APLICAÇÃO DE MODELOS DE SÉRIES TEMPORAIS NA PREVISÃO DO PREÇO DO FARELO DE SOJA

José Airton Azevedo dos Santos

Resumo


Resumo: O mercado da soja tem como uma de suas características a flutuação do preço do produto. Tal característica decorre de fatores que estão fora do controle do produtor, como variações na oferta e na demanda, intempéries climáticas, etc. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo avaliar a eficácia de modelos de séries temporais, na sua forma univariada, na previsão do preço do farelo de soja no estado do Paraná. A base de dados, disponibilizada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), apresenta uma série histórica, do preço do farelo de soja, no período entre 2011 e 2020, totalizando 111 observações. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais LSTM (Long Short-Term Memory) e ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average), foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos dois modelos, foram comparados. Verificou-se, para um horizonte de curto prazo, que os dois modelos de previsão fornecem estimativas confiáveis para o preço do farelo de soja.

Palavras-chave


LSTM. ARIMA. Farelo de soja.

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DOI: http://dx.doi.org/10.21575/25254782rmetg2021vol6n21470

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Direitos autorais 2021 José Airton Azevedo dos Santos

Revista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão ISSN 2525-4782

Qualis: B4 - Interdisciplinar, B5 - Geografia, B5 - Administração Pública e de Empresas, Ciências Contábeis e Turismo, B5 - Comunicação e Informação, B5 - Engenharias III