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Title: Etanol no Brasil: uma abordagem preditiva de preços
Other Titles: Ethanol in Brazil: a price predictive approach
Authors: Brito, Fabrício Bisset Silva de
metadata.dc.contributor.advisor: Monteiro, Roberto Luis de Souza
metadata.dc.contributor.referees: Fontoura, José Roberto de Araújo
Winkler, Ingrid
Keywords: Commodities energéticas;Etanol;Séries temporais;Previsão de séries temporais
Issue Date: 23-Apr-2019
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: BRITO, Fabrício Bisset Silva de; MONTEIRO, Roberto Luiz de Souza (orientador). Etanol no Brasil: uma abordagem preditiva de preços. Salvador, BA, 2019. 64 f. Dissertação (Mestrado em Gestão e Tecnologia Industrial) - Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2019.
Abstract: No contexto econômico contemporâneo - de transações comerciais eletrônicas e inúmeras bolsas de valores e de mercadorias conectadas ao redor do mundo - o Brasil em 2017 posicionou-se como o maior produtor de etanol combustível do mundo. Diante do cenário - dinâmico - da economia global das últimas décadas e da relevância do Brasil na produção mundial da citada commodity, o presente trabalho se propõe a responder qual modelo matemático apresenta melhor acurácia na previsão de preço da commoditiy etanol combustível no Brasil para o dia seguinte (próximo ponto) em uma série temporal. Pesquisas relacionadas a modelos preditivos de produção e de preços de commodities, o que inclui o etanol combustível no Brasil, possuem relevância: (i) para os agricultores, que necessitam tomar decisões mercadológicas e de produção; (ii) para a indústria, que necessita tomar decisões de estoque pertinente a cadeia produtiva; e (iii) para os governos de diversos países, que necessitam tomar decisões visando proteger a economia doméstica e proporcionar a segurança alimentar. Pesquisas realizadas, até o presente momento, trabalharam com o preço de outras com modities que não o etanol combustível no Brasil ou, quando trabalham com os preços do etanol combustível, trabalham com outro intervalo de tempo que não seja o diário, como é o caso da pesquisa realizada por (DAVID et al., 2018). Dessa forma, não foram observadas na revisão da literatura – até o momento - estudos científicos relacionados a previsão de preços da commodity etanol combustível em série temporal, para o dia seguinte. Em termos gerais, o presente trabalho - através de experimento de aplicação – compara as medidas de acurácia dos modelos matemáticos ARIMA, ARFIMA e Exponencial Su avizado, em série temporal de preços da commodity etanol combustível no Brasil, em uma previsão para o dia seguinte (próximo ponto); com o objetivo de selecionar o modelo mais preciso. No experimento proposto, o modelo ARIMA (1,1,1) apresenta vantagem comparativa em relação aos demais modelos, quanto a acurária preditiva de preço para o dia seguinte da commodity etanol combustível, no período de 25 de janeiro de 2010 a 04 de fevereiro de 2014. A vantagem comparativa do modelo ARIMA (1,1,1) resultada do experimento realizado, portanto, é insuficiente para esgotar a questão proposta para a pesquisa, sendo necessário a introdução de novos modelos matemáticos - em novos experimentos - na comparação da acurácia preditiva, considerando o amplo universo de modelos matemáticos preditivos existentes e observados na revisão da literatura deste trabalho.
ABSTRACT: In the modern economic context - electronic trading commodities and various connected stock exchanges and commodities around the world - Brazil in 2017 positioned itself as the world’s largest producer of fuel ethanol. Given the scenario - dynamic - global economy of the last decades and the relevance of Brazil in the world production of commodities cited, the present work applies to a mathe matical model that better responds to the forecast price of fuel ethanol commodities in Brazil for the following day ( next point) in a time series. Research related to predictive models of production and commodity prices, including fuel ethanol in Brazil, including: (i) for farmers, who make marketing and production decisi ons; (ii) for industry, to make inventory decisions pertinent to the production chain; and (iii) to the governments of various countries, which adopt control measures to protect the domestic economy and provide food security. Researches conducted so far work on the price of other non-fuel ethanol commodities in Brazil or, when using with fuel ethanol prices, use a time interval other than daily, such as research by name david2018fractional. Thus, no scientific studies related to the forecast of commodity ethanol fuel prices in time series for the following day were observed in the literature review. In general terms, the present work - through application experimentation - compares with the precision measures of the mathematical models ARIMA, ARFIMA and Smoothed Ex ponential, in the time series of the fuel ethanol commodity prices in Brazil, in a forecast for the day. next (hereinafter point); in order to select the most accurate model. No proposed experiment, or ARIMA model (1,1,1), has a comparative advantage over the other models, as it costs the premeditated price for the next day fuel ethanol fuel, from January 25, 2010 to February 4, 2014. The comparative advantage of the ARIMA model (1,1,1) resulting from the experiment performed, therefore, is insufficient to exhaust the proposed research question, requiring the introduction of new mathematical models - in new experiments - in the comparison of predictive accuracy. considering the wide universe of existing predictive mathematical models and observed in the literature review of this work
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1197
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