Este trabalho propõe um modelo de previsão de preço para soja, principal commodity produzida no país e de grande importância para a balança comercial brasileira, baseado em fatores externos como características macroeconômicas e em fatores climáticos que afetam diretamente o resultado de sua produção, auxiliando o produtor rural na previsibilidade dos preços, mensuração de risco e gestão financeira. Também contribui na explicação dos fatores de formação do preço, entendendo o comportamento do mercado interno nas variações observadas neste produto. Os dados foram coletados em diversas fontes tais como bases Conab, ABIOVE e IPEA, totalizando 96 observações mensais, do período de janeiro/2014 até dezembro/2021,
em metodologias ARIMA e VAR. Para o segundo em particular, além do preço mensal da soja dos principais estados produtores, utilizou-se também variáveis como preço da soja mensal dos principais estados produtores da commodity, além de preço da soja na bolsa de Chicago, cotação do dólar, dados de exportação e produção de soja, abate total de bovinos, IBCBr e ocorrência de el niño e la niña. Os resultados obtidos indicam que o modelo VAR é mais eficiente que o modelo ARIMA para previsão do preço da soja.
