Compreendendo os determinantes do preço do lítio : uma análise da produção de lítio, dos preços de baterias de íons de lítio e das vendas de veículos elétricos.

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSouza, Felipe Ribeiro-
Autor(es): dc.contributorSouza, Felipe Ribeiro-
Autor(es): dc.contributorCota, Tiany Guedes-
Autor(es): dc.contributorSantos, Allan Erlikhman Medeiros-
Autor(es): dc.creatorMaia, Antônio Francisco da Costa-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T15:23:25Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T15:23:25Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-08-30-
Data de envio: dc.date.issued2024-08-30-
Data de envio: dc.date.issued2023-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/18458-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1012940-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.-
Descrição: dc.descriptionO lítio desempenha um papel crucial no avanço das tecnologias de armazenamento de energia, particularmente em baterias recarregáveis. A demanda crescente por veículos elétricos (EVs) e sistemas de energia renovável aumentou a importância do mercado de lítio. Este estudo empregou técnicas estatísticas e modelagem de regressão linear simples para analisar o comportamento do preço unitário do lítio (PUL) com base em três variáveis-chave: produção global de lítio (PML), preços das células de baterias de íons de lítio (PCBIL) e vendas globais de veículos elétricos (VGEV). A metodologia incluiu estatísticas descritivas e gráficas, análise de outliers, e desenvolvimento de modelos de regressão. A análise estatística descritiva e gráfica proporcionou compreender as características das variáveis estudadas. A detecção de outliers univariados e bivariados foi crucial na identificação de pontos discrepantes que poderiam afetar a integridade dos dados. A aplicação de modelos de regressão linear simples permitiu avaliar isoladamente a relação da variável PUL com cada variável independente. Os resultados indicaram que a produção mundial de lítio explica significativamente a variação nos preços unitários do lítio, apresentando coeficientes de determinação robustos e resíduos exibindo homocedasticidade e normalidade adequada, tanto com quanto sem os outliers bivariados detectados. Em contrapartida, os dados dos preços das células de baterias de íons de lítio sugeriram uma explicação limitada na variação dos preços unitários do lítio, com coeficientes de determinação baixos e resíduos indicando heterocedasticidade, requerendo ajustes. Por fim, as vendas globais de veículos elétricos demonstraram uma explicação moderada na variação dos preços unitários do lítio, tanto na presença quanto na ausência dos outliers bivariados, com coeficientes de determinação moderados e resíduos apresentando homoscedasticidade. Os diagnósticos dos modelos confirmaram a necessidade de análises mais aprofundadas para assegurar a adequação e confiabilidade dos resultados. Em síntese, este estudo oferece uma abordagem robusta para compreender e modelar a relação entre o preço unitário do lítio e suas variáveis preditoras.-
Descrição: dc.descriptionLithium plays a crucial role in advancing energy storage technologies, particularly in rechargeable batteries. The growing demand for electric vehicles (EVs) and renewable energy systems has heightened the importance of the lithium market. This study employed statistical techniques and simple linear regression modeling to analyze the behavior of the lithium unit price (LUP) based on three key variables: global lithium production (GLP), lithium-ion battery cell prices (LIBCP), and global electric vehicle sales (GEVS). The methodology included descriptive and graphical statistics, outlier analysis, and the development of regression models. The descriptive and graphical statistical analysis provided insight into the characteristics of the variables studied. Univariate and bivariate outlier detection was crucial in identifying discrepancies that could affect data integrity. The application of simple linear regression models allowed for an isolated assessment of the relationship between the LUP variable and each independent variable. The results indicated that global lithium production significantly explains the variation in lithium unit prices, presenting robust determination coefficients and residuals that exhibit homoscedasticity and appropriate normality, both with and without the detected bivariate outliers. In contrast, the data on lithium-ion battery cell prices suggested a limited explanation for the variation in lithium unit prices, with low determination coefficients and residuals indicating heteroscedasticity, requiring adjustments. Finally, global electric vehicle sales demonstrated a moderate explanation for the variation in lithium unit prices, both in the presence and absence of bivariate outliers, with moderate determination coefficients and residuals showing homoscedasticity. The model diagnostics confirmed the need for further analysis to ensure the adequacy and reliability of the results. In summary, this study offers a robust approach to understanding and modeling the relationship between lithium unit prices and their predictor variables.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/-
Direitos: dc.rightsAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 20/08/2024 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.-
Palavras-chave: dc.subjectEconomia mineral-
Palavras-chave: dc.subjectLítio-
Palavras-chave: dc.subjectPreços-
Palavras-chave: dc.subjectBaterias elétricas-
Palavras-chave: dc.subjectVeículos elétricos-
Título: dc.titleCompreendendo os determinantes do preço do lítio : uma análise da produção de lítio, dos preços de baterias de íons de lítio e das vendas de veículos elétricos.-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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