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Os eventos extremos são caracterizados pelos valores extremos, que apresentam baixa frequência relativa. Os valores extremos (máximos ou mínimos) são geralmente associados a fenômenos raros, com resultados frequentemente catastróficos. Os fenômenos com essas características podem ser estudados atualmente utilizando-se a Teoria de Valores Extremos (TVE), um ramo ativo e importante da estatística matemática, de grande utilidade prática em diversas áreas. Nesse sentido, o presente trabalho tem como objetivos gerais; estudar a aplicação das distribuições de probabilidade da TVE em diversas áreas que justificam o uso dessa teoria em séries econômicas. Para tal, foram utilizados os dados econômicos do CEPEA - Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada, Departamento de Economia, Administração e Sociologia da ESALQ compreendida entre o período de 1997 a 2020. Os dados foram organizados em séries de máximos mensais e, para cada série, as distribuições Gumbel e Generalizada de Valores Extremos (GVE) foram ajustadas. Os testes de Kolmogorov-Smirnov, Razão de Verossimilhanças, Critério de Informação de Akaike (AIC) e gráfico Q-Q plot foram utilizados para selecionar a melhor distribuição de probabilidade em cada mês. O teste de Mann-Kendall foi utilizado para avaliar e existência de tendência nas séries de máximos mensais. Foram calculadas probabilidades de ocorrerem preços de boi gordo (em R$) superiores a R$50, R$75, R$100, R$150, R$200 e R$250 para cada mês. O gráfico de dispersão das séries de máximos mensais e o teste de Mann-Kendall confirmam a tendência em todas as séries de máximos mensais do preço do boi gordo. Como resultados parciais, pôde-se constatar que as distribuições Gumbel e GVE se ajustaram em todos os meses e o teste de Razão de Verossimilhanças e AIC indicaram que a distribuição Gumbel é a mais adequada em todos os meses. Nos meses de abril a outubro existe uma ligeira menor probabilidade dos preços serem superados e nos meses de novembro a fevereiro são os meses com maior probabilidade de ocorrência de altos preços de boi gordo. A probabilidade do preço R$ 150,00 ser superado no mês de dezembro é de 11,45% pela distribuição Gumbel. O mesmo evento ocorre com 7,39% de probabilidade no mês de julho. Com o intuito de fornecer resultados mais precisos, a próxima etapa do trabalho incorporará a tendência na estimação de parâmetros das distribuições Gumbel e GVE, uma vez que esse fato foi constatado nas análises preliminares, bem como no cálculo de probabilidades. Serão fornecidos os preços máximos de boi gordo dado um período de retorno.

Commodity; Distribuição Gumbel; Valor de Retorno; Estatística Aplicada