Na trajetória da economia mundial, destaca-se a importância do agronegócio, que exerce um papel essencial no desenvolvimento econômico e social dos países, devido principalmente à sua capacidade de geração de renda e empregos. Entretanto, o agronegócio possui um obstáculo para a sua sustentabilidade, que é sua natureza cíclica, sofrendo influências de vários fatores de mercado e apresentando elevada volatilidade nos preços das commodities. Nesse sentido, vê-se a necessidade de explorar o aspecto cíclico dos preços das commodities, com o intuito de captar a dinâmica dos fatores de mercado que influenciam a formação do preço, para o seu monitoramento antecipado. Dentro desse contexto, o objetivo do presente estudo foi propor o desenvolvimento de uma ferramenta para prever o comportamento dos ciclos de crescimento e retração de uma commodity, especificamente o açúcar, com base no modelo de indicador antecedente. Para isso, foi construído, primeiramente, o ciclo de preços agrícolas, com base nos ciclos de negócios e na exposição das estruturas que representam os principais fatores de alteração nos preços das commodities: econômica, fundamentalista, climática e relacionada. O próximo passo foi datar os pontos de mudança do preço do açúcar, utilizando um modelo de cadeia de Markov e confrontando seus resultados com os acontecimentos históricos do setor. Posteriormente, um modelo de fator dinâmico foi utilizado para extrair movimentos cíclicos comuns a um conjunto de variáveis que apresentam poder de previsão, fora de amostra, com relação ao preço do açúcar. Como resultado, foram encontrados três indicadores antecedentes, que sinalizaram consistentemente a maioria dos picos e vales do ciclo do preço do açúcar, num horizonte de dois anos de antecedência. Cada indicador selecionado é composto por uma combinação linear entre os coeficientes e quatro variáveis independentes, as quais representam, respectivamente, as estruturas setoriais analisadas: fundamentalista, econômica, climática e relacionada. Em seguida, os indicadores foram combinados com o preço em um vetor bivariado auto-regressivo para obter previsões lineares do preço da commodity açúcar. As previsões obtidas revelam que os indicadores apresentaram um desempenho de previsão bem superior ao do modelo base, em todos os horizontes, e muito próximo aos valores reais dos preços. Portanto, da análise de previsão de pontos de mudança e de previsão linear, conclui-se que os indicadores antecedentes da commodity açúcar (IAC) constituem-se em um instrumento informativo para sinalizar o comportamento futuro do preço do açúcar, mesmo quando apenas dados preliminares e não revisados estão disponíveis. A ferramenta proposta, além de servir como um instrumento para compreender a natureza das flutuações dos preços das commodities, pretende tornar-se fonte de subsídios para o projeto de diretrizes, ações e formulação de estratégias de desenvolvimento, tanto no âmbito das políticas públicas, quanto daquelas iniciativas que deveriam ser adotadas pelo setor privado, servindo como um instrumento essencial para o planejamento das instituições integrantes do agronegócio.

In the course of the world economy, underscoring the importance of agribusiness, which plays a key role in economic and social development of countries, mainly due to its ability to generate income and jobs. However, agribusiness has an obstacle to its sustainability, which is its cyclical nature, is influenced by various market factors and a very high volatility in commodity prices. In this sense, we see the need to explore the cyclical aspect of commodity prices, in order to capture the dynamics of market factors that influence the pricing for its monitoring anticipated. Within this context, the objective of this study was to propose the development of a tool to predict the behavior of cycles of growth and shrinkage of a commodity, specifically sugar, based on the type of leading indicator. For that was built first, the cycle of agricultural prices, based on business cycles and exposure of the structures that represent the main factors of change in commodity prices: economic fundamentalism, climate and related. The next step was dating the turning points of the price of sugar, using a model of Markov chain, comparing their results with historical events in the industry. Subsequently, a dynamic factor model was used to extract common cyclical movements in a set of variables that have predictive power, out of the sample to the price of sugar. As a result, there were three leading indicators, which signaled consistently most of the peaks and valleys of the cycle of the price of sugar, a horizon of two years in advance. Each indicator selected is composed of a linear combination of the coefficients and four independent variables, which represent, respectively, industry structures analyzed: fundamentalist, economic, climate and related. Then, the indicators were combined with the price in a bivariate vector autoregressive forecasts for linear price of crude sugar. The predictions show that the indicators showed a predictive performance far superior to the base model at all horizons, and very close to the actual values of prices. Therefore, the analysis of forecasting turning points and linear prediction, it is concluded that the leading indicators of crude sugar (IAC) is based on an informative tool for signaling future behavior of the price of sugar, even when only preliminary data not reviewed are available. The proposed tool, besides serving as a tool to understand the nature of fluctuations in commodity prices, hopes to become a source of input for the draft guidelines, actions and formulation of development strategies, both in the public policies and those initiatives that should be adopted by the private sector, serving as an essential tool for planning of institutions of agribusiness.