The Rise of Soybean in International Commodity Markets: A Quantile Investigation
Publicado julio de 2024
Resumen
El presente estudio analiza la conectividad y el riesgo de spillover entre commodities agrícolas (soja, harina de soja, aceite de soja, girasol, cebada, trigo), energéticos (petróleo crudo, gas natural) y fertilizantes (urea, DAP) para el período enero 2010-enero 2023, mediante un modelo de Autorregresión Vectorial por Cuantiles (QVAR) con ventana móvil de 200 días. Los resultados muestran que la soja es el principal transmisor neto de shocks en todos los cuantiles (TCI: 49% en Q0.5, 91% en Q0.1, 87% en Q0.9), seguida por aceite de soja y harina de soja. El spillover es simétrico entre colas extremas, mientras que el conflicto Rusia-Ucrania elevó significativamente la conectividad en el cuantil superior. Los fertilizantes actúan como receptores netos, y el petróleo crudo alterna entre transmisor y receptor según las condiciones de mercado.
El presente estudio analiza la conectividad y el riesgo de spillover entre commodities agrícolas (soja, harina de soja, aceite de soja, girasol, cebada, trigo), energéticos (petróleo crudo, gas natural) y fertilizantes (urea, DAP) para el período enero 2010-enero 2023, mediante un modelo de Autorregresión Vectorial por Cuantiles (QVAR) con ventana móvil de 200 días. Los resultados muestran que la soja es el principal transmisor neto de shocks en todos los cuantiles (TCI: 49% en Q0.5, 91% en Q0.1, 87% en Q0.9), seguida por aceite de soja y harina de soja. El spillover es simétrico entre colas extremas, mientras que el conflicto Rusia-Ucrania elevó significativamente la conectividad en el cuantil superior. Los fertilizantes actúan como receptores netos, y el petróleo crudo alterna entre transmisor y receptor según las condiciones de mercado.