Este trabalho tem por objetivo analisar a aplicabilidade de modelos de previsão de preços como suporte as decisões de compra de commodities. A análise foi desenvolvida para o caso do mercado de trigo argentino. Os modelos testados foram desenvolvidos através da análise de regressão linear múltipla e são compostos de uma única equação. A escolha desta técnica deveu-se a dois fatores. Em primeiro lugar, a análise de regressão permite a incorporação ao modelo de previsão de variáveis que constam da análise fundamentalista, usualmente empregada pelos agentes de mercado quando da projeção de preços. Em segundo lugar a técnica de regressão está disponível tanto em softwares específicos para a análise estatística, como naqueles que contenham planilhas de cálculo eletrônicas, de uso corrente. Assim o emprego dos modelos desenvolvidos toma-se acessível tanto no âmbito acadêmico como no empresarial. A pesquisa empreendida consistiu de duas fases. Na primeira foram entrevistados profissionais que atuam na comercialização de trigo, vinculados as empresas moageiras de trigo e a tradings, visando obter informações sobre as variáveis analisadas por estes ao desenvolverem previsões de preços, para o planejamento de suas ações no mercado internacional de grãos. Na segunda fase foram levantadas séries de dados referentes às variáveis de maior relevância para a definição dos preços de trigo, segundo os operadores de mercado. O período da análise esta entre 1980 e 1999 e os dados foram obtidos para intervalos mensais. Com base nestes dados foram testados diferentes modelos dos quais dois, que apresentaram melhor ajuste, foram analisados de forma detalhada. Um modelo desenvolvido a partir de medias das variáveis selecionadas para os cinco primeiros meses da safra de trigo argentino foi testado para os anos-safra 1997/1998, 1998/1999 e 1999/2000. Seus resultados foram comparados com os valores reais praticados pelo mercado, sendo que o mesmo procedimento foi adotado em relação aos valores estimados pelo mercado. Nos três anos citados, os valores estimados pelo modelo acompanharam a tendência do mercado e em dois anos apresentaram melhor aproximação aos valores reais observados do que os valores estimados pelo mercado. Portanto, concluiu-se que o modelo desenvolvido oferece contribuições ao processo decisório, guardadas as restrições e limitações associadas ao uso da análise de regressão para o desenvolvimento de previsões de qualquer natureza

The objective of this paper is to analyse the relevance of forecasting models to the commodities purchasing decision process. The analysis was developed to focused on the Argentine wheat market. The models were developed through linear multiple regression and are composed by a single equation. Two reasons influenced the choice of regression analysis. First, through regression analysis it is possible to built forecasting models including the variables considered on the fundamental analysis ffequently developed by market agents, when making their price projections. Second, the regression analysis is available in software for an especific use with statistical analysis and in widely used electronic spreadsheets. This way the use of the models developed becomes acessible for academic and business users. The research consists of two parts. On the First part, professionals that deal with wheat, inside milling and trading companies, were interviewed with the objective of taking Information about the variables considered on their price projections when planning their actions in to the International grains market. On the second part, there were obtained data regarding to the most relevant variables on the definiton of wheat prices, according to market agents. The analysis was developed for the years from 1980 to 1999 and the data was obtained in a monthly basis. Based on these data various models were tested among which two, that best fitted, were analysed in details. One of the models, developed from averages of the First five months of the argentine wheat crop, for the variables selected, was tested for the crop years 1997/1998, 1998/1999 and 1999/2000. The results were compared to the real values observed in the market, and the same procedure was adopted regarding the values estimated by the market. For these years the values estimated by the model were in line with the market tendency and in two years the model showed a better fit to the observed values than the market estimation. Therefore, the conclusion is that the developed model offers contribuitions to Argentine wheat purchasing decision process, within the restrictions and limits associated with the useof regression analysis for forecasting of any kind