) e Wang (2002), amparados, majoritariamente, pela teoria de microestrutura de mercado e noise trading. Os resultados encontrados sugerem que existe relação entre contratos em aberto, volume negociado e volatilidade dos preços futuros. No caso de contratos em aberto, foi encontrada uma relação negativa (positiva) entre a série esperada (não esperada) e volatilidade, sendo que o impacto da série não esperada é superior, em magnitude, ao da série esperada. Para o volume negociado, em geral, há evidência de um efeito positivo do volume negociado (tanto esperado como não esperado) sobre a volatilidade, sendo que a série esperada apresentou maior impacto do que a série não esperada. Quanto ao conteúdo informacional dos participantes, no modelo com volatilidade diária, encontrou-se evidência de que choques de demanda de pessoa jurídica não financeira contribuiu para o aumento da variação dos preços futuros de boi gordo. No contrato de café arábica, o modelo sugere que choques de demanda de pessoa física influencia a volatilidade de forma positiva, enquanto que no contrato de milho, choques de demanda de todas as categorias de agentes, com exceção da pessoa jurídica não financeira, aparentemente atuam de forma a incrementar a volatilidade dos preços futuros. Desta forma, a separação da posição líquida não esperada e a avaliação do impacto positivo dos choques de demanda sobre a volatilidade sugerem que tais investidores são não informados. No âmbito da análise da volatilidade intradiária, os resultados obtidos são, majoritariamente, similares aos encontrados no modelo que analisa a volatilidade diária. Ademais, a regressão quantílica possibilitou o mapeamento completo dos impactos das variáveis analisadas, mostrando que há diferenças significativas em relação à influência das séries nos diferentes quantis da distribuição condicional da volatilidade, tanto diária quanto intradiária.

The objective of this study is to investigate the relationships between business activity, represented by the variables of open interest and trading volume, the information content of different groups of participants, categorized by the Brazilian exchange, and daily and intraday volatility of futures prices for live cattle, arabica coffee and corn, which are the Brazilian agricultural contracts that have greater liquidity. The methodological tool was based on the works of Bessembiender and Seguin (1992), Daigler and Wiley (1999) and Wang (2002), supported mostly by the market microstructure theory and noise trading. The results suggest that there is a relationship between open interest, trading volume and volatility of future prices. Particularly for open interest, is was found a negative relationship (positive) between the expected series (unexpected) and volatility, and the impact of unexpected series was superior in magnitude comparing to the expected series. For the traded volume, in general, there was evidence of a positive effect of trading volume (both expected and unexpected) on the volatility, and the expected series showed greater impact than the series unexpected. As for the informational content of the participants, considering the model that explains the daily volatility, is was found evidence that demand shocks non-financial corporation contributed to the increase in variation of live cattle futures prices. For the arabica coffee contract, the model suggests that demand shocks of individual influences positively the volatility. For the corn contract, demand shocks of all categories of participants, with the exception of non-financial corporation, apparently act in order to increase the volatility of future prices. Thus, the separation of the unexpected net position and the evaluation of the positive impact of demand shocks on volatility suggest that such investors are not informed. In examining the intraday volatility, the results obtained are mostly similar to those found in the model which analyzes the daily volatility. The quantile regression permitted the complete mapping of the impacts of the variables analyzed, showing that there are significant differences regarding the influence of the variables in the different quantiles of the conditional distribution of volatility, intraday as much daily.