Resumo: Neste artigo, buscou-se estudar as transmissões de volatilidade de preços entre commodities agrícolas brasileiras, mais especificamente o etanol, o açúcar e a soja. Fez-se o uso de dados diários entre 25 de janeiro de 2010 e 28 de dezembro de 2018, obtidos no CEPEA. Inicialmente, estimou-se um modelo de vetor de correção de erros para filtrar as séries de sua relação de longo prazo e, na sequência, modelar suas respectivas volatilidades sem a interferência do comovimento entre as médias dos preços por meio da versão multivariada do modelo de heterocedasticidade condicional autorregressivo generalizado Baba-Engle-Kraft-Kroner. Os resultados sugerem que os preços do etanol, da soja e do açúcar estão relacionados à dinâmica de equilíbrio de longo prazo e de curto prazo, mas não é possível concluir que exista transbordamento de volatilidade entre os preços analisados. Conclui-se que a preocupação com o etanol como causa da instabilidade dos preços de alimentos não pode ser justificada pelos resultados encontrados.

Além de fatores conjunturais da economia mundial e estruturais relativos à oferta e demanda global por commodities, aponta-se que o movimento altista dos preços destes produtos na década de 2000 pode também ser explicado pelo maior contágio dos derivativos nos seus respectivos mercados à vista. Argumenta-se ainda que esses papéis contribuíram para a elevação da volatilidade das cotações spot. Neste contexto, este artigo avaliou a influência das negociações e da volatilidade dos preços futuros sobre a volatilidade dos preços à vista nos mercados de café arábica e de boi gordo no Brasil. Realizaram­-se testes de causalidade de Granger, decomposição da variância do erro de previsão, considerando modelos VAR, além de testes de causalidade na variância, baseados na função de correlação cruzada e no multiplicador de Lagrange. Os resultados mostraram que, em geral, variações não esperadas do volume de negociação e variabilidade dos preços futuros alteraram o padrão de volatilidade dos respectivos mercados spot.