TDG Doble. ADE + Analytics. Modelización empírica del precio de commodities

Abstract

Este trabajo analiza la dinámica de los precios internacionales del cacao usando un enfoque econométrico basado en datos y un modelo de Vectores Autorregresivos con frecuencia mensual. El estudio construye una base de datos para el periodo comprendido entre febrero de 2005 y septiembre de 2025, incorporando indicadores relacionados con condiciones climáticas, tensión en el mercado físico, liquidez del mercado de futuros, demanda global, condiciones macrofinancieras y retornos reales del cacao. Tras comprobar la estacionariedad de las variables y seleccionar la estructura de lags, se estima un modelo VAR(2). La interpretación de los resultados se basa en funciones de impulso-respuesta, descomposición de la varianza del error de predicción y descomposición histórica. Los resultados muestran que la volatilidad del cacao está explicada principalmente por shocks específicos del mercado y por condiciones del mercado físico, mientras que el clima, la demanda, la liquidez en el mercado de futuros y el dólar tienen un papel secundario. El análisis pone de manifiesto la importancia de monitorizar la evolución del riesgo de base, la información específica del mercado y los riesgos asociados al origen en la gestión del riesgo de precios dentro de la cadena de valor del cacao.This thesis analyses international cocoa price dynamics using a data-driven econometric approach based on a monthly Vector Autoregressive model. The study builds a dataset covering February 2005 to September 2025 and combines indicators related to climate conditions, physical-market tightness, futures-market liquidity, global demand, macro-financial conditions and real cocoa returns. After testing stationarity and selecting the lag structure, a VAR(2) model is estimated. The results are interpreted through impulse response functions, forecast error variance decomposition and historical decomposition. The findings show that cocoa price volatility is mainly driven by cocoa-specific shocks and physical-market conditions, while climate, demand, futures-market liquidity and dollar shocks play a secondary role. The analysis highlights the importance of monitoring basis movements, market-specific information and origin-related risks for cocoa price-risk management across the cocoa value chain.