Um enfoque que pode ser adotado na análise do processo de formação de preços de mercado para uma "commodity" é aquele que considera como de relevância a influência que a instabilidade dos mercados tem sobre a determinação do nível de preços. Neste sentido, destacam-se dois fatores que atuam fortemente sobre o mercado: os fatores especulativos (expectativa de preços no futuro) e os fatores não especulativos (fluxos de oferta e demanda). Analisou-se neste trabalho a aplicabilidade de modelos econométricos para previsão de preço, como forma de oferecer suporte às decisões de compra ou venda da commodity pelos agentes do mercado. A análise foi desenvolvida para o caso da previsão do preço da celulose no mercado internacional. A pesquisa empreendida buscou incorporar ao modelo as possíveis variáveis explicativas do preço da celulose, baseada em informações obtidas junto aos operadores de mercado (tradings) e empresas do setor. As séries utilizadas compreendem o período entre o 3º. trimestre de 1986 e o 4º trimestre de 2002. O trabalho fez uma análise comparativa entre três modelos: modelo univariado para o preço da celulose; modelo VAR - Vetor-Autoregressivo entre o preço da celulose e o nível de estoques; modelo VEC - Vetor de Correção de Erro entre o preço da celulose, o nível de estoques e a demanda mundial de celulose considerando-se as séries do PIB dos Estados Unidos, Japão e uma "Proxy" da Europa (incluindo-se Alemanha, França e ltália). Com base nos resultados dos modelos desenvolvidos, podemos concluir que os modelo VEC estático e dinâmico são os que forneceram as melhores previsões. Para os modelos univariados, o modelo AR(1) foi o que apresentou melhor aderência à série. A análise dos resultados nos faz concluir que a utilização de metodologia econométrica para previsão do preço da celulose no mercado internacional pode oferecer às empresas do setor um maior controle sobre a trajetória do preço ao longo do tempo, gerando a possibilidade de maior previsibilidade dos fluxos de caixa futuro e dos retornos sobre futuros investimentos.

An approach that may be adopted in the analysis of the process of formulating market prices for a commodity is the one that takes into consideration the relevance of the influence that the instability of markets have on determining the level of prices. In this sense, two are the highlighted factors that strongly influence the market: speculative factors (future prices expectation) and non-speculative factors (offer and demand flows. The application of econometric models has been analyzed, in this project as a way to offer support for market player's decisions regarding the purchasing or selling of a commodity. This analysis was developed for the instance of predicting the prices of pulp in the international market. The involved research sought to incorporate into the model, the possible explanatory variables of the price af pulp, based on data obtained through market operators (tradings) and companies of the sector. The utilized series comprehend the period between the 3rd quarter of 1986 and the 4th quarter of 2002. This project involved the comparative analysis between three modems: Univariate Model for the price of pulp; VAR - Vector-Autoregressive model between the price of pulp and the level of stocks; VEC - Vector of Error Correction between the price of pulp, the Level of stocks and an estimate of the world demand of pulp considering the GNP series of the United States, Japan and a 'proxy" for Europe (considering Germany, France and ltaly). Based on the results of the developed models, it is possible to conclude that the both static and dynamic VEC model are the one that produced the best forecasts. For the univariate model, AR(1 ) model was the one that displayed the best adherence to the series. The analysis of the results lead us to conclude that the utilization of the econometric methodology for predicting pulp price in the international market may offer to the companies of the sector a higher control in future price trend to the long term, creating the possibility of a higher forecasting capacity of future cash flows and returns on future investments.