Análise de previsão dos preços de créditos de carbono (CBIOS) comercializados na B3 através de modelos univariados

• Autores: Madson Tavares Silva, João José de Melo Neto, Francisco César Martins de Oliveira, Gustavo Villarim de Farias Leite
• Localización: Observatorio de la Economía Latinoamericana, ISSN-e 1696-8352, Vol. 21, Nº. 1, 2023
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Forecast analysis of prices of carbon credits (CBIOS) marketed on B3 through univariated models
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• Resumen
  • English

    The increase in productive activities and the preservation of natural resources are inseparable and highly regarded in international relations, specifically in Brazil. On the verge of promoting a direction to the guidelines signed in several international agreements that deal with sustainable development, the creation of the National Biofuels Policy (Renovabio) in Brazil and the Federal Law nº 13.576/2017, for the predictability of the market and the reduction of greenhouse effect emissions is the focus of the theme in this document. Aiming to analyze the time series of decarbonization credits operated at B3, the work uses univariate models, seeking to discover their characteristics in order to carry out the most appropriate modeling. Based on the results obtained, it was possible to identify that the statistical model that best fits the prediction of the average prices of CBIOS decarbonization credits offered on the Brazilian stock exchange in the long term is the “autoARIMA” algorithm(0,0,5).

  • português

    O incremento das atividades produtivas e a preservação dos recursos naturais são indissociáveis e de grande relevância nas relações mundiais, especificamente no Brasil. Na iminência de promover uma adequação às diretrizes firmadas em diversos acordos internacionais que tratam do desenvolvimento sustentável, surgiu a criação da Política Nacional de Biocombustíveis (Renovabio) no Brasil e a Lei Federal nº 13.576/2017, para a previsibilidade do mercado e a diminuição das emissões de efeito estufa é que se assenta o foco da temática neste documento. Visando analisar a série temporal dos créditos de descarbonização operados na B3, o trabalho utiliza modelos univariados, buscando descobrir as suas características de modo a efetivar a modelagem mais adequada. Mediante os resultados obtidos foi possível identificar que o modelo estatístico que melhor se adequa na predição para os preços médios dos créditos de descarbonizarão CBIOS ofertados em bolsa de valores brasileira no longo prazo, é o algoritmo “autoARIMA”(0,0,5).